PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION, NEURALNETWORK,DEEP LEARNING, DAN K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN)UNTUKPREDIKSI HARGA BITCOIN

PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION, NEURALNETWORK,DEEP LEARNING, DAN K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN)UNTUKPREDIKSI HARGA BITCOIN

Perbandingan algoritma, Bitcoin, prediksi

Bitcoin merupakan mata uang digital yang menggunakan sistem kriptografi pertama di dunia. Tujuan utama diciptakannya Bitcoin adalah memungkinkan kedua belah pihak untuk melakukan transaksi secara langsung tanpa campur tangan pihak ketiga. Meskipun Bitcoin merupakan sebuah mata uang, banyak orang yang menggunakan Bitcoin sebagai alat untuk berinvestasi karena harganya cenderung naik cepat dalam waktu singkat. Namun, bukan berarti tidak memiliki risiko. Berinvestasi ke Bitcoin memiliki risiko yang tinggi karena volatilitas harganya sangat tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma yang digunakan untuk memprediksi harga Bitcoin. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi terhadap harga Bitcoin dengan membandingkan empat model algoritma yaitu Linear Regression, Neural Network, Deep Learning, dan k-Nearest Neighbor(k-NN).Tingkat akurasi dari tiap model algoritma akan diuji dengan metode validasi K-Fold Cross Validationdan dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error(RMSE). Hasil dengan uji T-Testdalam penelitian ini menyimpulkan bahwa model terbaik untuk memprediksi harga Bitcoin adalah model algoritma Linear Regressiondan Neural Network, yaitu dengan hasil RMSE 296.227 +/-60.125 (micro average: 301.655 +/-0.000)dan 338.988 +/-47.837 (micro average: 342.000 +/-0.000).

Mikhael1, Felix Andreas2, Ultach Enri3

https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/57/52

Universitas Singaperbangsa Karawang

April 2022

Fajar Bagus W

PDF

Indonesia

Text