## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100

## Prediksi Harga Cryptocurrency Binance Berdasarkan Informasi Blokchain dengan Menggunakan Algoritma Random Forest
Jumjumi Asbullah * , Samsudin
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* jumjumiasbullah8@gmail.com, 2 samsudin@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: jumjumiasbullah8@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma Random Forest untuk meramalkan harga cryptocurrency Binance per 1 hari. Dengan dataset mencakup 1992 data dari 01 Januari 2018 hingga 15 Juni 2023, penelitian ini fokus pada perusahaan PT. Tennet Depository Indonesia. Melalui pengimplementasian Python, hasil eksperimen menunjukkan bahwa Random Forest efektif dalam memberikan prediksi harga yang akurat, dengan rata-rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sekitar 1.38% dan rata-rata Root Mean Squared Error (RMSE) sekitar 4.38. Keunikan sistem terletak pada kemampuan algoritma menangani kompleksitas  dan  volatilitas  pasar,  memberikan  solusi  adaptif  terhadap  dinamika  pasar  yang  sulit  diprediksi.  Meskipun demikian, keterbatasan data historis dan volatilitas pasar tetap menjadi faktor penghambat, menunjukkan perlunya pendekatan yang  holistik.  Hasil  rata-rata  MAPE  dan  RMSE  memberikan  indikasi  keseluruhan  keandalan  model  dalam  menghadapi volatilitas pasar cryptocurrency, dan kesimpulan ini dapat membantu pengembangan model yang lebih robust dan adaptif untuk merespons kondisi pasar yang terus berkembang.
Kata Kunci: Random Forest; Prediksi Harga; Cryptocurrency; Dinamika Pasar
Abstract− This study proposes the use of the Random Forest algorithm to forecast the cryptocurrency Binance's daily prices. With  a  dataset  covering  1992  observations  from  January  1,  2018,  to  June  15,  2023,  the  research  focuses  on  PT.  Tennet Depository Indonesia. Through Python implementation, the experimental results indicate that Random Forest is effective in providing accurate price predictions, with an average Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of approximately 1.38% and an average Root Mean Squared Error (RMSE) of about 4.38. The uniqueness of the system lies in the algorithm's capability to handle  market  complexities  and  volatility,  offering  adaptive  solutions  to  the  unpredictable  dynamics  of  the  market. Nevertheless, limitations in historical data and market volatility persist as inhibiting factors, emphasizing the need for a holistic approach.  The  average  MAPE  and  RMSE  results  provide  an  indication  of  the  overall  reliability  of  the  model  in  facing cryptocurrency market volatility. These conclusions can contribute to the development of more robust and adaptive models to respond to the evolving market conditions.
Keywords : Random Forest; Price Prediction; Cryptocurrency; Market Dynamics

