Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 467

## Sistem Prediksi Harga Kripto Dengan Metode Regresi
Muhammad Khoirul Anam* 1 , Deni Ahmad Jakaria* 2
1,2 STMIK DCI; Jl. Sutisna Senjaya No.158-A, Tasikmalaya, Telp: (0265) 332492 e-mail: * 1 khoirul.20998@gmail.com , * 2 deni.ahmad.jakaria@gmail.com

## Abstrak
Cryptocurrency  adalah  mata  uang  digital  yang  menggunakan  kriptografi,  sementara Machine  Learning  adalah  bidang  kecerdasan  buatan  yang  memungkinkan  komputer  belajar dari  data.  Dalam  konteks  cryptocurrency,  terdapat  masalah  kompleks  seperti  fluktuasi  harga yang sulit diprediksi. Untuk mengatasi masalah ini, metode Machine Learning dapat diterapkan dengan  menggunakan  bahasa  Python.  Python  menawarkan  pustaka  dan  alat  yang  kuat  untuk implementasi  model  Machine  Learning.  Dengan  menggunakan  data  historis  dan  fitur-fitur terkait,  model  Machine  Learning  dapat  dikembangkan  untuk  menganalisis  tren  pasar  dan memprediksi  pergerakan  harga  cryptocurrency  di  masa  depan.  Dalam  evaluasi  performa model, metrik seperti Error Absolut Rata-rata (mean absolute error) dan Error Kuadrat Rata- rata (mean squared error) digunakan. Error Absolut Rata-rata mengukur kesalahan rata-rata dalam  prediksi  dengan  mengambil  selisih  absolut  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya. Error Kuadrat Rata-rata memberikan perhatian lebih besar pada perbedaan yang lebih besar dengan menghitung selisih kuadrat antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Hasil akhir dari implementasi  Machine  Learning  menggunakan  Python  dalam  analisis  cryptocurrency  adalah adanya  model  prediktif  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga  cryptocurrency  di masa depan. Dengan menggunakan metrik evaluasi seperti Error Absolut Rata-rata dan Error Kuadrat  Rata-rata,  kita  dapat  mengukur  sejauh  mana  model  ini  berhasil  dalam  memprediksi harga dengan akurat. Hal ini memberikan pemahaman lebih baik tentang pasar cryptocurrency dan membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih informasional.
Kata kunci — Machine Learning, Python, Error Absolut Rata-rata, Error Kuadrat Rata-rata.

## Abstract
Cryptocurrency  is  a  digital  currency  that  utilizes  cryptography,  while  Machine Learning  is  an  artificial  intelligence  field  that  enables  computers  to  learn  from  data.  In  the context  of  cryptocurrency,  there  is  a  complex  problem  of  predicting  price  fluctuations.  To address  this  problem,  Machine  Learning  methods  can  be  applied  using  the  Python programming  language.  Python  offers  powerful  libraries  and  tools  for  implementing  Machine Learning models. By utilizing historical data and relevant features, Machine Learning models can be developed to analyze market trends and predict future cryptocurrency price movements. In evaluating the performance of the models, metrics such as Mean Absolute Error and Mean Squared  Error  are  used.  Mean  Absolute  Error  measures  the  average  error  in  predictions  by taking the absolute difference between predicted values and actual values. Mean Squared Error gives more weight to larger differences by calculating the squared difference between predicted values  and  actual  values.  The  ultimate  outcome  of  implementing  Machine  Learning  using Python  in  cryptocurrency  analysis  is  the  creation  of  predictive  models  that  can  be  used  to forecast  cryptocurrency  prices  in  the  future.  By  employing  evaluation  metrics  such  as  Mean Absolute  Error  and  Mean  Squared  Error,  we  can  assess  the  accuracy  of  these  models  in
468 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
predicting prices. This provides a better understanding of the cryptocurrency market and aids in making more informed investment decisions.
Keywords — Machine Learning, Python, Mean Absolute Error, Mean Squared Error

