## Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Algoritma Long ShortTerm Memory
Alun Sujjada 1 , Falentino Sembiring 2 , Febriansyah 3 1,2,3 Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Universitas Nusa Putra Sukabumi, Jl. Raya Cibolang Cisaat - Sukabhumi No.21, Cibolang Kaler, Kec. Cisaat, Kabupaten Sukabumi,
Jawa Barat 43152, Indonesia
E-mail: alun.sujjada@nusaputra.ac.id 1 , falentino.sembiring@nusaputra.ac.id 2 , febriansyah_ti20@nusaputra.ac.id 3
Abstract - Cryptocurrency is a digital currency made from sequence code or called blockchain, one of the cryptocurrencies is bitcoin. Prediction is a process that projects or imagines what might happen in the future based on data in the past or factors that influence the current situation. Bitcoin price prediction uses a deep learning approach with the Long Short Term Memory method. Long Short-Term Memory is a type of model from the Recurrent Neural Network (RNN) algorithm, a method designed to process data and can overcome the problem of price movements that have long-term dependencies that cannot be handled by traditional RNN models, the LSTM model has the ability “Remembers” information over long periods of time, so as to recognize patterns and trends. In this study, the prediction period used a dataset from 12 December 2020 to 14 April 2024. The evaluation results for the RMSE method for train data were  17318.40 and  for  test  data  were  27921.84  and  for  the  MAPE  method  for  train  data  it  was 3.24% and for test data it was 3.24%. 5.36%. This shows that the RMSE and MAPE values in the data train are relatively small because they are vulnerable to the bitcoin price being too wide.
Keywords - Cryptocurrency, Blockchain, Bitcoin, Long ShortTerm Memory, Recurrent Neural Network
Intisari - Cryptocurrency adalah  sebuah  mata  uang  digital  yang  dibuat  dari  kode  rangkaian  atau disebut blockchain , salah satu dari uang kripto adalah bitcoin . Prediksi merupakan suatu proses yang memproyeksikan  atau  membayangkan  tentang  apa  yang  mungkin  akan  terjadi  di  masa  depan berdasarkan sebuah data di masa lalu atau faktor-faktor yang mempengaruhi situasi saat ini.  Pada prediksi  harga  bitcoin  menggunakan  pendekatan  deep  learning  dengan  metode Long  Short-Term Memory . Long  Short-Term  Memory adalah  jenis model  dari  algoritma Recurrent  Neural  Network sebuah metode yang di desain untuk mengolah data dan dapat mengatasi masalah pergerakan harga yang memiliki ketergantungan jangka panjang yang tidak bisa ditangani oleh model RNN tradisional, model  LSTM  memiliki  kemampuan  “mengingat”  informasi  dari  jangka  waktu  yang  panjang, sehingga dapat mengenali pola dan trend. Pada penelitian ini priode prediksi menggunakan dataset dari 12 desember 2020 sampai dengan 14 april 2024. Hasil evaluasi pada metode RMSE untuk data train sebesar 17318.40 dan untuk data test sebesar 27921.84 dan pada metode MAPE untuk data train sebesar 3,24 % dan untuk uji data sebesar 5.36%. hal ini menunjukan bahwa nilai RMSE dan MAPE pada data train tergolong kecil karena rentan harga bitcoin terlalu lebar.
Kata Kunci - Uang ripto, Blockchain, Bitcoin , Long Short Term Memory , Recurrent Neural Network

