## Original Article
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 7 March 2022 Accepted 7 June 2022 Published 30 December 2022
DOI: 10.35472/jsat.v6i2.904
Peramalan Cryptocurrency dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Risiko Kerugian dengan Value at Risk (VaR)
Amalia Listiani * , Dani Al Mahkya
Program Studi Sains Aktuaria, Jurusan Sains, Institut Teknologi Sumatera
*Corresponding E-mail: amalia.listiani@at.itera.ac.id
Abstract: Blockchain is  a  technology  that  is used  for  recording  digital  transactions  that  are  interconnected  and  cannot  be changed. Cryptocurrencies use blockchain technology, which has advantages due to a high level of security, low fees, and a high return on investment. One of the most popular cryptocurrencies and one that has a high market cap is Bitcoin . High volatility carries the risk of large losses. So it is necessary to analyze the risk of loss and forecast Bitcoin . Forecasting is carried out using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, which is then carried out by risk analysis using Value at Risk (VaR) using the Historical Data method. Based on the research results, ARIMA [4,1,2] was great for predicting Bitcoin , with a Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  of  6%.  Based  on  the  results  of  research  with  Value  at  Risk  (VaR),  investors  have  a maximum loss tolerance of 5.86% and there is a 5% possibility that the losses will exceed 5.85%.
Keywords: c ryptocurrency, investation, f orecasting , l oss, risk
Abstrak: Blockchain adalah teknologi yang digunakan sebagai pencatatan transaksi digital yang saling terhubung dan tidak dapat  diubah . Cryptocurrency menggunakan  teknologi blockchain yang  memiliki  keunggulan  karena  tingkat  keamanan  yang tinggi, transaksi dengan biaya yang relatif murah dan investasi yang tinggi akan imbal hasil. Salah satu cryptocurrency yang paling populer  dan  memiliki  market  cap  yang  tinggi  adalah Bitcoin .  Tingginya  volatilitas  memiliki  risiko  akan  kerugian  yang  besar. Sehingga  perlu  dilakukan  analisis  risiko  kerugian  dan  peramalan  terhadap Bitcoin .  Peramalan  yang  dilakukan  menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), yang selanjutnya dilakukan analisis risiko dengan Value at Risk (VaR) dengan metode Historical Data . Berdasarkan hasil penelitian model ARIMA [4,1,2] baik dalam melakukan prediksi BTC dengan MAPE  sebesar  6%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan Value  at  Risk (VaR)  investor  memiliki  toleransi  kerugian  maksimum sebesar 5,86% dan terdapat 5% kemungkinan akan melebihi 5,85% kerugian yang akan dialami.
Kata Kunci : c ryptocurrency, investasi, peramalan, risiko, kerugian

## Pendahuluan
Blockchain merupakan teknologi digunakan dalam pencatatan  transaksi  dan  saling  terhubung  dengan  kode- kode  unik  di  dalamnya  yang  tidak  dapat  diubah  [2] Cryptocurrency merupakan  salah  satu  asset  digital  yang menggunakan teknologi Blockchain . Teknologi ini membuat c ryptocurrency memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu  tingkat keamanan yang tinggi, transaksi dengan biaya yang murah, dan  investasi  yang  tinggi return [4].  Pada  tahun  2009 c ryptocurrency pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Nakamoto dengan  nama Bitcoin . Bitcoin merupakan  koin  digital pertama  yang  diperkenalkan  dengan  teknologi Blockchain . Pada  tahun  2021  telah  berkembang  berbagai  jenis  aset
cryptocurrency selain Bitcoin ,  seperti  Ethereum,  Theather, XRP,  dan  lain-lain.  Jumlah  asset crypto yang  beredar mencapai  USD  $1.490.929.608.255  per  tanggal  15  Februari 2021.  Indonesia  mengakui  bahwa Bitcoin merupakan  salah satu  komoditas.  Hal  ini  berdasarkan  Peratuan  Badan Pengawas  Perdagangan  Berjangka  Komoditi  Nomor  7 tentang  penetapan  daftar asset kripto  yang  dapat diperdagangkan di pasar fisik asset kripto dan berlaku sejak 17 Desember 2020.
