An innovation that was sparked is an alternative currency to replace conventional currency, namely digital currency that is secured using a cryptographic method called Cryptocurrency. However, cryptocurrency prices cannot be controlled, causing massive fluctuations. Cryptocurrency price changes are very stable due to several factors such as speculation from users and the nature of the follow-up from new to one of the causes. The cause of this bandwagon is due to extreme price increases in a short time, even within a day the price of Crypto can experience a difference of millions of rupiah for each increase and decrease. To answer this question, we need a software that can predict the Rupiah exchange rate. By using the Triple Exponential Smoothing prediction method. In implementing Triple Exponential Smoothing, historical data is needed which will later be processed to produce prediction results, for that we need parameters that can be used as historical data counters, in this study used parameters 0.40 as parameters Xt and S't and 0.60 as Beta parameters. In the process, starting from calculating the first to third smoothing, ensuring Constants, Slopes, and Parabolics, to completing the process by producing Forecasting, the results of the measurement of the margin error level with a margin of error of 0.94638% using data for the final 2021 period, which is between November - December on the Triple Exponential implementation simulation and on the implementation into the system that has been developed is 3.7249% using data from May 2022 to June 2022.
The growing popularity of cryptocurrencies has caused the market demand for graphics cards to reach unusual heights for their efficient cryptomining capabilities. Graphics cards are not only used for crypto mining but also video editing, video streaming, and video games, this causes an unavailability of graphics card supply due to high demand, especially for cryptomining needs and leads to unusual prices increases which makes it difficult for graphics card consumers and miners to buy graphics cards at normal price. Therefore, it is necessary to predict the price of NVIDIA graphics cards based on the influence of cryptocurrency prices. The methodology used is KDD, and the algorithm used to make predictions is SVR because its ability to overcome the overfitting problem so it can produce more accurate predictions, besides that in this study the grid search algorithm is applied to determine optimal parameters. In this study, 6 graphics cards and 2 cryptocurrencies were used which produced the 6 best prediction models which were chosen based on the RMSE value. GTX 1050 has RMSE value of 0.2028, GTX 1050 Ti has RMSE value of 0.14564, GTX 1060 has an RMSE value of 0.07629, while in the RTX 30 series, RTX 3070 has an RMSE value of 0.03178, RTX 3080 has RMSE value of 0.0388, and RTX 3090 has RMSE of 0.06259. From these results, it can be stated that RTX 30 series has better accuracy than GTX 10 series in making predictions. RBF is better than linear which only excels on the GTX 1060.
Bitcoin merupakan salah satu aset kripto yang biasa digunakan untuk bertransaksi secara virtual dan merupakan tiga teratas dari cryptocurrency yang paling banyak diperdagangkan. Harga bitcoin dapat berubah setiap waktu, untuk itu diperlukan suatu prediksi harga bitcoin dimasa mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan aplikasi orange data mining dalam memprediski harga bitcoin dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Prediksi kinerja dari kedua metode yang digunakan dapat dilihat dari hasil Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Data bitcoin yang telah dikumpulkan akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining, proses pengujian menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan proses perbandingan metode menggunakan Test and Score. Hasil perbandingan kedua model menunjukkan bahwa SVM karena memiliki nilai RMSE dan MAE paling kecil yaitu 0.010 dan 0.008, maka dari itu untuk prediksi harga bitcoin di masa mendatang model Support Vector Machine (SVM) dapat dijadikan rekomendasi terbaik dibandingkan model K-NN.