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  pada  saat  ini  membuat  suatu  perubahan,  perubahan tersebut  memberikan  sebuah  dampak  yang  signifikan  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya yaitu bidang investasi. Jenis dari investasi sendiri sangat beragam mulai dari tabungan bank, reksadana, emas, asuransi dan mata uang digital salah satunya bitcoin.
Bitcoin merupakan  mata  uang  digital  yang  menggunakan  teknologi blockchain untuk mencatat transaksi secara terdesentalisasi dan aman, bitcoin dirancang sebagai alat pembayaran
elektronik secara peer-to-peer atau transaksi antara dua pihak tanpa pelantara seperti bank atau lembaga  keuangan  lainnya, bitcoin diperkenalkan  pada  tahun  2009  oleh  sebuah  kelompok bernama  Satoshi  Nakamoto.  Saat  ini bitcoin telah  menjadi  salah  satu  aset  investasi  yang menarik  perhatian  masyarakat  karena  dapat  menjanjikan  imbal  balik  yang  sangat  tinggi.  [1] nilai  pada bitcoin seringkali  mengalami  ketidakstabilan  karena  merupakan  komoditas  global yang dipengaruhi oleh regulasi global . Dibandingkan dengan aset keuangan lainnya. Fluktuasi bitcoin tidak  dapat  dihindari  sehingga  berdampak  secara  tidak  langsung  terhadap  kondisi keuangan  suatu  negara,  khususnya  di  negara  Indonesia  yang  merupakan  sebuah  negara berkembang.
Prediksi merupakan suatu proses memperkirakan apa yang mungkin terjadi dimasa depan berdasarkan  data  masa  lalu  atau  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keadaan  saat  ini.  Dalam memprediksi harga bitcoin melibatkan sebuah analisis dari berbagai faktor, termasuk sentimen pasar,  volume  perdagangan,  ekonomi  dan  perkembangan  teknologi,  serta  faktor  lain  yang mempengaruhi permintaan dan penawaran. [2] prediksi harga menjadi salah satu langkah yang dapat ditempuh oleh seorang investor untuk mengurangi kerugian dan memperbesar peluang keuntungan dalam investasi dimasa mendatang. Oleh karena itu diperlukannya pendekatan dan metode dengan akurasi yang baik. Semakin tinggi akurasi yang dimiliki suatu metode prediksi yang dibuat, juga akan meningkatkan peluang keuntungan dari investasi [3].
LSTM  merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  dibidang  kecerdasan  buatan,  LSTM merupakan pengembangan dari model RNN, perkembangan ini bertujuan untuk memecahkan masalah  utama  yang  dihadapi  oleh  jaringan  saraf  rekurensi  RNN  konvensional,  khususnya menangani  informasi  jangka  panjang  dalam  data  urutan.  [3]  algoritma  LSTM  adalah  jenis jaringan saraf tiruan yang cocok untuk memproses dan menganalisis data deret waktu seperti harga saham atau mata uang crypto. Keunggulan dalam model LSTM adalah kemampuannya untuk  ”mengingat”  informasi  dalam  jangka  waktu  yang  lama,  yang  memungkinkan  model menangkap pola kompleks dalam data historis, mampu mengatasi gradient yang hilang dengan menggunakan  mekanisme  gates  dan  LSTM  mampu  mengontrol  aliran  informasi  dalam jaringan,  yang  memungkinkan  pengolahan  informasi  jangka  panjang  tanpa  kehilangan informasi pada urutan waktu yang lama.
Recurrent Neural Network RNN adalah sebuah arsitektur jaringan saraf yang di rancang untuk  mengatasi  data  urutan,  dimana  setiap  titik  terhubung  dengan  titik  sebelumnya.  Model RNN  dikembangkan  untuk  mengolah  data  sequence  seperti  kata  dan  kalimat.  Model  RNN mempunyai kemampuan untuk mengingat informasi yang dapat digunakan dalam mengenali informasi dari masa lalu.
Menurut [1] Prediksi harga mata uang kripto menggunakan algoritma LSTM yang dinilai lebih  unggul  dibandingkan  algoritma  lainnya  dalam  mengolah  data  time  series.  Untuk meningkatkan  akurasi  model,  digunakan  algoritma  optimasi  Nadam  dan  dilakukan  tiga  sesi eksperimen dengan  masing-masing  1,  10,  dan  20 epoch di  setiap  sesi.  Pada  [4]  Penerapan metode RNN dan metode GRU untuk memprediksi harga mata uang kripto, berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, tingkat keberhasilan dari hasil perbandingan antara data harga aktual dengan prediksi harga ketika menggunakan GRU ( Gated Periodic Unit ) Metode berbasis kategori  nilai  MAPE  pada  sistem  prediksi  harga  mata  uang  kripto  ini  tergolong  sangat  baik untuk peramalan bulan berikutnya, sedangkan untuk 6-12 bulan ke depan tergolong memadai. dan  pada  penelitian  Andreas  F,  Enri  U,  [5]  model  algoritma Linear  Regression dan Neural Network memegang hasil prediksi terbaik dalam prediksi harga bitcoin , dengan hasil akurasi prediksi RMSE 296.227 +/- 60.125 (micro average: 301.655 +/- 0.000) dan 338.988 +/- 47.837 (micro average: 342.000 +/- 0.000).

