## PERAMALAN HARGA MATA UANG KRIPTO SOLANA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)
Dewi Marini Umi Atmaja 1 , Arif Rahman Hakim 2
1) Universitas Medika Suherman, Jl. Raya Industri Pasir Gombong, Jababeka, Cikarang Utara, Bekasi Email: dewi@medikasuherman.ac.id, arif@medikasuherman.ac.id
Info Artikel

## ABSTRACT
Histori Artikel: Diterima Sep 03, 2022 Direvisi Sep 25, 2022 Disetujui Okt 25, 2022 Cryptocurrencies have great potential to be adopted in Indonesia as an alternative to investing. One of the cryptocurrencies that investors or traders are interested in is  Solana.  Fluctuating  price . movements  make  cryptocurrency  investments considered . speculative  so  the  risks . faced  are  very  high.  With  this,  we  need  a system  or  model  that  can  help  investors  or  traders  to  predict  prices  so  that investors  or  traders  have  material  for  consideration  in  making  decisions.  The results of the descriptive analysis can be seen that in the period from April 10, 2020 to  May  30,  2022,  Solana's  daily  closing  price  movement  fluctuates.  The  Support Vector Regression model obtained for Solana's daily closing price data, namely the Linear kernel with cost parameter C = 1000, obtained an . accuracy of 97.44% and MAPE 9.93 while for the Radial Basis Function . (RBF) kernel with cost parameter C = 1000 an . gamma = 0.1 obtained an accuracy of 87.76% with a MAPE value of 8.14. It can be concluded that through parameter tuning, the model formed has an accuracy value and the . best MAPE is to use a linear kernel with a cost parameter of C = 1000.
Keywords: Forecasting, Cryptocurrency, Support Vector Regression, Solana

