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%.
Mohamed Salb, Ali Elsadai, Miodrag Živković, Nebojša Bačanin Džakula
Predicting the market behaviour is a crucial task for cryptocurrency investors. Based on the prediction, they make decisions that will either bring profit or loss. The prediction is typically involves the historical data that is used to forecast the future behaviour of the prices on the market. Prediction is based on the machine learning approach. The nature-inspired algorithms have been successfully applied in optimization of numerous machine learning models in the recent years. Swarm intelligence metaheuristics, a family of nature-inspired algorithms, have proven to be excellent optimizers not only in the machine learning domain, but in various other practical domains as well. This paper proposes one such approach, more precisely the enhanced version of the sine cosine algorithm to optimize the support vector machine, and use it to predict the cryptocurrency prices. The basic SCA was improved with a simple exploration mechanism, and then compared to other approaches executed on the same datasets. The results obtained from the performed experimental simulations indicate that the proposed method achieved better performances than other approaches included in the research.
Andreean Dharma Arisandi, Ferdiansyah Ferdiansyah, Linda Atika, Edi Surya Negara · 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
Rizky Parlika, Sunu Ilham Pradika, Amir Muhammad Hakim, Kholilul Rachman N.M
Teknologi Cryptocurrency saat ini sangat berkembang ditandai dengan banyaknya orang yang mau berpartisipasi untuk menjadi bagian di dalamnya. Salah satu Cryptocurrency yang terkenal adalah Bitcoin. Namun, bagi sebagian orang tentu tidak mengerti apa itu Bitcoin dan bagaimana cara kerjanya. Sehingga, hal itu membuat mereka ragu untuk ikut turut serta menjadi bagian dalam teknologi ini. Sehingga perlu dibuat sebuah analisis sentimen mengenai teknologi ini sehingga dapat memberi pengetahuan apa itu sesungguhnya Bitcoin. Melalui Twitter, analisis sentimen dapat dilakukan guna mencari tahu bagaimana pendapat banyak orang mengenai Bitcoin. Hal ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan API yang disediakan oleh Twitter untuk mengumpulkan data berupa tweets. Kemudian, melakukan analisis sentimen menggunakan library Python untuk mengklasifikasikan suatu tweet menjadi positif, negatif, atau netral. Dari hasil klasifikasi menggunakan dataset yang berjumlah 3433 data didapatkan bahwa 41,3% diklasifikasikan positif, 44,9% netral, dan 13,7% negatif. Lalu, untuk visualisasi dari keseluruhan pendapat orang-orang mengenai Bitcoin dapat dibentuk dengan menggunakan Word Cloud sehingga hanya akan muncul kata-kata penting yang berhubungan dengan Bitcoin. Diharapkan setelah penelitian ini dilakukan dapat dilihat bagaimana pendapat orang-orang khususnya pengguna Twitter mengenai Bitcoin.
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
Akhmad Ridho Ashariansyah, Nur Iriawan, Adatul Mukarromah
Perdagangan merupakan sebuah kegiatan tukar menukar barang atau jasa yang dilakukan manusia untuk memenuhi kebutuhan hidup. Perkembangan sistem pembayaran yang dilakukan umat manusia dimulai dari sistem pertukaran barang atau barter, logam mulia seperti emas dan perak, koin, uang kartal, uang giral, dan uang elektronik (e-money). Selain itu, muncul cryptocurrency yaitu mata uang digital dengan sistem kriptografi dalam setiap proses transaksi datanya tanpa melalui pihak ketiga. Namun cryptocurrency memiliki kelemahan perubahan harga yang sangat besar dalam waktu yang sangat cepat. Pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi tersebut menyebabkan kekhawatiran pemilik aset kripto mengalami kerugian, maka pemodelan harga cryptocurrency sangat penting untuk dilakukan agar meminimalisir risiko kerugi-an. Berdasarkan pola pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi yang berbeda tiap periodenya maka dilakukanlah pemodelan harga cryptocurrency mengguna-kan Markov Switching Autoregressive (MSAR) dengan algoritma Expectation Maximization. Selain meminimkan risiko kerugian, penelitian ini juga ingin mengetahui model MSAR mana yang mampu mengklasifikasikan state dengan baik. Data yang digunakan yaitu harga harian cryptocurrency dengan nilai kapitalisasi pasar terbesar dari September 2015 hingga Januari 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bitcoin dan ripple menggunakan model MS(8)AR(1), sedangkan ethereum menggunakan model MS(9)AR(1). Selain itu model MS(8)AR(1) pada data ripple menjadi model dengan nilai akurasi tertinggi dibandingkan model lainnya dalam hal klasifikasi state.
Price fluctuation is a necessity in every business, including the price of Bitcoin. Therefore humans need a device or application that can assist in making predictions quickly and accurately. Deep Learning can be used to make predictions which include setting the parameters used during training, choosing the best parameters for prediction, and choosing the prediction results with the smallest error level in the actual situation. This study performs a Bitcoin price prediction using Long Short Term Memory (LSTM). This study uses quantitative calculations on the prediction results. Measurement of accuracy is done by testing the previous price (back testing) and calculating the average error using RMSE and MAPE. The method for generating predictions is LSTM as a type of Recurrent Neural Network (RNN) which has the advantage of using long-term memory in handling time series data. LSTM implementation using Python is used for price forecasting with stages starting from data collection and normalization, input and output modeling. The result of this research is a prediction of Bitcoin price with an accuracy rate of 97.48% based on the best model with input layer 2, the number of epochs 100, the number of hidden layers 100, and activation using Softmax. These price predictions can be used as a reference and consideration for traders to create trading strategies and run them automatically on the digital currency market.
