Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 77
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Ontology Berbasis Protégé Untuk Mengestimasi Nilai Ekonomi Cryptocurrency
Muhammad Ashardiansyah Putra 1 , Ferdiansyah 2 , Linda Atika 3 , Kiky Rizky Nova Wardani 4
1 Sistem Informasi , Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2,3 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 ashardiansyahputra07@gmail.com, 2 ferdi@binadarma.ac.id, 3 lindaatika@binadarma.ac.id,
4 kikiwardani@gmail.com

## Abstrak
Cryptocurrency adalah mata uang digital yang digunakan sebagai alat tukar sama halnya seperti rupiah maupun dollar. Dan sama halnya dengan mata uang kartal, Cryptocurrency juga  mengalami  ketidaktetapan  nilai  atau  biasa  disebut  dengan  fluktuasi.  Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi nilai Cryptocurrency yang mengalami fluktuasi dengan  mengimplementasikannya  kedalam Ontology  dengan  menggunakan  tools protégé. Dengan adanya
Ontology dapat memudahkan users dalam mencari informasi mengenai Cryptocurrency.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa
Ontologymerupakan salah satu basis dari Knowledge Management Systems yang bisa memudahkan  dalam  mensistematisasi,  meningkatkan  dan  mempercepat  pengelolaan pengetahuan sehingga dengan mudah untuk di pahami bagi para users Cryptocurrency, Hasil lain dari penelitian ini adalah pembuatan Ontology Cryptocurrency dengan subclass Blockchain,  Users,  MataUang,  Ekonomi  dan  Faktor.  Masing-masing  dari  subclass tersebut memiliki subclass lagi secara terstruktur, dan hasil dari pembuatan Ontology teknik komputer dalam mengestimasi nilai ekonomi Cryptocurrency yang berguna bagi kalangan  Users  ataupun  orang-orang  yang  ingin  mengetahui  lebih  lanjut  informasi mengenai crytpcurrency.
Kata Kunci : Cryptocurrency, Ontology, Knowledge Management Systems, protégé

## 1. PENDAHULUAN
Cryptocurrency pertama diciptakan pada tahun 2008 dengan munculnya sebuah artikel  berjudul  “Bitcoin:  A  Peer -to- peer  Electronic  Cash”  yang  ditulis  oleh seseorang  menggunakan  nama  Satoshi  Nakamoto  [1].  Artikel  tersebut dikirim pada sebuah forum email (mailing list) kriptografi. Masih pada tahun yang sama, seseorang membeli sebuah domain dengan nama bitcoin.org dan setahun setelah itu bitcoin pertama muncul[2][3].

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
78 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..
Ontology merupakan suatu teori akan makna dari suatu obyek, properti dari suatu obyek  dan  relasinya  yang  mungkin  terjadi  dalam  suatu  ruang  lingkup pengetahuan. Ontology menjelaskan tentang konsep domain (class, disebut juga konsep)[3][4]. Properti dari setiap konsep menerangkan gambaran dan atribut dari  konsep  (slot,  disebut  juga  dengan  properti),  dan  pembatasan  pada  slot disebut  facets  atau  garis  pembatas)[5].  Pertumbuhan  pada Cryptocurrency meningkatkan Suatu Ontology bersama-sama dengan individu instance (kejadian) tentang class membentuk dasar pengetahuan. Komponen dalam Ontology terdiri dari instance, slot dan class minat dalam studi dinamika ekonomi dan karakteristik keuangan  [6].  Transaksi  data  Bitcoin  tersedia  dari  beberapa  sumber  online termasuk Coindesk, Datastream, Yahoo, Finance, Google, Finance Blockchain.info dan setiap bursa umum lainnya. Di Indonesia memiliki Indodax yang menyediakan data transaksi Cryptocurrency [7].
