Kemajuan teknologi yang semakin pesat membuat banyak bidang mengalami perubahan termasuk didalamnya bidang investasi asset digital terutama crypto. Ada banyak cara yang dilakukan oleh para trader maupun investor dalam melakukan perdagangan Bitcoin yang merupakan salah satu asset digital di dunia crypto. Indodax merupakan salah satu platform buatan local Indonesia yang melayani transaksi perdagangan asset digital. Analalisis teknikal dan fundamental dilakukan untuk memprediksi pergerakan harga bitcoin, namun volatilitas yang tinggi menyebabkan pergerakan bitcoin sulit untuk diprediksi. Penggunaan Reccurrent Neural Network yang merupakan sub bidang ilmu dari Machine Learning merupakan salah satu cara untuk dapat melakukan prediksi terhadap bitcoin.Kata Kunci : RNN, LSTM, Bitcoin, Indodax, Training, Testing
Saat ini telah menjadi trend coin cryptocurrency sebagai aset mata uang digital yang semakin meningkat sehingga membuat semua orang berlomba dalam melakukan mining atau menambang coin cryptocurrency seperti bitcoin dan etherum. Untuk mendapatkan keuntungan dari cryptocurrency ada beberapa cara yaitu dengan mining serta trading. Aktivitas mining dan trading cryptocurrency mulai banyak dikenal dimana pada saat melakukan aktivitas mining atau menambang para miner akan melakukan proses menambang cryptocurrency menggunakan perangkat komputer. Sedangkan pelaku trading atau sering disebut dengan trader akan melakukan aktivias jual beli coin cryptocurrency melalui exchanger dengan menganalisa pegerakan harga pada market yang begitu cepat.BOT merupakan kependekan dari robot, sebuah robot yang salah satu fungsinya untuk memudahkan tugas manusia. [1] Dengan adanya BOT ini mempermudah kita dalam melakukan trading cryptocurrency secara otomatis dan dapat di monitoring melalui Telegram BOT yang akan mengirim notifikasi ketika berhasil melakukan aktivitas transaksi penjualan serta pembelian pada website exchanges cyrptocurrency dengan menganalisa pegerakan harga coin cryptocurrency menggunakan metode peramalan Exponential Moving Average. Pemanfaatan metode Exponential Moving Average dapat memperoleh hasil perhitungan peramalan harga cryptocurrency sebesar 5819329 untuk 4 Day EMA dan 5821928 untuk 8 Day EMA dengan nilai Mean Absolute Error untuk 4 Day EMA sebesar 7774 dan untuk 8 Day EMA sebesar 3521 dan nilai Mean Squared Error untuk 4 Day EMA sebesar 89322503 dan untuk 8 Day EMA sebesar 18740267. Kata kunci: Bot, coin cryptocurrency, Exponential Moving Average, Telegram
Abstract 
 Often the rapid development of the world economy and also Islam is the majority of Indonesian people, as Muslims must understand technology Cryptocurrencies and activities related to these technologies, as well as understanding the law in Islamic Sharia are sourced from Hadith and verses of the Koran. Cryptocurrency is virtual money, digital money, or electronic money that exists in cyberspace and does not have a concrete form of object. This cryptocurrency has many kinds, including Litecoin, Monero, Ether, Ripple, Ethereum, Qtum, Dash, Zcash, and Bitcoin. Bitcoin security is protected by Blockchain technology. However, Bitcoin does not have an underlying asset (underlaying asset) and there is no responsible authority agency, its ownership is anonymous, its value fluctuations are very extreme, and is dominated by the opinion publication factor of the marketing system. That is why the use of Bitcoin in investment and business transactions raises pros and cons among economists and scholars. This study aims to get an overview of Bitcoin technology, especially about Blockchain and the legitimacy of its use in investment and business transactions according to Islamic law. The applied theory used is the business taxonomy of haram lidzatihi and haram lighairihi from the number of scholars reconstructed by Adiwarman Abdul Karim. This research is a literature study. The data sources for this research were taken from the Koran, the hadith of the Prophet, classical and contemporary books, as well as from online media sources. From this study, it was found that Bitcoin technology with Blockchain can indeed be recognized as an excellent revolutionary technology, but its use as an investment instrument contains elements of maysir (betting) and as an instrument of business transactions contains elements of gharar. Its legal position is haram lighairihi.
