## APLIKASI PREDIKSI JANGKA PENDEK HARGA BITCOIN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
1 Nur Fitrian Bintang Pradana, 2 Sri Lestanti 1,3 Fakultas Tekonolgi Informasi Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No. 4, Kota Blitar 66137, Jawa Timur
1 nurfitrianbintangp@gmail.com, 2 lestanti85@gmail.com

## Abstrak
Bitcoin merupakan mata uang digital yang sekarang paling banyak digunakan. Perubahan harga  yang  sewaktu-waktu  dapat  berubah  membuat  pengguna  bitcoin  harus  teliti  ketika melakukan  penukaran. Kepopuleran  bitcoin  terus  meningkat  dan  menjadi  aset  untuk investasi bagi para penggunanya. Untuk mengatasi perubahan harga yang tidak menentu maka dibutuhkan sebuah aplikasi prediksi harga bitcoin untuk membantu para penggunanya dalam memprediksi harga  bitcoin  kedepannya.  Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang mampu menghasilkan tingkat akurasi tinggi dalam prediksi jangka pendek. Metode ini mengabaikan variabel independen dalam membuat prediksi, sehingga cocok untuk data statistik saling terhubung serta memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi  seperti  autokorelasi,  trend,  maupun  musiman.  Evaluasi  hasil  prediksi  menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menujukkan bahwa model ARIMA (3,1,3)  menghasilkan  prediksi  dengan  nilai  MAPE  terkecil  daripada  kandidat  model  lainnya. Rata-rata nilai MAPE yang dihasilkan adalah sebesar 0,84 dan rentang nilai 1,34 untuk prediksi hari  pertama  dan  0,98  untuk  prediksi  hari  ketujuh.  Dengan  demikian  model  ARIMA  (3,1,3) mampu  menghasilkan  prediksi  dengan  akurasi  yang  baik  dan  layak  untuk  digunakan  sebagai metode prediksi bitcoin untuk satu sampai tujuh hari kedepan.
Kata Kunci : Aplikasi, ARIMA, Bitcoin, MAPE, Prediksi

## Abstract
Bitcoin is a digital currency that is currently the most widely used. Price which can change at  any time  make  bitcoin users  have  to be  careful  when  making  exchanges. The  popularity  of bitcoin continues to increase and is an asset for investment for its users. To deal with erratic price changes, a bitcoin price prediction application is needed to help its users predict the future price of  bitcoin.  Prediction  is  carried  out  using  the  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) method which is able to produce a high degree of accuracy in short-term predictions. This  method  ignores  independent  variables  in  making  predictions,  so  it  is  suitable  for interconnected  statistical  data  and  has  several  assumptions  that  must  be  met  such  as autocorrelation, trends, and seasonality.  The evaluation of the prediction results uses the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The test results show that the ARIMA model (3,1,3) produces predictions with the smallest MAPE value than the other candidate models. The average MAPE value generated is 0.84 and the range of values is 1.34 for the prediction of the first day and 0.98 for the prediction of the seventh day. Thus the ARIMA model (3,1,3) is able to produce predictions with good accuracy and is suitable for use as a prediction method for bitcoin for the next one to seven days.
Keywords : Application, ARIMA, Bitcoin, MAPE, Prediction

