Prediksi Jangka Pendek Harga Bitcoin Dengan Metode Arima

Indriyanti Indriyanti; Nurul Ichsan; Haerul Fatah; Tri Wahyuni; Erni Ermawati

doi:10.31539/intecoms.v8i1.14446

Indriyanti Indriyanti Universitas Bina Sarana Informatika
Nurul Ichsan Universitas Bina Sarana Informatika
Haerul Fatah Universitas Bina Sarana Informatika
Tri Wahyuni Universitas Bina Sarana Informatika
Erni Ermawati Universitas Bina Sarana Informatika

DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v8i1.14446

Abstract

Bitcoin merupakan salah satu aset digital yang saat ini memiliki fluktuasi harga yang sangat signifikan serta berpotensi untuk terus berkembang. Pada tahun 2024 harga bitcoin mencetak rekor baru, namun tantangan regulasi dan skalabilitas tetap menjadi perhatian khusus yang harus diatasi. Harga bitcoin dapat naik tinggi namun juga dapat turun dibawah, oleh karena itu diperlukan metode yang sekiranya mendekati tepat untuk memprediksi harga bitcoin di masa depan. Tujuan dari penelitian ini yaitu mencari model prediksi dengan analisis time series. Data historis harga bitcoin dianalisa menggunakan orange data mining untuk membangun model ARIMA yang optimal. Berdasarkan evaluasi model dengan parameter ARMA (1,0,0) dan dengan jumlah lipatan validasi sebanyak 10 didapatkan hasil RMSE sebesar 1627,0 MAE sebesar 1162,6, dan MAPE sebesar 0,019. Hasil ini juga tidak jauh berbeda dengan parameters ARMA (1,0,0) (in-sample), sehingga model ARIMA ini dapat digunakan untuk memprediksi harga bitcoin di masa depan.

Kata Kunci: Prediksi, Harga Bitcoin, ARIMA, Time Series

References

Ariel, B. (2024). Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran, Volume 7 Nomor 1, 2023 | 330. 7, 330–333.
Hidayatullah, H., Sukaesih, F., Arif, Y., & Munandar, T. A. (2023). Implementasi Metode ARIMA Data Warehouse Untuk Prediksi Permintaan Suku Cadang. 1(1), 30–37.
Indriyanti, I., Ichsan, N., Fatah, H., Wahyuni, T., & Ermawati, E. (2022). IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN. Jurnal Responsif, 4(2), 118–125.
Nirraca, M., & Hartati, E. (2024). Prediksi harga bitcoin menggunakan metode long short term memory. 07(01), 55–65.
Pranoto, Y. M., & Harianto, R. A. (2020). Pemanfatan Arima Untuk Prediksi Harga Emas Dalam Sistem Rekomendasi Trading Gold Option. 4, 863–871. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2246
Putri, R. C., & Junaedi, L. (2022). Penerapan Metode Peramalan Autoregressive Integrated Moving Average Pada Sistem Informasi Pengendalian Persedian Bahan Baku ( Studi Kasus : Toko Kue Onde-Onde Surabaya ). XIII(1), 164–173.
Rizal, M. N., & Analytics, I. D. (2024). No Title. 10(21), 114–126.
Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R., & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ). 1(1), 21–31.
Utomo, N. B. (2024). Perbandingan Model ARIMA dengan VAR untuk Prediksi Nilai Ekspor dan Impor Indonesia dan Mozambique. 8(2), 250–258.
Wijaya, Y. F., & Triayudi, A. (2023). Penerapan Data Mining Pada Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda dan ARIMA. 5(1), 73–81. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i1.4615