 Keywords: Cryptocurrency, Bitcoin, Blockchain technology, Islamic Sharia
 
 Abstrak
 Seriring pesatnya perkembangan ekonomi dunia dan juga agama Islam merupakan mayoritas masyarakat Indonesia, selaku umat Islam harus memahami teknologi Cryptocurrency dan kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan teknologi tersebut, serta memahami hukumnya dalam Syariat Islam bersumber dari Hadist dan ayat - ayat Al-Quran. Cryptocurrency adalah uang virtual, uang digital, atau uang elektronik yang berada di dunia maya dan tidak memiliki bentuk benda yang konkret. Cryptocurrency ini memiliki banyak macam, antara lain Litecoin, Monero, Ether, Ripple, Ethereun, Qtum, Dash, Zcash, dan Bitcoin. Keamanan Bitcoin dilindungi oleh teknologi Blockchain. Namun, Bitcoin tidak memiliki asset yang mendasari (underlaying asset) dan tidak ada lembaga otoritas yang bertanggung jawab, kepemilikannya anonim, fluktuasi nilai yang sangat ekstrem, dan lebih didominasi oleh faktor publikasi opini sistem pemasaran. Itulah sebabnya penggunaan Bitcoin dalam investasi dan transaksi bisnis menimbulkan pro dan kontra di kalangan pakar ekonomi dan ulama. Penelitian ini bertujuan untuk mendapat gambaran seputar teknologi Bitcoin, terutama tentang Blockchain serta keabsahan penggunaannya dalam investasi dan transaksi bisnis menurut syariat Islam. Teori terapan yang digunakan adalah taksonomi bisnis haram lidzatihi dan haram lighairihi dari jumhur ulama yang direkonstruksi oleh Adiwarman Abdul Karim. Penelitian ini bersifat studi pustaka. Sumber data penelitian ini diambil dari Alquran, hadis Rasullah, kitab-kitab klasik dan kontemporer, serta dari sumber media online. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa teknologi Bitcoin dengan Blockchain memang bisa diakui sebagai teknologi revolusioner yang sangat baik, tetapi penggunaannya sebagai instrumen investasi mengandung unsur maysir (pertaruhan) dan sebagai instrumen transaksi bisnis mengandung unsur gharar. Kedudukan hukumnya adalah haram lighairihi.
 Kata kunci: Cryptocurrency, Bitcoin, teknologi Blockchain, syariat Islam
Bitcoin merupakan salah satu dari mata uang digital yang dalam regulasinya tidak diatur oleh siapa pun seperti lembaga, organisasi maupun pemerintahan. Bitcoin menggunakan teknologi kriptografi atau yang biasa dikenal dengan teknologi Blockchain. Teknologi ini merupakan teknologi penyimpanan data atau transaksi kedalam sebuah block, dimana setiap proses penambahan block baru harus melalui proses validasi oleh sistem sesuai dengan konsensus yang berlaku. Untuk mengamankan jaringan Blockchain miliknya, bitcoin menggunakan algoritma konsensus Proof of Work (PoW). Proses validasi block inilah yang dinamakan dengan proses mining. Mining dilakukan untuk menambahkan transaksi kedalam Block dengan cara memecahkan teka-teki matematika dari algoritma PoW dengan cara memberikan komputasi power dari GPU oleh miner. Dikarenakan membutuhkan power yang besar, para miner diberi imbalan berupa bitcoin. Besaran bitcoin yang diterima tergantung dari hash power miner. Fenomena mining bitcoin menjadi trend bisnis pada masa kini karena menjanjikan keuntungan. Fenomena ini membuat banyak orang awam untuk ikut melakukan mining, tanpa mengetahui apa yang sebenarnya akan dilakukan. Maka dari itu simulasi ini dibuat dengan tujuan untuk mengedukasi bagaimana proses yang terjadi pada mining Bitcoin dengan cara visualisasi melalui Aplikasi web yang nantinya akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman javascript dan diharapkan dapat menggambarkan proses mining pada blockchain dengan menerapkan algoritma konsensus Proof of Work di dalamnya.