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada  penelitian  ini  berusaha  untuk  membantu  para  investor  dan  trader  membuat  suatu keputusan  dalam  melakukan  investasi  yang  lebih  informasional  dan  terinformasi,  untuk menurunkan  resiko  dan  meningkatkan  keuntungan  dalam  investasi.  Dengan  melakukan prediksi harga dapat membantu memahami perilaku pasar crypto termasuk faktor yang dapat mempengaruhi  harga.  Dengan  penelitian  ini  dapat  memberikan  inovasi  dalam  teknologi  dan metodologi  prediksi  dengan  melakukan  pengembangan  pada  model  yang  lebih  canggih  dan integrasi informasi fundamental yang lebih kompleks.
Metodologi  penelitian  dilakukan  dengan  tahapan-tahapan  aktivitas  yang  dimulai  dari pengumpulan data sampai menghasilkan sebuah keputusan dalam investasi. Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 Tahapan Penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 Tahapan Penelitian, beberapa tahapan dilakukan mulai dari studi pustaka dan literatur hingga prediksi. Studi pustaka dan literatur mempelajari mengenai dasar teori yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pada  tahapan  ini  teori  digunakan  untuk  mendukung penjelasan  yang  komprehensif.  pengumpulan  data  yang  digunakan  bersumber  dari  data sekunder  yang  diperoleh  melalui  pelantara,  khususnya  dari  website  crypto,  menjadi  saluran informasi  utama  dalam  mendapatkan  dan  mengumpulkan  informasi  yang  relevan  untuk keperluan penelitian.
T ABEL I

## D ATA HISTORI HARGA BITCOIN
Preprocessing merupakan sebuah tahapan pembersihan data atau menyiapkan dataset agar dapat digunakan dalam melakukan proses training data. Dalam konteks ini preprocessing juga berfungsi mengurangi noise dan meningkatkan kualitas data. [6] [7] sehingga bisa memberikan hasil  analisis  yang  akurat  dan  efisien.  Pada  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  data  untuk
Date Price Open High Low Vol. 0 24/04/2024 643450 664580 671530 636670 91 1 23/04/2024 664580 668940 672340 659040 51 2 22/04/2024 668940 649920 672820 645810 108 3 21/04/2024 649920 650450 657440 643100 49 4 20/04/2024 650450 638670 654650 631740 83
menghilngkan nilai nol dengan menggunakan teknik min-max scaling pada kumpulan data yang telah disiapkan untuk meminimalkan kesalahan pada saat pengujian model prediksi pengujian.
𝑥 1 = (𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑥 ) 𝑚𝑎𝑥 𝑥 −𝑚𝑖𝑛 𝑥 (1)
Dimana x adalah data yang akan dinormalisasi dan x' adalah data yang telah dinormalisasi. Sedangkan 〖 min 〗 _x  adalah  nilai  minimum  seluruh  data  dan 〖 max 〗 _x  adalah  nilai maksimum seluruh data. [3] dalam perhitungan Min Max Scalling untuk mendapatkan jarak dari nilai minimum ke nilai asli dan dilakukan pembagian jarak dengan selisih nilai maksimum dan nilai minimum dalam dataset (max(x)-min(x)) untuk menormalkan jarak tersebut dengan rentan antara 0 dan 1. nilai yang telah dinormalisasikan (x1), yang berada dalam rentan 0 dan 1,  semakin  besar  perbedaan  antara  x  dan  min(x)  semakin  besar  juga  nilai  x1(mendekati  1) begitupun  sebaliknya  semakin  kecil  perbedaan  x  dan  min(x)  semakin  kecil  juga  nilai x1(mendekati 0).
Data pada model akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model, sementara data uji digunakan setelah proses pelatihan model selesai.  [8]  [9]Rasio  pembagian  data  bergantung  pada  karakteristik  dataset  karena  tidak  ada pedoman baku untuk pembagian data.
T ABEL II

