Di Mokhammad Hakim Ilmawan, Budi Warsito, Sugito Sugito
Bitcoin is one of digital assets that can be used to make a profit. One of the ways to use Bitcoin profitly is to trade Bitcoin. At trade activities, decisions making whether to buy or not are very crucial. If we can predict the price of Bitcoin in the future period, we can make a decisions whether to buy Bitcoin or not. Artificial Neural Network can be used to predict Bitcoin price data which is time series data. There are many learning algorithm in Artificial Neural Network, Modified Artificial Bee Colony is one of optimization algorithm that used to solve the optimal weight of Artificial Neural Network. In this study, the Bitcoin exchage rate against Rupiah starting September 1, 2017 to January 4, 2019 are used. Based on the training results obtained that MAPE value is 3,12% and the testing results obtained that MAPE value is 2,02%. This represent that the prediction results from Artificial Neural Network optimized by Modified Artificial Bee Colony algorithm are quite accurate because of small MAPE value.
This research was conducted to analyze cryptocurrency volatility. Gold, Dollar Index, and Composite Stock Prices Index in the Indonesia Stock Exchange (IDX) variable are used as independent variables. The cryptocurrency objects in this study are Bitcoin and Ethereum which have the largest market capitalization. The data used in this study is from 1st January 2017 to 31st December 2019. This study uses GARCH analysis. The result of this study indicates that the volatility of Bitcoin and Ethereum is not influenced by other variables, but it is influenced by the prices of each Bitcoin and Ethereum at past prices. This shows that the cryptocurrency market is an inefficient market.
The aim of this study is to develop a reliable forecasting method for cryptocurrency namely XRP Ripple Cryptocurrency. The daily price of Ripple cryptocurrency collected from 1st October 2019 until 30th November 2019. This study implemented a forecasting method of simple moving average and the weighted moving average. The mean absolute percentage error for the simple moving average is 2.75%. Meanwhile, the mean absolute percentage error for weighted moving average is 2.25%. Therefore, the weighted moving average is more reliable forecasting method for predicting the price of Ripple cryptocurrency. The finding of this study helps investors to develop an investment portfolio with lower risk and higher returns.
Bitcoin merupakan mata uang digital yang sekarang paling banyak digunakan. Perubahan harga yang sewaktu-waktu dapat berubah membuat pengguna bitcoin harus teliti ketika melakukan penukaran. Kepopuleran bitcoin terus meningkat dan menjadi aset untuk investasi bagi para penggunanya. Untuk mengatasi perubahan harga yang tidak menentu maka dibutuhkan sebuah aplikasi prediksi harga bitcoin untuk membantu para penggunanya dalam memprediksi harga bitcoin kedepannya. Prediksi dilakukan dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang mampu menghasilkan tingkat akurasi tinggi dalam prediksi jangka pendek. Metode ini mengabaikan variabel independen dalam membuat prediksi, sehingga cocok untuk data statistik saling terhubung serta memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi seperti autokorelasi, trend, maupun musiman. Evaluasi hasil prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menujukkan bahwa model ARIMA (3,1,3) menghasilkan prediksi dengan nilai MAPE terkecil daripada kandidat model lainnya. Rata-rata nilai MAPE yang dihasilkan adalah sebesar 0,84 dan rentang nilai 1,34 untuk prediksi hari pertama dan 0,98 untuk prediksi hari ketujuh. Dengan demikian model ARIMA (3,1,3) mampu menghasilkan prediksi dengan akurasi yang baik dan layak untuk digunakan sebagai metode prediksi bitcoin untuk satu sampai tujuh hari kedepan.