I GEDE MAHA HENDRA PRATAMA, I WAYAN SUMARJAYA, NI LUH PUTU SUCIPTAWATI
One of the spectacular advances in technology in the economic field is the cryptocurrency it created. The fluctuating price of Bitcoin, is widely used as a means of making profit. The time series forecasting method that can be used for the case of nonlinear time series data such as Bitcoin data is the smooth transition autoregressive (STAR) model. STAR is an extension of the autoregressive model for nonlinear time data. The purpose of this study is to obtain the results of forecasting Bitcoin price data for the next 2 two months using the STAR method. The data used in this study is Bitcoin daily price data from September 2017 to April 2021. To estimate the STAR model, several things that must be determined are the autoregressive model, transition variables, and transition functions. If the STAR model has been estimated, forecasting will be carried out for the next 2 months, which results in the forecast for the highest Bitcoin price falling on June 30, 2021 and the lowest Bitcoin price falling on May 1, 2021.
Deny Haryadi, Arif Rahman Hakim, Dewi Marini Umi Atmaja, Syifa Nurgaida Yutia
Cryptocurrency investment is an investment instrument that has high risk but also has a greater advantage than other investment instruments. To make a big profit, investors need to analyze cryptocurrency investments to predict the price of the cryptocurrency to be purchased. The highly volatile movement of cryptocurrency prices makes it difficult for investors to predict those prices. Data mining is the process of extracting large amounts of information from data by collecting, using data, the history of data relationship patterns, and relationships in large data sets. Support Vector Regression has the advantage of doing accurate cryptocurrency price predictions and can overcome the problem of overfitting by itself. Polkadot is one of the cryptocurrencies that are often used as investment instruments in the world of cryptocurrencies. Polkadot cryptocurrency price prediction analysis using the Support Vector Regression algorithm has a good predictive accuracy value, including for Polkadot daily closing price data, namely with a radial basis function (RBF) kernel with cost parameters C = 1000 and gamma = 0.001 obtained model accuracy of 90.00% and MAPE of 5.28 while for linear kernels with parameters C = 10 obtained an accuracy of 87.68% with a MAPE value of 6.10. It can be concluded that through parameter tuning, the model formed has an accuracy value and the best MAPE is to use a radial kernel basis function (RBF) with cost parameters C = 1000 and gamma = 0.001. The results show that the Support Vector Regression method is quite good if used for the prediction of Polkadot cryptocurrencies.
Helynda Mulya Arga Retha, Gilberto Daniel Dwi Putra Taslim
Abstract: The economic situation is greatly affected by the pandemic. It causes people to look for ways to keep their money safe even if they can make a profit. One of the answers to that question is various investment products such as stocks, bonds, mutual funds, and cryptocurrency. Cryptocurrency or commonly called Cryptocurrency is a digital asset used to exchange. Cryptocurrency today has become a very remarkable phenomenon, especially since entering the era of the COVID 19 pandemic. Bitcoin is a digital currency created in 2009 by Satoshi Nakamoto. Cryptocurrency price movements have patterns and are predictable. The effort to make this prediction is called forecasting. Methods research on this paper using ARIMA methods. The forecasting results for the next five periods of the Bitcoin price show a linear line at the price of USD 48065.1.