Dalam  penelitian  sebelumnya  [8]telah  membuat Ontology  secara  spesifik  ke digital money yang berhasil menghubungkan dan mengklasifikasi konsep, atribut serta hubungannya dalam domain digital money[7]. Berdasarkan kajian pustaka dan  penelitian  selanjutnya,  penelitian  ini  akan  mengembangkan  penelitian sebelumnya  dan  menambahkan  atribut,  domain  serta  entitas  baru  untuk mengestimasi  nilai  ekonomi Cryptocurrency  yang  mengalami  fluktuasi  yang signifikan, Maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi nilai ekonomi Cryptocurrency  yang  mengalami  fluktuasi  yang  signifikan  dengan mengimplementasikannya menggunakan Ontology berbasis protégé

## 2. METODE
Berdasarkan  kerangka  penelitian  yang  telah  di  buat  digambar  1  maka  tahap selanjutnya adalah pengumpulan data. Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi  dan  studi  pustaka  terhadap  data-data Cryptocurrency  yang  akan  di terapkan  di Ontology  . Tahap ini  di  lakukan dengan  mencari  informasi  melalui media internet, buku-buku pengetahuan, jurnal-jurnal, dan media lainnya. Untuk itu, data yang telah di kumpulkan melalui berbagai sumber diatas dan mencakup domain tentang Cryptocurrency secara luas. berdasarkan pengetahuan yang ada, kemudian akan di definisikan istilah yang akan digunakan sebagai domain yang selanjutnya  disusun  membentuk  taksonomi  atau  domain  hierarchy  yang  dapat terdiri atas domain dan sub-domain.
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 79
Gambar 1 Kerangka Penelitian
Dalam  tahap  pertama  ini  telah  dijelaskan  pada    tahap  pertama  dimana  dalam penelitian sebelumnya sudah membuat Ontology secara spesifik ke digital money yang  berhasil  menghubungkan  dan  mengklarifikasi  konsep,  atribut  serta hubungannya  dalam  domain  digital  money.  Berdasarkan  kajian  pustaka  dan penelitian selanjutnya, penelitian ini akan mengembangkan penelitian sebelumnya dan menambahkan atribut, domain serta entitas baru untuk mengestimasi nilai ekonomi Cryptocurrency  yang  mengalami  fluktuasi  yang  signifikan  dengan mengimplementasikannya menggunakan Ontology berbasis protégé.
Dalam  tahap  kedua  ini  adalah  melakukan  metode  pengumpulan  data menggunakan metode-metode yang berbeda di antaranya Step 1 Studi Pustaka ; Mencari  referensi  berupa  dokumen  atau  berkas,  kumpulan  data,  buku,  jurnal penelitian  serta  artikel  lainnya  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Step  2 Observasi  ;  Meninjau  langsung  keberadaan Cryptocurrency  di  berbagai  tepat misalnya  marketplace,  web  trading  dan  lain-lain.  Step  3  Metode  Deskriptif  ; Menyajikan Gambaran Cryptocurrency dalam bentuk Ontology yang akan di buat di protégé.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
80 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..
Dalam  tahap  ketiga  ini  adalah  rangkuman  dari  beberapa  peneliti  yang  telah mengestimasi nilai Cryptocurrency. Tahap ini adalah tahap perancangan Ontology setelah semua data yang telah di rangkum menjadi satu, dan akan di terapkan di Ontology menggunakan software protégé. Namun sebelum merangkum beberapa data tersebut menjadi Ontology dan agar lebih memudahkan dalam merancang akan di tentukan beberapa hal seperti individuals, domains, domain, subdomain, properties, dan entitas.