## 1. PENDAHULUAN
S aat  ini  perkembangan  teknologi  sangat  pesat  dan  peranannya  sangat  penting  untuk mendukung aktivitas manusia agar dapat mengoptimalkan waktu dengan lebih baik. Salah satu contoh teknologi yang membantu aktivitas manusia adalah machine learning. Machine learning merupakan salah satu cabang ilmu Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) yang berkembang sangat  cepat  dan  telah  menyebabkan  masalah  klasifikasi,  regresi,  klastering,  dan anomaly detection pada berbagai bidang dapat diatasi lebih efisien [1].
Meliput  dari  data  Coinmarketcap.com  yang  dibuka  pada  tanggal  24  Oktober  2022, Bitcoin mencatat marketcap 367.96B  dollar.  Hal  tersebut  yang  membuat Bitcoin tetap  kokoh sebagai  pemegang  marketcap crypto terbesar  didunia.  Adapun  yang  membuat  harga  naik  dan turunnya crypto salah satunya bitcoin yang diliput dari investor.id dan ditulis oleh Lona Olavia yaitu  ada  7,  yaitu  ketersediaan  pasokan  dan  permintaan,  adopsi bitcoin ,  berita  dan  komentar tokoh  ternama,  ketidakpastian  nilai bitcoin di  masa  depan,  regulasi  pemerintah,  karakter investor dan tingkat penjualan bitcoin di pasaran [2].
Crypto yang dibuatkan aplikasinya, yaitu menggunakan metode decision tree regression . Decision  tree adalah  mengubah  data  menjadi  aturan-aturan  keputusan.  Manfaat  utama  dari penggunaan decision  tree adalah  kemampuannya  untuk  mem- break down proses  pengambilan keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih simple ,  sehingga  pengambil  keputusan  akan  lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan [3].
Implementasi machine learning yang dibangun yaitu menggunakan jupyter dan google colab sebagai  alat  pengujian  dan  menggunakan github sebagai repository untuk  menyimpan source  code dan  filenya.  Adapun  data crypto yang  diambil,  yaitu  dari yahoo  finance yang terdapat banyak data crypto. Kemudian diaplikasikan dalam memprediksi harga crypto .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  metode  regresi. Decision  tree adalah  salah  satu  dari  regresi yang  dipakai  dalam  penelitian  ini. Decesion  tree menurut  Ardi  Satyo  adalah  merupakan  salah satu cara data processing dalam memprediksi masa depan dengan cara membangun klasifikasi atau  regresi  model  dalam  bentuk  struktur  pohon  [4].  Hal  tersebut  dilakukan  dengan  cara memecah terus ke dalam himpunan bagian yang lebih kecil lalu pada saat itu juga sebuah pohon keputusan  secara  bertahap  dikembangkan.  Sebelum  masuk  ke  model  atau  metode  regresi,  hal yang harus dilakukan yaitu data preprocessing yang disebut dataset .
Dataset  menurut  Reyvan  Maulid  adalah  sebuah  kumpulan  data  yang  bersifat  sebagai himpunan  data  yang  berasal  dari  informasi  pada  masa  sebelumnya  dan  siap  untuk  dikelola menjadi sebuah informasi baru [5].
Dalam  membangun  model Machine  Learning ,  kumpulan  dataset  dibagi  menjadi  dua bagian yaitu training data dan testing data . Training Data adalah bagian dataset yang kita latih untuk  membuat  prediksi  atau  menjalankan  fungsi  dari  sebuah  algoritma Machine  Learning sesuai  tujuannya  masing-masing.  Melalui  algoritma Machine  Learning yang  kita  latih  maka dataset  bisa  mencari  korelasinya  sendiri  [6]. Testing  Data adalah  bagian  dataset  yang  kita  tes
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 469
untuk  melihat  keakuratannya,  atau  dengan  kata  lain melihat  performanya  [7]. Validation  Data adalah himpunan data yang digunakan untuk mengoptimasi saat melatih model [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Arsitektur Umum
Permasalahan  utama  yang  dibahas  dalam  jurnal  ini  adalah  bagaimana  cara  untuk memprediksi crypto dengan  cara  mengambil  data  dari yahoo  finance lalu  diolah  menjadi prediksi harga crypto kedepannya salah satunya bitcoin yang di analisis. berikut lagkah-langkah yang harus dilakukan yang terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Activity Analisis Sistem

## 3.2 Pengumpulan Dataset
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  pengumpulan  data crypto .  dataset yang diperoleh dari situs yahoo finance digunakan sebagai data crypto utama dalam melakukan prediksi menggunakan metode decision tree regresi . berikut gambar 2.
470 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Dataset Bitcoin dari 01 Januari 2022 hingga 30 Oktober 2022
Dilihat dari gambar 3 diatas, data perubahan harga bitcoin dari tanggal 01 Januari 2022 hingga 30 Oktober 2022 yang berjumlah 303 data dengan 6 kolom dan mewakili untuk diolah ketahap selanjutnya.

