Zulmawati, Wulan Septya
(2023)
Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Support Vector Regression.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Bitcoin sebagai salah satu mata uang crypto memberikan return paling besar dibandingkan instrument investasi lain, menyebabkan banyak trader pemula tertarik pada Bitcoin. Namun harga Bitcoin yang sangat fluktuatif menyulitkan para trader untuk memprediksi pergerakan harga. Beragam teknik dalam technical analysis menyebabkan trader pemula kesulitan dalam pemilihan teknik yang tepat. Oleh sebab itu, diperlukan metode alternatif untuk memprediksi harga Bitcoin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil parameter terbaik menggunakan Support Vector Regression (SVR) dalam memprediksi harga penutupan Bitcoin serta untuk mengetahui nilai akurasi yang diperoleh menggunakan SVR.
Penelitian ini merupakan penelitian terapan, yaitu penerapan metode SVR dalam memprediksi harga Bitcoin. Data pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari website yahoo finance. Data tersebut merupakan data harga penutupan harian Bitcoin periode 14 September 2020 – 14 September 2023.
Penelitian ini menggunakan metode SVR dengan algoritma grid search dan menghasilkan parameter terbaik yaitu kernel RBF dengan C = 100, ϵ = 0,01, dan γ = 0,010. Akurasi yang dihasilkan sebesar 99,25% dan MAPE 0,1206%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa SVR baik digunakan untuk memprediksi harga crypto khususnya Bitcoin
Actions (login required)
 |
View Item |