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.
Kesuksesan Bitcoin sebagai cryptocurrency, mendorong munculnya banyak cryptocurrency lain yang disebut sebagai altcoin. Sebagai pelopor cryptocurrency, volatilitas yang terjadi pada harga Bitcoin memiliki kemungkinan untuk memiliki efek menular (spillover) terhadap volatilitas harga altcoin. Begitu pula sebaliknya, harga altcoin yang terus menguat pun turut menciptakan kemungkinan bagi harga altcoin untuk memengaruhi harga Bitcoin. Sedangkan, sampel yang dipilih berdasarkan teknik purposive sampling adalah Bitcoin dan altcoin Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, dan EOS, karena memiliki kapitalisasi pasar paling tinggi berdasarkan website Cryptocurrency Market Capitalizations. Data yang digunakan adalah data time series berupa data harian harga penutupan Bitcoin dan altcoin Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, dan EOS yang diambil dari website Cryptocurrency Market Capitalizations. Kemudian, untuk dapat menjawab pertanyaan penelitian, data tersebut dianalisis menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller, uji GARCH dan uji Granger Causality.
Hasil analisis menggunakan GARCH menunjukan bahwa terjadi volatility spillover antara Bitcoin dengan Ethereum serta Bitcoin dengan Bitcoin Cash. Lalu, uji Granger Causality menunjukan hasil bahwa volatility spillover yang terjadi antara Bitcoin dan Ethereum adalah hubungan kausalitas satu arah (tunggal) dari Bitcoin ke Ethereum. Sedangkan, pada Bitcoin dan Bitcoin Cash terjadi hubungan kausalitas dua arah (bilateral).
Abstrak Bitcoin dapat disebut juga sebagai emas digital. Hal ini karena Bitcoin dan Emas dianggap memiliki persamaan karakteristik. Persamaan karakteristik antara Emas dan Bitcoin adalah, nilainya yang berfluktuasi dan cenderung naik, jumlahnya yang sama-sama terbatas, membutuhkan biaya lebih dalam penambangannya, serta sama-sama tidak di kontrol oleh pemerintah menjadikan alasan mengapa Bitcoin disamakan dengan Emas, yang membedakan hanyalah Bitcoin bebentuk emas secara virtual sedangkan Emas berbentuk asset nyata (real). Persamaan antara Bitcoin dan Emas memungkinkan dua asset tersebut memiliki pengaruh atau efek menular (spillover) antara satu sama lain karena persamaan karakteristiknya. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui volatilitas spillover antara Bitcoin dan Emas, serta arah pergerakan volatilitasnya. Hasil analisis menggunakan GARCH menunjukan bahwa tidak terjadi volatility spillover antara Emas dan Bitcoin, begitu juga dengan uji Granger Causality menunjukkan tidak ada hubungan sebab akibat dari Emas ke Bitcoin. Sehingga, investor bisa mempertimbangkan untuk melakukan diversifikasi investasi pada dua instrumen tersebut baik Emas dan Bitcoin. Kata Kunci: volatility spillover, Bitcoin, Emas, GARCH, Granger Causality. Abstract Bitcoin can also be called digital gold. This is because Bitcoin and Gold are considered to have similar characteristics. The characteristic equation between Gold and Bitcoin is, its value fluctuates and tends to rise, the amount of which is equally limited, requires more costs in mining and is equally not controlled by the government making the reason why Bitcoin is equated with Gold, the only difference is Bitcoin forms gold is virtual while Gold is in the form of real assets. The equation between Bitcoin and Gold allows the two assets to have a spillover effect between each other because of their similarity in characteristics. This study was conducted to determine the spillover volatility between Bitcoin and Gold, and the direction of volatility. The results of the analysis using GARCH show that there is no volatility spillover between Gold and Bitcoin, as well as the Granger Causality test showing that there is no causal relationship from Gold to Bitcoin. Thus, investors can consider diversifying investments in these two instruments, both Gold and Bitcoin. Keywords: volatility spillover, Bitcoin, Gold, GARCH, Granger Causality.
The research is done to forecast the Bitcoin prices, the study considered Bitcoin prices. The data has been collected in an hourly basis from 1st July 2017 to 1st July 2018. The data is of high frequency. The forecast has been made for a period of 12 months from 31st July 2018 to 31st July 2019. The forecasted data has two different periods, one to calculate the error and the other to have an idea of the future price changes. The study uses Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA) and Seasonal Decomposition method for forecasting the Bitcoin prices. This article also helps the investors to have an idea about the future prices of Bitcoin. The forecasted prices also act as a factor for investor decision making, based on the forecast further choices can be made based on the Bitcoin price changes and invest accordingly. The results of this paper have has sown that, between the two models used, ARIMA has resulted to be the best model compared to the seasonal decomposition model as, the Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error and Root Mean Square Error is lower in ARIMA forecasting model, which satisfies the objective of the paper and the best model is selected.
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 betujuan untuk mengetahui pengaruh dari US Dollar dan Dow Jones Industrial Average (DJIA) terhadap bitcoin dan etherem serta mengetahui kemampuan asset hedge dari bitcoin dan ethereum terhadap US Dollar dan Dow Jones Industrial Average. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan menggunakan metode Vector Autoregressive (VAR).Hasil dari penelitian ini adalah bahwa bitcoin dan ethereum tidak dipengaruhi oleh US Dollar dan Dow Jones Industrial Average (DJIA) karena kedua variabel ini tidak berpengaruh secara signifikan terhadap bitcoin maupun ethereum sehingga bitcoin dan ethereum memiliki kemampuan asset hedge terhadap US Dollar dan Dow Jones Industrial Average (DJIA)
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.