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat semua aktivitas manusia tidak lepas dari peran teknologi, tak terkecuali pada bidang keuangan. Mata uang digital atau yang biasa disebut dengan cryptocurrency semakin populer  digunakan  dan  menjadi  aset  untuk investasi  bagi  para  penggunanya,  salah  satu contohnya  adalah  Bitcoin.  Bitcoin  pertama kali muncul pada tahun 2009 dan mulai banyak digunakan pada tahun 2012 [1]. Bitcoin sendiri merupakan  sebuah  mata  uang  digital  yang dibuat  dengan  sumber  terbuka  ( open  source ) dan  untuk  media  penyimpananya  tidak terpusat  melainkan  disimpan  menggunakan jaringan peer-to-peer dan  menggunakan kriptografi untuk menjamin keamanan datanya [2].  Selain  itu  bitcoin  juga  memperbolehkan kepemilikan tanpa identitas sehingga kerahasiaan  pemilik  suatu  akun  terjamin  [3]. Berbeda  dengan  mata  uang  konvensional, perkembangan  harga  bitcoin  tidak  ada pengawasan  dan  tidak  terkontrol  karena sifatnya yang tidak desentralisasi [4]. Adapun pengontrolan  inflasi  yang  diimplementasikan dalam  transaksi  bitcoin  namun  hanya  secara terbatas dan dapat diketahui oleh semua pihak. Hal ini menyebabkan harga nilai tukar bitcoin menjadi  sangat  tidak  stabil.  Dalam  hitungan menit  saja  harga  bitcoin  dapat  berubah beberapa  kali.  Pengguna  bitcoin  harus  jeli dalam mengawasi setiap perubahan harga agar dapat  diuntungkan  bukan  malah  dirugikan karena  kesalahan  saat  melakukan  transaksi
pada saat nilainya sedang turun. Harga bitcoin yang  tidak  stabil  tersebut  dapat  diantisipasi dengan  melakukan  prediksi  atau  peramalan harga  bitcoin  pada  periode  waktu  yang  akan datang.  Dengan  adanya  prediksi,  pengguna dapat  menentukan  kapan  waktu  yang  tepat untuk  melakukan  transaksi.  Hal  utama  yang harus  diperhatikan  dalam  melakuan  prediksi adalah  tingkat  akurasi  dari  metode  prediksi yang  dilakukan  [5].  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  suatu  metode  yang  mampu mengatasi  masalah-masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan  secara  manual  sehingga  mampu mengambil  keputusan  yang tepat  agar  pihak- pihak  yang  berkepentingan  tidak  sampai mengalami kerugian.
Beberapa  penelitian  untuk  melakukan prediksi  harga  bitcoin  telah  dilakukan diantaranya  Prediksi  Harga  Bitcoin  Dengan Menggunakan Recurrent  Neural  Network . Penelitian tersebut menghasilkan akurasi rata- rata  terbaik  yang  didapatkan  sebesar  98.76% pada  data  latih  dan  97.46%  pada  data  uji, dengan  parameter  jumlah  pola  input  terbaik adalah  5,  jumlah epoch 1000,  nilai learning rate 0.001  dan  jumlah hiden  unit 50  [6]. Selanjutnya Prediksi Perubahan Harga Bitcoin Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Penelitian  tersebut  menggunakan  arsitektur Multiplayer Perceptron dan Recurrent Neural Network .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa prediksi  jangka  panjang  memiliki  hasil  yang lebih  baik  daripada  prediksi  jangka  pendek,
Multilayer Perceptron
mengungguli
Recurrent  Neural  Networks dengan  akurasi
81,3%,  presisi  81%  dan recall 94,7%  [7].
Beberapa  penelitian  menggunakan  metode ARIMA  untuk  prediksi  juga  telah  dilakukan. Hasilnya  harga  saham  maksimum  sejak  3 Januari  2011 sampai  Oktober  2014  diperoleh model  ARIMA  (2,1,3).    Sedangkan  harga saham  minimum  sejak  3  Januari  sampai Oktober  2014  juga  diperoleh  model  ARIMA (2,1,3) [8]. ARIMA merupakan sebuah metode prediksi  yang  secara  penuh  mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan, sehingga cocok untuk data statistik saling  terhubung  ( dependent )  serta  memiliki beberapa  asumsi  yang  harus  dipenuhi  seperti autokorelasi,  trend,  maupun  musiman. Kelebihan  algoritma  ini  adalah  mampu menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi dalam memprediksi jangka pendek, handal dan efisien dalam memprediksi data finansial time series ,  dapat  memproses  data  berskala  besar, mampu menganalisa situasi data acak, tren dan musiman [9].  Berdasarkan permasalahan yang ada  dalam  kasus  bitcoin,  maka  penelitian  ini akan  menggunakan  metode  ARIMA  untuk memprediksi  harga  bitcoin.  Metode  ARIMA dipilih  karena  mampu  menghasilkan  prediksi jangka  pendek  yang  baik.  Sehingga  dengan menggunakan  metode  ARIMA  diharapkan penelitian  ini  mampu  menghasilkan  prediksi harga  bitcoin  yang  baik  dan  menjadi  bahan pertimbangan  pengguna  dalam  menghadapi perubahan harga pada bitcoin.