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  menjadi  salah  satu  aspek  yang  paling  mencolok  dalam  perkembangan  dunia  modern  dan kemajuan  ilmu  pengetahuan  serta  teknologi  baru[1].  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  telah  terjadi  lonjakan inovasi  yang  luar  biasa,  yang  telah  mengubah  cara  kita  menjalani  kehidupan,  bekerja,  dan  berinteraksi  dengan lingkungan sekitar[2]. Selain itu, kemajuan teknologi sebagai sistem pertukaran mata uang elektronik merupakan alternatif  baru  yang  telah  menarik  banyak  perhatian  komunitas  keuangan[3],  [4].  Dengan  terus  berlanjutnya kemajuan  teknologi,  masa  depan  akan  diwarnai  dengan  potensi  yang  tak  terbatas,  memungkinkan  terciptanya solusi  baru untuk tantangan global dan  membuka pintu bagi era inovasi  yang belum pernah terjadi  sebelumnya sehingga masuk dalam persaingan yang sangat ketat[5].
Inovasi  dalam  sistem  keuangan,  seperti  teknologi  blockchain,  telah  menciptakan  berbagai  mata  uang alternatif, yang dikenal sebagai cryptocurrency[6], [7]. Mata uang kripto menjadi bentuk digital yang menawarkan sistem  keuangan  terdesentralisasi  dan  transparan,  berbeda  dengan  model  tradisional  yang  bersifat  terpusat. Keunggulan  mata  uang  kripto  meliputi  kemudahan,  kecepatan,  dan  tanpa  hambatan  dalam  melakukan  transfer peer-to-peer[8]–[12]. Salah satu mata uang digital (cryptocurrency) yang terkenal dan banyak digunakan adalah Binance  (BNB),  yang  merupakan  cryptocurrency  dengan  kapitalisasi  pasar  terbesar  keempat  setelah  Bitcoin, Ethereum,  dan  Tether.  BNB  dimulai  oleh  mantan  Changpeng  Zhao  yang  mendirikan  platform  perdagangan cryptocurrency  Binance.  Volume  perdagangan  harian  mencapai  USD  13  juta,  menjadikannya  salah  satu  aset finansial dengan kapitalisasi pasar dan nilai tukar mata uang tertinggi. Sebagai produk global yang terpengaruh oleh regulasi global, nilai Binance cenderung mengalami tingkat ketidakstabilan yang tinggi[13]–[15]. Ini berbeda dengan data aset keuangan lainnya, seperti indeks barang, komoditas, dan emas, yang merupakan masalah yang harus diperhatikan dengan cermat[16]. Dalam konteks ini, prediksi harga Binance (BNB) dan mata uang kripto lainnya  menjadi  krusial,  bertujuan  untuk  mengantisipasi  pergerakan  harga  di  masa  depan  dan  memungkinkan pengambilan  keputusan  investasi  yang  lebih  cerdas,  manajemen  risiko  yang  efektif,  perencanaan  bisnis  yang akurat,  pengoptimalkan  keuntungan,  pemahaman  pasar  yang  lebih  baik,  dan  menghadapi  ketidakpastian regulasi[13].  Meskipun  prediksi  memberikan  wawasan  yang  berharga,  penting  untuk  diingat  bahwa  pasar keuangan  selalu  melibatkan  risiko  dan  ketidakpastian,  dan  keputusan  akhir  harus  didasarkan  pada  informasi terbaru dan analisis komprehensif.
Prediksi pasar cryptocurrency sulit dilakukan karena sifatnya yang fluktuatif dan mudah berubah terutama harga  mata  uang  kripto  yang  sangat  besar  sehingga  memprediksi  harga  dengan  akurasi  merupakan  tugas  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
rumit dan menantang[4], [8]. Inilah tantangan utama yang dihadapi dalam penelitian ini. Dengan merujuk pada permasalahan  yang telah dijelaskan sebelumnya,  penulis  menggunakan algoritma  random  forest  sebagai  model machine learning untuk memprediksi harga kripto binance di masa depan dengan menganalisis data saat ini dan masa  lalu.  Algoritma  random  forest  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  bersifat  supervisi  dan menggunakan konsep decision tree secara berulang, membentuk suatu forest atau hutan model[10], [16]. Dengan demikian harapan algoritma ini dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan dapat mengatasi kompleksitas serta tantangan dalam melakukan prediksi harga aset kripto binance[17]–[19]. Urgensinya terletak pada kebutuhan untuk memberikan solusi terhadap kompleksitas pasar cryptocurrency dan memfasilitasi pengambilan keputusan investasi  yang cerdas. Dengan algoritma  machine learning  ini, diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam  meningkatkan  ketepatan  prediksi  harga  aset  kripto,  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap dinamika pasar, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif bagi para pelaku pasar [8].
Salah  satu  penelitian  yang  memanfaatkan  algoritma  random  forest  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi terhadap  harga  Bitcoin,  berhasil  mencapai  nilai  MAPE  sebesar  1,50%  dan  tingkat  akurasi  sebesar  98,50%. Kesimpulan yang dapat ditarik adalah bahwa algoritma random forest merupakan model yang mampu memberikan kinerja  prediksi  yang  baik,  terutama  pada  data  yang  bersifat  acak.[16].  Penelitian  selanjutnya  berfokus  pada prediksi pergerakan cryptocurrency Bitcoin terhadap Rupiah menggunakan algoritma LSTM. Tahapan penelitian meliputi beberapa proses antara lain pre-processing, normalisasi, pelatihan algoritma Long-Short Term Memory (LSTM),  dan  evaluasi  matriks  regresi  menggunakan  Mean  Square  Error (MSE).  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa algoritma LSTM efektif dalam meramalkan pergerakan harga Bitcoin, dibuktikan dengan nilai MSE sebesar 0,00374.  Parameter  pengujian  meliputi  hidden_size  64,  data  urutan  18,  optimasi  menggunakan  ADAM, learning_rate  0,005,  dan  jumlah  epoch  200[20].  Penelitian  berikutnya  yang  mendukung  penelitian  terkait dilakukan pada tahun 2023 oleh Dmitrii V. Firsov dkk dengan judul using ppo models to predict the value of the bnb cryptocurrency,  penelitian  ini  mengidentifikasi penanda terdekat, yakni  volume perdagangan, penelitan  ini menemukan  bahwa  inklusi  parameter  tambahan  berupa  volume  perdagangan  secara  signifikan  menurunkan akurasi  model.  Kontribusi  ilmiah  dari  penelitian  ini  adalah  menunjukkan  secara  praktis  bahwa  model  PPO (proximal policy optimization) tidak memerlukan penambahan parameter untuk membentuk prediksi pasar yang akurat dalam konteks peramalan[21]. Penelitian-penelitian terkait inilah yang melandasi dilakukannya penelitian ini.
Fokus  utama  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  kepada  pengguna  dan investor,  dengan  tujuan  meningkatkan  pemahaman  dan  memberikan  pandangan  yang  lebih  akurat,  yang  pada gilirannya  akan  mendukung  pengambilan  keputusan  investasi  yang  lebih  cerdas.  Sistem  yang  dikembangkan dalam  penelitian  ini  dirancang  dengan  keunggulan  memungkinkan  pengguna  untuk  secara  fleksibel  menginput data yang akan diprediksi dan memilih tanggal spesifik untuk melakukan prediksi. Sebagai hasilnya, diharapkan pengguna dan investor dapat mengoptimalkan keputusan mereka dalam mengelola portofolio kripto dan meraih potensi  keuntungan  yang  lebih  besar.  Adapun  research  gap  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini  mencakup kebutuhan akan pengembangan metode prediksi yang lebih adaptif dan responsif terhadap dinamika pasar yang cepat  berubah.  Saat  ini,  masih  terdapat  kekurangan  dalam  model-model  prediksi  yang  dapat  secara  efektif menangani  fluktuasi  ekstrem  dan  perubahan  mendadak  dalam  nilai  aset  kripto.  Oleh  karena  itu,  penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada pengembangan teknik prediksi yang lebih robust dan dapat mengatasi tantangan ketidakpastian yang kerap dihadapi oleh pelaku pasar kripto.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode research and development (R&D). Metode R&D digunakan untuk mengembangkan serta meningkatkan pengetahuan dan teknologi melalui proses penelitian dan pengembangan  yang  sistematis.  Metode  ini  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  teknologi,  ilmu pengetahuan,  dan  bisnis,  termasuk  prediksi  harga  cryptocurrency[22].  Metode  ini  dapat  diaplikasikan  dalam konteks prediksi harga cryptocurrency dengan pendekatan yang sistematis dan terstruktur. Proses penelitian dan pengembangan dalam bidang ini mungkin melibatkan identifikasi tren pasar, analisis data historis, pengembangan model prediktif, serta uji coba dan validasi. Dengan menggunakan metode R&D, peneliti dapat memastikan bahwa prediksi  harga  cryptocurrency  didasarkan pada pendekatan  yang  ilmiah dan dapat diandalkan[23]. Ada 7 tahap dalam penelitian dan pengembangan (research and development), sebagaimana yang ditunjukkan gambar 1.
Studi Literatur Pengumpulan Data Preprocessing Data Feature Selection Kesimpulan dan Penyempurnaan Analisis Hasil Model Prediksi
Gambar 1. Tahapan-tahapan dalam metode R&D