Pandemi COVID-19 yang belum berhenti menyebabkan kondisi ekonomi Indonesia kian memburuk. Masyarakat yang terkena dampak pemotongan upah akibat pandemi harus mencari cara untuk mendapatkan pendapatan pasif. Salah satu cara untuk mendapatkan hal tersebut adalah berinvestasi. Cryptocurrency adalah salah satu instrumen investasi berbasis aplikasi yang memiliki return tinggi. Aplikasi Pintu adalah aplikasi pertama yang menyediakan fasilitas mobile apps pada penggunanya. Aplikasi yang dirilis pada tahun 2020 ini sudah memiliki banyak ulasan yang diberikan oleh penggunanya. Ulasan ini dibutuhkan untuk mengetahui apakah ulasan yang diberikan bersifat positif atau negatif. Analisis sentimen pada aplikasi Pintu dipilih untuk melihat sentimen pengguna yang akan dibagi menjadi dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Klasifikasi dilakukan dengan algoritma Maximum Entropy dengan perbandingan metode pembobotan kata Term Frequency (TF), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Binary. Model klasifikasi terbaik dilihat berdasarkan nilai akurasi yang dievaluasi dengan 5-Fold Cross Validation. Hasil klasifikasi model Maximum Entropy dengan Binary memiliki tingkat akurasi sebesar 83,21% sedangkan hasil klasifikasi model Maximum Entropy dengan Term Frequency hanya sebesar 83,01% dan model Maximum Entropy dengan Term Frequency-Inverse Document Frequency hanya sebesar 83,20%. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada model algoritma Maximum Entropy dengan metode pembobotan kata Term Frequency (TF), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Binary. Keywords: Cryptocurrency, Binary, Term Frequency, Term Frequency-Inverse Document Frequency, Maximum Entropy
Technological developments continue to encourage the creation of various innovations in almost all aspects of human life. One of the innovations that is becoming a worldwide phenomenon today is the presence of cryptocurrency as a digital currency that is able to replace the role of conventional currency as a means of payment. Currently, the number of cryptocurrency investors in Indonesia has reached 4.45 million people as of March 2021, an increase of 78% compared to the end of the previous year. Very volatile price movements make cryptocurrency investments considered speculative so the risks faced are also very high. The purpose of this study is to build a predictive model that is able to forecast prices on the cryptocurrency market. The algorithm used to build the prediction model is Long Short Term Memory (LSTM). LSTM is the development of the Recurrent Neural Network (RNN) algorithm to overcome problems in the RNN in managing data for a long period. LSTM is considered superior to other algorithms in managing time series data. The data in this study were taken from the Yahoo Finance website using the Pandas Datareader library through Google Collaboratory. The entire prediction model development process is carried out through Google Collaboratory tools. To improve the accuracy of the model, the Nadam optimization algorithm was used and three testing sessions were carried out with the number of Epochs of 1, 10, and 20 in each session. The final test results show that the best prediction performance occurs when testing the DOGE coin type with the number of Epoch 20 which gets an RMSE value of 0.0630.
Since 2009, blockchain has become a potentially transformative information technology that is expected to be as revolutionary as the Internet. Originally developed as a methodology for recording cryptocurrency transactions, the functionality of the blockchain has grown into a large number of applications, such as banking, financial markets, insurance, voting systems, lease contracts, and government services. Despite such advances, the application of blockchain accounting and assurance is still unexplored. This paper aims to provide an initial discussion of how blockchain can enable a real-time, verifiable and transparent accounting ecosystem. In addition, blockchain has the potential to change current auditing practices, resulting in a more precise and timely automated audit system.
Surat Keterangan Pendamping Ijazah (SKPI) sangat berharga bagi para lulusan perguruan tinggi yang sedang mencari pekerjaan, oleh karena itu rentan terhadap pemalsuan dan manipulasi. Blockchain merupakan teknologi basis data terdistribusi yang mendukung integritas data, keterbukaan, dan ketelurusuran. Teknologi ini tepat digunakan untuk mencatat dan menyimpan surat berharga sebagai suatu aset digital yang bersifat terbuka dan interoperable. Untuk itu standard ERC721 digunakan untuk merepresentasikan SKPI sebagai Non Fungible Token. Penelitian ini membangun sistem penerbitan SKPI sebagai aset digital dalam standar NFT yang membutuhan ekosistem pengembangan teknologi Web3. Sistem berhasil dibangun, diimplementasikan, dan diujicobakan pada sebuah jaringan blockchain (Test-Net).