Rini Sovia, Musli Yanto, Arif Budiman, Liga Mayola · 5 authors
Abstract The value of bitcoin currency is very volatile, hard to guess for every hour, so many of the bitcoin traders suffer losses because they are wrong in managing their bitcoin assets. Changes in the price of bitcoin itself are influenced by many things such as the closing of the bitcoin market in a country, the occurrence of hacker attacks on the bitcoin blockchain and the emergence of new coins that use technology similar to bitcoin. But when a stable market situation changes the price of bitcoin is purely influenced by market forces. By implementing an artificial neural network using backpropagation method, it will be able to predict the price of bitcoin by giving a form of predictive results that are strengthened with a fairly good value of accuracy. This research begins by determining prediction variables with target values that can be determined based on previous bitcoin prices. This artificial neural network process is able to conduct training and testing of data based on network patterns that have been formed, then the results of training and testing of the network will be analysed again, so that at the last stage the best network patterns will be used in the prediction process.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja portofolio yang dibentuk antara cryptocurrency dengan indeks LQ45 apakah memiliki kinerja yang lebih baik daripada portofolio yang hanya dibentuk dari indeks LQ45 saja. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder berupa time series dengan periode penelitian Juni 2016 sampai Juni 2019. Data dalam penelitian ini berupa data kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cryptocurrency memiliki korelasi negatif dengan indeks LQ45 sehingga dapat dijadikan sebagai aset lindung nilai. Pengukuran kinerja portofolio diukur berdasarkan Sharpe index, Treynor index, Jensen index dan Sortino ratio. Secara singkat, hasil dari pengukuran kinerja portofolio dapat disimpulkan bahwa dengan melibatkan cryptocurrency ke dalam pembentukan portofolio akan menghasilkan kinerja portofolio yang lebih baik.Kata kunci : Portofolio, Lindung Nilai, Cryptocurrency , Indeks LQ45, DCC-GARCH.
Perkembangan teknologi meghadirkan banyak inovasi. Salah satu inovasi teknologi adalah berkembangnya Cryptocurrency atau mata uang Kripto. Salah satu jenis Cryptocurrency adalah Bitcoin. Karena beberapa faktor, Bitcoin menjadi terkenal di seluruh dunia, sehingga sering diperdagangkan layaknya perdagangan mata uang pada umumya. Namun karena belum adanya regulasi dari pemerintah, membuat harga bitcoin menjadi tidak terkendali sehingga sering terjadi fluktuasi besar besaran. Metode Double Exponential Smoothing adalah sebuah metode yang sering diguakan dalam kebutuhan Forecastng. Metode ini memanfaatka data historis pada priode tertentu dalam proses prediksi. Untuk metode ini akan diuji dalam sebuah rancangan dan pengembangan system berbasis web, dimana sampel data akan di kalkulasikan dengan Metode Double Exponential Smoothing. Penelitian ini menguji sekitar 5 data setiap harinya selama 10 hari, dengan parameter a (alpha) 0.4035. menghasilkan tingkat akurasi senilai 70%. Hasil peramalan itu akan di sajikan dalam bentuk tabel dan grafik. Key Words : Bitcoin, Forecasting, Double Exponential Smoothing, Kurs, Cryptocurrency
Penelitian ini menganalisis pengaruh Jakarta Stock Composite Index (JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225 (JP225),Indeks Dollar (USDI), dan Gold Futures (GC terhadap harga Bitcoin (BTC). Data pengamatan penelitian adalah data bulanan dimulai dari Juli 2013 sampai Agustus 2018.Sumber data berasal dari laporan index dan harga Bitcoin Investing.com.Teknik menggunakan Vector Error Correction Model. harga Bitcoin(BTC) sebagai variabel dependen, dan Jakarta Stock Composite Index (JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225(JP225), Indeks dollar (USDI), dan Gold Futures (GC) sebagai variabel independen.Hasil penelitian memperlihatkan bahwa Jakarta Stock Composite Index(JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225 (JP225), Indeks Dollar (USDI), dan Gold Futures (GC) memberikan dampak signfikan terhadap harga Bitcoin (BTC). Efek dari keseluruhan faktor bersifat moderat dan mengarah pada keseimbangan jangka panjang.
