## PERAMALAN HARGA BITCOIN CASH-USD (BCH-USD) PADA TIME FRAME
HARIAN MENGGUNAKAN LSTM
Jiwa Akbar 1 , Muchtar Ali Setyo Yudono 2 , Ivana Lucia Kharisma 3
1,2 Teknik Elektro, Universitas Nusa Putra
3 Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra jiwa.akbar_te20@nusaputra.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi  yang pesat, terutama di  sektor keuangan, telah  mendorong pergeseran dari  mata uang  konvensional  ke  mata  uang  digital  seperti  Bitcoin Cash (BCH).  BCH  adalah  mata  uang  kripto  yang menggunakan teknologi blockchain , yaitu rantai blok yang berfungsi sebagai tempat pencatatan transaksi tanpa sentralisasi, berbeda dengan sistem bank tradisional.  Namun, harga BCH sangat fluktuatif sehingga diperlukan peramalan  harga  masa  depan.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM) untuk meramalkan harga BCH. LSTM, sebuah algoritma jaringan saraf tiruan, mampu memahami data deret waktu yang kompleks seperti pergerakan harga BCH. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa LSTM berhasil digunakan untuk meramalkan harga saham dan umur transformator, dengan penurunan Root Mean Square Error (RMSE)  yang  signifikan  dibandingkan  algoritma  lain.  Berdasarkan  pendekatan  ini,  penelitian  bertujuan menyajikan  proyeksi  harga  BCH  yang  bermanfaat  bagi  pelaku  pasar  keuangan.  Penelitian  ini  melibatkan  lima skenario peramalan. Skenario pertama menggunakan epoch 10 dan hidden layer 10, skenario kedua epoch 20 dan hidden layer 20, skenario ketiga epoch 30 dan hidden layer 30, skenario keempat epoch 40 dan hidden layer 40, dan skenario kelima epoch 50 dan hidden layer 50. Panjang sequence di setiap skenario  yaitu 30. Hasil terbaik diperoleh  pada  skenario  kedua  menghasilkan  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  sebesar  1654,40  dan  RMSE sebesar 40,67.
Keyword : Teknologi, Cryptocurency, Bitcoin Cash, Peramalan, Long Short Term Memory, Proyeksi

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, perkembangan teknologi semakin pesat  dan  mengubah  cara  konvensional  di  sektor keuangan  menuju  mata uang digital [1]. Salah satu bentuk  mata  uang  digital  yang  berkembang  adalah Cryptocurrency , yang digunakan untuk pembayaran online dengan  tingkat  keamanan  tinggi  [2].  Mata uang  ini  menggunakan  sistem  kriptografi  untuk memproses transaksi tanpa pihak ketiga [3].
Bitcoin adalah  salah  satu  instrumen  utama dalam Cryptocurrency [4]. Bitcoin berfungsi sebagai sistem  pembayaran  elektronik  yang  menggunakan bukti  kriptografi  untuk  menggantikan  kebutuhan pihak  ketiga,  memungkinkan  transaksi  langsung antara  dua  pihak  tanpa  perantara  [5]. Bitcoin diperkenalkan  pada  3  Januari  2009  oleh  Satoshi Nakamoto  dan  beroperasi  di  atas  teknologi Blockchain ,  yang  mencatat  setiap  transaksi  secara terdesentralisasi,  sehingga  data  tidak  mudah dimanipulasi [6][7].
Kemunculan Bitcoin memicu  munculnya Bitcoin  Cash (BCH),  yang  memiliki  dasar  yang sama  tetapi  dengan  perbedaan  signifikan  seperti ukuran blok yang lebih besar (8 MB) dibandingkan Bitcoin (1  MB).  BCH  menawarkan  kapasitas transaksi  lebih  besar  dan  kecepatan  lebih  tinggi, meskipun  harga  kedua  mata  uang  ini  sangat fluktuatif  [8].  Oleh  karena  itu,  peramalan  harga menjadi  penting  untuk  meminimalkan  risiko kerugian investasi.
Algoritma Long  Short  Term  Memory ( LSTM ) dapat  digunakan  untuk  meramalkan  pergerakan
harga  BCH. LSTM adalah  algoritma  jaringan  saraf tiruan yang mampu memproses data deret waktu dan mempelajari  pola  data  untuk  prediksi  masa  depan [9]. LSTM memiliki  komponen  sel  memori  yang menyimpan informasi jangka panjang, memungkinkan  pemahaman  data  yang  kompleks seperti pergerakan harga BCH.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan LSTM untuk  peramalan.  Penelitian  berjudul “Peramalan Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  Menggunakan Long  Short Term  Memory ( LSTM )”  menggunakan  data  harga saham  dari  tahun  2016  hingga  2020,  menunjukkan penurunan Root  Mean  Square  Error ( RMSE )  pada peningkatan  jumlah epoch ,  dengan RMSE terkecil pada emiten TINS sebesar 31,76 [10].