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
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
Bitcoin merupakan mata uang digital yang menggunakan sistem kriptografi pertama di dunia. Tujuan utama diciptakannya Bitcoin adalah memungkinkan kedua belah pihak untuk melakukan transaksi secara langsung tanpa campur tangan pihak ketiga. Meskipun Bitcoin merupakan sebuah mata uang, banyak orang yang menggunakan Bitcoin sebagai alat untuk berinvestasi karena harganya cenderung naik cepat dalam waktu singkat. Namun, bukan berarti tidak memiliki risiko. Berinvestasi ke Bitcoin memiliki risiko yang tinggi karena volatilitas harganya sangat tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma yang digunakan untuk memprediksi harga Bitcoin. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi terhadap harga Bitcoin dengan membandingkan empat model algoritma yaitu Linear Regression , Neural Network , Deep Learning , dan k-Nearest Neighbor (k-NN) . Tingkat akurasi dari tiap model algoritma akan diuji dengan metode validasi K-Fold Cross Validation dan dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil dengan uji T-Test dalam penelitian ini menyimpulkan bahwa model terbaik untuk memprediksi harga Bitcoin adalah model algoritma Linear Regression dan Neural Network , yaitu dengan hasil RMSE 296.227 +/- 60.125 ( micro average : 301.655 +/- 0.000) dan 338.988 +/- 47.837 ( micro average : 342.000 +/- 0.000). Kata kunci: Perbandingan algoritma, Bitcoin, prediksi
The COVID-19 outbreak had a severe impact on almost all countries in the world. One aspect of concern during the pandemic is an investment. In this study, the GARCH model used to estimate Value at Risk (VaR) on cryptocurrency investments as a tolerable loss during the COVID-19 pandemic. Data in this study are ten cryptocurrencies with the largest capitalization. The observation period when WHO declared COVID-19 as a pandemic, namely on March 11, 2020 - June 11, 2020. From this study, the highest cryptocurrency VaR value is Crypto.com with an amount of 0,18214. It means that the maximum loss that an investor can tolerate with an investment of $500.000.000 for a 95 percent confidence level is $ 91.070.392.
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.
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.
Irfan Fadil, Muhammad Agreindra Helmiawan, Yanyan Sofiyan
Bitcoin is a cryptocurrency known to have high price fluctuation. Investment depends on price fluctuations which have a high level of risk. Bitcoin investment has these principles. To avoid losses and gain profits, there needs a method that may be used to make forecasts of the price of bitcoin accurately. In this research, Bitcoin price predictions were deployed based on bitcoin price data obtained in the past (Time Series Forecasting) using the method Support Vector Regression. The data retrieved is weekly Bitcoin price data from January 2018 to March 2020. Bitcoin price data is nonlinear, so a kernel is used Radial Basis Function. Meanwhile, the variables of the Support Vector Regression method are optimized using Grid Search Method. The purpose of the research is to determine the accuracy of the Support Vector Regression method by looking at the result of the Mean Absolute Percentage Error value. The research showed that the Mean Absolute Percentage Error value obtained was equal to 10,74 % with parameter value$\mathbf{C=5,} \boldsymbol{\varepsilon=0.004}$, and$\boldsymbol{\gamma=0.07}$. The Mean Absolute Percentage Error value indicates that the prediction results are categorized as a good prediction.
Being the most expensive and most popular cryptocurrency, both the business world and the research community have started to study bitcoin development. However, due to the absence of most government regulation, the price of bitcoin has become uncontrollable, resulting in frequent large fluctuations. Using a dataset from 17 August 2017 to 13 April 2021 the GRU, RNN, and LSTM methods will be compared and implement Grid Search and Random Search to find out which one will do better in this research. Those three methods are considered to be the best method to get a prediction, but it also depends on the model that computer could have. The best result is the GRU with Grid Search method with MAE (Mean Absolute Error) of training 0.0043 and testing about 0.0594.
Ethereum sebagai salah satu cryptocurrency yang transaksinya dapat dilakukan tanpa membutuhkan kartu kredit atau melalui bank sentral, akan tetapi cryptocurrency mengalami fluktuasi terhadap harga yang berubah secara periode tertentu. Risiko fluktuasi harga ini dapat diantisipasi dengan melakukan prediksi terhadap nilai tukarnya, penelitian ini menggunakan kurs Dollar Amerika Serikat sebagai acuan nilai tukar setiap satu Ethereum. Prediksi yang dilakukan menggunakan pendekatan Vector Autoregressive untuk melakukan analisis data dalam bentuk time series. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa hasil perhitungan nilai error menggunakan Root Mean Square Error yaitu nilai error pada harga pembukaan 890,29, nilai error pada harga tertinggi 930,50, nilai error pada harga terendah 1.164,12 dan nilai error pada harga penutupan 978,37.
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.