Seperti yang telah di jelaskan di halaman sebelumnya ada 3494 penelitian yang memberikan  pemahaman  dasar  dan  pengetahuan  tentang  domain  prediksi Cryptocurrency dengan  kata  kunci  “Prediksi Cryptocurrency.  Web  Of  Sciences, IEEE Explore, dan Google Cendekia adalah mesin pencari basis data terkenal yang digunakan untuk menemukan domain prediksi Cryptocurrency. Untuk merangkum hal tersebut akan di batasi dari 5 tahun terakhir dari beberapa penelitan tersebut. Dalam hal ini telah terdapat 3494 artikel dari seluruh mesin pencarian yang sudah di  bahas  diatas.  Dengan  demikian  116  dari  3494  artikel  ditemukan  berfokus kepada penelitian Cryptocurrency, prediksi Cryptocurrency menggunakan metode deep learning atau machine learning[9][10][11][12][13][14], aktifitas, proses, konsep, dan hasil, dalam penelitian ini artikel penelitian, makalah konferensi, buku, dan disertasi dipertimbangkan sementara jenis dokumen lainnya dikeluarkan dari analisis. Dan untuk hasil estimasi yang paling mendekati dari nilai Cryptocurrency akan digunakan metode LSTM, menurut deep learning yang telah di rangkum di atas, dipastikan LSTM mengungguli beberapa metode lainnya dengan pengujian tersebut didapatkan hasil yang terbaik dengan komposisi akurasi data latih 70% dan  data  uji  30%  dengan  akurasi  rata-rata  pada  data  latih  95.36%  dan  data testing 93.5%.
2.1. Metode Perancangan Ontology
Berdasarkan tahap tiga pada kerangka penelitian diatas tahap selanjutnya adalah perancangan Ontology. Dalam perancangan Ontologyakan menentukan beberapa attribute  yang  dibutuhkan  seperti  domain,  subdomain,  individu,  dan  properti. Berikut flowchart dalam pembuatan Ontology.
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 81
Gambar 2 Metode Perancangan Ontology
2.2. Penentuan Komponen Ontology Dan Relasi
Proses selanjutnya ialah menentukan beberapa komponen penting dalam pembuatan Ontology seperti domain, properti, dan individu.
Gambar 3 Penentuan Class                   Gambar 4 Penentuan Individu
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
82 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..

## Gambar 5 Penentuan Properties
Pada Gambar  3  menjelaskan  Class  utama  yang  memiliki  beberapa  subclass  di antaranya adalah Cryptocurrency, blockchain, Ekonomi, Faktor, Mata uang dan Users.  Pada  Gambar  4  adalah  pendefinisian individu  berdasarkan  koin  dari  list Cryptocurrency active maupun inactive (AUR, B, BCC, BCH, BTC, COYE, D, DASH, DOGE, EOS, ETC, ETH, GRC, KOI, L , LTC, MZC, NEO, NMC, NXT, POT, PPC, TIT, USDT, VTC, XBT, XDG, XEM, XLM, XMR, XPM, XRP, XVG, ZEC). Pada Gambar 5 adalah  penentuan dari  Property  yang  menjadi  sebuah penghubung  antar  class property tersebut Antara lain Hastype, HowtoGet, Howtosave, Kindof, Listofkoin, Marketby, PlayersInvolved, ThePlayers, Fluctuatuation, HasCoinName, HasFactor, HasName, HasResult, HasTechnique, HasTechnology, dan HasType.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Ontology
Berdasarkan  data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan Cryptocurrency  dan tinjauan-tinjauan  mengenai  teknik  atau  metode  dalam  mengestimasi  nilai Cryptocurrency. Berikut hasil dari pembuatan Ontology mengenai Cryptocurrency dengan menggunakan protégé ;
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 83
Gambar 6 Ontology Cryptocurrency
Pada gambar 6 menjelaskan struktur Ontology dari Cryptocurrency  domain, yang  termasuk  salah  satu  dari  subdomain  DigitalMoney. Ontology Cryptocurrency  memiliki  lima  subdomain  diantaranya  adalah  Blockchain  , Ekonomi,  Faktor,  Users,  dan  MataUang.  Blokchain  adalah  tekonologi  dari Cryptocurrency itu sendiri dengan relasi Properti HasTechnology , Ekonomi adalah  keadaan  dari  Ekonomi Cryptocurrency  itu  sendiri  dengan  relasi Properti,  Faktor adalah Faktor fluktuasi dari Cryptocurrency  dengan relasi
Properti Fluctuation yang menjelaskan bahwa Cryptocurrency memiliki faktor dalam kenaikan dan turun nya harga  (Fluktuasi). Users adalah pengunaa atau orang yang terlibat dari Cryptocurrency di balik Cryptocurrency memiliki beberapa  users  yang  melakukan  kerjanya  masing  dengan  relasi  properti Players Involved yang berarti pengguna yang terlibat.