## METODE PENELITIAN
Data  berupa  harga  bitcoin  yang diperoleh dari situs www.cryptodata download.  com.  Seluruh  proses  pengujian dilakukan  menggunakan  alat  bantu  software RStudio versi 1.3.1056 yang berdasarkan pada bahasa  R  versi  4.0.2.  Secara  garis  besar penelitian ini dibagi ke dalam 5 tahapan utama, yaitu pengumpulan data, pengolahan data awal ( preprocessing ),  penentuan  kandidat  model, pengujian model dan evaluasi, dan penenetuan model terbaik (Gambar 1).

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  diperoleh  dari  situs  www.cryptodata download.com.  Situs  tersebut  merupakan sebuah  situs  yang  menyediakan  berbagai informasi  tentang cryptocurrency seperti bitcoin,  ethereum,  litecoin  dan masih  banyak jenis cryptocurrency lainnya.  Data  yang disediakan  diperbaharui  setiap  saat  sehingga terjamin kemutakhirannya. Cryptodata download  menyediakan  fitur  eksport  data sehingga data history harga tiap
cryptocurrency dapat  diperoleh  dengan mudah . Dataset  hasil  eksport  dari  situs cryptodatadownload  berupa  file  csv  yang didalamnya  terdapat  sejumlah  1728  data. Dataset berisi history harga bitcoin mulai dari 8 Oktober 2015 hingga 30 Juni 2020. Dataset memiliki  6  buah  atribut  yaitu date,  symbol, open, high, low, dan close .

## Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian

## Pengolahan Data Awal
Pada  tahap  ini  dataset  yang  telah diperoleh  akan  diolah  agar  dapat  digunakan dalam  proses  penelitian.  Pengolahan  data berupa  penghapusan  atribut  yang  tidak diperlukan  ( attribute  removal ),  uji  stasioner, dan  mengubah  data  menjadi  stasioner ( differencing ).
Attribute  Removal dilakukan  untuk memilih  atau  menghapus  atribut  yang  tidak dibutuhkan  pada  proses  prediksi.  Atribut tersebut  tidak  dipakai  karena  tidak  akan mempengaruhi  hasil  akhir  atau  bahkan  akan mengurangi  tingkat  keakurasian.  Pemilihan atribut  yang  digunakan  disesuaikan  dengan kebutuhan  data  dari  metode  ARIMA.  Uji
stasioner dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah stasioner atau belum. Uji stasioner dapat dilakukan dengan melihat langsung plot grafik  dari  dataset  yang  dipakai,  jika  grafik berada  pada  garis  lurus  maka  data  sudah berbentuk  stasioner.  Cara  yang  kedua  adalah dengan  melakukan  plot  ACF  pada  data,  jika terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada  nilai lagnya maka data sudah berbentuk stasioner.
Suatu deret  waktu  yang tidak  stasioner harus  diubah  menjadi  data  stasioner  dengan melakukan proses differencing . Yang dimaksud dengan differencing adalah
menghitung  perubahan  atau  selisih  nilai observasi.  Nilai  selisih  yang  diperoleh  dicek lagi  apakah  stasioner  atau  tidak.  Jika  belum
stasioner  maka  dilakukan differencing lagi. Proses differencing dapat  dilakukan  dengan mengurangi  nilai  satu  periode  dengan  nilai periode sebelumnya, atau dengan persamaan 1.
𝑌 " # = 𝑌 % − 𝑌 %'( (1)
Perbedaan  urutan  yang  lebih  tinggi dihitung  dengan  cara  yang  sama.  Misalnya, perbedaan  urutan  kedua  (d  =  2)  hanya diperluas  untuk  memasukkan  lagi  kedua  dari seri (persamaan 2).
𝑌 ") # = 𝑌 " # − 𝑌 " # '( (2)