## ABSTRAK
Cryptocurrency  memiliki  potensi  besar  untuk  diadopsi  di  Indonesia  sebagai alternatif  dalam  berinvestasi.  Salah  satu  cryptocurrency  yang  diminati  oleh investor  atau  trader  yaitu  Solana.  Pergerakan  harga  yang  sangat  random menjadikan investasi cryptocurrency memiliki risiko yang cukup tinggi. Dengan hal ini maka diperlukan sistem atau model yang dapat membantu investor atau trader untuk memprediksi harga agar investor atau trader memiliki bahan pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil  dari  analisis  deskriptif  dapat  diketahui bahwa  dalam kurun  waktu  10 April  2020  sampai  30 Mei  2022  pergerakan  harga penutupan  harian  Solana  bergerak  fluktuatif.  Model  Support  Vector  Regression yang  diperoleh  untuk  data  harga  penutupan  harian  Solana  yaitu  kernel  Linear dengan  parameter  cost  C  =  1000  diperoleh  akurasi  sebesar  97,44%  dan  MAPE sebesar  9,93  sedangkan  untuk  kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  dengan parameter cost C = 1000 dan gamma = 0,1 diperoleh hasil akurasi 87,76% dengan nilai  MAPE  sebesar  8,14.  Dapat  disimpulkan  bahwa  melalui  tuning  parameter, model  yang  terbentuk  memiliki  nilai  akurasi  dan  MAPE  terbaik  adalah menggunakan kernel Linear dengan parameter cost C = 1000.
Kata Kunci:  Peramalan, Cryptocurrency, Support Vector Regression, Solana.
Penulis Korespondensi: Dewi Marini Umi Atmaja, Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Ilmu Sosial dan Teknologi, Universitas Medika Suherman, Jl. Raya Industri Pasir Gombong, Jababeka, Cikarang Utara, Bekasi. dewi@medikasuherman.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Cryptocurrency (mata  uang  crypto)  menjadi pembahasan menarik untuk diperbincangkan saat ini  dikarenakan  peningkatan  penjualan  berbagai jenis mata uang virtual seperti Bitcoin, Ethereum, Polkadot,  Solana  dan  lain  sebagainya  [1]. Cryptocurrency merupakan  sebuah  mata  uang virtual  atau  mata  uang  digital  yang  diciptakan untuk  alat  tukar.  Berdasarkan  publikasi  dari International Decentralized Association of Cryptocurrency and Blockchain (IDACB) menyatakan  bahwa  Indonesia  merupakan  salah satu  dari  10  kapitalisasi  kripto  tertinggi  di  dunia [2].  Cryptocurrency  dapat  menjadi  salah  satu alternatif  dalam  berinvestasi.  Dengan  kemajuan teknologi  saat  ini,  investasi  dalam  bentuk  uang digital  atau  virtual  dapat  membantu  masyarakat dalam mempersiapkan finansial untuk masa yang akan datang [3].
Salah  satu cryptocurrency yang  banyak  diminati oleh  investor  atau trader yaitu  Solana.  Menurut situs coinmarketcap.com ,  Solana  menduduki rangking 10 besar coin market cap dunia [4].
Solana  adalah  blockchain  dengan  kemampuan kontrak  pintar  yang  mendukung  pengembangan sistem  keuangan  terdesentralisasi  dan  berbagai aplikasi  kripto,  mirip  dengan  Ethereum  [5]. Berbeda  dengan  blockchain  lainnya,  Solana menggunakan algoritma verifikasi yang menggantikan  sistem proof-of-history (PoH) dengan  sistem proof-of-stake (PoS).  Karena  itu, Solana  adalah  blockchain  tercepat  yang  dapat melakukan  tidak  lebih  dari  50.000  transaksi  per hari [6].
Pergerakan  harga  mata  uang  kripto  Solana  yang sangat random menjadikan  investasi  kripto dianggap  sangat  berisiko  [7].  berdasarkan  hal tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  atau model  untuk  membantu para  investor  atau trader guna  memprediksikan  harga  mata  uang  kripto sehingga  risiko  kerugian  dapat  dihindari  [5]. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk membangun  model  prediksi  adalah Support Vector  Regression (SVR).  Algoritma  SVR  ini merupakan perluasan model regresi dari algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang diaplikasikan  untuk  menyelesaikan  kasus  atau masalah yang berkaitan dengan klasifikasi [8][9]. Berdasarkan  hasil  penelitian  [10]  yang  telah dilakukan sebelumnya, Algoritma SVR menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik dengan  membandingkan  tiga  kernel  yaitu  kernel Linear  94.32%,  kernel  RBF  93.18%  dan  kernel Polinominal 95.45%.
Mean  Absolut  Percentage  error (MAPE) digunakan  untuk  melihat  akurasi  model  yang dibangun  dalam  penelitian  ini.  MAPE  dapat menghitung persentase kesalahan rata-rata secara mutlak pada metode peramalan. MAPE ini berisi informasi mengenai tingkat  kesalahan peramalan jika  dibandingkan  dengan  nilai  aktualnya  [11]. Semakin  kecil  tingkat  persentase  kesalahan ( percentage  error )  pada  MAPE,  maka  semakin besar tingkat akurasi hasil peramalan tersebut[12].
Pada  penelitian  kali  ini,  algoritma  SVR  akan diimplementasikan  pada  data Time  Series ,  yang berarti  bahwa  pengamatan  data  akan  dilakukan berurutan dari waktu ke waktu [13][14]. Adapun kernel yang akan digunakan sebagai pembanding dalam  penelitian  ini  yaitu  kernel  Linear  dan kernel  RBF.  Penelitian  ini  akan  mengulas penggunaan  algoritma  SVR  untuk  membangun model  prediksi  harga  di  pasar  kripto  dan  juga untuk mengetahui tingkat persentase keakurasian model  yang  dibangun  serta  kecocokan  model sebagai  bahan  pertimbangan  bagi  para  investor atau  trader  dalam  mengambil  keputusan  untuk berinvestasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  diperoleh dari beberapa situs online, yaitu dari www.coinmarketcap.com untuk  mendapatkan data  serta informasi mengenai mata uang Solana dan  informasi  mengenai blockchain ,  kemudian dari website www.finance.yahoo.com untuk memperoleh  data  harga  harian  Solana[15]. Variable inti  yang  akan  digunakan  yaitu  harga penutupan  ( Close )  mata  uang  Solana.  Harga penutupan  merupakan  harga  perdagangan  mata uang Solana pada satu hari tertentu.

