Deskripsi Fisik

xvi, 135 hal; 21x30 cm

Subyek

PENERAPAN ALGORITMA LONG SHORT - PREDIKSI

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Harga Bitcoin sangat /uDuoif, yang berarti nilainya bisa berubah secara signifikan dalam hitungan menit atau bahkan detik. Fluktuasi int dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti permintaan dan penawaran pasar, berita dan sentimen global, perubahan regulasi di berbagai negara, peristiwa ekonomi makro, serta aktivitas para pelaku pasar besar (whales). Dengan volatilitas yang tinggi tersebut, banyak investor, trader, dan analis pasar yang tertarik untuk melakukan prediksi terhadap pergerakan harga Bitcoin demi memperoleh keuntungan atau meminimalkan kerugian. Salah satu metode yang dapat menganalisa harga bitcoin yang bersifat fluktuatif adalah Long Short Term Memory (LSTM), LSTM dirancang khusus untuk mengatasi masalah vanishing gradient dan memiliki kemampuan untuk mengingat informasi dalam jangka panjang. Sebelum model LSTM digunakan untuk prediksi secara Streaming Based, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan (training) menggunakan data historia harga Bitcoin dari tahun 2020 hingga 2024. Pada hasil penelitian diperoleh dengan model Z57/if dari 7 harian, 30 harian sampai 60 harian yang dilakukan selama 5 hari antara tanggal 1 Desember 2025 sampai 5 Desember 2025 menghasilkan nilai Rata — Rata MSE Model LSTM mampu menghasilkan nilai MAPE di bawah I % karena metode LSTM dirancang untuk memproses data sekuensial dan menangkap dependensi jangka panjang, yang sangat relevan untuk data harga BTC yang berfiuktuasi setiap menitnya. Pada Pengujian yang telah dilakukan juga didapatkan sebuah kesimpulan terkait nitai akurasi memprediksi trend naik turunnya harga BTC berada di atas 50% yang Dimana Nilai pemodelan yang cocok untuk memprediksi harga BTC pada pemodelan 30 hari dengan nilai 51,76%. Sedangkan nilai akurasi yang terendah pada pemodelan 7 hart dengan nilai 51,64%. Pada Pengujian MSE didapatkan rata — rata pemodelan yang bagus pada pemodelan 30 hari dengan nilai MSE paling kecil yaitu 259.274,99 Kliususnya di pengujian hart kedua dan ketiga dengan Nilai MSE kurang dari 50.000 sedangkan untuk nilai MSE tertinggi pada pemodelan 7 hari dengan rata — rata nilai MSE sebesar 613.745,94. Kata hunci: Bitcoin, Harga, Long Short Term Memory, Prediksi, Streaming Based, MAPE, MSE