<![CDATA[Nilai tukar mata uang suatu negara merupakan salah satu indikator penting dalam suatu perekonomian. Dimana perubahan nilai tukar yang sangat cepat dan tidak stabil diyakini akan mengganggu kestabilan kegiatan perdagangan internasional dan berimbas pada pelarian modal internasional. Pandemi COVID-19 dalam beberapa tahun ini juga memberikan pengaruh besar, seperti depresiasi nilai tukar mata uang dolar Amerika terhadap rupiah. Melakukan prediksi bisa menjadi strategi yang baik sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan oleh pihak terkait. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan parameter Support Vector Regression (SVR) yang optimal pada prediksi nilai tukar dolar Amerika terhadap rupiah dengan menggunakan algoritma Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO). Dimana parameter yang optimal dapat menghasilkan hasil prediksi yang baik pula. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Bank Indonesia. Variabel pada penelitian ini adalah nilai tukar jual harian dolar Amerika terhadap rupiah periode 1 Januari 2021 hingga 31 Januari 2022. Pada penelitian ini dilakukan analisis menggunakan metode SVR dengan tiga kernel yaitu Linear, Polynomial, dan Radial Basis Function (RBF), dan kernel yang memberikan hasil terbaik yang kemudian dioptimasi menggunakan SVR-GA dan SVR-PSO, dimana dihasilkan parameter C (cost), ???? (gamma), dan ???? (epsilon) yang optimal berdasarkan nilai MAPE terkecil. Hasil dari penelitian ini adalah pada analisis Support Vector Regression dengan kernel Linear, Polynomial, dan RBF didapatkan hasil bahwa kernel RBF memberikan nilai MAPE terkecil yaitu sebesar 0,7142588% pada data training dan 0,2187573% pada data testing, dengan kombinasi nilai C sebesar 0,1, nilai γ sebesar 0,01, dan nilai ε sebesar 0,01. Pada optimasi nilai parameter SVR kernel RBF menggunakan SVR-GA dan SVR-PSO, nilai MAPE terkecil diberikan pada metode SVR-GA yaitu sebesar 0,7242439% pada data training dan 0,2184038% pada data testing dengan nilai parameter optimal C sebesar 0,09629636, nilai γ sebesar 0,008874816, dan nilai ε sebesar 0,009756693. Metode SVR-GA dengan kernel RBF berhasil mengoptimasi parameter SVR pada data nilai tukar jual dolar Amerika terhadap rupiah periode 1 Januari 2021 hingga 31 Januari 2022.]]>