Penelitian  lain  yang  mengangkat  tema  yang yang  sama  berjudul  penelitian,  “Algoritma Deep Learning - LSTM Untuk Memprediksi Umur Transformator ”,  menggunakan  empat  algoritma pembelajaran  mesin: Multilayer  Perceptron , Deep Learning - LSTM , Linear  Regression ,  dan Gradient Boosting  Regressor .  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa Deep  Learning - LSTM memiliki  kinerja terbaik  dengan  nilai RMSE 0,0004  dan Squared Correlation 0,9690 [11].
Fluktuasi  harga Bitcoin  Cash yang  tinggi membuat  peramalan  harga  menjadi  penting. Penelitian ini bertujuan menggunakan metode LSTM untuk  meramalkan  pergerakan  harga Bitcoin  Cash , dengan  harapan  memberikan  proyeksi  peramalan harga BCH yang akurat dan bermanfaat bagi pelaku
pasar  keuangan  dalam  pengambilan  keputusan investasi.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian sebelumnya yang menerapkan tema yang  sama  dengan  judul  'Optimasi  Prediksi Cryptocurrency Menggunakan  Pendekatan Deep Learning' tahun 2023  [12] telah menerapkan LSTM untuk meramalkan pergerakan harga cryptocurrency ,  terutama  Bitcoin.  Studi  tersebut memusatkan  perhatian  pada  data  historis  Cardano dari  2017  hingga  2021.  Model  LSTM  digunakan dengan  pembagian  data  latih  80%  dan  uji  20%. Hasilnya  menunjukkan optimizer Adam  memiliki RMSE  terendah  (0.391),  lebih  baik  daripada RMSProp  (0.434).  Temuan  ini  menegaskan keefektifan Deep Learning dalam  prediksi  harga cryptocurrency . Penelitian selanjutnya dengan judul "Penerapan  LSTM  pada  Data Time  Series untuk Prediksi  Penjualan  Produk  di  PT.  Metiska  Farma" pada  tahun  2019  [13]  bertujuan  memprediksi penjualan  produk  perusahaan.  Menggunakan  data Time  Series penjualan  produk  X  dari  2017  hingga 2019,  model  LSTM  diuji  dalam  tiga  skenario pembagian data latih-uji: 70%-30%, 80%-20%, dan 90%-10%.  Dengan  menganalisis  variabel  tunggal, yaitu  harga  penjualan,  hasil  menunjukkan  MAPE terendah (12%) pada skenario 90%-10%, menegaskan  potensi  LSTM  dalam  meramalkan penjualan produk perusahaan.

## 2.2. Bitcoin Cash
Bitcoin Cash adalah  mata  uang  digital  yang menggunakan  sistem  pembayaran peer-to-peer (P2P),  memungkinkan  transaksi  langsung  tanpa lembaga  keuangan  atau  pemerintah,  sehingga pengguna  dapat  menghindari  biaya  pihak  ketiga  . Bitcoin  Cash  memiliki  dasar  yang  mirip  dengan Bitcoin,  keduanya  beroperasi  di  atas  jaringan blockchain dengan  konsensus proof  of  work dan transaksi  P2P  [5],  [14].  Perbedaan  utama  adalah ukuran  blok, Bitcoin  Cash memiliki  ukuran  blok  8 MB  untuk  meningkatkan  kapasitas  dan  kecepatan transaksi,  sedangkan  Bitcoin  hanya  1  MB,  yang membatasi kapasitas dan memperlambat transaksi .
Gambar 1. Data time series harga bitcoin cash [16]
Selain  perbedaan  teknis,  harga  Bitcoin  dan Bitcoin Cash juga berbeda. Bitcoin Cash tetap aman karena  teknologi blockchain yang  tidak  dapat dimanipulasi dan menawarkan transaksi yang aman. Namun,  tingginya  minat  menyebabkan  harga Bitcoin menjadi sangat fluktuatif dan sulit diprediksi [15].

## 2.3. Deep Learning dan Peramalan
Peramalan  merupakan  proses  memperkirakan suatu  kejadian  di  masa  yang  akan  datang menggunakan  metode  tertentu    [17].  Salah  satu metode  yang  bisa  digunakan  untuk  peramalan adalah deep  learning ,  yang  secara  khusus menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  banyak lapisan  untuk  secara  otomatis  memahami  dan mengekstraksi  pola  rumit  dari  data. Deep  learning mencerminkan  cara  kerja  otak  manusia,  walaupun modelnya  jauh  lebih  sederhana  dibandingkan kompleksitas  otak  manusia.  Dengan  kemampuan pembelajaran yang baik pada pola data yang rumit, deep  learning  dapat  efektif  digunakan  untuk meramalkan  berbagai  kejadian  di  masa  depan tergantung pada data input yang diberikan [18] . Dep learning memiliki  lebih  banyak  hidden  layer dibandingkan  model machine  learning sederhana yang hanya memiliki satu layer. Hidden layer yang dimiliki  pada deep  learning berfungsi  untuk mempelajari  pola  rumit  pada  data,  terutama  pada data  non  linier  atau  data  tidak  terstruktur  untuk menghasilkan representasi yang lebih baik berdasarkan data latih dari data tersebut.