## Penentuan Kandidat Model
Model ARIMA memiliki tiga buah ordo yaitu p, d, q. Penentuan kandidat ordo ARIMA dilakukan  dengan  menggunakan  metode correlogram yang dapat dianalisa melalui plot Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation  Function (PACF).  Plot  ACF digunakan  untuk  menjelaskan  korelasi  antara data  time  series  yang  berdekatan  dengan selisih waktu ( time lag ). Plot ACF digunakan untuk menentukan nilai kandidat pada ordo q. Sedangkan  plot  PACF  digunakan  untuk
mengukur tingkat keeratan data jika pengaruh time  lag dianggap  terpisah.  Plot  PACF digunakan  untuk  menentukan  nilai  kandidat pada  ordo  p.  Sedangkan  untuk  nilai  kandidat ordo  d  ditentukan  oleh  jumlah  proses differencing yang dilakukan untuk mengubah data menjadi stasioner.
Penentuan  ordo  dilihat  dari  hasil  plot ACF dan PACF dengan menganalisis adanya dies  down dan cuts  off .  Data  dikatakan dies down apabila  nilai  korelasi  data  pada  plot mengalami  penurunan  secara  perlahan mendekati nilai 0. Sedangkan cuts off apabila nilai  korelasi  mengalami  penurunan  secara signifikan melebihi nilai α = 0,05 atau kurang dari α =  -0,05.    Kandidat  yang  diambil berdasarkan cutoff hanya berlaku untuk lag ke- 1  sampai  10,  jika  lebih  dari  itu  berarti  data memerlukan  proses differencing lagi.  Proses pembuatan  plot  ACF  dan  PACF  dapat dilakukan  menggunakan  fungsi  Acf()  dan Pacf()  dari package forecast  pada  RStudio.
Untuk  proses  identifikasi  dan  penentuan kandidat  ordo  berdasarkan  kondisi  plot  ACF dan PACF dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Kondisi Plot ACF dan PACF No Kondisi Plot ACF dan PACF Kandidat Model 1 ACF nyata pada lag ke-1, 2, …, q dan cuts off pada lag -q PACF dies down ARIMA(0,d,q) 2 ACF dies down PACF nyata pada lag -p dan cuts off setelah lag ke-p ARIMA(p,d,0) 3 ACF nyata pada lag -q dan cuts off setelah lag ke-q PACF nyata pada lag -p dan cuts off setelah lag ke-p ARIMA(0,d,q) jika ACF cuts off lebih tajam, ARIMA (p,d,0) jika PACF cuts off lebih tajam 4 Tidak ada auto korelasi yang nyata pada plot ACF dan PACF ARIMA(0,d,0) 5 ACF dies down PACF dies down
ARIMA(p,d,q)

## Pengujian Model
Proses  pengujian  dibagi  menjadi  dua tahapan,  yaitu  melakukan  prediksi  dan menghitung error rate hasil prediksi. Prediksi dilakukan  untuk  memperoleh  harga  bitcoin satu  hingga  tujuh  hari  kedepan.  Setelah didapatkan hasil prediksi selanjutnya dihitung error  rate setiap  hasil  prediksi  menggunakan MAPE,  mulai  dari  hari  pertama  hingga  hari ketujuh.
Tahap  evaluasi  untuk  uji  akurasi  hasil prediksi  pada  penelitian  ini  menggunakan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE). MAPE  merupakan  metode  alternatif  untuk mengevaluasi teknik prediksi yang digunakan untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil prakiraan suatu model [10]. MAPE merupakan rata-rata dari keseluruhan persentase kesalahan  (selisih)  antara  data  aktual  dengan data  hasil  prediksi.  Nilai  MAPE  rendah menunjukkan  bahwa  nilai  yang  dihasilkan mendekati  nilai  aktualnya.  Berikut  adalah persamaan dari MAPE [11].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( / ∑( 2 # '3 # 2 # ) ∗ 100 (3)
Dimana :
𝑓 % = nilai aktual pada periode t
𝑦 % = nilai prediksi periode t n  = jumlah data observasi