Bitcoin memiliki market cap yang paling besar di pasar fisik aset  kripto.  Harga Bitcoin ditentukan  berdasarkan permintaan  dan  penawaran.  Semakin  tinggi  permintaan dengan  jumlah coin yang  terbatas  menyebabkan  harga Bitcoin melambung  tinggi,  begitu  juga  sebaliknya.  Hal  ini
Open Access
Peramalan Cryptocurrency dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Risiko Kerugian dengan Value at Risk (VaR)
menyebabkan  aset  kripto  memiliki  volatilitas  yang  tinggi. Volatilitas yang tinggi ini menyebabkan risiko kerugian yang besar. Oleh karenanya perlu adanya analisis risiko kerugian dan peramalan terhadap aset kripto. Bakar, N., A dan Rosbi., S melakukan prediksi Bitcoin exchange rate dalam volatilitas yang tinggi dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)  [1].  Informasi  yang  diperoleh  dari peramalan  harga  tersebut  menjadi  penting  karena  dapat membantu  investor  dalam  memprediksi  harga  kedepan untuk  memperoleh  keuntungan  dan  mengurangi  risiko kerugian akibat keputusan investasi.
Volatilitas  yang  tinggi  pada  harga Bitcoin mengakibatkan perlunya  penentuan  seberapa  besar  risiko  kerugian  yang dapat diterima oleh investor. Salah satu metode yang dapat digunakan  adalah  analisis  risiko  kerugian  dengan Value  at Risk (VaR). Kebutuhan VaR didasarkan pada volatilitas yang tinggi  dalam  nilai  tukar,  suku  bunga,  harga  komoditas, instrumen derivative untuk  mengelola  risiko  perubahan harga  dan  harga  pasar  [9].  Khairunnisa,  D.E.,  dkk  [7] melakukan  analisis  risiko cryptocurrency selama  pandemic Covid-19  menggunakan  pendekatan  VaR,  dan  Hrytsiuk,  P., dkk  [5]  melakukan  optimisasi  portofolio cryptocurrency menggunakan  VaR.    Mittal,  R.,  dkk  [11]  melakukan peramalan  harga  dari cryptocurrency menggunakan  ARIMA dan  membandingkannya  dengan  model  regresi  multivariat, hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  ARIMA  memiliki performa lebih baik dalam memprediksi harga cryptocurrency  dibandingkan  dengan  model  regresi multivariat.  Peter  T.  Yamak,  dkk  [15]  Membandingkan  tiga model machine  learning yang  berbeda  dalam  membuat perkiraan  deret  waktu  dengan  menggunakan  data Bitcoin dan  kemudian  membuat  prediksi  yang  sesuai,  hasilnya menunjukkan bahwa  model  ARIMA  memberikan hasil yang lebih  baik  dengan  evaluasi  hasil  prediksi  dengan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  2,76%  daripada  model regresi  berbasis deep  learning .  I.M.  Wirawan,  T. Widiyaningtyas  dan  M.M.  Hasan  [6]  memprediksi Bitcoin tujuh  hari  kedepan  dengan  menggunakan  ARIMA  dengan hasil  menunjukkan  ARIMA  (4,1,4)  menghasilkan  MAPE terkecil untuk satu hari kedepan yaitu 5,98% untuk tujuh hari kedepan. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi dengan menggunakan model ARIMA dan perhitungan analisis risiko dengan  VaR.  Hal  ini  merupakan  pengembangan  penelitian
sebelumnya  dengan  menggabungkan  dua  metode  yang diperlukan untuk menganalisis risiko investasi. Analisis risiko dan prediksi perlu dilakukan agar investor dapat mengukur risiko kerugian yang akan terjadi di masa mendatang.

## Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga penutupan  harian  BTC  ( Bitcoin )  [3]  dengan  jumlah  sebesar 557  data.  Data  yang  digunakan  adalah  data  saat  sebelum ditetapkan pandemic yaitu 3 Desember 2019 sampai dengan masa  pandemic  yaitu  11  Juni  2021.  Penelitian  ini menggunakan  alat  bantu  R  studio  dalam  melakukan komputasi  pemodelan.  Langkah-langkah  yang  dilakukan adalah peramalan dengan ARIMA kemudian akan di analisis risiko kerugian yang mungkin dialami oleh investor dengan menggunakan metode Value at Risk Historical Data .
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
ARIMA  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  peramalan  jangka  pendek.  Metode  ini dikembangkan  oleh  Goerge  Box  dan  Gwilym  Jenkins,  oleh karenanya  metode  ini  biasa  disebut  dengan  metode  Box- Jenkis  [12].  Langkah-langkah  yang  perlu  dilakukan  untuk melakukan  peramalan  dengan  metode  ARIMA  adalah identifikasi model, estimasi parameter, uji diagnose model, selanjutnya prediksi dengan model terbaik.