Gambar 2. perbedaan deep learning dan machine learning sederhana [19]
2.4. Long Short Term Memory (LSTM)
Long Short Term Memory (LSTM) merupakan salah  satu  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang berfungsi  untuk  mengatasi  masalah  menghilang dan meledaknya gradien pada arsitektur Recurrent Neural  Network (RNN).  LSTM sering digunakan pada  tugas-tugas  pemrosesan  urutan  data  seperti data  time  series  atau  data  teks.  LSTM  dapat memngingat informasi jangka panjang sehingga ini yang membedakannya dengan RNN konvensional. LSTM memeiliki unit memori khusus atau disebut ( Cell State ) dan memiliki tiga gerbang ( gate ) yaitu forget gate, input gate, dan output gate .
Gambar 3. Arsitektur LSTM [20]
Berdasarkan  Gambar  3.  Dapat  dilihat  urutan proses pada arsitektur LSTM yaitu forget gate yang dimana berfungsi untuk  melupakan informasi yang tidak relevan pada vektor input( x t ) dan output jangka pendek  pada  langkah  sebelumnya  ( h t-1 )  melalui proses  aktivasi  sigmoid( 𝜎 ).  Maka  jika  ditulis persamaan matematis, akan jadi seperti berikut.
f t= 𝜎 ( W f . [ h t-1 , x t ]+ b f ) (1)
Yang  dimana f t merupakan forget  gate (gerbang lupa), 𝜎 merupakan  fungsi  aktifasi  sigmoid, W f merupakan  bobot  pada forget  gate , h t-1 , x t merupakan  penggabungan output vektor  pada langkah waktu sebelumnya, dan b f merupakan nilai bias dari forgat gate .
Komponen  selanjutnya  yang  berfungsi  untuk mengapdate informasi baru dari hasil proses langkah waktu  sebelumnya  adalah cell  state (sel  memori). Pada  cell  ini,  keputusan  untuk  mengingat  atau melupakan  informasi  jangka  panjang  diputuskan melalui  hasil forget  gate .  Sehingga,  jika  ditulis persamaan matematisnya akan jadi seperti berikut.
C˜t= tanh ( W c . [ h t-1 , x t ]+ b c )                        (2)
Yang  dimana  C˜ t merupakan  sel  memori,  tanh merupakan  fungsi  aktivasi  tangen  hiperbolik, W c merupakan  bobot  sel  memori,  [ h t-1 ,  x t ]  merupakan penggabungan output vektor  pada  langkah  waktu sebelumnya  dengan input vektor  baru,  dan b c merupakan bias pada sel memori.
Langkah selanjutnya yaitu input gate (gerbang masukan).  Fungsi  utama  gerbang  ini  adalah memilih dan mengontrol seberapa banyak data yang akan  dimasukkan  pada  sel  memori.  Persamaan untuk input gate sebagai berikut.
i g = = 𝜎 ( W i . [ h t-1 , x t ]+ b i ) (3)
yang  dimana i g merupakan  gerbang input , 𝜎 merupakan  fungsi  aktifasi sigmoid , W i merupakan bobot  pada input  gate, [ h t-1 ,  x t ]  merupakan penggabungan output vektor  pada  langkah  waktu sebelumnya  dengan  input  vektor  baru,  dan b i merupakan bias pada input gate.
Kemudia  hasil  keluaran  dari  gerbang  input akan  menghasilkan  sel  memori  baru  dengan
kombinasi linier dari kandidat sel dan hasil keluaran dari  gerbang  lupa.  Sehingga  akan  membentuk persamaan sebagai berikut.
C t = f t . C t-1 + i g . C˜t (4)
Yang dimana C t merupakan sel memori baru dan C t- 1 sel memori pada langkah waktu sebelumnya.
Kemudian forget  gate (gerbang lupa), berfungsi  untuk  mengontrol  seberapa  banyak informasi  yang  akan  dikeluarkan  dari  sel  memori untuk menjadi output selanjutnya. Persamaan untuk gerbang ini dalah sebagai berikut.
O t = 𝜎 ( W o . [ h t-1 , x t ]+ b o ) (5)
Yang  dimana O t merupakan output  gate , W o merupakan  bobot  pada output  gate, [ h t-1 ,  x t ] merupakan  penggabungan output vektor  pada langkah  waktu  sebelumnya  dengan  input  vektor baru, dan b o merupakan bias pada output gate.
