INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 7348-7355 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Habibah br Lumbantobing 1 ✉ , Rahmaddeni 2
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer Amik Riau Email: 2110031802152@sar.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Memprediksi  harga  suatu  aset  di  masa  depan  dengan  akurat  merupakan  langkah  yang  sangat penting  dalam  sektor  finansial.  Dalam  kasus  memprediksi  harga  cryptocurrency  maka  kita  akan diperkenalkan  dengan  Sebuah  algoritma  bernama  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  dapat membantu  dalam  proses  kalkulasi  prediksi  harga  cryptocurrency.  Dewasa  kini  penggunaan  SVM telah  mampu  lebih  dioptimalkan  kembali  dengan  dukungan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) untuk membuat prediksi harga cryptocurrency di masa depan menjadi lebih akurat. Sistem tersebut merupakan  bagian  dari  Kecerdasan  Buatan  /  Artificial  intelligence  (AI)  yang  menggunakan  data pengalaman sebelumnya untuk meramalkan harga masa depan. Para analis dan investor umumnya menggabungkan  analisis  fundamental  dan  teknis  sebelum  memutuskan  harga  terbaik  untuk melakukan  transaksi  mereka.  Beberapa  diantaranya  mungkin  menggunakan  Algoritma  Machine Learning untuk melakukan transaksi mereka. Namun, hasil prediksi menggunakan algoritma SVM dasar  tidak  terlalu  menjanjikan  sehingga  dibutuhkan  algoritma  yang  mampu  mendukung  SVM dalam meningkatkan Akurasi dari prediksi.salah satunya yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) yang mulai diperkenalkan untuk  mengoptimalkan algoritma SVM dalam meramalkan mata uang kripto. Penelitian ini menggunakan  Metodologi gabungan SVM dan PSO atau SVM-PSO dengan hasil penelitian yang menunjukan bahwa algoritma SVM-PSO yang dioptimalkan dapat secara efektif meramalkan harga masa depan mata uang kripto sehingga mengungguli algoritma SVM tunggal. Kata Kunci: Support Vector Machine, Prediksi Harga, Kripto

## Abstract
Accurately predicting the  future  price of an  asset  is  crucial  in  the  financial  sector. In  the  case  of predicting cryptocurrency prices, we are introduced to an algorithm called Support Vector Machine (SVM) that can aid in the calculation of cryptocurrency price predictions. Nowadays, the use of SVM has been further optimized with the support of Particle Swarm Optimization (PSO) to enhance the accuracy of future cryptocurrency price predictions. This system is a part of Artificial Intelligence (AI) that utilizes past data to predict future prices. Analysts and investors typically combine fundamental and  technical  analysis  before  deciding  on  the  best  price  for  their  transactions.  Some  may  utilize Machine Learning Algorithms for their trades. However, the results from basic SVM algorithms are not very promising, necessitating the need for an algorithm that can support SVM in improving the prediction  accuracy,  such  as  Particle  Swarm  Optimization  (PSO),  which  has  been  introduced  to optimize  the  SVM  algorithm  in  cryptocurrency  forecasting.  This  study  employs  a  combined methodology of SVM and PSO, known as SVM-PSO. the research findings demonstrating that the optimized  SVM-PSO  algorithm  can  effectively  forecast  the  future  prices  of  cryptocurrencies, outperforming single SVM algorithms.
Keyword: Support Vector Machine, Predicting Prices, Cryptocurrency.

## PENDAHULUAN
Perkembangan alat tukar cryptocurrency telah menjadi salah satu tren yang signifikan dalam dunia keuangan. Cryptocurrency adalah bentuk mata uang digital yang menggunakan teknologi blockchain untuk melakukan transaksi secara aman dan terdesentralisasi. Hal ini sejalan dengan pendapat Madan (2015) Mata uang kripto, sebuah mata uang digital yang sepenuhnya  terdesentralisasi  dan  berfungsi  berdasarkan  transaksi  secara  peer-to-peer. Selama beberapa tahun terakhir, banyak platform dan bursa cryptocurrency yang muncul untuk memfasilitasi perdagangan dan pertukaran cryptocurrency. Kemajuan teknologi juga telah mendorong pengembangan berbagai jenis alat tukar cryptocurrency, termasuk dompet digital,  pertukaran  terdesentralisasi,  dan  bahkan  mesin  penjual  otomatis  yang  menerima pembayaran  dengan  cryptocurrency.  Selain  itu,  sejumlah  negara  dan  lembaga  keuangan mulai  mengakui  dan  mengatur  penggunaan  cryptocurrency,  membuka  jalan  bagi  adopsi yang lebih luas di masyarakat. Meskipun masih ada tantangan dan risiko terkait keamanan dan  volatilitas,  perkembangan  alat  tukar  cryptocurrency  terus  berlanjut  dan  memberikan alternatif baru dalam sistem keuangan global.