## 2.1. Metode Analisis
Metode analisis bertujuan untuk menggambarkan secara  umum  mengenai  data  harga close penutupan  mata  uang  kripto  Solana.  Dalam memprediksi  harga  penutupan  mata  uang  kripto Solana ini menggunakan analisis algoritma SVR. Metode  SVR  merupakan  adaptasi  dari  metode SVM,  yang  sebelumnya  digunakan  untuk menangani  masalah  klasifikasi.  Metode  SVM merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dengan jangkauan  kelas  luas  yang  menggunakan  kernel untuk  merepresentasikan  data,  dan  dapat  disebut sebagai  metode  berbasis  kernel.  Pada  penelitian ini  digunakan  2  kernel  yang  populer  dan  sering digunakan  oleh  peneliti  lain  yaitu:  Kernel  Linear
dan Kernel Radial Basis Function (RBF). Kernel Linear  merupakan  kernel  yang  memiliki  fungsi paling sederhana, kernel Linear digunakan ketika data yang dianalisis sudah terpisah secara Linear. Sedangkan  kernel  RBF  merupakan  fungsi  kernel yang  biasa  digunakan  dalam  analisis  ketika  data tidak  terpisah  secara  Linear.  Kernel  RBF memiliki  2  parameter  yaitu Gamma dan Cost . Parameter Cost atau  biasa  disebut  sebagai  C merupakan  parameter  yang  bekerja  sebagai pengoptimalan SVM untuk menghindari misklasifikasi  di  setiap  sampel  dalam training dataset. Parameter Gamma merupakan parameter yang  menentukan  seberapa  jauh  pengaruh  dari satu  sampel training  dataset dengan  nilai  rendah berarti “jauh”, dan nilai tinggi berarti “dekat”. Peneliti menentukan kernel RBF dengan parameter-parameter  sebagai  berikut, cost C=10, C=100,  C=1000  dan gamma =0.1, gamma =0.01, gamma =0.001, gamma =0.0001. Sedangkan kernel  Linear  ditentukan  dengan  parameter cost C=10,  100,  1000.  Adapun tools yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  bantuan bahasa  pemrograman  Python  3.9  dan Libre Office .

## 2.2. Tahapan Analisis Data
Untuk  memudahkan  tahapan  pada  analisis  data, maka  pada  penelitian  ini  digambarkan  melalui diagram alir sebagai berikut:
Tahapan-tahapan analisis data [16]:
1. Mempersiapkan data harga harian mata uang Solana selama periode 10 April 2020 sampai dengan  30  Mei  2022  yang  dapat  diunduh dalam situs yahoo finance . com .
2. Melakukan  analisis  terhadap  data  harian Solana  untuk  mengetahui  gambaran  umum data harian Solana.
3. Melakukan preprocessing data  dengan mendefinisikan  variabel  dependen  dan variabel independent, dan kemudian dilakukan transformasi.
4. Mempartisi  data  menjadi  dua  bagian  yaitu data  latih  ( training )  dan  data  uji  ( testing ) dengan persentase yang berbeda-beda.
5. Menentukan  parameter cost (C)  yang  akan digunakan  dan  menentukan  kernel,  serta gamma untuk  melakukan  analisis  metode SVR.
6. Melakukan analisis metode SVR
berdasarkan parameter dan kernel yang telah ditentukan.
7. Melakukan tuning parameter-parameter untuk  menghasilkan  nilai  akurasi  yang maksimal  dan  mendapatkan  nilai  kesalahan sekecil mungkin.
8. Melakukan postprocessing , yaitu melakukan denormalisasi data yang kemudian digunakan untuk memprediksi data.
9. Melakukan  prediksi  data  harga  mata  uang Solana selama beberapa hari ke depan.
10. Tahap  terakhir  yaitu  melakukan  interpretasi hasil  analisis  metode  SVR yang  telah didapatkan  sebelumnya  dari  parameter  dan kernel yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian 3.1.1. Analisis Deskriptif
Hasil  dari  analisis  deskriptif  pada  data  harian Solana  dilakukan  untuk  mengetahui  gambaran umum Solana pada periode 10 April 2020 sampai dengan 30 Mei 2022.
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa pergerakan  harga  Solana  cukup  fluktuatif. Diperlihatkan  bahwa  pada  tanggal  6  November 2021  Solana  mencapai  harga  tertinggi  ( all  time high )  diangka  US$  258.934326  per  koin sedangkan  harga  Solana  terendah  yaitu  di  harga US$ 0.515273 yang terjadi pada 11 Mei 2020.