## 3.2 Hasil Keseluruhan Ontology
Gambar 7 Hasil Keseluruhan Ontology

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
84 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..
Gambar  diatas  menjelaskan  struktur Ontology dari  keseluruhan  Cryptocurrency berdasarkan penelitian ini. Hasil tersebut didapatkan setelah beberapa Ontology yang di gabungkan menjadi satu dan di tampilkan dengan struktur Ontology yang menggunakan tools protégé. Namun hasil tersebut tampak terlihat kurang jelas apabila di screenschot melalui protégé itu sendiri. Peneliti sudah menyiapkan video mengenai hasil keseluruhan dari Ontology Cryptocurrency yang telah di buat pada penelitian  ini.  Video  tersebut  telah  di  unggah  di  dalam  sebuah  social  media bernama youtube dengan link sebagai berikut: https://www.youtube.com/watch?v=2vE26spZeIg .

## 3.3 Hasil Ontology untuk prediksi yang  direkomendasiman
Gambar 8 Teknik prediksi Yang Direkomendasikan
Pada Gambar 8 menjelaskan struktur Ontology dari teknik prediksi yang sudah disusun berdasarkan tinjauan pustaka dan penelitian terdahulu dalam meprediksi mata uang kripto. Teknik terbaik adalah subdomain dari masing-masing penelitian yang telah di teliti oleh peneliti terdahulu dalam mengestimasi nilai Cryptocurrency, dan  untuk  hasil  terbaik  adalah  penelitain  dari  [15]yang  menggunakan  teknik LSTM dari beberapa algoritma  yang biasa digunakan untuk memprediksi mata uang kripto tersebut.

## 3.4 Pembahasan
Pada  bagian  ini,  model  dalam  pembuatan Ontology  berhasil  dibuat  dengan menggunakan  tools  protégé,  model Ontology  ini  dapat  memberikan  informasi yang mudah dipahami hanya dengan meng-klik salah satu domain yang ingin di ketahui  subdomain  nya  atau  hubungannya  maka  strukurnya  akan  membuat cabang subdomain dari domain yang telah di klik. Dan untuk mengestimasi nilai
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 85
ekonomi tersebut dapat dilihat di domain ekonomi atau faktor, kedua domain ini memiliki  subdomain  yang  sama  yaitu  spekulasi,  namun  untuk  diekonomi  di jelaskan domain spekulasi dengan subdomain spekulasi trading sedangkan untuk di faktor menjelaskan domain spekulasi dengan subdomain spekulasi analisa.
Berdasarkan Ontology  yang  telah  dibuat  di  atas,  hasil  tersebut  dibuat  dengan mengumpulkan  data  terkait  dengan  hubungan Cryptocurrency  dari  berbagai sumber  berupa  buku, jurnal,  penelitian  serta  artikel  lainnya.  Dari data  tersebut dapat disimpulkan bahwa Cryptocurrency memiliki :
a.  Nilai yang Fluktuatif Nilai  yang  fluktuatif  menjelaskan  tentang  fluktuasi Cryptocurrency  dengan menggunakan  data  dari  martkeplace  coinmarketcap.com  dengan  total perbandingan nilai Cryptocurrency yang terhitung dari tanggal 29 April 2013
– 29 Juni 2020. Menjelaskan Bitcoin pada tanggal 29 April 2013 menjadi yang  paling  mendominasi  dari  perbandingan  kapitalisasi  pasar  dengan 94.17%  sehingga  bitcoin  menjadi Cryptocurrency  yang  paling  diminati, sedangkan di tanggal 29 Juni 2020 dominasi untuk Cryptocurrency menurun menjadi  64.90%  dikarenakan  kenaikan  harga  cukup  jauh  sehingga memungkinkan Cryptocurrency lain  menjadi  alasan  untuk  bisa di gunakan dalam melakukan mining, trading, dan investasi.
