Pemodelan Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma N-Hits, LSTM, dan Prophet Berbasis Web.

Rafii Haditomo Erlanggaputra, Muhammad (2023) Pemodelan Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma N-Hits, LSTM, dan Prophet Berbasis Web. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (546kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (302kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (316kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (613kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (316kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (231kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Cryptocurrency adalah sebuah teknologi mata uang digital yang tidak memiliki bentuk fisik seperti uang kertas dan uang koin yang saat ini sedang menjadi salah satu trend yang populer pada beberapa tahun belakangan ini.Keuntungan yang didapatkan dari investasi dalam cryptocurrency sangatlah tinggi, demikian tinggi juga dengan risiko yang dihadapi. Harga dalam pasar cryptocurrency sangatlah fluktuatif. Ketepatan waktu dalam membeli sebuah cryptocurrency sangatlah penting untuk meminimalisir kerugian dan memaksimalkan keuntungan dari investasi dalam pasar cryptocurrency . Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengambil keputusan yang tepat dalam memilih cryptocurrency apa yang akan dibeli adalah dengan melakukan sebuah prediksi yang dilakukan dengan menggunakan machine learning dan deep learning merupakan salah satu teknologi informasi yang dapat membantu manusia untuk menghasilkan rekomendasi melakukan investasi cryptocurrency pada waktu yang tepat dengan berdasarkan data historikal dari cryptocurrency. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah web application yang dapat memudahkan orang-orang yang berminat untuk investasi dalam pasar cryptocurrency berdasarkan hasil prediksi yang divisualisasikan secara grafis dari hasil tiga jenis model prediksi yang digunakan yaitu model machine learning Prophet, LSTM dan N-Hits pada web application. Long Short-Term Memory (LSTM). Pembuatan dari web application pada penelitian ini menggunakan Bahasa Pemrograman Python dengan menggunakan framework Django sebagai framework full stack dan Tailwind untuk membuat User interface dari Web Application serta untuk data historikal dari cryptocurrency diambil dari sumber data Yahoo Finance dengan menggunakan Library yfinance. Hasil penelitian ini adalah web application memberikan nilai hasil prediksi dengan nilai akurasi rata-rata 55.43% pada prophet, 85.005% akurasi rata-rata pada LSTM, dan 82.28% pada N-Hits.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Blockchain, Cryptocurrency, FbProphet, LSTM, N-hits
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.6 Internet, Cloud Computing, Website, LAN, Email 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	12 Jul 2023 09:51
Last Modified:	03 Aug 2023 01:19
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/26151

Actions (login required)

View Item