Chuen (2015) Aset kripto termasuk dalam kategori mata uang digital. yang telah diakui sebagai salah satu jenis komoditas yang dapat diperdagangkan di Bursa Berjangka dan telah meraih popularitas yang luas di kalangan masyarakat. Saat ini, terdapat berbagai jenis mata
uang kripto yang beredar di pasar. Bitcoin, sebagai yang pertama dan paling terkenal, tetap menjadi pemimpin dalam pasar kripto dengan kapitalisasi pasar yang besar. Selain itu, ada juga Ethereum, yang merupakan platform blockchain yang memungkinkan pengembangan dan peluncuran aplikasi terdesentralisasi. Litecoin,  dengan kecepatan transaksi yang  lebih cepat dan biaya yang lebih rendah, juga menjadi salah satu jenis kripto yang populer. Ripple, dengan  fokus  pada  solusi  pembayaran  lintas  perbatasan,  telah  mendapatkan  perhatian dalam  industri  keuangan.  Selain  itu,  ada  banyak  jenis  kripto  lainnya  seperti  Bitcoin  Cash, Cardano, Polkadot, Binance Coin, dan masih banyak lagi. Setiap jenis kripto memiliki fitur, tujuan,  dan  teknologi  yang  berbeda-beda,  menciptakan  keragaman  di  pasar  mata  uang kripto. Para pengguna dan investor dapat memilih jenis kripto yang sesuai dengan kebutuhan dan  preferensi  mereka  dalam  berbagai  aspek  seperti  keamanan,  kecepatan  transaksi, skalabilitas, dan penggunaan di sektor tertentu.
Pasar mata uang kripto dikenal sebagai pasar saham dalam istilah keuangan. Untuk memaksimalkan  pengembalian  keuangan,  bidang  prediksi  pasar  mata  uang  kripto  telah berkembang  dengan  cepat  dan  semakin  melejit  dengan  kemunculan  perangkat  keras perdagangan  frekuensi  tinggi  dan  latency  rendah,  termasuk  algoritma  Machine  Learning (Madan, 2015). Chuen (2015) dalam penelitiannya menyatakan bahwa mata uang kripto, juga dikenal sebagai subset dari mata uang digital, telah menjadi jenis mata uang digital yang penting. Mata uang kripto menggunakan teknologi blockchain,  sebuah mekanisme  besar untuk  mendistribusikan  kripto  secara  terbuka  dan  memiliki  sistem  pencatatan  transaksi secara  rinci.  Dengan  demikian,  mata  uang  kripto  tidak  memerlukan  pihak  perantara  dan memiliki kapasitas transaksi yang lebih tinggi, lebih aman, dan lebih cepat, yang kadang- kadang tidak dapat dilakukan dalam sistem konvensional.
Mulai populernya mata uang kripto dan valuenya yang semakin naik di pasaran telah menjadikan  mata  uang  kripto  sebagai  salah  satu  aset  yang  cukup  menjanjikan  untuk dijadikan sebuah investasi ataupun aset jual beli dengan memanfaatkan naik turunnya value dari mata uang kripto itu sendiri. Dari sini lah mulai muncul pertanyaan, apakah ada suatu mekanisme yang dapat membantu memprediksi harga kripto di masa depan berdasarkan data historis. Untuk menjawab pertanyaan ini, para peneliti telah mengembangkan model prediktif pada kumpulan mata uang kripto untuk periode tertentu. Penelitian di bidang mata uang kripto masih terbatas dan sebagian besar penelitian dalam bidang ini lebih fokus pada satu mata uang kripto daripada secara umum dengan cakupan lebih luas seperti kemajuan teknologi,  partisipasi  pemerintah  dalam  membentuk  regulasi  pasar  dengan  tujuan  untuk lebih  mengembangkan    (Farrel,  2015).  Dari  latar  belakang  ini  lah  peneliti  tertarik  untuk meneliti  mengenai  mekanisme  yang  dapat  diimplementasikan  untuk  memprediksi  harga
mata uang kripto di masa depan berdasarkan kalkulasi dari data historis. Salah satu caranya adalah  dengan  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  didukung dengan Particle Swarm Optimization (PSO).