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
Pada Gambar 1 diatas  merupakan  gambar  tahapan-tahapan metode research and development yang  akan di  gunakan  pada  penelitian  ini. Berikut penjelasan tentang tahapan-tahapan metode research and development.
a. Studi Literatur
Studi literatur dengan melibatkan pencarian penelitian terkini tentang prediksi harga  cryptocurrency binance dengan algoritma random forest. Peneliti memeriksa kerangka kerja yang digunakan, evaluasi performa model, dan  mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan  yang dapat diisi oleh penelitian  ini. Hasil dari studi literatur membantu peneliti  membangun dasar pengetahuan  yang kuat untuk  mengembangkan  metode prediksi  yang unik dan relevan dalam menghadapi tantangan prediksi harga cryptocurrency.
b. Pengumpulan Data
Peneliti  akan  mengumpulkan  data  historis  harga  cryptocurrency  Binance,  volume  perdagangan,  dan  data lainnya  yang  relevan  dari  perusahaan  PT. Tennet  Depository  Indonesia.  Data  ini  akan  menjadi  dasar  untuk mengembangkan dan melatih model prediksi. Proses pengumpulan data akan melibatkan analisis menyeluruh terhadap variabel-variabel yang berpotensi memengaruhi pergerakan harga cryptocurrency. Selain itu, peneliti juga akan melakukan evaluasi kualitas data untuk memastikan keakuratannya sebelum diimplementasikan ke dalam  model  prediktif.  Pendekatan  ini  memastikan  bahwa  model  yang  dikembangkan  memiliki  dasar  yang kuat dan dapat memberikan prediksi yang lebih akurat terkait harga cryptocurrency Binance.
c. Preprocessing Data
Dalam tahap ini, peneliti akan melakukan pembersihan data yang hilang atau tidak valid, mengatasi  outlier, dan melakukan normalisasi atau standarisasi pada data untuk memastikan bahwa data siap digunakan dalam model. Proses preprocessing ini penting untuk memastikan kualitas data yang baik dan menghindari bias dalam analisis. Data yang diterapkan dalam penelitian ini berasal dari perusahaan PT. Tennet Depository Indonesia. Data mencakup periode  mulai dari 1 Januari 2018 hingga 15 Juni 2023, dan  memiliki kolom-kolom  seperti Tanggal (Date), Harga (Price), Pembukaan (Open), Tertinggi (High), Terendah (Low), Volume, dan Persentase Perubahan (Change). Fitur Date merupakan tanggal transaksi di platform Binance. Fitur Price mencakup harga Binance pada tanggal yang bersangkutan. Fitur Open mencerminkan harga pembukaan Binance pada tanggal yang  bersangkutan.  Fitur  High  mencatat  harga  tertinggi  yang  dicapai  oleh  Binance  pada  tanggal  tersebut, sedangkan fitur Low mencatat harga terendah yang terjadi pada tanggal tersebut. Fitur Volume mencatat total volume  perdagangan  Binance  pada  tanggal  tersebut.  Terakhir,  fitur  Change  %  mengindikasikan  persentase perubahan  nilai  harga  Binance  pada  tanggal  yang  bersangkutan  dibandingkan  dengan  harga  pada  tanggal sebelumnya[7], [24], [25].
d. Feature Selection
Tahap  ini  merupakan  langkah  penting  karena  akan  melibatkan  pemilihan  fitur-fitur  (atribut)  yang  paling relevan  dan  berpengaruh  dalam  prediksi  harga  cryptocurrency  binance  menggunakan  algoritma  Random Forest.  Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  dimensi  data,  meningkatkan  efisiensi  pemodelan,  dan menghindari overfitting[16], [26]. Proses seleksi fitur akan dilakukan dengan cermat untuk memastikan bahwa hanya atribut-atribut yang memiliki kontribusi signifikan terhadap prediksi yang dimasukkan ke dalam model. Dengan  demikian,  peneliti  dapat  memaksimalkan  kinerja  model  prediktifnya  dan  meningkatkan  akurasi prediksi harga cryptocurrency Binance yang dihasilkan oleh algoritma Random Forest.
e. Model Prediksi
Langkah utama untuk mengembangkan algoritma atau model yang dapat digunakan untuk memprediksi harga cryptocurrency  binance menggunakan algoritma Random Forest. Model prediksi ini dibuat berdasarkan data pelatihan  yang  telah  diproses  dan  fitur-fitur  yang  telah  dipilih[20],  [27].  Algoritma  Random  Forest  dipilih karena  kemampuannya  dalam  menangani  masalah  regresi,  yaitu  memprediksi  nilai  numerik,  seperti  harga cryptocurrency  binance.  Random  Forest  adalah  jenis  algoritma  ensemble  yang  terdiri  dari  banyak  pohon keputusan (decision trees) yang bekerja bersama untuk membuat prediksi akhir[28].
f. Analisis Hasil
Tahap kritis yang melibatkan evaluasi dan interpretasi dari hasil prediksi yang telah diperoleh menggunakan model  yang  dikembangkan[7],  [25],  [26].  Pada  tahap  ini,  peneliti  menganalisis  hasil  prediksi  harga cryptocurrency  binance  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  random  forest  dan  melakukan  pemahaman  tentang seberapa baik model tersebut dapat memprediksi harga cryptocurrency binance. Selain itu, peneliti juga akan melakukan  perbandingan  antara  prediksi  model  dengan  data  aktual  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dan keandalan model tersebut.
g. Kesimpulan dan Penyempurnaan
Tahap  ini  merupakan  rangkuman  dari  temuan  dan  hasil  penelitian  mengenai  prediksi  harga  cryptocurrency Binance  menggunakan  algoritma  Random  Forest.  Dalam  tahap  ini,  peneliti  menganalisis  hasil  analisis  dan evaluasi  performa  model  untuk  menyimpulkan  sejauh  mana  model  prediksi  berhasil  memprediksi  harga cryptocurrency  binance.  Jika  model  memiliki  performa  yang  baik,  kesimpulan  dapat  menyatakan  bahwa metode  ini  berhasil  dalam  prediksi  harga  cryptocurrency  binance  dan  memberikan  wawasan  yang  berharga tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Namun,  jika  ditemukan  keterbatasan  atau  kesalahan  dalam model, peneliti dapat menyimpulkan bahwa model perlu diperbaiki atau disempurnakan. Penyempurnaan dapat meliputi pengoptimalan parameter model, penggunaan fitur tambahan, atau bahkan eksplorasi algoritma lain yang mungkin lebih cocok untuk prediksi harga cryptocurrency[29].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100

## 2.2 Tahapan Algoritma
Tahapan algoritma random forest dapat dilihat pada Gambar 2[30].
Load Data Set Cryptocurrency Binance Preprocessing Data ( string to number ) Feature Selection Start End Data Set Setelah dilakukan Preprocessing Pelatihan Data? Data Test Data Train Regresi (Random Forest) Model Pembelajaran Pengujian (Evaluasi Model) Prediksi Analisis Performansi Ya Tidak
Gambar 2. Flowchart algoritma Random Forest
Penjelasan langkah-langkah algoritma random forest pada Gambar 2 adalah sebagai berikut:
1. Load  data set  cryptocurrency  binance. Proses ini  mencakup  mengambil data historis, seperti harga, volume, waktu, dan atribut lainnya yang relevan. Data ini akan menjadi input dalam proses pelatihan (training) model Random Forest. Dalam proses pelatihan, algoritma akan memanfaatkan data ini untuk mengidentifikasi pola- pola  dan  hubungan  antara  atribut-atribut  tersebut,  sehingga  dapat  menghasilkan  model  pembelajaran  yang mampu melakukan prediksi terhadap data baru dan membantu dalam analisis cryptocurrency binance.
2. Pendekatan stratified sampling digunakan untuk memisahkan data membagi menjadi dua, yakni data pelatihan dengan proporsi 80% dan data pengujian dengan proporsi 20%. Dalam konteks ini, metode stratified sampling memastikan bahwa proporsi dari setiap kelas dalam data asli tetap terjaga dalam kedua subset, sehingga kelas yang berbeda diwakili secara seimbang dalam proses pelatihan dan pengujian[30].
3. Pada klasifikasi random forest akan memuat data set yang berisi fitur-fitur dan label kelas, memisahkan dataset menjadi training set dan test set, membangun banyak pohon keputusan secara acak menggunakan data latih, dan  menggabungkan prediksi dari  masing-masing pohon menggunakan  mayoritas voting untuk menentukan prediksi akhir kelas pada data uji.
4. Model  pembelajaran  merupakan  hasil  dari  penggabungan  berbagai  pohon  keputusan  yang  dibangun  secara acak. Tiap pohon keputusan dibuat dengan memecah dataset pelatihan menggunakan subset fitur yang dipilih secara acak. Setelah semua pohon keputusan terbentuk, model akan menggabungkan prediksi dari setiap pohon menggunakan metode mayoritas voting untuk klasifikasi atau rata-rata untuk regresi, sehingga menghasilkan prediksi akhir yang lebih akurat dan stabil.
5. Dalam setiap pengujian dan pengukuran sistem dapat menggunakan metrik evaluasi, yaitu Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan metrik  yang  mengukur  sejauh  mana  ketidakakuratan  prediksi,  dan  semakin  mendekati  nilai  0,  RMSE menandakan tingkat akurasi yang semakin tinggi dalam prediksi. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat  menghitung  nilai  RMSE  untuk  mengevaluasi  akurasi  model  prediksi.  Semakin  kecil  nilai  RMSE, semakin dekat prediksi  model dengan  nilai aktual, sehingga  menunjukkan performa  model  yang  lebih  baik. Nilai RMSE dapat dihitung dengan persamaan (1). Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan relatif prediksi model dalam bentuk persentase. MAPE  menghitung  persentase  rata-rata  selisih  absolut  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual,  kemudian membagi hasilnya dengan nilai sebenarnya, dan mengambil rata-rata dari rasio tersebut[16], [27], [31]–[34]. Seperti perumusan (2).
R M S E =   √ ∑(X−Y) 2 n
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
Keterangan: x ∶ nilai prediksi y ∶ nilai sejati n ∶ jumlah data
M A P E = 1 n ∑ | yi −  ŷi ŷi | n t=1 x 100%
(2)
Keterangan: ŷi ∶ nilai aktual y ∶ hasil prediksi n ∶ banyak data yang diuji