Bitcoin saat ini sudah mulai di kenal sebagai asset digital bagi para milenial dan tidak hanya menginvestasikan dana dalam instrument investasi tradisional seperti saham, obligasi, dan reksadana, generasi milenial juga mulai menginvestasikan dana dalam bentuk mata uang Criptocurrency dan menjadi sebuah tren investasi baru yang sedang meningkat di Indonesia dan merupakan instrument investasi paling menguntungkan di decade ini. Permasalahan yang sering muncul yaitu salah satunya adalah Cryptocurrency tidak bisa di prediksi dengan mudah, salah langkah dalam menganalisis dan prediksi akan berakibat fatal terhadap asset yang dimiliki, sehingga dapat menimbulkan kerugian besar ketika pelaku investor/trader melakukan keputusan tanpa berdasarkan analisa dan prediksi yang tepat. Algoritma MA dapat meminimalisir kesalahan dalam prediksi yang sering keliru dilakukan para investor/trader dalam memprediksi yang sering didasarkan pada intuisi dan emosi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hasil akurasi dari algoritma MA terhadap peramalan harga Bitcoin dan menentukan di posisi mana algoritma ini lebih efektif untuk digunakan dalam strategi analisis sehingga diharapkan informasi ini dapat dijadikan acuan untuk para pelaku trader/investor dalam menentukan keputusan Buy, Sell or Hold dalam berinvestasi dan mengurangi kesalahan proses perdagangan jual dan beli pada Bitcoin.
It is well known by the public that the development of science and technology has progressed very rapidly and even continues to increase from year to year, especially in the education system. But in reality, there are still many learning systems that use conventional methods. This method makes the learning process passive and inactive. But now by implementing blockchain into the online learning process and there is no conventional learning process that makes learning activities boring and technology-saturated in the educational learning system at Raharja University, making the learning process more effective and efficient. The objectives of using blockchain technology in education include developing educational curricula, improving the use of educational applications, processing data about education. The research method is carried out by collecting data and using the literature study. So that the presence of blockchain technology makes the education system at the forefront. This application is done so that the learning system can be done with easy access, without being limited by space and time so that it is more efficient. It can even motivate to increase exploration in the learning process which in turn will increase student productivity, of course.
Cryptocurrency adalah sebuah teknologi berbasis blockchain yang sering digunakan pada saat ini sebagai mata uang digital. Bentuk cryptocurrency di minati oleh masyarakat karena pengelolaannya yang terdesentraliasi, prosesnya yang mudah, serta memungkinkan transaksi tanpa perlu adanya perantara pihak ketiga. Teknologi internet of things (IoT) telah memberikan pengaruh besar terhadap perkembangan informasi yang didapatkan untuk memantau secara langsung perubahan informasi tanpa memerlukan adanya interaksi dari manusia ke manusia ataupun dari manusia ke perangkat komputer, seperti menampilkan stabilitas cryptocurrency terutama pada Bitcoin, Ethereum, dan Binance. Penelitian ini bertujuan untuk memonitoring data secara real time dengan menggunakan aplikasi Thingspeak.com, Arduino IDE sebagai pemroses data, dan jalur pengiriman data secara real time memanfaatkan, modul ESP8266. Hasil implementasi olahan data ditampilkan pada layar oled.
Elections are a democratic activity in Indonesia which are carried out every five years to elect leaders, but in the process of manual election calculations, the results are leaked and can cause data security problems. Through this research, we can provide solutions by implementing blockchain technology in election applications that will provide security for election results data stored on the blockchain. Blockchain technology is a chain of data blocks that are connected to each other by peer to peer. This application uses the Solidity programming language and uses a local ethereum blockchain database (Ganache). The method used in making this application is the waterfall method with Unified Modeling Language (UML) modeling where the visual modeling method is in object-oriented system design. From the results of testing the blockchain system for this application, it is found that blockchain can help secure election results very securely, where every result data will be stored in every block in a decentralized blockchain network.
The development of information technology has penetrated various areas. This is driven by improved service, rapid increase in information needs and decision making. General elections that are held every time always leave problems about securities and speed of recapitulation. This is because the process is done in the traditional way. This research tries to apply blockchain technology to the e-Voting system security engineering process so that it creates a votes recapitulation process that is fast, accurate and accompanied by transparency values to maintain the reliability of the existing vote and maintain the confidentiality of the vote data being transacted. Transparency and confidentiality of voter data is a fundamental value in general elections or voting that must exist. Seeing this, blockchain technology deserves to be applied because the principles that needed can be met by applying this technology to the e-Voting system.