b.  Faktor yang mempengaruhi Cryptocurrency Faktor yang mempengaruhi Dibagi menjadi dua yaitu  faktor eksternal dan Internal. Faktor eksternal meliputi Pasar Crypto yakni dari segi Daya Tarik, tren pada pasar, dan spekulasi harga.  Macro-Financial yakni dari segi pasar saham, harga emas, suku bunga, dan lain-lainnya. Politik menjadi salah satu faktr yang mempengarhui nilai Cryptocurrency yakni dari segi legalisasi, dan batasan/aturan yang berarti masih ada beberapa Negara yang masih tidak di ketahui status Cryptocurrency di Negara tersebut. Walaupun diperbolehkan masih ada batasan dan aturan yang harus dipatuhi dan hal tersebut menjadi fakto yang mempengaruhi nilai Cryptocurrency.
c.  User ( Orang-orang yang berperan ) Orang-orang  tersebut  adalah  Trader,  Mining,  dan  Investor  trader  memiliki tujuan untuk mengambil keuntungan dengan cara menukar Cryptocurrency yang telah ia beli dan menjual kembali Cryptocurrency tersebut dengan waktu tertentu sehingga mendapatkan keuntungan , Mining memiliki tujuan untuk mengambil  keuntungan  dengan  cara  menambang  cara  ini  dibutuhkan perangkat  komputer  dengan  spesifikasi  yang  lebih  dari  cukup  sehingga memudahkan  dalam  penambanganm  dan  untuk  investor  memiliki  tujuan

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
86 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..
untuk  mengambil  keutungan  dengan  cara  membeli Cryptocurrency  untuk jangka waktu yang cukup lama sehingga ketika pada waktunya tiba dengan harga yang cukup mahal.
d.  Jenis dari Cryptocurrency Menurut  [6]  menjelaskan  jenis Cryptocurrency  menjadi  empat  macam diantaranya Cryptocurrency dirancang sebagai media tukar, Cryptocurrency dirancang  sebagai hak  kontraktual  untuk  bertransaksi  dimasa  depan  atau protocol  yang  ada, Cryptocurrency  dirancang  untuk  berfungsi  sebagai keamanan de facto yang menyediakan klaim arus kas, dan Cryptocurrency dirancang sebagai simbolik atau sebuah pernyataan.
Setelah  mendapatkan  data  yang  cukup  akurat  dari  literlature  review mengenai Cryptocurrency  dalam  pembuatan  Ontology  ini.  Pada    tahap selanjutnya adalah memilih dari beberapa penelitian untuk di jadikan acuan dari hasil “Teknik prediksi t erbaik” sebagaimana yang ber ada di Gambar 8 Kemudian di dapatkan dapatkan hasil terbaik dalam estimasi nilai ekonomi Cryptocurrency ini dari penelitian  dengan hasil Accuracy rata-rata 95.36% dan data testing rata-rata 93.5%. penelitian tersebut menggunakan metode Estimasi dengan menggunakan algoritma LSTM (Long Short Term Memory
Neural Network bagi user) hasil tersebut menjadi salah satu solusi terbaik dari  beberapa  algoritma  yang  sudah  ada  dan  diteliti  sebelumnya  untuk memprediksi   harga dari  nilai Cryptocurrency  yang  ada  pada  market  atau pasar  ,  sehingga  dengan  teknik  tersebut  dapat  memberikan  rekomendasi terhadap Investor yang berinvestasi pada Cryptocurrency atau Crypto trader, peneliti maupun orang awam atau umum yang ingin mengetahui informasi tentang Cryptocurrency.