## D ATA TRAINING DAN DATA UJI
Proses pemodelan bertujuan untuk mendapatkan suatu hasil yang membentuk suatu topik dan  mendapatkan  informasi  yang  terkait  dengan  topik  tersebut.  Proses  ini  melibatkan  dua tahapan utama. Long short term memory (LSTM) adalah pemodelan yang dikembangkan dari algoritma  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  sebuah  metode  yang  di  desain  untuk  mengolah data sequence [1] [10] model ini berguna untuk memprediksi harga bitcoin, dan harga saham, dengan menggunakan model sequential cocok untuk memprediksi deret waktu dan yang lainnya digunakan dengan dengan API fungsional. [5] [11]LSTM terdiri dari 3 buah gate, yaitu input gate, forget gate, dan output gate. [12] [8]
Matrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model memprediksi nilai numerik. Rumus matematis untuk menghitung RMSE adalah sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan:
n = jumlah data dalam dataset
yi = adalah nilai aktual dari data ke -i
yi = nilai yang diprediksi oleh model untuk data ke-i
Mean Sequared Error adalah model evaluasi yang mengukur seberapa baik model regresi memprediksi nilai yang sebenarnya, MSE menghitung rata-rata daru kuadrat selisih antara nilai prediksi dengan nilai sebenarnya dari data yang diamati. [13] [14]
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑦 𝑖 −𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
Keterangan:
No Data Waktu Jumlah 1 Data Training 24/4/2024-11/8/2021 988 data = 80% 2 Data Uji 10/8/2021-7/12/2020 274 data = 20%
n = adalah jumlah data
yi = adalah nilai sebenarnya dari data ke-i

## Ŷi = adalah nilai prediksi dari data ke-i
Mean  Absolute  Percentage  Error model  evaluasi  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan relative dari model prediksi. MAPE mengukur nilai rata-rata dari presentase selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya dari data yang diamati. [15] [16]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | (𝑦𝑖−𝑦̂𝑖) 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 𝑋 100 (4)
Keterangan:
n = adalah jumlah data
yi = adalah nilai sebenarnya dari data ke i ŷi = adalah nilai prediksi dari data ke i

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Import Library
Tahapan pemodelan yang pertama dilakukan import library yang akan digunakan pada saat pemodelan.

## B. Import Dataset
Tahapan selanjutnya adalah melakukan  import dataset ke google colab dengan cara  klik tombol  "Files"  di  panel  sebelah  kiri,  lalu  pilih  "Upload"  kemudian  masukkan  file  yang  di upload,  setelah  file  diunggah  proses  selanjutnya  adalah  analisis  data  dengan  membaca  file tersebut menggunakan python. Diperlihatkan pada gambar 2 berikut:
bitcoin_data = pd.read_csv(‘bitcoin_price.csv’, sep=’;’) bitcoin_data[[‘Price’]].values.astype(‘float32’) scaler = MinMaxScaler(feature_range(0, 1)) bitcoin_data = scaler.fit_transform(bitcoin_data) bitcoin_data_df = pd.DataFrame(bitcoin_data,columns=[‘Price’]
display(bitcoin_data_df)

## Gambar 2. Import Dataset
Merupakan kode untuk mengimpor dataset yang di simpan dalam format comma separated value  (dengan  ekstensi  .csv)  kedalam  lingkungan  Google  Colab/Jupyter  Notebook menggunakan  library  pandas.  Pertama,  menggunakan  fungsi  read_csv()  dari  pandas  untuk membaca  file  csv  dengan  nama  ‘bitcoin_price.csv’.  menyebutkan  argumen  sep=’;’  untuk menentukan pemisah data dalam file csv adalah titik koma (;). Setelah dataset dibaca, langsung menyimpan ke dalam variabel bitcoin_data, kemuadian mengambil kolom ‘open’ dan ‘close’ dari  dataFrame  untuk  dijadikan  bahan  prediksi,  lalu  di  tambahkan  argumen.  Values  untuk mengkonversi  dataFrame  pandas  menjadi  numpy  array,  lalu  argumen  .astype(‘float32’)  di tambahkan  untuk  merubah  tipe  data  dari  nilai  didalamnya  menjadi  float32.  Kemudian dataFrame  dinormalisasi  menggunakan  minmaxscaler,  feature_range  =  (0,  1)  argumen  ini
menentukan rentang yang diinginkan untuk data yang dinormalisasikan yaitu dari 0 hingga 1, lalu argumen scaler.fit_transform(bitcoin_data) digunakan untuk menghitung statistik dari nilai data  minimum  dan  maksimum  kemudian  mengubah  data  sesuai  dengan  rentang  yang diinginkan. Dengan demikian, kode ini memfasilitasi proses impor dan peninjauan awal untuk analisis lebih lanjut.