## 3.3 Preprosesing Dataset
Langkah  selanjutnya  yaitu preprocessing  data yang  merupakan  proses  pengolahan  data dimana  data  yang  akan  diproses  merupakan  masih  mentah  untuk  digunakan  menjadi training data dan testing  data dalam  proses  regresi.  Dimana  dalam  tahap  ini  ada  proses  yang  harus dilakukan yaitu cleaning data.
Cleaning  data dimana  data  yang  tidak  diperlukan  atau  kosong/ null akan  dihapus  guna meningkatkan  keefektifan  algoritma decesion  tree regresi juga  mencegah  data  harga crypto yang tidak bisa di analisis.

## 3.4 Regresi Decesion Tree
Analisis data proses merupakan penguraian data yang masuk ke dalam sistem dan data itu bisa menjadi bahan untuk diproses. Data yang sudah di proses pada tahap preprocessing dataset mengubah data menjadi bersih dan dapat digunakan untuk regresi dengan metode decision tree dimana  motode  tersebut  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  dalam menganalisis  harga crypto .  Proses  regresi  tersebut  diawali  dengan  pembagian  dataset  menjadi dua bagian, yaitu training data dan testing data. Melalui bantuan library sklearn python dengan menggunakan fungsi train_test_split() dapat membagi data menjadi 75:25 dimana 75% menjadi training  data  atau  data  latih  dan  25%  menjadi  testing  data  atau  data  uji  serta  masing-masing memiliki  data  beserta  labelnya  yang  akan  di  prediksi  dengan  diubah  menjadi  empat numpy array yaitu data latih (X_train), data latih label (y_train), data uji (X_test), data uji label(y_test). Dikarenakan  data  harga crypto berupa numeric, maka  proses  selanjutnya  yaitu mengimplementasikan  ke  metode decision  tree  regresi .  Berikut  gambar  dalam  melakukan fungsi train_test_split() pada gambar 3 dan gambar 4.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 471
Gambar 3.  Kolom yang Berkorelasi dan Kolom yang Akan Dianalisis
Gambar 4. Training data dan Testing Data
Berikut proses data training dan testing:
a. Training Data
Training  Data digunakan  untuk  melatih  model machine  learning yang  akan  diregresikan sehingga  dapat  menghasilkan  regresi  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Berikut  proses training  data  serta  hasil  akurasinya  menggunakan  metode Decision  Tree dengan library sklearn python pada gambar 5.
Gambar 5. Training Data Latih
b. Testing Data
Testing  data digunakan  untuk  menguji  performa  model  sebelum  digunakan  untuk implementasi  untuk  berkerja.  Data  testing  diambil  dari  25%  dataset  secara  acak.  Berikut proses  testing  data  serta  hasil  akurasinya  menggunakan  metode Decision  Tree  Regression dengan library sklearn python pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Training Data Uji
472 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Hasil Predict Data Test
Terlihat pada gambar diatas setelah data melewati proses training nilai akurasi pada data testing menjadi  naik  lalu  data testing menghasilkan  nilai  hasil  harga  prediksi  crypto menggunakan decision tree .

## 3.5 Hasil Analisis
Data Keluaran merupakan data yang dihasilkan oleh sistem. Data keluaran dihasilkan dari regresi  dengan  metode decision  tree berupa  harga crypto hasil  dari  peramalan  atau  prediksi. Gambar  8  data  keluaran  sistem  dari  data testing yang  telah  dianalisis  dengan  metode decision tree berupa data harga prediksi.
Gambar 8. Hasil dari Merge Data Close Price Dengan Hasil Prediksi
Sementara itu dari grafik prediksi dan harga close nya dari machine learning regression dengan metode decision tree bisa dilihat di gambar 9.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 473
Gambar 9. Grafik Hasil dari Machine Learning
Gambar  di  atas  yaitu  grafik  dari  BTC-USD  yang  digunakan  sebagai  data  crypto  yang dianalisis secara default.