Kemudian keluaran aktual ( h t ) yang dihasilakan  melalui  proses  sebelumnya  memiliki persamaan sebagai berikut.
ht=Ot ⋅ tanh(Ct) (6)
yang    dimana,  ( h t ) adalah  output  yang  dihasilkan oleh sel LSTM pada waktu t , Ot adalah output gate, yang  menentukan  seberapa  banyak  informasi  dari sel LSTM akan disampaikan ke output dan tanh(Ct) adalah  nilai cell  state yang  telah  diperbarui  dan terkendali oleh gerbang input dan gerbang pengingat

## 2.5. Perhitungan Kesalahan
Untuk  mengukur  kesalahan  atau  nilai  galat pada model yang dibuat, diperlukan evaluasi untuk mengukur  sejauh  mana  model  mampu  melakukan peramalan dengan nilai galat yang rendah. Terdapat beberapa metrix yang  bisa  digunakan  untuk mengukur  nilai  galat  yang  dihaasilkan  oleh  model contohnya Mean  Squared  Error (MSE)  [21].  Nilai MSE dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
Yang mana n adalah jumlah data, 𝑥 𝑖 adalah nilai data sebenarnya, dan 𝑥̂ 𝑖 adalah nilai peramalan.
Selain  MSE,  menghitung  nilai  galat  bisa menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE) . RMSE merupakan akar kuadrat dari MSE, sehingga jika  dirumuskan  ke  dalam  persamaan  akan menghasilkan persamaan sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
Jika  dilihat  dari  persamaan  (8),  nilai  RMSE mengkuadratkan  nilai dari MSE. Dengan demikian dapat  ditulis  dengan  persamaan  berikut. Semakin
rendah  nilai  galat  yang  dihasilkan  sebuah  model, maka  bisa  dikatan  model  tersebut  melakukan peramalan dengan sangat baik [22].
3. Metode Penelitian
3.1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  numerik sebagai  bahan  kajian  yaitu  data  historis  dari  BCH- USD pada rentang waktu 2017 sampai 2024. Yang mana  secara  definisi,  penelitian  ini  berarti menggunakan  metode  kuantitatif  karena  alasan pendekatan data yang digunakan. Adapun alur yang dilakukan  pada  penelitan  ini  seperti  terdapat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Alur penelitian
Penjelasan  alur  penelitian  seperti  yang  tertera pada Gambar  4.di atas adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi Maslah Identifikasi  masalah pada penelitian  ini  melihat bagaimana  peramalan  pada  data  deret  waktu untuk koin BCH-USD menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) belum banyak dilakukan oleh  peneliti  sebelumnya.  Fenomena  ini berdasarkan hasil penulusuran informasi berupa jurnal terkait yang membahas tema tersebut.
b. Studi Literatur Studi  literartur  merupakan  proses  yang  penting dilakukan karena, untuk memperkaya pemberdahayaan  wawasan  mengenai  spesifik tema  yang  akan  diangkat  dalam  penelitian  ini melalui  penelitian  terdahulu  yang  mengangkat tema yang  sama. Studi literatur yang dilakukan
yaitu    mencari  dan  membaca  jurnal  mengenai LSTM dan belajar dari sumber-sumber lain yang membahas  mengenai  LSTM  dan  data Time series .
c. Pengambilan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari  wesite yahoo  finance yaitu  berupa  data historis  Bitcoin Cash atau  BCH-USD  dari rentang  2017  sampai  2024.  Data  terdiri  dari  7 kolom yaitu kolom, Date, Open, High, Low, dan Close, serta terdapat 2284 baris.
Tabel 1. Contoh Data BCH (USD). Date Close 2017-12-16 1801.88 2017-12-17 1862.88 2017-12-18 2196.64 2017-12-19 2805.89 2017-12-20 3923.07 2017-12-21 3267.17 2017-12-22 2696.69 2017-12-23 3257.08 2017-12-24 2903.12 2017-12-25 2954.69
d. Pra-Pengolahan Data
Setelah melewati proses pengambilan data, data kemudian  dinormalisasikan  dengan  melakukan penskalaan  antara  rentang  0  dan  1.  Penskalaan data  penting  untuk  dilakakukan  dengan  tujuan untuk menghasilkan proses pelatihan yang lebih stabil  dan  lebih  cepat  saat  dalam  proses komputasi.  Normalisasi  data  yang  digunakan menggunakan min-max scaller dengan persamaan seperti berikut.
𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑋−𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 (10)
Yang dimana 𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚 merupakan nilai data yang dinormalisasi, 𝑋 merupakan data yang dinormalisasi, 𝑋 𝑚𝑖𝑛 merupakan  nilai  terkecil dalam data, dan 𝑋 𝑚𝑎𝑥 merupakan nilai terbesar dalam data. Kemudian,
untuk mengembalikkan( invers  scalling )  nilai  data menjadi bentuk aslinnya dapat dilakukan dengan persamaan berikut.