## Penentuan Model Terbaik
Setelah  pengujian  telah  berhasil dilakukan  terhadap  semua  kandidat  model, langkah selanjutnya adalah menentukan model yang terbaik. Model yang terbaik adalah model yang  memiliki  performa  yang  bagus  dalam memprediksi harga bitcoin untuk satu hingga tujuh  hari  kedepan  dengan  tingkat error  rate yang  kecil  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Perhitungan  performa  dilakukan  dengan menghitung  nilai  MAPE  pada  setiap  hasil prediksi,  mulai  dari  prediksi  hari  pertama hingga  ketujuh.  Model  yang  menghasilkan nilai  MAPE  terkecil  dianggap  telah  berhasil melakukan  prediksi  dengan  hasil  terbaik diantara model lainnya.

## Pengujian Dataset
Proses  pengujian  dibagi  menjadi  dua tahapan  yaitu  melakukan  prediksi  dan menghitung error  rate hasil  prediksi.  Setelah didapatkan hasil prediksi selanjutnya dihitung error  rate setiap  hasil  prediksi  menggunakan MAPE. Data akan dibagi menjadi dataset latih dan dataset uji (Tabel 2)
Tabel 2. Dataset Data Latih Data Uji 8 Oktober 2015 - 30 Juni 2020 (1728 Data) 1 Juli 2020 - 7 Juli 2020
Tabel 3. Contoh Data dalam Dataset Sebelum Attribute Removal date symbol open high low close 2/1/2020 BTCUSD 9330.55 9455.78 9290.7 9380.6 2/2/2020 BTCUSD 9380.6 9468.43 9150 9321 2/3/2020 BTCUSD 9321 9600 9225 9278.51 2/4/2020 BTCUSD 9278.51 9339 9079.87 9167.01 2/5/2020 BTCUSD 9167.01 9767.9 9150.1 9615.04 2/6/2020 BTCUSD 9615.04 9856.43 9520.12 9761.36 2/7/2020 BTCUSD 9761.36 9871.36 9720.59 9816.97 2/8/2020 BTCUSD 9816.97 9947.24 9660.44 9912.53 2/9/2020 BTCUSD 9912.53 10170.91 9884.3 10168.41 2/10/2020 BTCUSD 10168.41 10200 9697.09 9860.08 Tabel 4. Contoh Data dalam Dataset Setelah Attribute Removal date close 10/8/2015 243.95 10/9/2015 245.39 10/10/2015 246.3 10/11/2015 249.5 10/12/2015 247.6 10/13/2015 250.51 10/14/2015 253 10/15/2015 255.26 10/16/2015 263.75 10/17/2015 272.47

## Attribute Removal
Pada tahap ini yang pertama dilakukan adalah  menghapus  atribut  yang  tidak digunakan dalam proses prediksi. Dari keenam atribut  yang  ada  pada  dataset,  hanya  dua atribut yang digunakan, yaitu atribut date dan close,  atribut  close  digunakan  karena  close merupakan nilai akhir harga bitcoin sepanjang waktu. Sedangkan atribut symbol, open, high, dan low tidak digunakan dalam proses prediki. Proses  penghapusan  atribut  dilakukan  pada proses import data  pada  aplikasi  RStudio dengan cara melewati atribut yang tidak dipilih pada langkah pemilihan atribut.

