Prediksi valuta asing (valas) merupakan permasalahan yang sangat penting dalam menentukan keputusan pemain valas terhadap pasar valas. Prediksi valas yang akurat dapat memberikan keuntungan kepada pemain valas. Namun pada prakteknya sulit dilakukan prediksi tersebut karena data yang diproses sangat banyak. Pada Tugas Akhir ini dikembangkan sebuah sistem yang menerapkan metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi balik (JST-BP) dengan penambahan algoritma Levenberg Marquardt (LMA) yang dapat memprediksi harga valas, khususnya mata uang EUR/USD. Selain itu, dikembangkan juga penambahan parameter input pada JST-BP LMA dengan menggunakan analisis koefisien korelasi Pearson yang akan memeriksa hubungan antar dua variabel, namun masih belum menurunkan nilai error. Hasil yang didapat dari pengujian yang dilakukan, prediksi harga valas EUR/USD dapat diimplementasikan dengan menggunakan arsitektur JST-BP dan levenberg marquardt algorithm (LMA) dengan nilai MAPE pelatihan terbaik sebesar 0.2208 % dan MAPE pengujian terbaik 0.2693 %. Sedangkan hasil error pada skenario 2 menghasilkan MAPE pelatihan sebesar 0.3905 % dan MAPE pengujian terbaik 0.3816 %. Dan dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa JST-BP LMA masih menghasilkan nilai error terbaik dibandingkan dengan menggunakan JST-BP LMA yang ditambah analisis korelasi pada pasangan data valas. Selisih antara JST-BP LMA dan JST-BP LMA yang ditambah analisis korelasi yaitu 0.1697 % untuk MAPE pelatiham dan 0.1123 % untuk MAPE pengujian.
Jaringan Saraf Tiruan Bacpropagation,levenberg-marquardt algorithm, koefisien korelasi Pearson, Valuta asing