## 3.1.2. Preprocessing Data
Preprocessing data  atau  pembersihan  data dilakukan  agar  data  mentah  dapat  lebih  mudah diterima  oleh  algoritma  SVR.  Pada  tahap preprocessing data  ini,  dilakukan  penentuan input variable dan output variable dependent dan independent , data normalization ,  dan  membagi data menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji.

## 3.1.3. Penentuan Variabel
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  penutupan  harian  Solana  pada  periode 10 April  2020 sampai dengan 30 Mei 2022 yang terdiri dari 780 data. Dalam penelitian ini dibahas metode Supervised  Learning .  Input  dan  output variabel  diperlukan  untuk  metode Supervised Learning agar  dapat  dipelajari  menggunakan algoritma.  Inputan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data harga mata uang Solana satu  periode  sebelumnya,  yang  digunakan  untuk menentukan  harga  Solana  untuk  satu  hari  ke depan. Diperkirakan dalam pernyataan ini bahwa harga mata uang Solana hari ini merupakan hasil dari harga mata uang Solana hari sebelumnya.
Tabel  1 . Ilustrasi Input dan Output pada Data Solana
No X Y 1 0,951054 0,776819 2 0,776819 0,882507 3 0,882507 0,777832 … … … 778 43,491211 40,981346 779 40,981346 41,253616 780 41,253616 45,709694
Tabel  1  menggambarkan  data  harga  penutupan Solana  satu  hari  sebelumnya  yang  digunakan untuk  memprediksi  harga  Solana  satu  hari selanjutnya. Permasalahan ini diasumsikan bahwa harga Solana hari ini (Y) dipengaruhi oleh harga Solana satu hari sebelumnya (X).

## 3.1.4. Normalisasi Data
Tahap  normalisasi  data  akan  merubah  data input dan data output menjadi range 0 sampai 1 dengan
menggunakan tools modul min-max normalization.
Tabel  2 . Contoh Normalisasi Data pada Solana No. X Y 1 0,001686335 0,0010121 2 0,0010121 0,001421079 3 0,001421079 0,00101602 … … … 778 0,166303287 0,156590904 779 0,156590904 0,157644502 780 0,157644502 0,174888115