## Uji Stasioner
Uji  stasioner  dapat  dilakukan  dengan dua cara, yaitu dengan melihat plot grafik data asli  atau  melihat  plot  grafik  ACF  data.  Plot grafik  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dan menunjukan  bahwa  data  masih  belum stasioner karena grafik tidak berada pada satu garis lurus. Sedangkan untuk plot grafik ACF dapat dilihat pada Gambar 3 dan menunjukkan nilai  yang  signifikan  pada  lag-lag  awal kemudian  mengecil  secara  bertahap.  Dari kedua  pengujian  tersebut  dapat  dipastikan bahwa data masih belum stasioner.
Gambar 2. Plot Grafik Dataset

## Gambar 3. Plot ACF Data

## Differencing
Langkah selanjutnya melakukan proses differencing untuk  mengubah  data  agar menjadi stasioner.  Proses differencing dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan fungsi  diff()  dari package timeSeries  pada RStudio.  Pertama-tama  proses differencing dilakukan menggunakan 1 tahap dan hasilnya
dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5. Dari grafik data pada Gambar 4 dan plot ACF pada  Gambar  5  data  sudah  berubah  menjadi stasioner. Terlihat dari grafik data yang sudah lurus pada nilai 0 di tengah dan plot ACF juga menunjukkan  adanya  nilai  lag  yang mengalami  perubahan  secara  signifikan  dan melebih pada batas 0,05.
Gambar 4. Plot Grafik Data Seletah Proses Differencing
Gambar 5. Plot ACF Setelah Proses Differencing

## Gambar 6. Hasil Plot ACF

## Menentukan Kandidat Ordo Model
Kandidat ordo p dan q dapat ditentukan dengan  melihat  nilai  lag  pada  plot  ACF  dan PACF.  Untuk  melakukan plotting ACF menggunakan  fungsi  Acf()  sedangkan  untuk
plotting  PACF  menggunakan  fungsi  Pacf() dari package forecast.  Hasil plotting ACF dapat dilihat pada Gambar 6, sedangkan untuk hasil plotting PACF dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Plot PACF
Berdasarkan hasil plot ACF terjadi cuts off pada  beberapa  lag  yang  nilainya  melebih batas 0.05, yaitu pada lag 5 dan 10. Sedangkan hasil plot PACF menunjukkan nilai pada lag 5, dan 10 mengalami cuts off melebihi batas 0.05.
Dari  hasil  tersebut  maka  lag  5  dan  10  akan dijadikan  kandidat  untuk  ordo  p  dan  q  pada model ARIMA.
Untuk ordo d nilainya adalah 1, karena telah  dilakukan  1  proses differencing untuk menjadikan  dataset  yang  digunakan  agar menjadi  stasioner.  Dari  beberapa  kandidat ordo  p,  d,  q  yang  telah  disebutkan  jika dikombinasikan  maka  akan  menghasilkan kandidat model ARIMA (2,1,2) dan (3,1,3).

## Pengujian Model untuk Prediksi
Prediksi  dilakukan  menggunakan  data latih  dari  tanggal  8  Oktober  2015  hingga  30
juni  2020.  Data  ini  digunakan  untuk menghasilkan  prediksi  tanggal  1  Juli  2020 hingga  7  Juli  2020.  Tahap  pertama  adalah melakukan pengujian model untuk melakukan prediksi,  kemudian  hasil  prediksi  dihitung error  rate nya  menggunakan  MAPE.  Proses prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi  arima()  dari package forecast.
Sedangkan  untuk  proses  perhitungan  MAPE menggunakan  fungsi  MAPE()  dari package MLmetrics.
Pengujian  dilakukan  pada  model ARIMA  (2,1,2)  dan  (3,1,3).  Fungsi  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah arima(). Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 8. Model ini menghasilkan tiga koefisien AR dan tiga  koefisien  MA.  Nilai  koefisien  tersebut selanjutnya  digunakan  untuk  memprediksi periode selanjutnya.
Gambar 8. Nilai Koefisien Model ARIMA (3,1,3)
Gambar 9. Hasil Prediksi Model ARIMA (3,1,3)
Gambar 10. Nilai MAPE Model ARIMA (3,1,3)
Tabel 5. Hasil Prediksi Model Prediksi 1/7/2020  2/7/2020  3/7/2020  4/7/2020  5/7/2020  6/7/2020  7/7/2020 ARIMA(2,1,2) 9134,425  9134,036  9134,044  9134,043  9134,043  9134,043  9134,043 ARIMA(3,1,3) 9133,219  9128,849  9115,731  9118,525  9121,657  9110,582  9122,782 Tabel 6. Nilai MAPE Model Tanggal 1/7/2020  2/7/2020  3/7/2020  4/7/2020  5/7/2020  6/7/2020  7/7/2020 ARIMA(2,1,2) 1,11 0,73 0,71 0,56 0,57 0,86 0,93 ARIMA(3,1,3) 1,34 0,81 0,70 0,60 0,57 0,90 0,98
Hasil  prediksi  menggunakan  model ARIMA  (3,1,3)  untuk  periode  tujuh  hari kedepan  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Untuk menampilkan  hasil  prediksi  menggunakan fungsi forecast(). Keluaran dari fungsi tersebut adalah  nilai  prediksi,  batas  atas,  dan  bawah prediksi.  Selanjutnya  menghitung error  rate hasil prediksi dengan harga aktual
menggunakan  MAPE.  Untuk  menghitung MAPE  menggunakan  fungsi  MAPE()  dan hasilnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  10. Menggunakan  metode  pengujian  yang  sama, kemudian  diterapkan  pada  kandidat  model lainya  dan  hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada Tabel  3  dan  nilai  MAPE  dapat  dilihat  pada Tabel 4.