Xa= X_norm*(X_max-X_min)+X_min (11) Yang dimana 𝑋 𝑎 merupakan  nilai data asli.
e. Input Data Setelah  tahap  pra-pengolahan  data,  data kemudian  dimasukkan  ke  dalam  lembar  kerja atau fream work untuk diproses lebih dalam.
f. Pembagian Data Latih dan Validasi Data  kemudian  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data untuk  pelatihan  ( Training )  dan  validasi.  Pada penelitian  ini  data  latih  yang  digunakan  yaitu dari rentang tahun 26 Desember 2017 sampai 26 Maret  2014.  Data  latih  yang  digunakan  yaitu sebanyak 2284 data Closing BCH dan  validasi
yang  dilakukan  yaitu  meramalkan  data  7  hari berikutnya.
g. LSTM Setelah melakukan proses sebelumnya,
kemudian  data  dimasukkan  ke  dalam  model LSTM  untuk  proses  peramalan.  LSTM  mampu melakukan  peramalan  karena  arsitekturnya memungkinkan  untuk  melakukan  peramalan pada data deret waktu.
h. Hasil Analisis dan Evaluasi Untuk mengukur keakuratan dari hasil peramalan,  maka  perlu  dilakukan  analisis  dan evaluasi  model.  Evaluasi  model  yang  akan dilakukan yaitu melihat dan meminimalisir nilai galat  yang  dihasilkan  oleh  model.  Adapun perhitungan  nilai  galat  pada  penelitian  ini menggunakan persamaan (7) dan persamaan (8).

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Akusisi Fitur pada Data
Data  pada  penelitian  ini  diambil  dari website yahoo finance yaitu data historis Bitcoin Cash atau BCH-USD.  Data terdiri  dari  2  kolom  yaitu  kolom, Date dan Close yang  dimana  terdapat  2284  baris. Fitur data yang digunakan pada penelitian ini yaitu hanya fitur harga penutupan ( Close ) dari BCH-USD. Grafik  harga penutupan dapat dilihat pada Gambar 5. Berikut.

## Gambar 5. Grafik harga penutupan BCH
Gambar  5.  merupakan  harga  penutupan ( Close ) BCH dari rentang 26 Desember 2017 sampai 26  Maret  2024  pada  time frame  harian .  Harga tertinggi  yang  tercatat  pada  data  tersebut  terdapat tanggal 26 Desember 2017 dengan harga penutupan yaitu  3108.889893  USD  dan  harga  penutupan terendah  pada  tanggal  15  Desember  2018  dengan harga penutupan yaitu 77.365776 USD.  Fitur harga penutupan  diambil  sebagai  data  latih  model peramalan karena merupakan informasi yang paling penting  yang  bisa  digunakan  sebagai  acuan  untuk meramalkan harga penutupan pada hari selanjutnya.

## 4.2. Analisis Losses pada Data Latih
Data  latih  yang  digunakan  seperti  yang disebutkan  pada  halaman  sebelumnya  yaitu sebanyak  2284  data.  Contoh  data  latih  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh data latih. Tanggal Close 2024-03-22 431.536346 2024-03-23 456.816650 2024-03-24 484.753632 2024-03-26 488.045959 2024-03-26 489.794830
Tabel  2.  merupakan  contoh  lima  data  dari harga penutupan BCH yang digunakan sebagai data untuk  peramalan.  Sebelum  melakukan  peroses pelatihan,  data  terlebih  dahulu  dinormalisasi  yang dapat  dilakukan  menggunakan  persamaan  (10). Tabel  3.  berikut  merpakan  bentuk data yang  sudah dinormalisasi menggunakan persamaan (10).
Tabel 3. Data setelah normalisasi. Tanggal Close 2024-03-22 0.116829 2024-03-23 0.125168 2024-03-24 0.134383 2024-03-26 0.135469 2024-03-26 0.136046
Tabel 3. di atas merupakan data setelah proses normalisasi menggunakan min-max scaller . Rentang jarak dari data tersebut yaitu antara 0 dan 1 dengan tujuan untuk mengefisiensi proses pelatihan model.
Setelah melalui proses normalisiasi, kemudian dilakukan  skenario  pelatihan  seperti  yang  terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Skenario pelatihan. Epoch Hidden Layer Panjang Sequence RMSE 10 10 30 402.184 20 20 30 300.943 30 30 30 391.030 40 40 30 561.432 50 50 30 247.513
Tabel 4 menunjukkan skenario pelatihan untuk mendapatkan nilai loss terbaik. Skenario melibatkan peningkatan  jumlah epoch hingga  50,  yang  berarti model  telah  mempelajari  seluruh  dataset  sebanyak satu kali per epoch . Hal  yang sama  juga dilakukan untuk  jumlah hidden  layer ,  sementara  panjang sequence disesuaikan  untuk  efisiensi  pelatihan  dan keterbatasan perangkat. Parameter yang lebih tinggi meningkatkan beban komputasi dan mempengaruhi kinerja perangkat. Hasil skenario menunjukkan nilai loss terendah 247.213 pada epoch dan hidden layer yang masing-masing berjumlah 50. Ketidakstabilan nilai loss disebabkan oleh pola data yang kompleks, dan  menambah  jumlah epoch dapat  membantu, asalkan perangkat mendukung proses pelatihan.