## 3.1.5. Data Training dan Data Testing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  dari algoritma  SVR  dengan  langkah  awal  membagi data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Pembagian ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dari algoritma SVR terhadap data uji untuk menentukan  parameter  yang  paling  baik  serta pembentukan model peramalan. Untuk pembagian  data dapat  dilihat  pada tabel  dibawah ini:
Tabel  3 . Pembagian Data latih dan Data Uji
Keterangan Data Total Latih Uji Jumlah Data 624 156 780 Persentase 80% 20% 100%
Berdasarkan  Tabel  3  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa sebagian besar data yang digunakan dalam penelitian  ini  sekitar  80%  dari  total  data digunakan  untuk  pelatihan,  sedangkan  20% sisanya  digunakan  untuk  pengujian.  Karena proporsi data pelatihan yang lebih besar, machine learning lebih  mudah  memahami  model.  Hal  ini dilakukan  agar  pembelajaran  mesin  digunakan untuk  membangun  model  dan  menyempurnakan model  yang  ada  dengan menggunakan  pengujian data  untuk  memberikan  umpan  balik  pada  hasil pengujian yang lebih akurat. Bahasa pemrograman python digunakan untuk pelatihan, pengujian,  dan  analisis  data,  yang  semuanya dilakukan  secara  acak.  Pada  langkah  berikutnya, data  akan  dilatih  menggunakan  algoritma  SVR untuk  membuat  model  menggunakan  kombinasi parameter-parameter  input,  dilanjutkan  dengan pengujian data untuk menentukan hasil model.
3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
3.2.1. Analisis Algoritma SVR
Metode SVR berfungsi sebagai dasar dari metode
SVM untuk persoalan regresi. Untuk memodelkan  SVR  seperti  halnya  SVM , kita harus  menentukan hyperplane yang  ideal
menggunakan parameter model-building . Algoritma  SVR,  yang  menggunakan  parameter- parameter  untuk  mengatur  model  sehingga support  vector diposisikan  dalam hyperplane area untuk  membuat  model  regresi  yang  ideal,
berbeda dengan konsep SVM yang
mengklasifikasikan support  vector menjadi  dua kelas.
Parameterisasi  model  dalam  penelitian  ini melibatkan  penggunaan  kernel  parameter  untuk fungsi  basis Linier dan Radial  Basis  Function (RBF).  Area  fokus  terakhir  untuk  penelitian  ini adalah parameter kernel Linear dan RBF, dengan parameter-parameter  C  sebesar  10,  100,  1000 untuk mewakili toleransi support vector terhadap hyperplanes ,  dan  parameter-parameter gamma sebesar  0.1,  0.01,  0.001,  dan  0.0001.  Kinerja model  yang  telah  dimodifikasi  dievaluasi menggunakan nilai akurasi R-square dan MAPE. Saat nilai R-square mendekati 1 (tunggal), model menjadi  lebih  akurat.  Namun,  model  tersebut tidak  boleh overfitting atau underfitting , under- fitting adalah  kondisi  di  mana  kinerja  model buruk  karena  data  yang  digunakan  untuk pelatihan  adalah  data  terbaik  yang  tersedia. Namun, overfitting adalah kondisi di mana hal ini tidak terjadi. Underfitting adalah kondisi di mana data  pelatihan  model  tidak  cukup  mewakili  set lengkap data yang akan digunakan.

## 3.2.2. Kernel Linear SVR
Dalam  melakukan  analisis  dengan  fungsi  kernel Linear,  dilakukan  optimasi  parameter  C  atau Cost .  Pengoptimalan  parameter  C  dapat  dilaku- kan  dengan cara  trial  and  error .  Berikut  ini merupakan  tabel  penentuan  parameter  terbaik kernel Linear dengan cara trial dan error .
Tabel  4 . Nilai Akurasi Parameter Terbaik Parameter Training Dataset Testing Dataset Akurasi Akurasi C = 10 0.974421433 0.974421433 C = 100 0.974421433 0.974421433 C = 1000 0.974421433 0.974421433
Dari keseluruhan trial and error yang dilakukan, diperoleh  hasil  akurasi  yang  sama  pada  masing- masing  parameter cost sehingga  penentuan parameter  terbaik  dapat  dilakukan  dengan memilih  salah  satu  nilai  parameter cost .  Penulis akan  menggunakan  C  =  1000  sebagai  parameter terbaik dalam pembentukan model dengan testing
data  set .  Sehingga  akan  diperoleh  parameter model sebagai berikut.
Tabel  5 . Parameter Model SVR Kernel Linear
Parameter SVR - Type : C - Prediction SVR - Kernel : Linear Cost : 1000