Knowledge Management Systems memiliki fungsi paling mendasar yakni untuk mencapai pengetahuan berbgai dalam suatu organisasi. KMS menetapkan item yang jelas disimpan dalam basis pengetahuan yang berisi berbagai informasi yang terstruktur , semi-struktur dan tidak terstruktur. KMS memiliki tiga bagian untuk mencapai  tujuan  realisasi  fungsi  diantaranya  adalah  Perolehan  pengetahuan, Penyimpanan  Pengetahuan,  dan  Penggunaan  Pengetahuan  dari  proses  ,  yang memiliki gagasan inti tersebut ialah Ontology, yang dihubungkan oleh Knowledge Mining, Knowledge representation, Knowledge conncection. Hal tersebut menjadi alasan utama dalam menggunakan Ontology untuk membuat struktur data yang mudah dipahami sekaligus untuk mengestimasi nilai cryptocurency Ekonomi.
Setelah melakukan rangkaian pembuatan Ontology yang telah di jelaskan pada penjelasan  sebelumnya  dimana  rangkaian Ontology  tersebut  memerlukan penentuan  diantaranya  adalah  menentukan  domain,  subdomain,  properti,  dan
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 87
individu.  Setelah  mendapatkan  rangakaian  dari  pembuatan Ontology  pada penelitian ini, maka dapat ditampilkan hasil yang telah di buat pada  gambar 7 dimana menunjukan hasil dari berbagai macam domain yang menjadi struktur dari Cryptocurrency yang memudahkan para pembaca atau users dalam meneliti dan mencari hubungan mengenai cryptocureny serta mencari beberapa pengetahuan tentang  estimasi  nilai Cryptocurrency  yang  telah  di  lakukan  oleh  berbagai penelitian yang menggunakan algoritma yang berbeda.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Ontology merupakan salah satu basis dari Knowledge Management Systems yang bisa  memudahkan  dalam  mensistematisasi,  meningkatkan  dan  mempercepat pengelolaan pengetahuan sehingga dengan mudah untuk di pahami bagi para users Cryptocurrency.  Hasil  Ontology  Cryptocurrency  dengan  subdomain Blockchain,  Users,  MataUang,  Ekonomi  dan  Faktor.  Masing-masing  dari subdomain  tersebut  memiliki  subdomain  lagi  secara  terstruktur  ,  Hasil OntologyCryptocurrency berdasarkan domain Users yang memiliki tiga subdomain yaitu Investor, Miner, dan Trader.
Hasil Ontology dari mata uang Cryptocurrency itu sendiri dengan nama berbagai macam Cryptocurrency dan dengan berbagai macam jenis dari beberapa nama tersebut  disertai  symbol,  Hasil Ontology  Faktor  Cryptocurrency  yang mempengaruhi fluktuasi dari Cryptocurrency dengan subdomain internal maupun eksternal,  Hasil Ontology  Ekonomi  Cryptocurrency  dengan  yang  menunjukan keadaan  ekonomi  dari Cryptocurrency  Hasil  Ontology  teknik  komputer  dalam mengestimasi nilai ekonomi Cryptocurrency yang berguna bagi kalangan Users ataupun  orang-orang  yang  ingin  mengetahui  lebih  lanjut  informasi  mengenai crytpcurrency.
Untuk peneliti selanjutnya disarankan menambah teknik lain untuk mengestimasi nilai Cryptocurrency  yang  sangat  berpengaruh  bagi  peneliti  lain  yang  sudah memahami teknik lain tersebut ataupun menjadi hal baru bagi peneliti lainnya, dan Untuk peneliti selanjutnya  disarankan menambah mata uang selain mata uang diatas masih ada 1600-an mata uang lebih yang mungkin masih belum bisa diteliti dikarenakan harganya yang terlalu murah dan tidak stabil yang mudah untuk di teliti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Mulyanto, “Pemanfaatan Cryptocurrency Sebagai Penerapan Mata Uang Rupiah Kedalam Bentuk Digital Menggunakan Teknologi Bitcoin,” IJNS--

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 2, No. 2, August  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
88 | Penerapan Ontology Berbasi Protégé Untuk Mengestimasi … ..