4.3. Analisis Validasi (Hasil Peramalan)
Setelah  melatih  model,  peroses  validasi menjadi  diperlukan  dengan  tujuan  menganalisis hasil peramalan harga penutupan BCH dalam tujuh
hari kedepan berdasarkan skenario yang dilakukan. Gambar  6.  merupakan  grafik  perbandingan  harga peramalan  dan  harga  aktual  penutupan  BCH skenario pertama.
Gambar 6. Harga peramalan dan aktual penutupan

## BCH
Gambar  6.  merupakan  perbandingan  harga peramalan  (merah)  dan  harga  aktual  (biru) penutupan  BCH  yang  dihasilkan  dari  pengujian skenario  pertama.  Parameter  yang  digunakan  pada skenario  pertama  yaitu  menggunakan epoch 10, hidden layer 10, dan panjang sequence 30 sehingga menghasilkan  data  peramalan  penutupan  BCH seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Dari gambar  di  atas  kita  dapat  melihat  bahwa,  harga peramalan  yang    paling  mendekati  harga  aktual terjadi  pada  tanggal  1  Maret  2014  dengan  selisih 5.79  angka.    Nilai  MSE  yang  dihasilkan  sebesar
2179.75  USD²,  yang  artinya  angka  tersebut menunjukan  tingkat  kesalahan  rata-rata  kuadrat antara  nilai  peramalan  dan  harga  aktual  model. Angka tersebut cukup tinggi karena harga peramalan cukup  jauh  dengan  harga  aktualnya.  Kemudian RMSE  digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik model  prediksi  mencocokkan  data  aktual,  mirip dengan MSE, namun lebih mudah dipahami karena memiliki  satuan  yang  sama  dengan  data  asli.  Nilai RMSE  46.68  USD  menunjukkan  bahwa  rata-rata kesalahan  hasil  peramalan  dan  harga  asli  BCH sebesar 46.68 USD
Gambar 7. Harga peramalan dan aktual BCH skenario kedua
Gambar  7.  merupakan  grafik  dari  harga peramalan  dan  aktual  BCH  pada  skenario  kedua. Parameter  yang  digunakan  pada  skenario  kedua yaitu, epoch 20, hidden  layer 20,  dan  panjang sequence 30.  Adapun  nilai losses yang  dihasilkan
berdasarkan perhitungan persamaan (7) dan (8) yaitu MSE= 1654.40  dan RMSE = 40.67
Gambar 8. harga peramalan danaktual BCH skenario ketiga
Gambar  8.  merupakan  grafik  dari  harga peramalan  dan  aktual  BCH  pada  skenario  ketiga. Parameter  yang  digunakan  pada  skenario  kedua yaitu, epoch 30, hidden  layer 30,  dan  panjang sequence 30.  Adapun  nilai losses yang  dihasilkan berdasarkan perhitungan persamaan (7) dan (8) yaitu MSE= 110655.39 dan RMSE = 332.64. Berdasarkan grafik  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  peramalan sangat jauh dari data aktual dari penutupan BCH.
Gambar 9. Harga peramalan dan aktualBCH skenario keempat.
Gambar  9.  merupakan  grafik  dari  harga peramalan dan aktual BCH pada skenario keempat. Parameter  yang  digunakan  pada  skenario  kedua yaitu, epoch 40, hidden  layer 40,  dan  panjang sequence  30.  Adapun  nilai losses yang  dihasilkan berdasarkan perhitungan persamaan (7) dan (8) yaitu MSE= 206606.12 dan RMSE = 454.53. Nilai losses yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan pada skenario keempat yang dilakukan tidak terlalu baik.
Perbedaan  antara  nilai  MSE  dan  RMSE  juga menunjukkan  bahwa  model  memiliki  variabilitas yang  cukup  besar  dalam  kesalahan  prediksi,  yang mengindikasikan  adanya  peluang  untuk  perbaikan model lebih lanjut. Dengan menurunkan nilai MSE dan RMSE, model dapat memberikan prediksi yang lebih dekat dengan nilai aktual, sehingga meningkatkan kehandalan peramalan.
Gambar 10. Harga peramalan dan aktual bch skenario kelima
Gambar  10.  merupakan  grafik  dari  harga peramalan  dan  aktual  BCH  pada  skenario  kelima. Parameter  yang  digunakan  pada  skenario  kedua yaitu, epoch 50, hidden  layer 50,  dan  panjang sequence  30.  Adapun  nilai losses yang  dihasilkan berdasarkan perhitungan persamaan (7) dan (8) yaitu MSE= 18649.99 dan RMSE = 136.56.