Hal  yang  perlu  dilakukan  pertama  adalah  dengan mengidentifikasi  model  apakah  data  sudah  stasioner terhadap  rata-rata  maupun  varians.  Identifikasi  ini  dapat dilihat  dengan  melakukan  plot  deret  waktu  dari  data. Kestasioneran data perlu dilakukan untuk melihat kelayakan dari  suatu  data  untuk  selanjutnya  dilakukan  analisa  deret waktu. Jika data tidak stasioner yang perlu dilakukan adalah melakukan differencing data.  Identifikasi  model  dilakukan dengan  melihat  plot Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation Function (PACF) [10].
Langkah  kedua  dengan  melakukan  estimasi  parameter. Parameter-parameter  pada  model  kemudian  diestimasi dengan  uji  hipotesis  untuk  mengetahui  apakah  parameter signifikan  atau  tidak.  Hipotesis 𝐻 0 menyatakan  parameter tidak  signifikan  dan 𝐻 1 menyatakan  parameter  signifikan
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian danPengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
denga  Level  toleransi  ( 𝛼 )  sebesar  5%  dan  kriteria  uji  yaitu tolak 𝐻 0 jika 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 kurang dari 𝛼 [13].
Langkah selanjutnya adalah uji diagnosa model. Asumsi yang digunakan adalah galat ( error ) bersifat White Noise yaitu nilai rata-rata  bernilai  nol  dan  variansinya  bernilai  konstan.  Uji diagnosa model yang digunakan adalah Ljung-Box Test [12]. Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada deret galat dengan statistic uji Chi-Square (𝑋 2 )
𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∑ (𝑛 − 𝑘) −1 𝐾 𝑘−1 𝜌̂ 𝑘 2 (1)
dengan n adalah ukuran galat  yang diamati dan 𝜌̂ 𝑘 2 adalah ACF  galat  pada  lag  ke- 𝑘 .  Setelah  model  terbaik  terpilih, Langkah  selanjutnya  adalah  memprediksi  sepuluh  Langkah kedepan. Setelah prediksi dilakukan, maka ukuran ketepatan model  perlu  dilakukan,  untuk  melihat  ketepatan  model digunakan Mean  Absolut  Percentage  Error (MAPE)  pada persamaan (2)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑍𝑡−𝑍 ̂𝑡 𝑍𝑡 |
𝑛 𝑛 𝑡=1 (2)
dengan 𝑍 𝑡 adalah data deret waktu, 𝑍̂ 𝑡 adalah data prediksi deret waktu, dan 𝑛 adalah banyaknya data deret waktu.
Value at Risk (VaR)
Value  at  Risk (VaR)  adalah  ukuran  risiko  yang  banyak digunakan  untuk  mengukur  risiko  kerugian  pada  aset portfolio aset  keuangan tertentu. Value at  Risk merupakan alat  mengukur  eksposur  portofolio  terhadap  risiko  pasar [14]. Dengan kata lain, VaR menentukan nilai dari kerugian terbesar  yang  mungkin  dari  ambang  batas  yang  diberikan oleh  level  kepercayaan.  Tujuan  dari  VaR  adalah  untuk mengukur risiko pasar.
Terdapat  dua  pendekatan  dalam  menghitung  VaR  yaitu dengan unconditional distribution dan conditional distribution .  Dalam  artikel  ini  yang  digunakan  adalah  VaR Historical  Simulation . Historical  Simulation VaR  adalah metode yang digunakan dalam mengukur risiko asset tunggal atau  pada  portofolio  asset  yang  menggunakan  teknik nonparametrik sehingga tidak memerlukan asumsi distribusi. Pendekatan  dengan Historical  Simulation diawali  dengan membangun  distribusi  kemungkinan  keuntungan  dan
kerugian.  Distribusi  ini  dibentuk  dari  perubahan  aktual keuntungan  dan  kerugian  pada  pasar  yang  dialami  pada  N periode terakhir. Maka nilai VaR adalah persentase kerugian yang diperoleh dari kerugian pasar.