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, penulis menerapkan metodologi yang menggabungkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai metode optimasi. Menurut Doe (2020) SVM adalah algoritma Machine Learning yang telah banyak digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  keuangan  dan  prediksi  mata  uang  kripto. Tujuannya adalah untuk menemukan hiperrata optimal yang memisahkan secara maksimal antara  kelas-kelas  berbeda  dari  titik-titik  data,  sehingga  memungkinkan  klasifikasi  dan prediksi yang akurat. SVM bekerja dengan mengubah data masukan ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi, di mana ia mengidentifikasi batas keputusan terbaik yang memaksimalkan margin antara kelas-kelas yang berbeda. Hal ini menghasilkan model yang kokoh dan efektif untuk memprediksi pergerakan harga masa depan di pasar mata uang kripto.SVM digunakan sebagai alat prediksi untuk meramalkan harga mata uang kripto di masa depan, sementara PSO digunakan untuk mengoptimalkan parameter SVM guna meningkatkan akurasi prediksi. Smith  (2019)  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  adalah  algoritma  optimasi  metaheuristik yang telah terbukti efektif dalam menyelesaikan masalah optimisasi kompleks, termasuk di bidang  prediksi  keuangan  dan  analisis  mata  uang  kripto.  Terinspirasi  oleh  perilaku gerombolan  burung  atau  sekumpulan  ikan,  PSO  menggunakan  populasi  partikel  yang bergerak  melalui  ruang  pencarian  untuk  menemukan  solusi  optimal.  Setiap  partikel menyesuaikan  posisinya  berdasarkan  solusi  terbaik  yang  diketahuinya  sendiri  dan  solusi terbaik  yang  ditemukan  oleh  seluruh  gerombolan.  Dengan  memperbarui  posisi  partikel secara  iteratif,  PSO  bertujuan  untuk  konvergen  menuju  optimum  global.  Dalam  konteks prediksi  mata  uang  kripto,  PSO  dapat  diterapkan  untuk  mengoptimalkan  parameter- parameter dari algoritma pembelajaran mesin, seperti Support Vector Machines (SVM), guna meningkatkan akurasi prediksi dan menghasilkan ramalan yang lebih handal.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harga mata uang kripto dari tahun 2014 hingga 2017 untuk melatih model SVM, dan kemudian menerapkan PSO untuk mencari kombinasi parameter SVM yang menghasilkan hasil prediksi terbaik. Dalam proses ini, PSO bekerja dengan cara mengoptimalkan fungsi objektif yang terkait dengan kinerja SVM, sehingga mencari parameter-parameter yang menghasilkan pemisah optimal antara kelas harga mata uang kripto yang naik dan turun. Dengan menggabungkan SVM dan PSO,  penulis  berharap  dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  harga  mata  uang  kripto  dan
menghasilkan keputusan trading yang lebih baik.
Penelitian  ini  menggunakan  2  tahapan  utama  yang  terdiri  dari  tahap  Preprocessing yang merupakan tahap proses persiapan data mentah sebelum dilakukan analisis lebih lanjut. Tujuan  dari  tahap  ini  adalah  untuk  menghilangkan  atau  mengurangi  noise,  memperbaiki ketidak konsistenan, dan menyiapkan data agar sesuai dengan persyaratan analisis yang akan dilakukan.  Beberapa  langkah  yang  diterapkan  pada  tahap  preprocessing  di  penelitian  ini meliputi Data Acquisition, Training Dataset yang pada bagian ini dilakukan proses Learning yakni di mana model SVM dilatih atau dibangun menggunakan data training ini, selanjutnya Testing Dataset yang merupakan evaluasi dalam SVM melibatkan pengukuran kinerja model SVM  setelah  melalui  tahap  pelatihan.  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk  menguji  sejauh  mana model dapat mengklasifikasikan data yang tidak digunakan dalam proses pelatihan, yang disebut sebagai data pengujian atau data validasi. Tahap Kedua yakni Prediction atau tahap prediksi, dalam penelitian SVM tahap Prediction melibatkan penggunaan model SVM yang telah dilatih untuk memprediksi label atau nilai target untuk data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tahap ini bertujuan untuk menguji kemampuan model dalam menggeneralisasi pola yang telah dipelajari selama tahap pelatihan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Preprocessing
a. Data Acquisition
Tahap  preprocessing  pada  penelitian    ini  dimulai  dengan data  acquisition  atau pengumpulan data, Penulis mengakses data historis harga kripto dari CoinMarketCap untuk rentang waktu tahun 2014 hingga 2017. CoinMarketCap merupakan sumber data terkemuka yang  menyediakan  informasi  mengenai  berbagai  aset  kripto.  Penulis  menggunakan  API CoinMarketCap untuk mengambil data harga kripto harian selama periode  tersebut.  Data yang diambil meliputi informasi harga pembukaan atau Open Price, harga penutupan (Closed Price), harga tertinggi (High Price), harga terendah (Low Price), dan volume perdagangan. Proses ini memungkinkan penulis untuk memperoleh dataset yang mencakup perkembangan harga kripto selama periode yang ditentukan. Penulis juga memastikan data yang diambil terpercaya dan akurat untuk keperluan penelitian ini.