Indonesian J. Netw. Secur., vol. 4, no. 4 – 2015, 2015.
[2] K. Wu, S. Wh eatley, and D. Sornette, “Classification of cryptocurrency coins and tokens by the dynamics of their market capitalizations,” R. Soc. open Sci., vol. 5, no. 9, p. 180381, 2018.
[3] N. O. Syamsiah, “Kajian atas cryptocurrency sebagai alat pembayaran di Indo nesia.”
[4] Y. Ki, E. Kim, and H. K. Kim, “A novel approach to detect malware based on API call sequence analysis,” Int. J. Distrib. Sens. Networks, vol. 2015, 2015.
[5] T.  A.  O.  FENG,  J.-Y.  TANG,  and  J.- Z.  LIAO,  “Ontology  Construction  for Domain of Digita l Money,” DEStech Trans. Eng. Technol. Res., no. pmsms,
2018.
[6] S.  Kim,  A.  Sarin,  and  D.  Virdi,  “Crypto - assets  unencrypted,” J.  Invest. Manag. Forthcom., 2018.
[7] F. Ferdiansyah, S. H. Othman, R. Z. R. M. Radzi, D. Stiawan, Y. Sazaki, and U. Ependi, “A LSTM-Method for Bitcoin Price Prediction: A Case Study Yahoo  Finance  Stock  Market,”  in 2019  International  Conference  on
Electrical Engineering and Computer Science (ICECOS), 2019, pp. 206 – 210. [8] K. K. Lane, Domains as Community Structure within Ontologies: Towards a  Macro-Structure  Model  of  Knowledge.  University  of  California,  Los Angeles, 2011.
[9] Ferdiansyah et al. , “Analysis and forecasting of Time -Series data using S- ARIMA,  CNN  and  LSTM,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput. Electron. Control., vol. 19, no. 3, pp. 206 – 210, 2021.
[10]  D.  R.  Pant,  P.  Neupane,  A.  Poudel,  A.  K.  Pokhrel,  and  B.  K.  Lama,
“Recurrent  Neural  Network  Based  Bitcoin  Price  Prediction  by  Twitter Sentiment  Analysis,”  in 2018  IEEE  3rd  International  Conference  on
Computing, Communication and Security (ICCCS), 2018, pp. 128 – 132.
[11] S. McNally, J. Roche, and S. Caton, “Predicting the price of Bitcoin using Machine Learning,” in Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP),  2018  26th  Euromicro  International  Conference  on,  2018,  pp. 339 – 343.
[12] F. Ferdiansyah, E. S. Negara, and Y. Widyanti, “BITCOIN -USD trading using SVM  to  detect  the  current  day’s  trend  in  the  market,” J.  Inf.  Syst. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 70 – 76, 2019.
[13] A. Radityo, Q. Munajat, and I. Budi, “Pre diction of Bitcoin exchange rate to American  dollar  using  artificial  neural  network  methods,”  in Advanced Computer  Science  and  Information  Systems  (ICACSIS),  2017 International Conference on, 2017, pp. 433 – 438.
[14] A. Greaves and B. Au, “Using the bitcoin transaction graph to predict the
Vol. 2, No. 2, August 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Ashardiansyah Putra, Ferdiansyah, at all | 89
price of bitcoin,” No Data, 2015.
[15] M. W. P. Aldi, J. Jondri, and A. Aditsania, “Analisis Dan Implementasi Long Short  Term  Memory  Neural  Network  Untuk  Prediksi  Harga  Bitcoin,” eProceedings Eng., vol. 5, no. 2, 2018.