## C. Prepare_data
Tahap ini bertujuan untuk mempersiapkan data sebelum dianalisis menggunakan LSTM. Prepare_data  dilakukan  dengan  menggunakan  Google  Colab.  Prepare_data  bertujuan  untuk memisahkan data deret waktu menjadi pasangan input dan output yang sesuai untuk digunakan dalam model prediksi. Diperlihatkan pada gambar 3 berikut :
def prepare_data(data, look_back):
X, Y = [], []
for i in range(len(data)-look_back):
X.append(data[i: (i+look_back), 0])
Y.append(data[i + look_back, 0])
return np.array(X), np.array(Y)

## Gambar 3. Prepare_data
Merupakan kode untuk memisahkan data deret waktu dan merubahnya menjadi input dan output.  Pertama  menggunakan  ‘data’  ini  adalah  parameter  pertama  yang  akan  dipersiapkan, ‘look_back’ adalah parameter kedua yang menentukan jumlah langkah waktu sebelumnya yang akan  digunakan  untuk  prediksi  langkah  waktu  berikutnya,  dan  untuk  variabel  ‘x’  dan  ‘y’ didefinisikan sebagai list kosong, variabel ‘x’ digunakan untuk menyimpan input sedangkan variabel  ‘y’  digunakan  untuk  menyimpan  output.  ‘len(data)-look_back’  adalah  sebuah  loop yang berfungsi untuk mempersiapkan pasangan input dan output dari data deret waktu.

## D. Pembagian data
Langkah  ini  bertujuan  untuk  membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.    Pembagian kumpulan data untuk eksperimen ini disusun sebagai komposisi data latih dan data uji dalam persentase.
T ABEL III
H ASIL PEMBAGIAN DATA LATIH DAN UJI
Eksperimen Data Latih Data Uji RMSE Latih Uji Open Price 80% 20% 194872 159914
Menghasilkan  data  pelatihan  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  model  pada    data pengujian.    Rasio  data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang  lebih  besar  dimaksudkan  untuk mengajarkan mesin atau algoritma agar berlatih lebih baik dengan model dari data pelatihan. Data pelatihan yang diperoleh akan digunakan untuk proses pelatihan. Proses pelatihan akan dilakukan dengan menggunakan metode LSTM untuk melatih model, yang kemudian akan diuji performanya pada data pengujian.  Proses ini akan terus diulang hingga diperoleh model dengan akurasi  terbaik.    Setelah  mendapat  nilai  terbaik,  model  tersebut  akan  digunakan  untuk melakukan prediksi.

## E. Pemodelan
langkah selanjutnya adalah menerapkan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menentukan  parameter  LSTM  yang  diperlukan.  Langkah  ini  untuk  mengatur  jumlah  epoch
untuk  iterasi  di  jaringan  LSTM.  Membandingkan  beberapa  parameter  penting  untuk menghasilkan  model  terbaik  guna  mendapatkan  prediksi  yang  akurat.  Ukuran  epoch  yang ditentukan akan mempengaruhi proses pembelajaran dan berhenti tepat pada nilai epoch yang ditentukan.
T ABEL IV H ASIL EVALUASI MODEL DATA PRICE Epoch Training Loss Valalidasi Loss Mape 0 0 0.058753 0.151992 74.142073 1 1 0.007088 0.006302 11.092497 2 2 0.002845 0.004584 61.107913 3 3 0.002591 0.004555 75.790566 4 4 0.002514 0.004445 76.851318 5 5 0.002432 0.004395 80.680505 6 6 0.002496 0.004341 73.937020 7 7 0.002508 0.004361 73.859070 8 8 0.002216 0.004236 91.200982 9 9 0.002218 0.004176 88.265155

## F. Visualisasi
Setelah  dilakukan  proses  pemodelan  data  latih,  maka  model  akan  diuji  dengan menggunakan  data  uji  yang  diperoleh  pada  saat  data  latih  dan  data  uji.  Untuk  mengetahui apakah hasil dari cara ini bagus atau tidak.