In modern times, many people rely on sophisticated technology to meet their needs. Already many technologies today can replace the role and function of society in the field of investment. There are many ways to fulfill the lives of these people, such as Bitcoin investment. Bitcoin is a digital asset that only exists in digital form by means of peer-to-peer work. To maximize profits, it is necessary to forecast Bitcoin prices when it will go up or down. This study tries to address the changes in Bitcoin prices whether to go up or down the next day with an artificial neural network model. The editor used in this study is the LSTM method. The data used is the Bitcoin blockchain data, namely time-series data in a one-day period from 1 January 2018 to 31 May 2019. Obtained forecasting results in June 2019 for Bitcoin to rise slowly and an accuracy value of 97.5% based on MAPE with the first day worth $8901.50.
Adam Prasetya, Ferdiansyah Ferdiansyah, Yesi Novaria Kunang, Edi Surya Negara ยท 5 authors
Analisis sentiment saat ini banyak di gunakan masyarat sebagai bahan untuk mengetahui pendapat atau opini masyarakattentang berbagai macam hal. Dengan menggunakan sentiment analisis kita dapat mengklasifikasikan data apakah data tersebuttermasuk opini netral opini positif opini negatif. Penelitian ini membahas tentang analisis sentiment untuk mengukur tingkatakurasi dari pendapat masyarakat pada tiga cryptocurrency yaitu Bitcoin,ethereum,ripple dengan metode Naive Bayes dansupport vector machine yang berguna untuk mengetahui nilai akurasi yang tertinggi dari dua metode yang digunakan dalampenelitian ini. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mengkasifikasikan opini tersebut, namun penelitian ini dipilihmetode Naive Bayes dan Support vector machine, dengan alasan metede tersebut banyak di gunakan oleh peneliti lain danmenghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini adalah berupa data perbandingan dari akurasi. hasil akurasidari 3 cryptocurrency SVM lebih besar dari pada nilai akurasi 3 cryptocurrency Naive Bayes.
Qurotul Aini, Ninda Lutfiani, Muhammad Suzaki Zahran
Gamifikasi, pengaplikasian teknik game mekanik pada konteks non-game, menjadi pilihan utama yang mendasari edukasi saat ini. Gamifikasi edukasi mampu memberikan solusi terhadap masalah-masalah yang timbul akibat metode pembelajaran tradisional yang dianggap kurang sesuai dengan perilaku manusia saat ini. Blockchain telah menjadi topik pembicaraan hangat yang sedang berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Blockchain berasal dari suatu komunitas maupun perusahaan dunia yang bertindak sebagai teknologi infrastruktur yang berkembang di berbagai bidang baik industri maupun pendidikan. Kelebihan utama dari blockchain yaitu terbebas dari pihak ketiga sehingga tingkat kemanan, transparansi, dan juga integritas blockchain terbilang cukup tinggi. Saat ini, penelitian mengenai blockchain yang diimplementasikan pada bidang gamifikasi edukasi masih minim jumlahnya. Guna memperluas wawasan mengenai penelitian ini, makalah kami akan mengidentifikasi dan mendiskusikan permasalahan utama terkait edukasi dengan menerapkan gamifikasi edukasi yang diterapkan dengan sistem blockchain. Guna memberikan solusi yang relevan, makalah kami mengusulkan model gamifikasi awal sebagai pondasi dari pengembangan terhadap pengaplikasian dan penelitian mendatang.
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.
Heru Saputra, Bebby Ilham Aresta, Tri A Sundara, Ilfa Stephane ยท 5 authors
A diploma is a document of recognition of learning achievement from a level of education obtained after completing the study period after passing the final exam. The importance of the certificates' existence for working purposes has resulted in the proliferation of making and using fake certificates for various purposes such as applying for jobs, fulfilling the requirements to become members of the legislature, etc. The Diploma Information System using blockchain-based distributed computing can be one way to maintain the diploma's authenticity and validity. This study uses the waterfall method with several applications, ethereum remix ideas, ganache, and metamask, aiming to develop blockchain-based diploma information on STMIK Indonesia Padang by utilizing blockchain technology.