## Penentuan Model Terbaik
Hasil  pengujian  terhadap  dua  kandidat model  menghasilkan  nilai error  rate yang berubah-ubah.    Pada  model  ARIMA  (2,1,2) menghasilkan  nilai error  rate yang  rendah dengan rata-rata sebesar 0,78, namun prediksi yang  dihasilkan  dari  model  ARIMA  (2,1,2) kurang  tepat  karena  menghasilkan  prediksi dengan  selisih  harga  yang  konstan.    Pada model  (3,1,3)  menghasilkan  nilai error  rate dengan rata-rata sebesar 0,84
Model  ARIMA  (3,1,3)  dipilih  sebagai model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi bitcoin hingga tujuh hari kedepan karena telah berhasil mendapatkan hasil yang baik dengan error  rate rendah.  Model  ini  menggunakan tiga koefisien AR, tiga koefisien MA, dan satu tahap differencing . Nilai koefisien AR dan MA juga  sudah berada  dibawah  1  semua,  menan-
dakan  bahwa  kondisi  stastioneritas  telah terpenuhi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Halaman Beranda
Halaman  beranda  merupakan  halaman awal pada aplikasi yang pertama kali muncul ketika  aplikasi  dijalankan.  Pada  halaman  ini terdapat  informasi  tentang  harga  bitcoin  saat ini, grafik harga bitcoin, tipe data bitcoin, dan update data bitcoin.

## Halaman Data
Halaman  data  menampilkan  informasi histori  harga  bitcoin  dengan  atribut,  tanggal, harga terendah, harga tertinggi, dan penutupan harga bitcoin pada setiap harinya.
Gambar 14. Halaman Beranda
Gambar 15. Halaman Data
Gambar 16. Halaman Prediksi
Gambar 17. Halaman Hasil Prediksi
Halaman Prediksi
Halaman prediksi menampilkan
jumlah periode prediksi dan model arima yang
akan  digunakan.  Untuk  melakukan  prediksi pengguna  hanya  tinggal  memasukan  jumlah periode prediksi lalu menekan tombol submit.