Bitcoin merupakan salah satu penerapan konsep cryptocurrency, yang mengemukakan saran dan ide terhadap bentuk baru mata uang menggunakan kriptografi dengan fungsi untuk mengontrol pembuatan dan transaksi. Kesulitan memprediksi harga Bitcoin dapat terjadi, jika dilakukan secara manual, oleh karena itu dibutuhkan aplikasi untuk memprediksi harga Bitcoin dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dinamis yang dilengkapi dengan manajemen memori otomatis. Python juga dapat berkolaborasi sebagai library dalam sebuah aplikasi salah satu contohnya adalah library H2O yang dibuat oleh H2O.ai. H2O Bitcoin merupakan salah satu penerapan konsep cryptocurrency, yang mengemukakan saran dan ide terhadap bentuk baru mata uang menggunakan kriptografi dengan fungsi untuk mengontrol pembuatan dan transaksi. Kesulitan memprediksi harga Bitcoin dapat terjadi, jika dilakukan secara manual, oleh karena itu dibutuhkan aplikasi untuk memprediksi harga Bitcoin dengan menggunakan bahasa p emrograman Python dinamis yang dilengkapi dengan mana jemen memori otomatis. Python juga dapat berkolaborasi sebagai library dalam sebuah aplikasi salah satu contohnya adalah library H2O yang dibuat oleh H2O.ai. H2O telah memudahkan non-ahli untuk bereksperimen dengan machine learning, H2O AutoML dapat digunakan untuk mengotomatiskan alur kerja machine learning, yang mencakup p elatihan otomatis dan p enyetelan banyak mo del dalam batas waktu yang ditentukan pengguna. Hasil evaluasi terhadap data uji dengan menggunakan model H2O AutoML dalam memprediksi harga pembukaan Bitcoin memp eroleh nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.968 dan nilai error seb esar 3.48%telah memudahkan non-ahli untuk bereksperimen dengan machine learning, H2O AutoML dapat digunakan untuk mengotomatiskan alur kerja machine learning, yang mencakup pelatihan otomatis dan penyetelan banyak model dalam batas waktu yang ditentukan pengguna. Hasil evaluasi terhadap data uji dengan menggunakan model H2O AutoML dalam memprediksi harga pembukaan Bitcoin memperoleh nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.968 dan nilai error sebesar 3.48%.
Adam Prasetya, Ferdiansyah Ferdiansyah, Yesi Novaria Kunang, Edi Surya Negara · 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.
Bitcoin is one of the most popular cryptocurrencies today. In the current pandemic conditions that hit the world due to Covid-19, bitcoin is expected to be used as an investment when the level of economic uncertainty is high. In this study, the data used is bitcoin price data which is included in time series data. One of the commonly used methods for prediction in time series is the linear regression method. And to be able to develop the prediction results, a data transformation technique is used using the popular method, namely exponential smoothing. In the exponential smoothing method, optimization of the alpha parameter is carried out to be able to boost the prediction results from linear regression. And from the experimental results, it is evident that the optimization of the alpha parameter in exponential smoothing is able to improve the prediction performance of linear regression with the results of the comparison of RMSE with the t test which has resulted in significant differences.
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.