Langkah-langkah  dalam  menghitung  VaR  berdasarkan  [8] adalah

## 1. Perubahan harga dari Bitcoin
Terlebih  dahulu  ditentukan  keuntungan  dan  kerugian dari dari harga penutupan BTC. Positif dan  negatif dari return diperoleh  dari  suatu  asset  atau  portofolio sepanjang  periode 𝑡 . Return dapat  dihitung  dari 𝑟 𝑡 = ln ( 𝐼𝑡 𝐼𝑡−1 ) dengan 𝐼 𝑡 adalah  indeks  waktu 𝑡 . Return juga dapat  ditentukan  dengan 𝑟 𝑡 = ln (1 + 𝑅 𝑡 ) dengan 𝑅 𝑡 merupakan persentase return . Penelitian ini menggunakan 𝑟 𝑡 = ln ( 𝐼𝑡 𝐼𝑡−1 ) dalam perhitungan. Nilai 𝑟 𝑡 merupakan log return harian dari BTC pada waktu 𝑡 dan 𝐼 𝑡 adalah  merupakan  harga  penutupan  harian  dari  BTC pada waktu 𝑡 dan 𝐼 𝑡−1 merupakan harga penutupan dari BTC  pada  waktu 𝑡 − 1 .  Dengan  nilai  positif mengidentifikasikan  profit,  nol  menandakan  tidak  ada profit, dan negatif mengidentifikasikan nilai kerugian.
2. Mengurutkan data dari imbal hasil terburuk ke terbaik.
3. Menghitung Historical  Simulation VaR. Historical Simulation menggunakan  data  masa  lalu  (n-hari).  Nilai 100  (1- 𝛼 )%  VaR  dihitung  dengan  menghitung 𝛼 − 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑒 dari barisan return masa lalu, sehingga 𝑉𝑎𝑅 𝑡+1 1−𝛼 = 𝑄 𝛼 ({𝑟 𝑡 } 𝑡−1 𝑛 ) . Dengan 𝑄 𝛼 merupakan 𝛼 − 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑒 .
4. Tetapkan time horizon atau periode holding . Dalam hal ini periodenya adalah perhari.
5. Tetapkan  level  konvidensi.  Biasanya  level  konvidensi adalah 95% dan 99%.
6. Melaporkan  kerugian  terburuk  dengan  memproses semua informasi sebelumnya

## Hasil dan Pembahasan
Plot  deret  waktu  BTC  ( Bitcoin )  periode  3  Desember  2019 sampai dengan 11 Juni 2021 ditampilkan pada Gambar 1 .
Peramalan Cryptocurrency dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Risiko Kerugian dengan Value at Risk (VaR)
Gambar 1 . Plot Deret Waktu BTC  periode 3 Desember 2019 sampai 11 Juni 2021
Harga  penutupan  BTC  mencapai  maksimum  di  $63,503.46 pada 15 April 2021 dan menyentuh nilai minimum 4907.79 pada  12  Maret  2020.  Terjadinya  penurunan  akibat  adanya sentimen  negatif  pasar  dikarenakan  Presiden  Bank  Sentral Eropa  Christine  Lagarde  mengumumkan  adanya  regulasi global  untuk  penggunaan Bitcoin .  Berdasarkan Gambar  1 dapat dilihat bahwa  data  harga Bitcoin memiliki  pola trend naik, oleh karenanya harga Bitcoin tidak stasioner pada rata- rata. Lebih jauh dapat dilakukan Uji Augmented Dickey-Fuller dari data Bitcoin . Berdasarkan uji ADF diperoleh nilai p-value 0,7372 yaitu lebih dari 5%. Hal ini menunjukkan bahwa data belum  stasioner.  Data  yang  tidak  stasioner  diperlukan differencing untuk  membuat  data  tersebut  stasioner. Selanjutnya dilakukan differencing satu kali dan transformasi untuk membuat data menjadi stasioner. Diperoleh Plot ACF dan PACF pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Plot ACF dan PACF setelah di transformasi dan Differencing 1 kali
Berdasarkan  Plot  ACF  dan  PACF  terdapat  dugaan-dugaan awal  dari  model-model  yang  mungkin  yaitu  ARIMA  [2,1,0], ARIMA [3,1,0], ARIMA [4,1,0], ARIMA [4,1,1], ARIMA [4,1,2], ARIMA [4,1,3].

## Estimasi Parameter
Setelah  model-model  diidentifikasi,  Langkah  selanjutnya adalah melakukan estimasi parameter, pengujian signifikansi parameter, dan pemilihan model terbaik. Lebih lanjut pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Uji Signifikansi Parameter
Dari  ketiga  model  parameter  yang  signifikan  hanya  ARIMA [4,1,2]  yang  memenuhi  uji  diagnosa  model,  uji  diagnosa model  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  asumsi white noise galat  terpenuhi,  dapat  dilihat  pada Gambar  3 bahwa nilai P-Value lebih besar dari nilai 𝛼 sebesar 5% yang artinya bahwa hipotesis nol gagal ditolak.