## 2.3 Sampling Data Set
Tabel 1 dibawah ini menunjukkan sebagian sampling data dari dataset yang digunakan.
Tabel 1. Sampling Data set No Date Price Open High Low Vol. Change % 1 15/06/2023  $ 236.49  $ 237.89  $ 240.60  $ 230.70  645.96K -0.59% 2 14/06/2023  $ 237.89  $ 244.19  $ 252.10  $ 233.73 1.03M -2.58% 3 13/06/2023  $ 244.19  $ 231.29  $ 246.53  $ 228.90 1.30M 5.58% 4 12/06/2023  $ 231.29  $ 235.39  $ 238.79  $ 221.40 1.66M -1.74% … … … … … … … … 1987  06/01/2018 $ 22.60 $ 14.89 $ 23.60 $ 14.70 2.66M 51.88% 1988  05/01/2018 $ 14.88 $ 9.14 $ 16.82 $ 8.97 2.60M 62.80% 1989  04/01/2018 $ 9.14 $ 9.30 $ 9.46 $ 8.56 918.41K -1.72% 1990  03/01/2018 $ 9.30 $ 8.72 $ 9.47 $ 8.27 926.41K 6.65% 1991  02/01/2018 $ 8.72 $ 8.45 $ 9.11 $ 8.09 1.23M 3.20% 1992  01/01/2018 $ 8.45 $ 8.53 $ 8.70 $ 7.80 642.51K -0.94%
Teknik simple random sampling adalah salah satu metode pengambilan sampel yang paling sederhana dan umum diterapkan. Dalam pendekatan  ini, setiap unit di dalam populasi  memiliki kesempatan  yang  sama untuk dipilih sebagai  bagian dari sampel, tanpa  memperhatikan karakteristik khusus atau klasifikasi unit tersebut[35]. Adapun rumus menghitung persentase data sampling adalah:
P = Jumlah data sample Jumlah total data x 100 (3)
Keterangan:

## P ∶ angka persentase
Jumlah data yang akan diambil yaitu 1992 data sample dan jumlah total data histori binance yaitu sebanyak 2045 data. Persentase data sampling adalah sekitar 97.38% dari total data yang tersedia dalam populasi sebagai sampel.
Gambar 3. Grafik Pergerakan Nilai Harga Binance dari Tahun 2018 s/d 2023
Grafik pada Gambar 3 menampilkan pergerakan nilai harga Binance dari Januari 2018 hingga 15 Juni 2023. Pada  grafik  tersebut  terlihat  bahwa  nilai  harga  Binance  sangat  tidak  stabil,  mengalami  fluktuasi  tinggi,  dan mengalami perubahan yang cepat, baik naik maupun turun. Dapat diamati bahwa selama beberapa tahun, terutama pada  tahun  2021,  terjadi  kenaikan  nilai  harga  Binance  yang  sangat  signifikan,  mencapai  puncaknya.  Namun, pergerakan  harga  ini  diikuti  oleh  penurunan  yang  signifikan  di  bulan  Juli  tahun  2021,  menciptakan  tingkat volatilitas  yang  tinggi.  Selanjutnya,  grafik  menunjukkan  adanya  kenaikan  kembali  di  awal  tahun  2022,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
menggambarkan  karakteristik  pasar  cryptocurrency  yang  seringkali  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  termasuk sentimen pasar, adopsi teknologi, dan perubahan regulasi. Pergerakan harga yang dinamis ini menjadi tantangan utama dalam upaya untuk melakukan prediksi yang akurat terhadap nilai aset kripto seperti Binance.

## 2.4 Algoritma Random Forest
Random  Forest  masuk  dalam  jenis  pembelajaran  Ensemble,  yaitu  sebuah  algoritma  pembelajaran  mesin. Algoritma ini menggunakan konsep penggabungan beberapa pohon keputusan (decision tree) independen untuk melakukan  proses  klasifikasi  atau  regresi.  Setiap  pohon  keputusan  dalam  Random  Forest  dijalankan  dengan menggunakan subset acak dari data pelatihan. Hasil akhir dari algoritma ini diperoleh melalui penggabungan atau pemungutan suara dari keputusan yang dihasilkan oleh masing-masing pohon keputusan. Dengan menggunakan serangkaian  pohon  keputusan,  Random  Forest  dapat  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  tepat  dan  memiliki kemampuan untuk menangani kompleksitas data yang tinggi[36].

## Gambar 4. Metode Random Forest
Gambar 4. Pohon keputusan individu memberikan suara untuk hasil kelas dalam contoh mainan  random forest.  (A)  Dataset  masukan  ini  menggambarkan  tiga  sampel,  di  mana  lima  fitur  (x1,  x2,  x3,  x4,  dan  x5) menjelaskan setiap sampel. (B) Pohon keputusan terdiri dari cabang yang bercabang pada titik keputusan. Setiap titik  keputusan  memiliki  aturan  yang  menentukan  apakah  sampel  akan  masuk  ke  cabang  satu  atau cabang  lain tergantung pada nilai  fitur. Cabang-cabang tersebut  berakhir pada daun  yang termasuk dalam kelas merah atau kelas kuning. Pohon keputusan  ini  mengklasifikasikan sampel 1 ke kelas  merah. (C) Pohon keputusan  lainnya, dengan  aturan  yang  berbeda  pada  setiap  titik  keputusan.  Pohon  ini  juga  mengklasifikasikan  sampel  1  ke  kelas merah.  (D)  Random  forest  menggabungkan  suara  dari  pohon  keputusan  konstituennya,  yang  menghasilkan prediksi kelas akhir. (E) Prediksi output akhirnya juga adalah kelas merah[36]. Berikut pohon keputusan (decision tree) dari data set Binance:

## Gambar 5. Decision Tree – regression
Simpul pertama, atau simpul akar, memeriksa apakah harga terendah (Low) kurang dari atau sama dengan 618.725. Jika ya, beralih ke simpul kedua; jika tidak, lanjut ke simpul keenam. Simpul kedua mengevaluasi apakah perubahan  persentase  (Change  %)  kurang  dari  atau  sama  dengan  4.295.  Jika  kondisi  ini  terpenuhi,  perjalanan melanjutkan ke simpul ketiga; jika tidak, beralih ke simpul keempat.
Simpul ketiga memeriksa apakah harga pembukaan (Open) kurang dari atau sama dengan 623.155. Jika ya, model memprediksi nilai sekitar 647.233; jika tidak, prediksi nilai sekitar 626.91. Simpul keempat mengevaluasi apakah  harga  tertinggi  (High)  kurang  dari  atau  sama  dengan  646.865.  Jika  kondisi  ini  terpenuhi,  model memprediksi nilai sekitar 624.461; jika tidak, perjalanan dilanjutkan ke simpul kelima.
Simpul kelima memeriksa apakah harga tertinggi (High) kurang dari atau sama dengan 641.405. Jika ya, prediksi nilai sekitar 637.545; jika tidak, prediksi nilai sekitar 623.021. Simpul keenam mengevaluasi apakah harga pembukaan (Open) kurang dari atau sama dengan 641.58. Jika ya, perjalanan melanjutkan ke simpul ketujuh; jika tidak, beralih ke simpul ketiga belas.
Struktur  keputusan  ini  memberikan  serangkaian  kondisi  yang  digunakan  untuk  membuat  prediksi  nilai harga Binance (BNB) dalam konteks  model  Random Forest. Setiap simpul pada pohon keputusan  ini  mewakili suatu kondisi yang diterapkan pada data dan menyediakan prediksi nilai yang sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  konteks  penelitian  ini,  dengan  fokus  pada  meramalkan  nilai  harga  cryptocurrency  Binance,  terdapat peningkatan  signifikan  dibandingkan  penelitian  sebelumnya.  Sistem  ini  unggul  dalam  menghasilkan  perkiraan harga berdasarkan tanggal yang diinputkan, serta secara otomatis mengonversi harga Binance ke dalam mata uang Rupiah.  Kelebihan  ini  muncul  melalui  pemanfaatan  data  historis  harga  Binance  dari  periode  awal  tahun  2018 hingga tahun 2023. Dengan mengintegrasikan rentang waktu yang lebih luas, sistem ini diharapkan memberikan informasi prediksi yang lebih akurat dan relevan bagi para pelaku pasar cryptocurrency.

## 3.1 Tahapan Pre-Processing Data
Sebelum  melakukan analisis regresi pada dataset yang akan diujikan, perlu dilakukan tahapan  normalisasi data sebagai  bagian  dari  pra-pemrosesan  data.  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  teknik  normalisasi  Min-Max. Normalisasi Min-Max digunakan untuk mengubah nilai-nilai data sehingga nilai minimum setara dengan 0 dan nilai  maksimum  setara  dengan  1.  Persamaan  matematika  yang  diterapkan  untuk  normalisasi  Min-Max  dapat dijelaskan menggunakan persamaan (4) berikut:
𝑋 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑋−𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 (4)
Adapun  X scaled merupakan  hasil  normalisasi  data,  di  mana  X  merupakan  data  yang  belum  dinormalisasi.  X min merupakan nilai minimum dari semua data, dan X max adalah nilai maksimum dari semua data. Hasil normalisasi data diperoleh yaitu pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Set
No Date Price Open High Low Vol. Change % 0 0.593672  0.393355  0.402949  0.403107  0.407511  0.002510 0.319562 1 0.354596  0.016547  0.016907  0.016408  0.017652  0.004367 0.321986 2 0.270718  0.048970  0.049807  0.048377  0.050356  0.003423 0.326060 3 0.020090  0.007023  0.008126  0.008379  0.007089  0.002359 0.433712 4 0.452536  0.017172  0.017424  0.016743  0.018112  0.001426 0.326060 ... ... ... ... ... ... ... ... 1587  0.450025  0.017648  0.018322  0.017486  0.017827  0.001887 0.310348 1588  0.432446  0.015773  0.016374  0.015970  0.015464  0.007379 0.311221 1589  0.350075  0.017291  0.016739  0.016990  0.017700  0.004558 0.360198 1590  0.568056  0.094087  0.077823  0.093433  0.081458  0.004768 0.532053 1591  0.267202  0.043539  0.042107  0.043277  0.044234  0.006345 0.368829
Tabel 2  diatas  menjelaskan  hasil  normalisasi  menggunakan  metode normalisasi dengan X scaled ,  memiliki tujuan  untuk  mengubah  data  awal  (X)  menjadi  rentang  nilai  yang  lebih  terstandarisasi  antara  0  dan  1.  Proses normalisasi ini dilakukan dengan mengurangkan nilai minimum (X min ) dari setiap data, kemudian dibagi dengan selisih  nilai  maksimum  (X max )  dan  nilai  minimum  (X min ).  Dengan  demikian,  hasil  normalisasi  memberikan representasi data yang relatif terhadap rentang nilai asalnya.

## 3.2 Pengujian Prediksi
Pengujian prediksi dilakukan secara berulang untuk memastikan hasil yang optimal dalam meramalkan nilai harga cryptocurrency Binance dengan menggunakan algoritma Random Forest. Hasil dari pengujian tersebut dievaluasi dengan menggunakan dua metrik, yaitu MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Square Error). Dua metrik ini dipilih sebagai penentu akurasi prediksi. Berikut hasil pengujian prediksi.
a. Hasil pengujian menggunakan algortima random forest
Pengujian  dilakukan  untuk  menilai  kinerja  algoritma  random  forest  dalam  meramalkan  dengan memperhitungkan kesalahan yang terjadi selama proses prediksi. Hasil latihan dan pengujian dapat ditemukan pada  Tabel  3  serta  Gambar  7  dan  8.  Berikut  dibawah  ini  Tabel  3  Hasil  Pelatihan  dan  Pengujian  dengan menggunakan Algoritma Random Forest.
Tabel 3. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan menggunakan Algoritma Random Forest
No Date Price Open High Low Vol. Change % Hasil Train & Testing Set Jumlah data Train & Test 0 28/03/2021  268.87  269.31  281.24  261.24 3.50 -0.17 0.0748 Training 1593 1 08/12/2019 15.64 15.63 15.86 15.43 5.35 0.08 -0.0167  Training 2 24/06/2019 37.43 37.25 37.80 36.05 4.41 0.50 0.3366 Training 3 10/02/2018 9.24 9.86 10.35 8.77 3.35 11.60 -0.2729  Training