## Gambar 4. Perbandingan Data Prediksi dan Data Aktual Price
Hasil  visualisasi  model  dari  perbandingan  harga  actual  dan  prediksi  menunjukkan  hasil antara harga asli dan harga prediksi dari dataset menunjukkan bahwa model yang dilatih dapat memberikan hasil yang sesuai. Hal ini terlihat pada model data prediktif mengikuti model yang dilatih dengan data nyata.

## G. Evaluasi
menjelaskan  bahwa  hasil  visualisasi  model  menunjukkan  hasil  data  harga  pada  dataset yang  menunjukkan  bahwa  model  yang  dilatih  dapat  memberikan  hasil  yang  sesuai.  Hal  ini terlihat pada model data prediktif mengikuti model yang dilatih dengan data nyata.

## Gambar 5. Evaluasi Data Latih Dan Uji Data Price
Grafik  tersebut,  memperlihatkan  training  loss  dan  validasi  loss  dengan  tanda  garis  biru sebagai  training loss dan garis oren validasi loss. pada gambar di atas memperlihatkan hasil bahwa data yang diambil dari data price, hasil dari nilai validasi loss pada epoch 0 berada di atas  loss  0.01  yang  dimana  hasil  nya  menggambarkan  bahwa  validasi  los  lebih  rendah dibandingkan dengan loss dan pada epoch 2 validasi loss dan loss sejajar dengan posisi yang sama sampai epoch 13 dengan posisi terbalik dimana validasi loss berada di atas loss.

## H. Deployment
Hasil modelling yang sudah dilakukan sebelumnya menggunakan model  LTSM Memory akan di integrasikan kedalah sebuah website. Tujuannya adalah untuk memberikan visualisasi terhadap hasil dari metode LTSM dalam memprediksi harga bitcoin.

## Gambar 6. Tempilan Harga Bitcoin Realtime
Tampilan halaman utama pada website yang menampilkan grafik realtime dan tabel harga dari situs crypto https://coingecko.com dengan menggunakan Application Programming Interface (API).

## Gambar 7. Tampilan Hasil Prediksi Bitcoin
Tampilan  untuk  hasil  prediksi  dalam  bentuk  chart  gauge,  yang  berbentuk  menyerupai speedometer, pada chart ini akan memperlihatkan hasil prediksi dengan cara jarum pada chart akan  menunjukan  sesuai  dengan  hasil  prediksi,  jika  harga  nya  turun  maka  jarum  akan menunjukan ke arah Buy dan jika harga naik  maka akan menunjukan ke Sell dan jika stabil maka akan menunjukan ke arah Netral.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  studi  mengenai  kinerja  model  LSTM  untuk  prediksi  harga  Bitcoin,  hasil  yang diperoleh  memberikan  wawasan  penting  tentang  efektivitas  teknik  pembelajaran  mesin  ini dalam mengolah data finansial jangka panjang. Dengan menggunakan metrik evaluasi RMSE dan MAPE, studi ini mengungkap dinamika performa model pada data latihan dan pengujian. Mendapati bahwa RMSE pada data latihan adalah 17,318.40, sedangkan untuk data pengujian meningkat  menjadi  27,921.84.  Perbedaan  ini  menunjukkan  bahwa  model  LSTM  memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi harga pada data yang telah digunakan selama proses pelatihan dibandingkan dengan data baru.  Faktor ini  menandakan bahwa model lebih efisien  saat  berhadapan  dengan  skenario  yang  sudah  dikenalinya,  namun  mengalami peningkatan kesalahan prediksi ketika dihadapkan pada situasi yang belum pernah dihadapinya. Lebih jauh, evaluasi menggunakan MAPE menunjukkan hasil serupa. Nilai MAPE pada data latihan  adalah  3.24%,  yang  menunjukkan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  relatif  rendah. Namun,  pada  data  pengujian,  MAPE  meningkat  menjadi  5.36%.  Peningkatan  ini mengindikasikan bahwa prediksi model menjadi kurang akurat ketika diaplikasikan pada data yang tidak terlibat dalam fase pelatihan, mencerminkan potensi model untuk overfitting.
Beberapa implikasi penting untuk pengembangan model prediktif, terutama dalam konteks finansial  yang  sangat  dinamis  seperti  pasar  Bitcoin.  Pertama,  perlu  adanya  strategi  untuk memperbaiki kemampuan generalisasi model, mungkin melalui pendekatan regularisasi yang lebih kuat atau dengan metode validasi silang yang bisa menyimulasikan berbagai skenario data sebelum diimplementasikan secara real. Kedua, integrasi data eksternal yang relevan mungkin perlu  dipertimbangkan  untuk  memberikan  konteks  makroekonomi  yang  bisa  mempengaruhi fluktuasi  harga  Bitcoin,  sehingga  model  dapat  lebih  adaptif  terhadap  perubahan  yang  tak terduga  dalam  data  baru.  Penelitian  ini  menegaskan  pentingnya  evaluasi  yang  menyeluruh terhadap model prediktif yang tidak hanya mengutamakan hasil pelatihan yang optimal, tetapi juga fokus pada robustness dan adaptabilitas model dalam menghadapi kondisi pasar yang terus berubah. Ini adalah kunci untuk pengembangan alat prediktif yang tidak hanya cerdas, tapi juga praktis dan dapat diandalkan dalam aplikasi dunia nyata.