Berdasarkan  skenario  yang  dilakukan,  hasil peramalan yang memiliki nilai losses paling rendah yaitu terdapat pada skenario kedua. Nilai losses yang rendah  berarti  hasil  peramalan  hampir  mendekati nilai aktualnya. Tabel 5. merupakan selisih data data aktual dan peramalan yang dihasilkan oleh skenario kedua.
Tabel 5. Selisih data Aktual dan Peramalan
Skenario Kedua (USD). Tanggal Harga Aktual Harga Peramalan Selisih 2024-03-27 539.79 541 . 52 1 . 73 2024-03-28 569.16 558 . 68 10 . 48 2024-03-29 621.78 574 . 15 47 . 63 2024-03-30 597.11 588 . 18 8 . 93 2024-03-31 680.42 599 . 51 80 . 91 2024-04-01 649.06 607 . 30 41 . 76 2024-04-02 689.14 610 . 35 78 . 79 Rata-rata 38.60
Hasil  peramalan  sangat  dipengaruhi  oleh parameter  yang  digunakan  karena  ini  menentukan cara kerja jaringan dan kemampuan belajarnya dari data.  Selain  itu,  jumlah  data  yang  digunakan  juga penting; semakin  banyak data, semakin baik model dalam  mempelajari  informasi  dan  menghasilkan peramalan yang akurat.
Tabel 6. Nilai losses setiap skenario. Skenario MSE RMSE Pertama 2179.75 46.68 Kedua 1654.40 40.67 Ketiga 110655.39 332.64 Keempat 206606.12 454.53 Kelima 18649.99 136.56
Tabel  5.  memberikan  gambaran  tentang performa  model  peramalan  dalam  lima  skenario yang berbeda, diukur dengan nilai MSE dan RMSE. Dalam skenario pertama dan kedua, nilai MSE dan RMSE  relatif  rendah,  menunjukkan  tingkat kesalahan  yang  lebih  rendah  dalam  memprediksi
harga.  Namun,  skenario  ketiga  dan  keempat menampilkan nilai MSE dan RMSE yang jauh lebih tinggi,  menandakan  kesalahan  yang  signifikan dalam  prediksi  harga.  Skenario  kelima,  meskipun memiliki  nilai  MSE  dan  RMSE  yang  lebih  rendah dibandingkan dengan skenario ketiga dan keempat, tetap  menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  cukup besar

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan,
bahwa kesimpulan yang berhasil didapatkan yaitu: Model  LSTM  mampu  melakukan  peramalan  dari data  deret  waktu  BCH  yang  tidak  linier  jika melakukan prosedur yang tepat, seperti pengambilan  data,  sampai  tahap  validasi,  Tingkat akurasi  atau  nilai losses terbaik  yang  dihasilkan oleh  model  untuk  hasil  peramalan  yaitu  terdapat pada  skenario  kedua,  yang  dimana  menggunakan epoch 20, hidden  layer 20,  dan  panjang sequence 30  dengan  nilai  MSE  adalah1654.40  dan  RMSE adalah 40.67 USD, dan  proyeksi  harga peramalan BCH  untuk  tujuh  hari  kedepan  yang  paling mendekati  harga aktualnya terdapat  pada skenario kedua pada  Gambar 7.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  I.  P.  N.  Hakim,  Abdu  Rahman.  Nasution,
“Eksistensi  Transaksi  Uang  Digital  Sebagai Alat  Keuangan  Modren  Di  Era  Sekarang,” Ilmu  Manaj. ,  vol.  Volume.  2,  no.  e-ISSN: 3025-440X; p-ISSN: 3025-4396, Hal 191-199 DOI:
https://doi.org/10.59603/ppiman.v2i1.304 Eksistensi, 2024.
[2]  P.  Kinanti,  R.  Mahesa,  F.  Hariz,  P.  S. Ramadhani, and Y. Sobikhoh, “Melintasi Era Digital Dengan Menganalisis Hukum Cryptocurrency dan Blokchain Dalam Yurisprudensi  Modern,”  vol.  4,  pp.  920–932, 2023.
[3]  R.  Verma,  T.  Nagar,  and  M.  K.  Sharma, “Cryptography  encryption  algorithm  for augmented security  ,” vol. 050003, 2024.
[4]  Budi  Dharma,  Putri  Gusniati,  and  Tria Wardani,
“Analisis Pemanfaatan Cryptocurrency Bitcoin Sebagai Alat
Alternatif  Investasi,” J.  Publ.  Sist.  Inf.  dan Manaj. Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 175–182, 2023, doi: 10.55606/jupsim.v2i1.858.