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
No Date Price Open High Low Vol. Change % Hasil Train & Testing Set Jumlah data Train & Test 4 20/06/2020 16.06 15.97 16.09 15.72 2.42 0.50 0.0510 Training … … … … … … … … … … 1987  20/12/2020 34.27 33.30 35.63 32.61 5.83 2.92 0.5659 Testing 399 1988  27/09/2022  272.40  276.11  286.31  269.61  425.49 -1.34 -37.678 Testing 1989  11/08/2019 30.26 29.63 30.38 29.48 3.42 2.22 0.1197 Testing 1990  24/03/2019 17.13 15.15 17.45 14.68 5.29 13.08 0.5832 Testing 1991  18/10/2022  273.19  275.70  276.00  270.21  206.23 -0.91 -0.0310 Testing
Dalam penelitian ini, datasetnya telah terbagi menjadi dua set utama, yakni  Training set dan Testing set. sebagai bagian integral dari proses pengembangan model. Set pelatihan, yang terdiri dari sejumlah sampel yang mencakup sekitar 80% dari dataset, menjadi basis utama untuk melatih model algoritma  Random Forest. Model ini  mengasah  kemampuannya  dengan  memahami  pola  dan  relasi  dalam  data  pelatihan,  suatu  proses  yang diperlukan  untuk  memungkinkannya  memberikan  prediksi  yang  akurat.  Sementara  itu,  Testing  Set,  yang merupakan sekitar 20% dari dataset, berperan sebagai wadah pengujian di mana model dievaluasi terhadap data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya.
Hasil  evaluasi  model  pada  Testing  Set  dan  Training  Set  direpresentasikan  dalam  kolom  "Hasil  Train  & Testing".  Kolom  ini  menunjukkan  selisih  antara  nilai  yang  sebenarnya  dan  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  oleh model.  Informasi  ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  rinci  tentang  sejauh  mana  model  mampu  memberikan prediksi  yang  mendekati  nilai  sebenarnya  pada  kedua  set  data  tersebut.  Penggunaan  dua  set  ini,  pelatihan  dan pengujian,  secara  fundamental  bertujuan  untuk  mengukur  kemampuan  generalisasi  model,  yaitu  sejauh  mana model dapat menerapkan pengetahuannya pada data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya. Dengan demikian, hasil  yang terdapat  dalam kolom "Hasil  Train  &  Testing"  membantu menyajikan evaluasi kinerja model secara menyeluruh dalam konteks prediksi harga cryptocurrency Binance.
Gambar 7. Hasil Training
Gambar 8. Hasil Testing
Pada Gambar 7. Hasil Training, titik-titik biru menunjukkan perbedaan antara nilai aktual dan prediksi pada set  pelatihan.  Warna  biru  digunakan  untuk  membedakan  visual  antara  data  pelatihan  dan  pengujian.  Grafik  ini memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  model  mampu  menyesuaikan  diri  dengan  pola  dan  tren  yang  ada dalam data pelatihan.
Sementara itu, Gambar 8. Hasil Testing, memvisualisasikan perbedaan antara nilai aktual dan prediksi pada set pengujian dengan menggunakan titik-titik merah. Grafik ini memberikan informasi tentang sejauh mana model mampu generalisasi dan memberikan prediksi yang sesuai dengan data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya.

## 3.3 Evaluasi Model Random Forest
Dalam evaluasi kinerja model Random Forest, digunakan dua metrik utama, yaitu Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  dan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE).  MAPE  dimanfaatkan  untuk  mengukur  persentase  rata-rata perbedaan absolut antara nilai harga cryptocurrency Binance yang diprediksi oleh model dengan nilai sebenarnya. Di samping itu, RMSE digunakan untuk mengukur akar kuadrat rata-rata dari perbedaan kuadrat antara nilai aktual dan  nilai  prediksi.  Dilakukan  lima  eksperimen  dengan  variasi  pembagian  data  latih  dan  uji  untuk  memastikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
evaluasi  yang  komprehensif  terhadap  kemampuan  model  dalam  menghadapi  perubahan  harga  cryptocurrency Binance. Kombinasi  kedua  metrik  ini  memberikan gambaran  menyeluruh tentang akurasi dan keandalan  model dalam mengantisipasi volatilitas pasar. Berikut Tabel 4 hasil eksperimen dengan variasi pembagian data latih dan uji.
Tabel 4. Hasil Eksperimen dengan variasi pembagian data latih dan uji
Tabel 4 menjelaskan hasil eksperimen evaluasi model Random Forest dengan variasi pembagian data latih dan uji menggunakan dua metrik utama, yakni Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error  (RMSE).  Kelima  eksperimen  menunjukkan  konsistensi  model  dalam  memberikan  prediksi  harga cryptocurrency Binance  yang  mendekati  nilai  sebenarnya. Rata-rata MAPE sekitar 1.38%, dan rata-rata RMSE sekitar 4.38, menandakan tingkat akurasi yang tinggi dan rendahnya kesalahan model. Kombinasi kedua metrik ini  memberikan gambaran  menyeluruh tentang keandalan  model dalam  mengantisipasi  volatilitas pasar dengan hasil yang stabil dan akurat.

## 3.4 Graphical User Interface (GUI)
Dalam sistem yang diimplementasikan, pengguna dapat memasukkan data harga pembuka, harga tertinggi, harga terendah,  volume,  perubahan  persentase,  dan  tanggal  prediksi  untuk  cryptocurrency  Binance.  Sistem  ini menghasilkan  output  berupa  prediksi  harga  cryptocurrency  Binance  dalam  USD  yang  kemudian  diubah  secara langsung ke dalam Rupiah. Selain itu, sistem menyediakan visualisasi berupa grafik perbandingan antara harga live Binance dan hasil prediksi untuk memudahkan pemahaman tren dan akurasi model prediksi. Berikut tampilan inputan prediksi harga binance.
Gambar 9. Inputan prediksi harga Binance
Dalam  model  prediksi  harga  cryptocurrency  Binance,  data  yang    diinput  seperti  harga  pembuka,  harga tertinggi, harga terendah, volume, perubahan persentase, dan tanggal prediksi digunakan sebagai fitur-input untuk algoritma Random Forest. Melalui penggunaan algoritma Random Forest, model ini dapat menangkap hubungan kompleks antara variabel-variabel ini dan menghasilkan prediksi harga yang akurat.
Gambar 10. Hasil prediksi harga Binance
Gambar 10 merupakan hasil prediksi harga cryptocurrency Binance pada tanggal tertentu dan memberikan gambaran proyeksi nilai aset tersebut dalam dolar dan Rupiah. Simultannya, informasi harga  live Binance pada hari sebelumnya memberikan konteks historis terkait dengan pergerakan pasar. Kelebihan utama sistem ini terletak pada  kemampuan  menyajikan  secara  langsung  informasi  prediksi  dan  perbandingan  dengan  data  historis, memberikan pemahaman menyeluruh kepada pengguna tentang tren pasar terkini.
Metode Eksperimen 1 Eksperimen 2 Eksperimen 3 Eksperimen 4 Eksperimen 5  Rata- Rata Map e Rata- Rata Rmse Map e Rmse  Mape  Rmse  Mape  Rmse  Mape  Rmse  Mape  Rmse Random Forset 1.38% 4.39 1.38% 4.53 1.48% 4.51 1.26% 3.94 1.41% 4.54 1.38 % 4.38