Nany Salwa, Nidya Tatsara, Ridha Amalia, Aja Fatimah Zohra
ABSTRAK. Bitcoin merupakan mata uang virtual yang saat ini banyak diminati sebagai alternatif investasi. Metode ARIMA adalah salah satu metode yang digunakan untuk peramalan data deret waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model dan meramalkan harga bitcoin. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu berupa data harga bitcoin selama 60 periode mulai dari tanggal 10 Januari 2018 sampai dengan 10 Maret 2018 untuk memprediksikan harga bitcoinselama 30 periode kedepan mulai tanggal 11 Maret 2018 sampai dengan 09 April 2018. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa data harga bitcoin selama 60 periode tidak memenuhi asumsi stasioneritas terhadap rata-rata untuk itu dilakukan proses differencing tingkat 2 agar data menjadi stasioner. Model ARIMA yang dihasilkan adalah ARIMA(0,2,1) yaitu Zt = μ - 0,9647Zt-1 + at dan model tersebut cocok digunakan untuk peramalan data harga bitcoin. Hasil peramalan dengan menggunakan model ARIMA(0,2,1) menunjukkan bahwa harga bitcoin untuk 30 periode kedepannya mengalami penurunan secara perlahan dan hasil peramalan mendekati data sebenarnya. ABSTRACT. Bitcoin is a virtual currency that is currently much interested as an alternative investment. ARIMA method is one of the methods used for forecasting time series data. The purpose of this research is to create a model and predicted the price of the bitcoin. The data used are secondary data that is in the form of price bitcoin during 60 periods starting from January 10, 2018 up to 10 March 2018 to predict price bitcoin for 30 the next periods began March 11 and ended on 9 April 2018 2018. Based on the results of the study showed that the price of bitcoin during 60 periods did not fullfiled the assumptions of stasioneritas towards the mean. Therefore using the differencing level 2 process, so the data becomes stationary. The result of ARIMA model is ARIMA(0, 2, 1) Zt = μ - 0,9647Zt-1 + at and the model fits the data used for forecasting price bitcoin. The results of the forecasting model using ARIMA (0, 2, 1) shows that the price of the bitcoin for 30 periods has decreased gradually and forecasting results close to the actual data.
Uang elektronik menjadi pilihan yang mulai ramai digunakan oleh banyak orang, terutama para pengusaha, pebisnis dan investor, karena menganggap bahwa uang elektronik akan menggantikan uang fisik dimasa depan. Cryptocurrency muncul sebagai jawaban atas kendala uang eletronik yang sangat bergantung kepada pihak ketiga. Salah satu jenis Cryptocurrency yaitu Bitcoin. Analogi keuangan Bitcoin sama dengan analogi pasar saham, yakni fluktuasi harga tidak tentu setiap detik. Tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu melakukan prediksi harga Cryptocurrency dengan menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbours). Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model KNN yang paling baik dalam memprediksi harga Cryptocurrency adalah KNN dengan parameter nilai K=3 dan Nearest Neighbour Search Algorithm : Linear NN Search. Dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.0018 dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.0089.
Bitcoin is the first decentralized peer-to-peer payment network that is powered by its users with no central authority or middlemen. The objective of this study is to evaluate the normality of data distribution for exchange rate of Bitcoin. The method implemented in this study is Shapiro-Wilk normality test including graphical approach namely box plot .Results show the data distribution of exchange rate for Bitcoin follows non-normal distribution. Therefore, the normality transformation is important to make sure the distribution of data follows normal distribution. The normal distribution is very crucial as one of the requirement for validity of statistical test.Normality tests are used to determine if a data set is well-modeled by a normal distribution and to compute how likely it is for a random variable underlying the data set to be normally distributed.This study implemented two-stages of outliers detection and deletion process.The final results shows the distribution of Bitcoin exchange rate with first difference is follow normal distribution with probability of 0.722.Result concluded the distribution of data after second stages of outlies deletion treatment shows high normal distribution characteristics. This finding concludes that Bitcoin data is highly volatile with existence of many outliers. The transformation process is highly important to make sure the Bitcoin data follows normal distribution that underlying critical assumption for statistical tests.