$0.00 $50,000.00 $100,000.00 03-Dec-19 03-Dec-20 H ar ga Cl o se Waktu BTC (Bitcoin) Model Signifikansi Parameter
ARIMA [2,1,0] Parameter signifikan dalam model ARIMA [3,1,0] Parameter tidak signifikan dalam model ARIMA [4,1,0] Parameter signifikan dalam model ARIMA [4,1,1] Parameter tidak signifikan dalam model ARIMA [4,1,2] Parameter signifikan dalam model ARIMA [4,1,3] Parameter tidak signifikan dalam model
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian danPengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar 3 . Uji Diagnosa Model dengan L-Jung Box

## Prediksi dengan Model Terbaik
Setelah  diperoleh  model  terbaik,  selanjutnya  dilakukan peramalan.  Peramalan  dilakukan  dengan  menduga  harga penutupan Bitcoin 10  hari  kedepan  berdasarkan  model terbaik  yang  diperoleh.  Hasil  dari  peramalan  dapat ditunjukan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Peramalan dengan ARIMA (4,1,2)
Hasil  peramalan  pada  harga  penutupan  10  hari  kedepan ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Hasil Peramalan BTC Periode Hasil Peramalan Aktual 12 Juni 2021 $      37,030.30 $   35,552.52 13 Juni 2021 $      36,581.98 $   39,097.86 14 Juni 2021 $      37,357.80 $   40,218.48 15 Juni 2021 $      37,649.99 $   40,406.27 16 Juni 2021 $      37,627.33 $   38,347.06 17 Juni 2021 $      37,226.95 $   38,053.50 18 Juni 2021 $      37,189.14 $   35,787.24 19 Juni 2021 $      37,402.28 $   35,615.87 20 Juni 2021 $      37,587.05 $   35,698.30 21 Juni 2021 $      37,494.19 $   31,676.69
Langkah  selanjutnya,  untuk  melihat  ketepatan  model digunakan Mean  Absolut  Percentage  Error (MAPE). Berdasarkan Tabel 2 diperoleh nilai MAPE sebesar 6% hal ini menunjukkan bahwa model baik dalam melakukan prediksi.
Selain  melakukan  prediksi  yang  perlu  diperhatikan  adalah melihat  sejauh  mana  risiko  dapat  ditanggung  oleh  individu atau  perusahaan  dalam  berinvestasi.  Oleh  karenanya  perlu dilakukan pengukuran risiko dengan Value at Risk . Terlebih dahulu    ditentukan return dari Bitcoin (BTC),  return  BTC dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 . Return dari Bitcoin
Selanjutnya  dari  data  dengan  metode  Historis  dapat ditentukan Value at Risk dengan interval konvidensi sebesar
Peramalan Cryptocurrency dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Risiko Kerugian dengan Value at Risk (VaR)
95%. Value  at  Risk dapat  dilihat  pada Gambar  6 .
Gambar 6 . Value at Risk Bitcoin
Berdasarkan Gambar  6 kerugian  maksimum  yang  akan diderita  adalah  5,85%,  artinya  jika  seseorang  berinvestasi pada Bitcoin sebesar  10  BTC  maka  orang  tersebut  akan mengalami  kerugian  maksimum  sebesar  0,585  BTC  dari  10 BTC yang diinvestasikan  dan terdapat 5% kemungkinan akan melebihi 5,85% kerugian yang akan dialami oleh investor.

## Kesimpulan
Penelitian ini menggunakan model Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA)  dalam  peramalan  harga Bitcoin (BTC) dalam 10 hari kedepan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA [4,1,2] baik dalam melakukan prediksi BTC dengan MAPE sebesar 6%. Berdasarkan hasil penelitian dengan  Value  at  Risk  (VaR)  seorang  atau  perusahaan  akan mengalami  kerugian  maksimum  sebesar  5,85%  jika berinvestasi  di  BTC  dan  terdapat  5%  kemungkinan  akan melebihi  5,85%  kerugian  yang  akan  dialami.  Diharapkan penelitian ini dapat menjadi pertimbangan dalam melakukan investasi kedepannya.

## Konflik Kepentingan
Tidak terdapat konflik kepentingan dalam penelitian dan penulisan.