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
Gambar 11. BNB Historical Data – investing.com
Gambar  11  Pada  tanggal  6,  dilakukan  prediksi  harga  cryptocurrency  Binance  (BNB)  untuk  tanggal  7, dengan  hasil  prediksi  sebesar  231.60  USD.  Setelah  memeriksa  data  historis  BNB  di  platform  investing.com, ditemukan bahwa harga sebenarnya pada tanggal 7 adalah 232.11 USD, sehingga perbandingan persentase antara prediksi dan harga aktual adalah sekitar 0.22%.
Gambar 12. Grafik Harga Live Binance vs Hasil Prediksi
Gambar  12  menampilkan  grafik  harga  live  Binance  (BNB)  selama  30  hari  terakhir,  dengan  garis  waktu berwarna biru tua yang mencerminkan fluktuasi harga seiring waktu. Pada grafik tersebut, marker berwarna biru cerah  mewakili  hasil  prediksi  harga  cryptocurrency  Binance  pada  tanggal  tertentu.  Melalui  kombinasi  kedua elemen ini, pengguna dapat lebih jelas memahami sejauh mana prediksi model sesuai dan mereproduksi tren aktual dalam data historis. Dengan visualisasi yang interaktif ini, pengguna dapat dengan mudah mengidentifikasi pola, perbedaan, atau kecocokan antara prediksi model dan pergerakan harga sebenarnya, memberikan wawasan yang lebih  mendalam  tentang  kinerja  model  dalam  memprediksi  harga  live  Binance.  Selain  itu,  grafik  ini  juga menyajikan fitur terbaru yang memungkinkan pengguna untuk mengakses statistik kinerja model, seperti tingkat akurasi, kesalahan prediksi, dan trend prediksi yang paling sering benar. Dengan demikian, pengguna dapat tidak hanya mengevaluasi seberapa baik model merespons perubahan harga secara keseluruhan, tetapi juga memperoleh wawasan mendalam tentang konsistensi dan kehandalan prediksi model pada titik-titik kritis dalam periode 30 hari tersebut. Fitur ini  memperkaya pengalaman pengguna dengan  informasi tambahan  yang dapat  digunakan untuk membuat keputusan trading yang lebih informasional dan terinformasi.
Gambar 13. Grafik Metrik Evaluasi
Gambar 13 merupakan Grafik metrik evaluasi MAPE, RMSE, dan Persentase RMSE  yange memberikan pemahaman  mendalam  tentang  kinerja  model  prediksi  harga  cryptocurrency  Binance.  Keunikan  terletak  pada respons dinamis grafik terhadap input pengguna untuk prediksi. Saat pengguna memasukkan parameter prediksi, grafik tersebut memberikan visualisasi langsung tentang seberapa baik model mampu menyesuaikan diri dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
kondisi pasar terkini. Dengan nilai-nilai MAPE, RMSE, dan Persentase RMSE yang secara dinamis diperbarui, pengguna dapat secara instan melihat evaluasi kinerja model terhadap setiap prediksi yang dibuat. Ini tidak hanya meningkatkan transparansi dan interpretabilitas model, tetapi juga memberikan pengalaman pengguna yang lebih interaktif dan responsif terhadap perubahan dalam parameter input.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, penerapan algoritma Random Forest untuk prediksi harga cryptocurrency Binance per 1 hari (pertanggal) telah menghasilkan hasil yang signifikan. Sistem ini memperlihatkan keunikan dengan kemampuan algoritma dalam menangani kompleksitas dan ketidakpastian pasar, memberikan prediksi harga yang relatif akurat. Keunikan utama sistem ini terletak pada integrasi nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Squared Error), yang secara dinamis diperbarui setiap kali prediksi dibuat namun didapatkan hasil rata-rata dari MAPE yaitu 1.38% dan RMSE yaitu 4.38 . Hal ini yang memungkinkan sistem untuk secara adaptif mengukur dan  memperbaiki  kinerja  model  serta  memberikan  pengetahuan  harga  yang  akurat  sesuai  dengan  perubahan kondisi pasar. Meskipun hasil yang diperoleh memberikan keyakinan terhadap kemampuan Random Forest, perlu diingat  bahwa  prediksi  selalu  melibatkan  tingkat  ketidakpastian.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  terus-menerus  dan penyesuaian  terhadap  perubahan  pasar  adalah  kunci  untuk  menjaga  keakuratan  model.  Keseluruhan,  sistem  ini telah  memberikan  kontribusi  positif  dalam  memahami  dan  merespons  dinamika  pasar  cryptocurrency  Binance, namun tantangan selanjutnya melibatkan peningkatan adaptasi terhadap variabilitas pasar yang semakin kompleks.