<p>Abstrak. Nilai Bitcoin dapat berfluktuasi secara tidak terduga selama periode waktu yang singkat sebagai akibat nilai ekonominya yang masih muda, baru, dan pasar yang tidak cair (non liquid). Permasalahan yang umum dihadapi oleh investor dan trader adalah bagaimana meramalkan pergerakan nilai dari uang elektronik Bitcoin pada masa mendatang berdasarkan data yang telah lampau. Investor dan trader hanya melihat pergerakan berdasarkan pergerakan nilai mata uang dunia dan memutuskan melakukan transaksi jual/beli Bitcoin secara intuitif, sehingga sering salah melakukan transaksi beli/jual. Kesalahan ini membuat banyak investor dan trader mengalami kerugian dalam jumlah yang besar. Kerugian yang terjadi dapat diminimalisir dengan menggunakan sebuah algoritma yang dapat meramalkan pergerakan nilai uang elektronik Bitcoin. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis data pergerakan nilai uang elektronik dengan menggunakan algoritma peramalan Moving Average (MA). Data pergerakan Bitcoin yang diuji selama 5 Tahun untuk menguji tingkat akurasi peramalan. Proses pengumpulan data diambil dari data public yang ada di investing.com dan meta trader 4 dengan bantuan bahasa pemerograman C#. Hasil Uji menunjukkan persentasi benar yang diramalkan pada teknik Buy/beli sebesar 62.86%, sedangkan untuk teknik jual pada periode yang sama menunjukkan persentasi kebenaran prediksi hanya sebesar 25%. Kata kunci: Prediksi, Pergerakan Uang Elektronik, Bitcoin, Moving Avarage</p><p>Abstract. Bitcoin's value can fluctuate unpredictably over a short period of time as a result of its young, new economic value and a non-liquid market. The problem commonly faced by investors and traders is how to predict the movement of the value of Bitcoin electronic money in the future based on past data. Investors and traders only see movements based on movements in the value of world currencies and decide to buy / sell Bitcoin intuitively, so they often make wrong buying / selling transactions. This error caused many investors and traders to lose a large amount. Losses that occur can be minimized by using an algorithm that can predict the movement of the value of Bitcoin electronic money. This study aims to identify and analyze data on the movement of electronic money values using the Moving Average (MA) forecasting algorithm. Bitcoin movement data tested for 5 years to test the accuracy of forecasting. The data collection process is taken from public data available on investing.com and meta trader 4 with the help of the C# programming language. The test results show that the correct percentage predicted in the Buy / buy technique is 62.86%, while for the selling technique in the same period it shows the percentage of correct predictions is only 25%. Keywords: Prediction, Electronic Money Movement, Bitcoin, Moving Avarage</p>
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara, Medan, Christopher Lumbantobing, Isfenti Sadalia, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara, Medan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis perbadingan kinerja cryptocurrency bitcoin, saham, dan emas. Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan metode komparatif. Populasi yang dalam penelitian ini yaitu harga penutupan bulanan bitcoin, saham LQ45, dan emas mulai dari tahun 2017 hingga 2021, yaitu sebanyak 180 data. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pengambilan sampel jenuh. Penelitian ini merupakan penelitian yang menggunakan data time series dan Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data dikalkulasikan menggunakan program Microsoft Excel verdasarkan formula dari masing-masing variabel penelitian. Data diolah menggunkan aplikasi SPSS yaitu Uji ANOVA. Hasil Penelitian ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang nyata antara bitcoin, saham dan emas bila dilihat dari return dan risk. Kemudian, terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham dan emas yang diukur dengan metode Sharpe, Treynor, dan Jensen.
Irwan Kasse, Andi Mariani, Serly Utari, D Didiharyono
Investment can be defined as an activity to postpone consumption at the present time with the aim to obtain maximum profits in the future. However, the greater the benefits, the greater the risk. For that we need a way to predict how much the risk will be borne. Modelling data that experiences heteroscedasticity and asymmetricity can use the Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (APARCH) model. This research discusses the time series data risk analysis using the Value at Risk-Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (VaR-APARCH) model using the daily closing price data of Bitcoin USD period January 1 2019 to 31 December 2019. The best APARCH model was chosen based on the value of Akaike's Information Criterion (AIC). From the analysis results obtained the best model, namely ARIMA (6,1,1) and APARCH (1,1) with the risk of loss in the initial investment of IDR 100,000,000 in the next day IDR 26,617,000. The results of this study can be used as additional information and apply knowledge about the risk of investing in Bitcoin with the VaR-APARCH model.
Since its founding in 2008, Bitcoin (financial code: BTC) has emerged as a digital currency in market cap and continues to attract investors and policymakers' attention. In recent years, BTC has high price volatility, a substantial increase in 2016, followed by a significant decline in 2018. Unlike stock markets, BTC is open for 24x7 dan has no closing period. It means everyone can trade it for any time. However, this flexibility carries investment risk. This research attempts to forecast BTC's price by considering the blockchain's information to minimize the risk. We employ Long-Short Term Memory (LSTM), the artificial Recurrent Neural Network (RNN) architecture. Its model can avoid long-term problems. The data used is BTC's price and blockchain information data from August 4, 2018, to January 21, 2020. The model with 20 neurons and 500 epochs has the smallest MSE value. Then a prediction has an accuracy rate of 91.07%.