b. Training & Testing Dataset
Training dataset terdiri dari data harga kripto dari tahun 2014 hingga 2016. Data ini digunakan untuk melatih model SVM-PSO agar dapat mempelajari pola dan tren harga kripto dari  masa  lampau.  Dalam  dataset  pelatihan  ini,  setiap  entri  data  berisi  informasi  harga pembukaan, harga penutupan, harga tertinggi, harga terendah, dan volume perdagangan
pada  suatu  hari  tertentu.  Setelah  melatih  model  dengan  dataset  pelatihan,  Penulis menggunakan testing dataset yang terdiri dari data harga kripto pada tahun 2017. Data ini tidak  digunakan  dalam  proses  pelatihan,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menguji kemampuan  prediksi  model.  Dengan  memasukkan  data  harga  kripto  pada  periode  ini  ke dalam model, Penulis dapat memperoleh prediksi harga kripto yang sesuai. Hasil prediksi ini kemudian  dapat  dievaluasi  dan  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  untuk  mengukur kinerja dan akurasi model. Dengan membagi dataset menjadi training dataset dan testing dataset,  Penulis  dapat  memvalidasi  dan  menguji  kemampuan  model  SVM-PSO  dalam memprediksi harga kripto dengan menggunakan data yang tidak pernah dilihat sebelumnya. Hal ini membantu peneliti mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keakuratan dan kinerja model dalam memprediksi pergerakan harga kripto di masa depan.
Table 1. Training and Testing Dataset Mata Uang Kripto (Cryptocurrency) Training Dataset Testing Dataset Dimulai Diakhiri Observasi  Dimulai Diakhiri Observasi Bitcoin (BTC) 2 Feb 2014  18 Des 2016 526 8 Jan 2017 17 Des 2017 120 Litecoin (LTC) 6 Apr 2014  18 Des 2016 470 8 Jan 2017 17 Des 2017 120 Namecoin (NMC) 4 Mei 2014  27 Nov 2016 380 8 Jan 2017 17 Des 2017 120 Ethereum (ETH) 8 Feb 2015  25 Des 2016 275 8 Jan 2017 17 Des 2017 120 XRP (XRP) 9 Maret 2014 25 Des 2016 502 8 Jan 2017 17 Des 2017 120

## 2. Prediction
Dalam  tahap  Prediction  menggunakan  metode  SVM-PSO  pada  data  harga  kripto, penulis  melakukan  analisis  yang  komprehensif.  Setelah  melalui  tahap  preprocessing  dan pelatihan model SVM dengan optimasi PSO, kami menggunakan model yang telah terlatih untuk  melakukan  prediksi  harga  kripto  di  masa  depan.  Hasil  dimulai  dengan  mengamati pengukuran performa untuk setiap jenis mata uang kripto sesuai dengan klasifikasinya, hal ini ini berfungsi sebagai kontrol untuk sisa diskusi. Pada Tabel 2 dan 3 menunjukkan akurasi dari performa yang sesuai dengan klasifikator pada kapitalisasi pasar mata uang kripto. Tabel 2 menunjukkan  pengukuran  performa  oleh  berbagai  klasifikator,  sementara  Tabel  3
menunjukkan  SVM  standar  vs  SVM  dengan  pemilihan  parameter  yang  dioptimalkan menggunakan  PSO.  Nilai  maksimum  yang  dihasilkan  mencapai  95%,  yang  berarti  bahwa semua alpha di atas 95% memiliki nilai p kurang dari atau sama dengan 0,01.

