Perbandingan Metode Exponential Smoothing Pada Prediksi Harga Penutupan Harian Cryptocurrency
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.4990Abstract
Cryptocurrency merupakan mata uang digital sebagai media pertukaran dengan menggunakan teknologi kriptografi. Cryptocurrency banyak diminati sebagai aset investasi maupun kegiatan trading karena dapat memberikan keuntungan yang besar dengan modal yang relatif kecil. Meskipun memiliki bnyak keuntungan, cryptocurrency juga dapat menyebabkan kerugian yang besar dikarenakan harga yang sangat berfluktuatif sehingga sulit untuk memprediksi harga di periode selanjutnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan metode Exponential Smoothing yang meliputi metode SES, DES Brown, dan Des Holt pada prediksi harga cryptocurrency dengan menggunakan data uji harga penutupan harian solana, menggunakan pengujian tingkat error MAD dan MAPE untuk mendapatkan metode dengan hasil terbaik dari 3 metode yang digunakan. Penelitian ini memperoleh kesimpulan bahwa metode DES Holt menghasilkan nilai error terkecil dibandingkan dengan 2 metode lainnya dengan nilai MAD sebesar 0,72 dan MAPE sebesar 0,93% pada nilai alpha 0,9 dan beta 0,1. Berdasarkan hasil tersebut, metode DES Holt sangat baik digunakan untuk memprediksi harga cryptocurrency.
Keywords:
Cryptocurrency, Exponential Smoothing, Prediksi##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
I. Sururi and H. R. Agustapraja, “Studi Kelayakan Investasi Perumahan Menggunakan Metode Benefit Cost Ratio,” Jurnal Teknik, vol. 18, no. 1, pp. 52–61, Jun. 2020, doi: 10.37031/jt.v18i1.68.
T. Darma, R. Sari, and D. T. Kencana, “Pelatihan Perencanaan Investasi Fungible Token dan Cryptocurrency di SMKN 1 Sukadana Lampung Timur,” Oktober, 2022. doi: http://dx.doi.org/10.24967/jams.v3i02.1634.
W. C. Utomo, “Prediksi Pergerakan Saham BBRI ditengah Issue Ancaman Resesi 2023 dengan Pendekatan Machine Learning Article,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , vol. 9, no. 1, pp. 20–27, 2023,doi: http://dx.doi.org/10.26905/jtmi.v9i1.9135.
T. S. Nadya Paranna and C. Andersen, “Pertanggungjawaban Hukum Influencer dan/atau Afiliator atas Kegiatan Pompom Saham dan/atau Mempromosikan Trading Berbentuk Binary Option,” 2022. doi: http://dx.doi.org/10.57235/aurelia.v1i1.70.
N. L. Farisha, F. Ariel, S. Vira, Q. N. Cahyanti, and A. Wicaksono, “Literature Review : Perkembangan Cryptocurrency dan Potensi Pajaknya Di Indonesia,” 2023. doi: http://dx.doi.org/10.31219/osf.io/7vepc.
M. Fadhil Arfa, M. Ridho Al Fathan, H. Br Lumbantobing, and C. Author, “Prediksi Harga Cryptocurrency dengan Metode Linier Regresi,” 2023. [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
J. Asbullah and Samsudin, “Prediksi Harga Cryptocurrency Binance Berdasarkan Informasi Blokchain dengan Menggunakan Algoritma Random Forest,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 8, no. 1, pp. 260–271, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7100.
A. Yunizar, T. Rismawan, D. Marisa Midyanti, J. Rekayasa Sistem Komputer, and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jalan Hadari Nawawi Pontianak, “Penerapan Metode Recurrent Neural Network Model Gated Recurrent Unit untuk Prediksi Harga Cryptocurrency,” 2023. doi: http://dx.doi.org/10.5454/mi.14.3.1.
Y. D. Rosita and L. S. Moonlight, “Perbandingan Metode Prediksi untuk Nilai Jual USD: Holt-Winters, Holt’s, dan Single Exponential Smoothing,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 5, no. 4, pp. 322–333, Jan. 2024, doi: 10.35746/jtim.v5i4.473.
I. Hidayat Susilowati and Rosento, “Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing,” Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika , vol. 18, no. 1, 2020, doi: 10.31294/jp.v17i2.
F. W. Zebua and F. Muliani, “Efektifitas Metode Double Exponential Smoothing Satu Parameter dari Brown untuk Meramalkan Jumlah Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Aceh Tamiang Tahun 2022-2023,” Jurnal Gamma-Pi, vol. 4, no. 2, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2022.v11.i03.p375.
M. Olivia and Amelia, “Metode Exponential Smoothing untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin di Kota Langsa,” Gamma-Pi: Jurnal Matematika dan Terapan, vol. 3, no. 1, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.33059/jgp.v3i1.3771.
S. Amiludin and N. A. Mahbubah, “Evaluasi Peramalan Permintaan Produk Kopi Bubuk Menggunakan Pendekatan Time Series di UKM Eyang Kakung - Gresik,” Sigma Teknika, vol. 6, no. 1, pp. 33–043, 2023, doi: http://dx.doi.org/10.33373/sigmateknika.v6i1.5289.
I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal of Information System), vol. 5, no. 2, pp. 250–255, Nov. 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
D. T. Saputro and D. Swanjaya, “Analisa Prediksi Harga Saham Menggunakan Neural Network dan Net Foreign Flow,” 2023. doi: http://dx.doi.org/10.29407/gj.v7i2.20001.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Bayu Dwi Cahyono, Daniel Swanjaya, Siti Rochana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
