Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)

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.Perkembangan teknologi terus mendorong terciptanya berbagai inovasi hampir diseluruh aspek kehidupan manusia. Salah satu inovasi yang menjadi fenomena di seluruh dunia saat ini adalah hadirnya cryptocurrency sebagai mata uang digital yang mampu menggantikan peran mata uang konvensional sebagai alat pembayaran. Saat ini jumlah investor cryptocurrency di Indonesia telah mencapai angka 4,45 juta orang per bulan Maret 2021 mengalami peningkatan 78% dibandingkan akhir tahun sebelumnya. Pergerakan harga yang sangat fluktuatif menjadikan investasi cryptocurrency dianggap spekulatif  sehingga risiko yang dihadapi juga sangat tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model prediksi yang mampu melakukan peramalan harga pada pasar cryptocurrency. Algoritma yang digunakan untuk membangun model prediksi adalah Long Short Term Memory (LSTM). LSTM merupakan pengembangan dari algoritma Recurrent Neural Network (RNN) untuk mengatasi permasalahan pada RNN dalam mengelola data untuk periode yang lama. LSTM dianggap lebih unggul dibandingakan algoritma lainnya dalam mengelola data yang bersifat time series. Data pada penelitian ini diambil dari situs Yahoo Finance dengan menggunakan library Pandas Datareader melalui Google Colaboratory. Keseluruhan proses pembangunan model prediksi dilakukan melalui tools Google Colaboratory. Untuk meningkatkan akurasi model digunakan algoritma optimasi Nadam serta dilakukan tiga sesi pengujian dengan jumlah Epoch masing-masing 1, 10, dan 20 pada tiap sesi. Hasil akhir pengujian menunjukan performa prediksi terbaik terjadi pada saat melakukan pengujian terhadap jenis koin DOGE dengan jumlah Epoch 20 yang mendapatkan nilai RMSE sebesar 0,0630