## Halaman Hasil Prediksi
Halaman  hasil  prediksi  menampilkan hesil  prediksi  harga  bitcoin  sesuai  dengan periode  yang  telah  diinputkan.  Hasil  prediksi menampilkan sebuah grafik harga sebelum dan sesudah dilakukannya prediksi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  yaitu  ARIMA  telah  berhasil diterapkan  pada  aplikasi  berbasis  web  untuk melakukan  prediksi  harga  bitcoin  untuk  satu hingga  tujuh  hari  kedepan  dengan  hasil  yang baik.  Beberapa  model  telah  diuji  dan  model ARIMA  (3,1,3)  dapat  melakukan  prediksi harga  bitcoin  dengan  tingkat  akurasi  yang baik.  Rata-rata  nilai  MAPE  yang  dihasilkan adalah sebesar 0,84 dengan rentan nilai sebesar 1,34 untuk prediksi hari pertama (1 Juli 2020) dan  0,98  untuk  prediksi  hari  ketujuh  (7  Juli 2020).  Performa  ARIMA  semakin  baik  jika digunakan  untuk prediksi  jangka  pendek, terutama  untuk  prediksi  periode  dua  hari kedepan.  Semakin  banyak  periode  yang diprediksi semakin rendah tingkat akurasinya. ARIMA dapat digunakan untuk prediksi harga bitcoin  namun  dengan  selisih  harga  yang cukup  signifikan  tapi  mampu  memprediksi pola perubahan harga dalam periode tujuh hari kedepan.  Karakteristik  perubahan  harga bitcoin  yang  tidak  menentu  atau  berpola membuat  sulit  untuk  menentukan  model ARIMA  yang  sesuai.  Satu  model  yang  baik saat  melakukan  prediksi  pada  satu  rentang
periode  belum  tentu  baik  untuk  rentang periode berikutnya.
Adapun saran untuk mengembangkan penelitian  ini  yaitu  menggunakan  dataset dengan  frekuensi  perubahan  data  yang  lebih cepat,  seperti  data  perubahan  bitcoin  dalam hitungan  menit.  Mengkombinasikan  metode ARIMA  dengan  metode  lainnya  seperti sentiment  analysis dan  jaringan  syaraf  agar dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Gandal, & H. Halaburda,
“Competition  in  the  Cryptocurrency Market”, SSRN  Electronic  Journal ,
2014.
[2] S.  Nakamoto,  “Bitcoin:  A  Peer-to-Peer Electronic  Cash  System”, Cryptography Mailing list, 2009.
[3] E.  Androulaki,  G.  O.  Karame,  M.
Roeschlin,  T.  Scherer,  and  S.  Capkun. “Evaluating  user  privacy  in  Bitcoin”, Lecture Notes in Computer Science , V0
7859, Springer, 2013..
[4] I. Miers, C. Garman, M. Green, and A. D.
Rubin. Zerocoin, “Anonymous
distributed e-cash from bitcoin”,
Proceedings  -  IEEE  Symposium  on
Security and Privacy , 397-411, 2013.
[5] Rob J Hyndman. Forecasting:
Principles  and  Practice ,  OTexts:
Melbourne, Australia, 2018.
[6] R.A. Juanda, Jondri, & A.A. Rohmawati,  “Prediksi  Harga  Bitcoin Dengan Menggunakan Recurrent Neural  Network”, e-Proceeding  of
Engineering , Vol 5, No. 2, 2018.
[7] R.  Albariqi, Prediksi  Harga  Bitcoin Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan , Universitas Gajah Mada, 2018.
[8] G. Lilipaly, D. Hatidja & J. Kekunesa, “Prediksi  Harga  Saham  PT.  BRI,  Tbk. Menggunakan Metode ARIMA”, Jurnal
Ilmiah Sains, vol 14 No. 2, 2014.
[9] J.  C.  Paul,  S.  Hoque,  M.M  Rahman, “Selection  of  best  ARIMA  Model  for
Forecasting Average Daily Share Price
Index  of  Pharmaceutical  Companies in Bangladesh:  A  Case  Study  on  Square Pharmaceutical Ltd”, Global Journal of Management  and  Business  Research , 13(3(1)):14-25, 2013.
[10] M.  Shcherbakov,  A.  Brebels,  N.L. Shcherbakova,  A.  Tyukov,  J.  A., Janovsky,  and  V.  A.Kamaev,  “  A Survey  of  Forecast  Error  Measures”, World Applied Sciences Journal 24(24):
171-176, 2013.
[11] A.  de  Myttenaere,  B.  Golden,  B.  L. Grand,&  F.  Rossi,  “Mean  Absolute Percentage  Error  for  Regression
Models”, Neurocomputing , 2015.