[5]  S.  Nakamoto,  “Bitcoin:  Sebuah  Sistem  Uang Tunai Elektronik Peer-to-Peer,” Bitcoin , pp. 1–
10, 2008, [Online]. Available: www.bitcoin.org
[6]  H.  Utama,  “Pendekatan  Deep  Learning Menggunakan  Metode  Lstm  Untuk  Prediksi Harga Bitcoin,” Indones. J. Comput. Sci. Res. , vol.  2,  no.  2,  pp.  43–50,  2023,  doi: 10.59095/ijcsr.v2i2.77.
[7]  S.  P.  Ikrima  and  Surya  Darmawan,  “Analisis Volatily Spillover Bitcoin Terhadap Ethereum, Tether,  dan  Emas  Dunia  Menggunakan Metode  EGARCH,” J.  Manaj.  dan  Perbank. , vol.  10,  no.  2,  pp.  47–60,  2023,  doi: 10.55963/jumpa.v10i2.555.
[8]  I.  Ramadhani,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Harga  Cryptocurrency  (Mata Uang  Kripto)  Di  Indonesia  Studi  Pada Bitcoin,” EKOMA    J.  Ekon.  Manajemen, Akunt. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  46–54,  2022,  doi: 10.56799/ekoma.v2i1.752.
[9]  A. Saepulrohman and S. Z. Pratama, “Prediksi Arah  Harga  Bitcoin  Berdasarkan  Manipulasi Metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),” INTERVAL  J. Ilm. Mat. , vol. 3, no. 1, pp. 15– 24, 2023.
[10]  R. Julian and M. R. Pribadi, “Peramalan Harga Saham  Pertambangan  Pada  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  Menggunakan  Long  Short Term Memory (LSTM),” JATISI (Jurnal  Tek.
Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1570–1580, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1159.
[11]  A.  A.  Ningrum,  I.  Syarif,  A.  I.  Gunawan,  E. Satriyanto, and R. Muchtar, “Algoritma Deep Learning-Lstm  Untuk  Memprediksi  Umur Deep  Learning-Lstm  Algorithm  for  Power Transformer Lifetime,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 539–548, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184587.
[12]  I. Nurhaida, M. Sobiri, and S. Jaya, “Optimasi Prediksi Cryptocurrency Menggunakan Pendekatan  Deep  Learning,” JSAI  (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 197– 204, 2023, doi: 10.36085/jsai.v6i2.5288.
[13]  L. Wiranda and M. Sadikin, “Penerapan Long Short  Term  Memory  pada  Data  Time  Series untuk  Memprediksi  Penjualan  Produk  PT. Metiska  Farma,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[14]  N.  Tripathy,  P.  Satapathy,  S.  Hota,  S.  K. Nayak, and D. Mishra, “Empirical Forecasting Analysis of Bitcoin Prices : A Comparison of
Machine  Learning  ,  Deep  Learning  ,  and Ensemble Learning Models,” pp. 21–29.
[15]  M. A. S. Yudono et al. , “Bitcoin USD Closing Price  (BTC-USD)  Comparison  Using  Simple Moving  Average  And  Radial  Basis  Function Neural  Network  Methods,” Fidel.    J.  Tek. Elektro ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  29–34,  2022,  doi: 10.52005/fidelity.v4i2.74.
[16]  indodax,  “Bitcoin Cash Market,” Indodax , 2024. https://indodax.com/market/BCHIDR (accessed Feb. 27, 2024).
[17]  B.  A.  Septian  and  U.  T.  Kartini,  “Pemodelan Peramalan  Beban  Jangka  Pendek  untuk Subsistem  Krian  Gresik  Menggunakan  Deep Learning LSTM-NN,” J. Tek. Elektro , vol. 12,
no. 2, pp. 1–5, 2023,
doi:
10.26740/jte.v12n2.p1-5.
[18]  T.  Bastian  Sianturi,  I.  Cholissodin,  and  N. Yudistira, “Penerapan Algoritma Long Short- Term Memory (LSTM) berbasis Multi Fungsi Aktivasi  Terbobot  dalam  Prediksi  Harga Ethereum,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 1101–1107, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[19]  S.  Savalia  and  V.  Emamian,  “Cardiac arrhythmia  classification  by  multi-layer perceptron and convolution neural networks,” Bioengineering ,  vol.  5,  no.  2,  2018,  doi: 10.3390/bioengineering5020035.
[20]  S.  Zaheer et  al. ,  “A  Multi  Parameter Forecasting for Stock Time Series Data Using LSTM  and  Deep  Learning  Model,” Mathematics ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  1–24,  2023, doi: 10.3390/math11030590.
[21]  R.  Y.  Hayuningtyas  and  T.  Informatika, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode  Weighted  Moving  Average  Dan Metode Double Exponential,” vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[22]  N. Noor, K. Sari, R. Priskila, P. Bagus, and A. Anugrah,  “IMPLEMENTASI  CONTENT- BASED  FILTERING  MENGGUNAKAN TF-IDF  AND  COSINE  SIMILARITY,”  vol. 18, no. 1, pp. 43–51, 2024.