## R EFERENSI
[1]   M.  F.  Rizkilloh,  Prediksi  Harga  Cryptocurrency  Menggunakan  Algoritma  Long  Short  Term Memory (LSTM), 2022.
[2]   Pratama, PENDEKATAN DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE LSTM UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN, 2023.
[3]   C. Sumarga, Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Rancangan Sistem Prediksi Harga Saham dengan Menggunakan Metode LSTM dan ARMA klasik.
[4]   Yunizar,  Coding  :  Jurnal  Komputer  dan  Aplikasi  PENERAPAN  METODE  RECURRENT NEURAL NETWORK MODEL GATED RECURRENT UNIT UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTOCURRENCY [1].
[5]   2006.14473.
[6]   E.  U.  Andreas  F,  PERBANDINGAN  ALGORITMA  LINEAR  REGRESSION,  NEURAL NETWORK,  DEEP  LEARNING,  DAN  K-NEAREST  NEIGHBOR  (K-NN)  UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN, 2022.
[7]   A.  I.  D.  M.  P.  H.  B.  D.  M.  R.  N.  N.  P.  P.  INDODAX,  ANALISIS  INVESTASI  DALAM MEMPREDIKSI  PERGERAKAN  HARGA  BITCOIN  DENGAN  MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK PADA PLATFORM INDODAX, 2022.
[8]   F. Sembiring, D. Gustian, A. Erfina and Y. Vikriansyah, Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Moving Average dalam Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin.
[9]   Y.  S.  David  Wibowo  and  R.  Somya,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network, 2023.
[10]   F. R. S. B. I, Prediksi Nilai Cryptocurrency Bitcoin menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM), 2019.
[11]   L. M. Rasdi Rere and H. dan Rozi, STUDI PREDIKSI HARGA BITCOIN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK, 2022.
[12]   N. A, Perbandingan Model RNN, Model LSTM, dan Model GRU dalam Memprediksi Harga Saham-Saham LQ45, 2022.
[13]   I.  N. H.  T.  E,  IMPLEMENTASI ORANGE  DATA  MINING UNTUK  PREDIKSI  HARGA BITCOIN, 2022.
[14]   T.  A.  N.  F,  PREDIKSI  HARGA  EMAS MENGGUNAKAN  METODE  LSTM  DAN  GRU, 2023.
[15]   A.  I.  I,  Prediksi  Harga  Saham  Twitter  Dengan  Long  Short-Term  Memory  Recurrent  Neural Network, 2022.
[16]   L. Y. Z. H, Enhancing bitcoin price fluctuation prediction using attentive LSTM and embedding network, 2020.