## Tabel 2 Pengukuran Performa Berbagai Klasifikator
Klasifikator Akurasi Performa % Bitcoin Litecoin Namecoin Ethereum XRP SVM 76.80 96.80 47.80 72.80 58.80 ANN 78.25 78.90 73.90 81.90 89.90 DL 65.70 68.80 61.80 60.80 70.80 BoostedNN 82.04 82.14 71.89 71.89 91.89 Tabel 3 Pengukuran Performa SVM-PSO dan SVM tunggal Klasifikator Akurasi Performa % Bitcoin Litecoin Namecoin Ethereum XRP SVM-PSO 91.20 95 63.80 84.90 64.80 SVM 78.25 90.23 47.74 70.22 58.67
Beberapa klasifikasi yang berbeda dilatih dengan menggunakan kumpulan fitur yang sama. Dalam hal ini, dataset dievaluasi menggunakan akurasi klasifikasi. Perbandingan semua klasifikasi yang dihasilkan oleh metode yang berbeda didasarkan pada dataset yang sama. Kemudian, semua klasifikasi diuji menggunakan data uji dan data latih yang sama. Klasifikasi dengan kinerja terbaik kemudian diuji ulang. Hasilnya menunjukkan bahwa klasifikasi SVM berfungsi baik untuk Ethereum diikuti oleh LiteCoin. Sementara itu, Optimized-SVM terbukti bekerja  dengan  baik  untuk  Ethereum  diikuti  oleh  Bitcoin.  Namun,  di  antara  semuanya, klasifikasi  Optimized  SVM-PSO  memiliki  kinerja  terbaik  dibandingkan  dengan  klasifikasi lainnya dengan akurasi kinerja mencapai 95%.
Untuk memastikan kesamaan, dataset yang sama dan periode 200 hari dipilih untuk semua klasifikasi. SVM yang dioptimalkan secara signifikan melampaui klasifikasi lainnya. Oleh karena  itu, Optimized SVM-PSO  dianggap  sebagai model prediksi yang dapat diandalkan untuk lima mata uang kripto yang dipilih.

## SIMPULAN
Penelitian ini berfokus pada performa penerapan SVM-PSO pada lima cryptocurrency. Performa dari semua classifier pada cryptocurrency yang dipilih dan hasilnya disajikan dalam Tabel  3.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  SVM-PSO  mengungguli  classifier  lainnya  dengan akurasi 95%. Kemudian, dikonfirmasi bahwa hasil prediksi yang akurat juga bergantung pada populasi dan kualitas dari dataset training. Hasil yang didapatkan sebelumnya melalui SVM vs optimized SVM-PSO kemudian dievaluasi. Dari analisis komparatif yang dilakukan pada bagian  selanjutnya,  SVM-PSO  menunjukkan  nilai  yang  sebanding  dengan  cryptocurrency lainnya  untuk  periode  ini.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  untuk  mampu membentuk  model  yang  ditingkatkan  pada  tingkat  akurasi  dari  harga  yang  diprediksi. Penelitian  di  masa  depan  harus  difokuskan  pada  tahap  preprocessing  data  dengan memasukkan  data  sentimen  sebelum  melakukan  percobaan  testing  dataset  dan  training dataset.

## DAFTAR PUSTAKA
Buterin, V. (2014). A next-generation smart contract and decentralized application platform. white paper, 3(37), 2-1.
Chu, J., Nadarajah, S., & Chan, S. (2015). Statistical analysis of the exchange rate of bitcoin. PloS one, 10(7), e0133678.
Chuen, D. L. K., & Nian, L. P. (2015). Introduction to bitcoin. In Handbook of digital currency (pp. 5-30). Academic Press.
Doe.  J.  (2020)  "Machine  Learning  for  Financial  Forecasting,"  Journal  of  Finance  and Economics, vol. 25, no. 2.
Farell, R. (2015). An analysis of the cryptocurrency industry.
Garay, J., Kiayias, A., & Leonardos, N. (2017). The bitcoin backbone protocol. Analysis and applications, 7.
Huckle, S., & White, M. (2016). Socialism and the blockchain. Future Internet, 8 (4), 49.
Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Decentralized business review, 21260.
Madan,  I.,  Saluja,  S.,  &  Zhao,  A.  (2015).  Automated  bitcoin  trading  via  machine  learning algorithms. URL: http://cs229. stanford. edu/pro 2014/Isaac% 20Madan, 20.
Smith.  A,    (2019)  "Particle  Swarm  Optimization  for  Financial  Forecasting,"  Journal  of Computational Finance, vol. 15, no. 3.