## 3.6 Evaluasi Model Dari Hasil Analisis
Teknik  evaluasi  yang  penulis  gunakan  dalam  mengukur  kinerja  suatu  metode  regresi yaitu  menggunakan Root  Mean  Square  Error  (RMSE) dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) sebagai nilai utama dari penelitian ini, terdapat pada gambar 10.
Gambar 10. Nilai MAPE dan RMSE dari Hasil Prediksi
RMSE  adalah  merupakan  besarnya  tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat [9]. Sedangkan MAPE merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  persentase  kesalahan mutlak [10].
Penulis menyimpulkan bahwa berdasarkan dari hasil pengujian regresi pada data testing diperoleh  hasil  nilai  akurasi, RMSE dan MAPE dengan  masing-masing  nilai  akurasi  yaitu  1.0, nilai  RMSE  yaitu  14288.02  dan  nilai  dari MAPE yaitu  29.76%.  Maka  dataset  serta  metode Decision  Tree dapat  digunakan  dalam  memprediksi  harga crypto .  Adapun  perbandingannya dengan crypto lainnya selain bitcoin dari tanggal 1 januari 2022 sampai 30 Oktober 2022 yaitu lihat pada tabel 1 perbandingan berikut.
474 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Perbandingan Akurasi, RMSE dan MAPE Dengan Crypto Lainnya
Dilihat  dari  tabel  perbandingan  di  atas,  RMSE  terbesar  yaitu  BTC-USD  atau  bitcoin, Akan  tetapi  bukan  berarti  tidak  bagus  karena  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) lebih  baik  dari Doge , XRP dan Etherium .  Dan  yang  mendapat  nilai  MAPE  terbaik  yaitu BNB dengan angka 19.8%.

## 3.7 Rancangan Sistem
Rancangan  yang  dibuat  akan  terdiri  dari  rancangan Use  Case  Diagram dan rancangan Activity Diagram .

## 3.8 Rancangan Use Case Diagram

## 3 .8.1  Use Case Diagram
Rancangan Use Case Diagram Regresi dan Prediksi Harga Crypto sebagai berikut pada gambar 11.
Gambar 11. Use Case Diagram Regresi Dalam Memprediksi Harga Crypto
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 475
3.8.2 Definisi Aktor dan Deskripsinya
Berikut penjelasan definisi aktor terdapat pada tabel 2:
Tabel 2. Definisi Aktor dan Deskripsinya Aktor Deskripsi User User adalah  orang  yang  dapat  menggunakan  sistem  untuk mengetahui prediksi harga crypto dimana user mengisi simbol crypto yang  akan  di  prediksi,  lalu  dapat  melihat  hasil  regresi tersebut dan dapat melihat info tentang aplikasi tersebut.

## 3.8.3 Definisi Use Case dan Deskripsinya
Berikut penjelasan definisi use case terdapat pada tabel 3:
Tabel 3. Definisi Use Case dan Deskripsinya No Use Case Deskripsi 1 Input simbol crypto yang  akan diprediksi Merupakan  proses  pengisian  data  untuk diproses kedalam model sistem. 2 Pemrosesan model regresi Merupakan proses model regresi dari data yang input oleh user serta  diolah  menggunakan metode decision  tree regresi  dan  menghasilkan prediksi. 3 Regresi decision  tree dan  hasil prediksi Merupakan  proses  regresi  dari  data  simbol yang  di  input  oleh  user  yang  telah  bersih  dan disesuaikan  dengan  prosedur  atau  langkah- langkah dalam memprediksi harga crypto.
4 Menampilkan  hasil  prediksi crypto dari  metode decision tree regression Merupakan  proses  menampilkan  hasil  regresi dan  hasil  prediksi crypto dari  proses  model sistem. 5 Melihat  hasil  prediksi crypto berserta grafik nya Merupakan  proses  melihat  hasil  regresi  dan hasil  prediksi  dari  proses  model  sistem  oleh user . 6 Melihat info tentang aplikasi
Merupakan  proses  melihat  deskripsi  tentang info aplikasi oleh user .