Nur Widiyasono, Aldy Putra Aldya, Rifan Renanda Ardhian
โMinersโ bekerja untuk memecahkan masalah matematika yang kompleks untuk menghasilkan pendapatan dalam bentuk mata uang digital, seperti Bitcoin, Ethereum, Monero, dan lainnya. Proses mining ini membutuhkan perangkat keras yang serius dan sumber daya CPU yang signifikan untuk menciptakan cryptocurrency. Cryptojacking salah satu alat penambangan mata uang digital secara illegal. Cryptojacking dapat memberikan return yang lebih substansial bagi penyerang.Cryptominer jenis ini tidak terlalu membahayakan secara langsung kepada para korbannya, tetapi hanya saja menggunakan akses illegal ke komputer korban dan menggunakan sumber daya korban untuk menambang crypto. Metode yang digunakan adalah dynamic analysis. Dinamic Analysis adalah mencari informasi atau sampel mengenai malware dengan cara menjalankannya. Dengan metode ini dapat terlihat โperilakuโ dari malware tersebut sehingga selanjutnya dapat dianalisa dampak yang terjadi. Pengujian malware ini dilakukan dengan 2 cara yaitu pengujian pertama dilakukan dengan javascript injection pada jaringan lokal yang sama dengan korban yaitu wifi publik dan pengujian kedua dengan mengakses website yang terindikasi skrip cryptojacking. Berdasarkan hasil analisis menggunakan dynamic analysis dimana cryptojacking dapat menginfeksi langsung ke website atau melalui jaringan local dengan javascript injection, jika website telah terinfeksi cryptojacking maka pengunjung dari website tersebut akan menjadi korban dan terjadi penambangan tersembunyi yang akan memakan sumber daya korban dan cryptojacking operator dalang dibalik website yang terinfeksi akan menerima keuntungan dalam bentuk mata uang digital dari hasil cryptojacking ini
Andreean Dharma Arisandi, Ferdiansyah Ferdiansyah, Linda Atika, Edi Surya Negara ยท 5 authors
Cryptocurrency adalah mata uang digital dimana transaksi dapat dilakukan dengan transaksi online. Salah satu jenisnya yaitu bitcoin. Bitcoin adalah salah satu mata uang elektronik yang bersifat desentralisasi (tidak terpusat) dan tidak diatur atau dijamin oleh otoritas pusat. Harga Bitcoin sangat ekuktuatif dan sering kali membuat resah pengguna dan investor Bitcoin. Oleh karena itu, diusulkan sebuah metode atau sistem prediksi harga Bitcoin dengan mempelajari pola dan tingkah laku data time series harga historisnya. Dalam Penelitian ini, kontribusi utamanya yaitu analisis sentimen yang dapat membedakan tweet positif dan negatif dari bitcoin di twitter dengan akurasi 80.00%. Dengan model LSTM yang dapat memprediksi harga Bitcoin pada hari berikutnya dengan mempertimbangkan harga historis dan skor sentimen positif dan negatif. Namun teknik ini memerlukan parameter yang tepat untuk mendapatkan hasil prediksi yang akurat. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini, menunjukkan jika sistem yang akan dibangun nantinya dapat melihat nilai bitcoin dengan lebih baik lagi. Setelah di evaluasi dengan RMSE didapatkan nilai 335.201882 dengan epoch 10. Semakin kecil RMSE maka semakin baik performansi modelnya terhadap data testing
Abstract Electronic payments is something that is currently in high demand by investors today, but transactions are often constrained due to various problems, especially from third parties. For this reason, cryptocurrency emerged, which is one of the solutions for conducting electronic payment transactions. Some types of cryptocurrency that are most in demand by investors are bitcoin, ethereum, and ripple. The fluctuation value of cryptocurrency is very difficult to predict so that investors often experience losses when making transactions. This study aims to predict cryptocurrency prices such as bitcoin, ethereum and ripple using data mining algorithms. The data mining algorithm used in this prediction process is K-NN, Neural Network, SVM, Linear Regression, Random Forest and Decision Tree. Data mining modeling is done by dividing the dataset into each type of commodity and then analyzed using each algorithm. The results of this study indicate that the accuracy value obtained from some data mining algorithms is good enough to predict cryptocurrency prices