## Daftar Pustaka
[1] Bakar,  N.,  A.,  Rosbi.,  S., “ Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  Model  for  Forecasting  Cryptocurrency Exchange Rate in High Volatility Environment: A New Insight of Bitcoin Transaction ”, Internasional  Journal  of  Advanced Engineering  Research  and  Science  (IJAERS),  Vol.  4,  Issue  11, pp. 130-137, 2017.
[2] Bhiantara,  I,  B,  P.,  “Teknologi Blockchain Cryptocurrency  Di
Era Revolusi Digital”, Prociding Seminar Nasional Pendidikan
Teknik Informatika (SENAPATI) Ke-9 Bali, 08 September, 2018.
[3] Coinmarketcap., Diakses pada Juli 2021 dari https://coinmarketcap.com/currencies/ Bitcoin /historical- data/ , 2021.
[4] Fauzi,  M.,  A.,  Paiman,  N.,  Othman,  Z., “ Bitcoin and Cryptocurrency:  Challenges,  Opportunities  and  Future Works”, Journal  of  Asian  Finance,  Economics  and  Business, Vol 7 No 8, Pg. 695-704, 2020.
[5] Hrytsiuk,  P.,  Babych,  T.,  Bachyshyna,  L.,  “Cryptocurrency Portofolio  Optimization  Using  Value-At- Risk  Measure”  in  6 th International  Conference  on  Strategies,  Models  and Technologies  of  Economic  Systems  Management  (SMTESM 2019), Vol. 95, pp. 385-389, 2019.
[6] I.  M.  Wirawan,  T.  Widiyaningtyas  and  M.M  Hasan, “Short Term  Prediction  on Bitcoin Price  using  ARIMA  Method”  in International  Seminar  on  Application  for  Technology  of Information  and  Communication  (iSemantic),  pp.  260-265, 2019.
[7] Khairunnisa,  D,  E.,  Purwanto,  B.,  Ermawati,  W,  J., “Cryptocurrency Risk Analysis During the Covid -19 Pandemic: Value  at  Risk  (VaR)  Approach ”,  Jurnal  Manajemen  dan Organisasi (JMO), Vol. 13 No.1 pp. 61-73, 2022.
[8] Likitratcharoen,  D.,  Ranong,  T,  N.,  Chuengsuksomboon,  R., Sritanee,  N.,  Pansriwong,  A.,  “Value  at  Risk  Performance  in Cryptocurrencies”,  The  Journal  of  Risk  Management  and Insurance, Vol 22 No.1, 2018.
[9] Linsmeier, T., J., Pearson,  N.,  D., “ Value at  Risk ”  in Financial Analysts Journal, Vol 56:2, pp.47-67, 2000.
[10] Mahkya, D, A., Anggraini, D., Fitriawati, D., Siahaan., R, M.H., “Pemodelan  dan  Prediksi  Jumlah  Penumpang  Pelabuhan Bakauheni selama Periode Tsunami
Selat Sunda menggunakan  Autoregressive  Integrated  Moving  Average” Journal of Science and Applicative Technology, Vol. 4(1), 2020, pp. 32-37.
[11] Mittal,  R.,  Gehi,  R.,  Bhatia,  M.P.S,  “Forecasting  the  Price  of Cryptocurrencies and Validating Using ARIMA” in Proceedings of 4 th International Conference on Computers & Management (ICCM), 2018.
[12] Salwa,  N.,  Tatsara,  N.,  Amalia,  R.,  Zohra,  A., “ F.  Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA ( Autoregressive Integrated  Moving  Average ) ” Journal  of  Data  Analysis,  Vol 1(1), pp. 21-21, 2018.
[13] Syafitri,  N., Putri, A,  I.,  Utami,  D, C.,  Dery,  D., Perkasa, S,  B., Mahkya, A, D., “Pemodelan Pergerakan Harga Saham Bakrie
Copyright © 2022 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian danPengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Menggunakan  Metode  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated Moving Average ), Indonesian Journal of Applied Mathematics, vol.1 (1), pp. 19-24, 2020.
[14] Tamara, D., Ryabtsev, G., “ Value at Risk (VAR) Application at
Hypothetical  Portofolios  in  Jakarta  Islamic  Index ” Journal  of Applied Finance and Accounting, Vol. 3(2) Pg. 153-18, 2021.
[15] Yamak,  P.,  T.,  Yujian,  L.,  Gadosey.,  P.,  K.,: “ A  comparison between ARIMA, LSTM, and GRU for Time Series Forecasting ” in  Proceedings  of  the  2019  2 nd International  Conference  on Algorithms,  Computing  and  Artificial  Intelligence,  Pg.  49-55, 2019.