## 3.9 Rancangan Diagram Activity Model Regresi
Berikut Diagram Activity Pemrosesan Model Regresi pada gambar 12.
476 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
Gambar 12. Diagram Activity Pemrosesan Model Regresi
Gambar 12 menjelaskan aktifitas use case “Pemrosesan Model Regresi” yang dilakukan oleh user yakni proses dimulai dari user yang masuk kedalam sistem dengan membuka aplikasi prediksi crypto dengan metode regresi. Kemudian ketika user memilih menu regresi, user dapat memilih simbol crypto dan input rentang tanggal yang akan diprediksi oleh sistem. Kemudian sistem akan memproses model regresi dan prediksi crypto sehingga user dapat melihat hasil dari model tersebut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 477

## 3.10 Rancangan User Interface
Gambar 13. Mockup Menu Regresi
Gambar 14. Mockup Menu Tentang Aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian diatas maka diambil kesimpulan bahwa penggunaan model Machine Learning saat  proses  training  dan  testing  menghasilkan  MAPE  dengan  rata-rata  nilai  dibawah 35% dengan metode Decision Tree Regresi. Akan Tetapi nilai dari RMSE dan MAPE tersebut belum  bisa  dikatakan  baik.  Implementasi  model  Machine  Learning  menggunakan  sistem  yang telah  dibangun  menjadi  website  dengan  menerima  inputan  dari  user  untuk  dilakukan  proses
478 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E-ISSN 2503-2933
prediksi. Sistem ini dibuat untuk alat bantu dalam  memutuskan diangka berapa kita harus jual dan beli ataupun hold crypto yang sudah disediakan.

## 5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan diatas maka ada beberapa saran sebagai berikut:
1. Menggunakan  metode Machine  Learning yang lain untuk  mendapatkan hasil prediksi yang maksimal.
2. Dikarenakan  banyak  aplikasi  berbasis mobile baik  berupa  sistem  operasi android atau ios maka lebih baik dibuatkan aplikasi berbasis mobile .
3. Tetap  harus  belajar  analisis  teknik  dan fundamental dalam  memprediksi crypto secara manual. Karena pada dasarnya crypto sama halnya barang ketika banyak orang yang mencari dan  membeli  maka  harganya  naik  dan  sebaliknya.  Dan  diperlukan  untuk  mencari  berita- berita tentang crypto agar lebih mudah dalam memutuskan apakah harus membeli atau tidak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  banyak  untuk  berbagai  pihak  yang  sudah  memberi  dukungan  dan semangat  selama  penelitian  ini,  mulai  dari  pihak Duta  Crypto ,  dosen  pembimbing  dan  rekan- rekan mahasiswa dari STMIK DCI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Heryadi, Y., & Wahyono, T. (2020). Machine Learning Konsep dan Implementasi . Gava Media.
[2] Olavia, L. (2022, April 29). Ini Dia 7 Penyebab Harga Bitcoin Fluktuatif Menurut Para Ahli .  investor.id.  https://investor.id/market-and-corporate/292439/ini-dia-7-penyebab- harga-bitcoin-fluktuatif-menurut-para-ahli.
[3] Galih,  A.  (2020,  May  26). Konsep  Decision  Tree  dan  Random  Forest .  socs.binus.ac.id. https://socs.binus.ac.id/2020/05/26/konsep-decision-tree-random-forest/.
[4] Satyo,  A.  (2021). Decision  Tree  Algoritma  Beserta  Contohnya  pada  Data  Mining . sis.binus.ac.id. https://sis.binus.ac.id/2022/01/21/decision-tree-algoritma-beserta- contohnya-pada-data-mining/ .
[5] Maulid, R. (2021, November 24). Kenali Istilah Data Science dalam Proses Pengolahan Data  Sehari-hari .  dqlab.id.  https://dqlab.id/kenali-istilah-data-science-dalam-proses- pengolahan-data-sehari-hari .
[6] Mufadhol.  (2022,  Mei  13). Perbedaan  Data  Training  dan  Data  Testing .  teknik- informatika-s1.stekom.ac.id. https://teknik-informatika- s1.stekom.ac.id/informasi/baca/Perbedaan-Data-Training-dan-Data-
Testing/d475bd43bdae3488afe8a0f648ee5671fb6cdc40 .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 467-479 E- ISSN 2503-2933 479
[7] Herlambang. (2018, Mei 19). Training dan Test Set . megabagus.id. https://www.megabagus.id/training-set-test-set/ .
[8] Salsabila. (2023, Febuari 9). 3 Tipe Proses Dataset Dalam Machine Learning . dqlab.id. https://dqlab.id/3-tipe-proses-dataset-dalam-machine-learning.
[9] Maulid, R. (2022, January 14). Kriteria Jenis Teknik Analisis Data Dalam Forecasting . dqlab.id. https://dqlab.id/kriteria-jenis-teknik-analisis-data-dalam-forecasting .
[10] Kadek, S. (2015 ). Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model (Vol. 9).