Time Series Forecasting merupakan langkah untuk mengetahuai sebuah nilai dimasa yang akan datang, dimana pengamatan pada metode Time Series dilakukan berdasarkan urutan waktu. Salah satu masalah yang berkaitan dengan Time Series Forecasting adalah prediksi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika. Dalam penyelesaian masalah tersebut salah satu algoritma yang cocok adalah Genetic Programming(GP).GP adalah salah satu cabang dari Evolutionary Computation(EC) yang sesuai dalam menyelesaikan masalah Time Series Forecasting karena representasi kromosomnya unik, yaitu non-linear (tree dan graph) dan memiliki ruang solusi yang luas dan terukur. Data-data Time Series nantinya akan diproses ke dalam GP yang sudah dirancang sebelumnya supaya didapatkan formula yang paling akurat dalam melakukan predisksi.GP menghasilkan formula prediksi lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional yang ada seperti Moving Average, Center Moving Average, Linear Regression dan Exponential Smoothing. Hasil akurasi yang diperoleh terhadap 3 skenario data yang diujikan mencapai 90% dengan toleransi error 100 rupiah. Namun hasil tersebut kurang maksimal karena nilai mata uang Indonesia yang fluktuatif menyebabkan akurasi data testing lebih buruk dibandingkan data training. Evolutionary Computation, GP, Time Series Prediction