## REFERENCES
[1] A. Jumjumi and T. Triase, “Rancang dan Bangun Aplikasi Helpdesk Support System berbasis website pada CV. Gyar Indonesia,”  J.  Ilm.  Betrik  (Besemah  Teknol.  Inf.  dan  Komputer),  vol.  14,  no.  01,  pp.  195–204,  2023,  doi: 10.36050/betrik.v14i01%20APRIL.26.
[2] B. A. Romadhoni, “Meredupnya Media Cetak, Dampak Kemajuan Teknologi Informasi,”  An-Nida  J. Komun. Islam, vol. 10, no. 1, pp. 13–20, Jul. 2019, doi: 10.34001/an.v10i1.741.
[3] A.  H.  Al-Nefaie  and  T.  H.  H.  Aldhyani,  “Bitcoin  Price  Forecasting  and  Trading:  Data  Analytics  Approaches,” Electronics, vol. 11, no. 24, pp. 1–18, Dec. 2022, doi: 10.3390/electronics11244088.
[4] M. Faghih Mohammadi Jalali and H. Heidari, “Predicting changes in Bitcoin price using grey system theory,” Financ. Innov., vol. 6, no. 1, pp. 1–12, Dec. 2020, doi: 10.1186/s40854-020-0174-9.
[5] R.  Sholeh  and  K.  Huda,  “Pengaruh  Kemajuan  Teknologi  Terhadap  Volume  Pejualan  Ritel  Di  Kota  Mojokerto,”  J. OPTIMA, vol. 3, no. 1, pp. 80–90, Apr. 2019, doi: 10.33366/optima.v3i1.1253.
[6] D. Aggarwal, S. Chandrasekaran, and B. Annamalai, “A complete empirical ensemble mode decomposition and support vector  machine-based approach to predict Bitcoin prices,”  J. Behav. Exp. Financ., vol. 27, pp. 1–12, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.jbef.2020.100335.
[7] 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, Jun. 2023, doi: 10.36085/jsai.v6i2.5288.
[8] S. Erfanian, Y. Zhou, A. Razzaq, A. Abbas, A. A. Safeer, and T. Li, “Predicting Bitcoin (BTC) Price in the Context of Economic  Theories:  A  Machine  Learning  Approach,”  Entropy,  vol.  24,  no.  10,  pp.  1–29,  Oct.  2022,  doi: 10.3390/e24101487.
[9] H.-M.  Kim,  G.-W.  Bock,  and  G.  Lee,  “Predicting  Ethereum  prices  with  machine  learning  based  on  Blockchain information,” Expert Syst. Appl., vol. 184, pp. 1–8, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115480.
[10]  B. Agarwal, P. Harjule, L. Chouhan, U. Saraswat, H. Airan, and P. Agarwal, “Prediction of dogecoin price using deep learning and social media trends,” EAI Endorsed Trans. Ind. Networks Intell. Syst., vol. 8, no. 29, pp. 1–12, Nov. 2021, doi: 10.4108/eai.29-9-2021.171188.
[11]  V.  Derbentsev,  V.  Babenko,  K.  Khrustalev,  H.  Obruch,  and  S.  Khrustalova,  “Comparative  Performance  of  Machine Learning Ensemble Algorithms for Forecasting Cryptocurrency Prices,” Int. J. Eng., vol. 34, no. 01, pp. 140–148, 2021, doi: 10.5829/ije.2021.34.01a.16.
[12]  S. Tanwar, N. P. Patel, S. N. Patel, J. R. Patel, G. Sharma, and I. E. Davidson, “Deep Learning-Based Cryptocurrency Price  Prediction  Scheme  With  Inter-Dependent  Relations,”  IEEE  Access,  vol.  9,  pp.  138633–138646,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3117848.
[13]  A. AKGÜL, E. E. ŞAHİN, and F. Y. ŞENOL, “Blockchain-based Cryptocurrency Price Prediction with Chaos Theory, Onchain Analysis, Sentiment Analysis and Fundamental-Technical  Analysis,”  Chaos Theory Appl.,  vol. 4, no. 3, pp. 157–168, Nov. 2022, doi: 10.51537/chaos.1199241.
[14]  F. Ferdiansyah, S. H. Othman, R. Z. Md Radzi, D. Stiawan, and T. Sutikno, “Hybrid gated recurrent unit bidirectional- long short-term memory model to improve cryptocurrency prediction accuracy,” IAES Int. J. Artif. Intell., vol. 12, no. 1, p. 251, Mar. 2023, doi: 10.11591/ijai.v12.i1.pp251-261.
[15]  D.  Adi  Nugroho  and  R.  Setiawan,  “Factors  For  Changes  in  Trading  Volume,  Changes  in  Market  Capitalization,  and Changes in Circulating Supply to Binance (BNB) Returns,” J. Ekon., vol. 12, no. 02, pp. 1056–1065, 2023, [Online]. Available: http://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/Ekonomi
[16]  S. Saadah and  H. Salsabila, “Prediksi  Harga Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest (Studi  Kasus: Data Acak Pada  Awal  Masa  Pandemic  Covid-19),”  J.  Komput.  Terap.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  24–32,  Jun.  2021,  doi: 10.35143/jkt.v7i1.4618.
[17]  M.  A.  Ammer  and  T.  H.  H.  Aldhyani,  “Deep  Learning  Algorithm  to  Predict  Cryptocurrency  Fluctuation  Prices: Increasing Investment Awareness,” Electronics, vol. 11, no. 15, pp. 1–22, Jul. 2022, doi: 10.3390/electronics11152349.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7100
[18]  M. S. Islam, E. Hossain, A. Rahman, M. S. Hossain, and K. Andersson, “A Review on Recent Advancements in FOREX Currency Prediction,” Algorithms, vol. 13, no. 8, pp. 1–23, Jul. 2020, doi: 10.3390/a13080186.
[19]  Z. Ye, Y. Wu, H. Chen, Y. Pan, and Q. Jiang, “A Stacking Ensemble Deep Learning Model for Bitcoin Price Prediction Using Twitter Comments on Bitcoin,” Mathematics, vol. 10, no. 8, pp. 1–21, Apr. 2022, doi: 10.3390/math10081307.
[20]  M. A. Maliki, I. Cholissodin, and N. Yudistira, “Prediksi Pergerakan Harga Cryptocurrency Bitcoin terhadap Mata Uang Rupiah menggunakan Algoritme LSTM,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 7, pp. 3259–3268, 2022, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11326
[21]  D. V Firsov, S. N. Silvestrov, N. V. Kuznetsov, E. V. Zolotarev, and S. A. Pobyvaev, “Using PPO Models to Predict the Value of the BNB Cryptocurrency,” Emerg. Sci. J., vol. 7, no. 4, pp. 1206–1214, Jul. 2023, doi: 10.28991/ESJ-2023-07- 04-012.
[22]  Moch Farryz Rizkilloh and Sri Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory  (LSTM),”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  6,  no.  1,  pp.  25–31,  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[23]  A. A. Ashara, A. Muttaqin Mustari, and M. Idris, “Implementation Of Government Organizational Communications At The Regional Development Planning, Research And Development Agency In Improving The Performance Of State Civil Apparatus  In  South  Sulawesi  Province,”  Respon  J.  Ilm.  Mhs.  Ilmu  Komun.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  177–187,  2022,  doi: 10.33096/respon.v3i2.117.
[24]  M. Farryz Rizkilloh and S. Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan  Algoritma Long Short Term Memory  (LSTM),”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  6,  no.  1,  pp.  25–31,  Feb.  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[25]  K.  Kasliono,  N.  Candraningrum,  and  K.  Sari,  “Pemodelan  Prediksi  Harga  Ethereum  (Atribut:  Open,  High  dan  Low) dengan  Algoritma  Extreme  Learning  Machine,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  5,  no.  1,  Jun.  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3567.
[26]  M.  N.  Pangestu,  M.  Jajuli,  and  U.  Enri,  “Prediksi  Harga  Kartu  Grafis  NVIDIA  Berdasarkan  Pengaruh  Harga Cryptocurrency Menggunakan Support Vector Regression,” J. Ilm. Wahana Pendidik., vol. 8, no. 17, pp. 280–287, 2022, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7076540.
[27]  M. K. Anam and D. A. Jakaria, “Sistem Prediksi Harga Kripto Dengan Metode Regresi,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 467–479, 2023, doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v10i2.4787.
[28]  M. F. Arfa, M. R. AlFathan, H. B. Lumbantobing, and R. Rahmadenni, “Prediksi Harga Cryptocurrency Dengan Metode Linier Regresi,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy., vol. 1, no. 1, pp. 8–15, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/609
[29]  A. H. A. Othman, S.  Kassim, R. Bin Rosman, and  N.  H. B. Redzuan, “Prediction accuracy improvement for  Bitcoin market prices based on symmetric volatility information using artificial neural network approach,”  J. Revenue Pricing Manag., vol. 19, no. 5, pp. 314–330, Oct. 2020, doi: 10.1057/s41272-020-00229-3.
[30]  N. Fajriati and B. Prasetiyo, “Optimasi Algoritma Naïve Bayes Dengan Diskritisasi K-Means Pada Diagnosis Penyakit Jantung,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Kompter, vol. 10, no. 3, pp. 503–512, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023106510.
[31]  A. Yunizar, T. Rismawan, and D. M. Midyanti, “Penerapan Metode Recurrent Neural Network Model Gated Recurrent Unit  Untuk  Rediksi  Harga  Cryptocurrency,”  Coding  J.  Komput.  dan  …,  vol.  11,  no.  1,  pp.  32–41,  2023,  doi: http://dx.doi.org/10.26418/coding.v11i1.58073.
[32]  P. A. Raharja, “Prediksi Harga Ethereum Menggunakan Metode Vector Autoregressive,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 3, no. 2, pp. 71–79, 2021, doi: https://doi.org/10.20895/inista.v3i2.285.
[33]  R. Faizal, B. D. Setiawan, and I. Cholisoddin, “Prediksi Nilai Cryptocurrency Bitcoin menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4226–4233, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5170
[34]  I.  Indriyanti, N.  Ichsan,  H. Fatah, T. Wahyuni, and E.  Ermawati, “Implementasi Orange  Data Mining Untuk  Prediksi Harga Bitcoin,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 118–125, Aug. 2022, doi: 10.51977/jti.v4i2.762.
[35]  P. K. Arieska and N. Herdiani, “Pemilihan Teknik Sampling Berdasarkan Perhitungan Efisiensi Relatif,”  J. Stat. Univ. Muhammadiyah Semarang, vol. 6, no. 2, pp. 166–171, 2018, doi: 10.26714/jsunimus.6.2.2018.%25p.
[36]  D. Denisko and M. M. Hoffman, “Classification and interaction in random forests,” J. Int. PNAS, pp. 10–12, 2018, doi: 10.1073/pnas.1800256115.