Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest

Abstract

Pada masa pandemic ini, transaksi keuangan virtual mengalami peningkatan tajam. Dikarenakan penyimpanan asset maupun bentuk jual-beli bertransformasi menggunakan layanan digital. Bitcoin sebagai salah satu cryptocurrency yang saat ini banyak digunakan dan diminati oleh masyarakat di dunia, tetapi tidak terdapat instansi keuangan khusus yang bertanggung jawab terhadap transaksi jual beli bitcoin, memerlukan sistem prediksi harga bitcoin untuk mengetahui status nilai bitcoin. Mengacu kepada karakteristik data bitcoin yang senantiasa berfluktuatif, maka digunakan metode Random Forest Regression untuk memprediksi harga bitcoin. Algoritma ini merupakan salah satu pemodelan yang dapat menghasilkan performansi yang baik dalam hal prediksi. Dengan menggunakan pemodelan Random Forest Regression, diperoleh nilai MAPE sebesar 1.50% dengan akurasi sebesar 98.50%. Nilai tersebut adalah nilai yang menghasilkan performansi paling baik diantara semua percobaan prediksi bitcoin.