## 3.2.3. Kernel RBF SVR
Fungsi  kernel  kedua  yang  digunakan  dalam analisis  adalah  kernel  RBF.  Dalam  melakukan analisis  dengan  fungsi  kernel  RBF,  dilakukan optimasi  parameter Cost (C)  dan Gamma (γ). Sama  halnya  seperti  pada  fungsi  kernel  Linear, dalam  penentuan  parameter  terbaik  kernel  RBF juga  dilakukan trial  and  error sehingga  akan diperoleh tabel berikut.
Tabel  6 . Nilai Akurasi Parameter Terbaik Training Dataset Kernel RBF C=10 C=100 C=1000 Gamma=0,1 0.91671981 0.9173732 0.91737317 Gamma=0,01 0.9485243 0.9600694 0.97183197 Gamma=0,001 0.89933732 0.9515795 0.96644627 Gamma=0,0001 0.87329475 0.8985512 0.95164643
Tabel  6  merupakan  matriks  dari  hasil trial and error untuk  menentukan  parameter  terbaik  dari training dataset  dengan  menggunakan  kernel RBF.  Adapun  parameter  terbaik  yang  dihasilkan adalah C=1000 dan Gamma = 0.01.
Tabel  7 . Nilai Akurasi Parameter Terbaik Testing Dataset Kernel RBF C=10 C=100 C=1000 Gamma=0,1 0.8681122 0.8776415 0.8776415 Gamma=0,01 0.6844133 0.8165556 0.8217673 Gamma=0,001 0.4800071 0.6952759 0.8194192 Gamma=0,0001 0.7566769 0.4786722 0.6966791
Tabel  7  merupakan  matriks  dari  hasil trial and error untuk  menentukan  parameter  terbaik  dari testing dataset dengan menggunakan kernel RBF. Adapun parameter terbaik yang dihasilkan adalah C=1000 dan Gamma = 0.1.

## 3.2.4. Evaluasi Model SVR
Evaluasi  model  pada  data  harian  Solana  ini ditampilkan pada tabel 8 berikut ini:
Tabel  8 . Nilai Akurasi Data Training dan Testing
Kernel Akurasi Training Akurasi Testing MAPE Testing Linear C=10 0,974421433 0,854708061 9,932551448 RBF C=10, Gamma=0.1 0,916719814 0,868112183 8,55754751
Berdasarkan  Tabel  8,  didapatkan  nilai  akurasi pada data testing yaitu kernel Linear dengan nilai parameter cost C=10  diperoleh  akurasi  sebesar 85,47% dan nilai  MAPE sebesar 9,93 sedangkan kernel  RBF  dengan  nilai  parameter  cost  C  =  10 dan Gamma = 0.1 diperoleh nilai akurasi sebesar 86,81%  dan  nilai  MAPE  sebesar  8,55.  Diantara kedua  kernel  tersebut,  kernel  RBF  memiliki tingkat  akurasi  yang  cukup  bagus.  Dikarenakan
pembentukan model yang optimum dan memiliki nilai MAPE yang cukup rendah.
Pada  langkah  berikutnya,  peneliti  menyesuaikan parameter-parameter  menggunakan  metode  algo- ritma Grid  Search untuk  membuat  model  tampil lebih baik. Nilai akurasi akan terungkap di bawah ini  setelah  pengaturan  parameter.  Proses tuning merupakan  salah  satu  pengaturan  parameter untuk mendapatkan model yang paling baik.
Tabel  9 . Nilai Akurasi Data Training dan Testing Setelah Tuning Parameter Kernel Akurasi Training Akurasi Testing MAPE Testing Linear C=1000 0,974421433 0,974421433 9,932551448 RBF C=1000, Gamma=0.1 0,917373166 0,877641514 8,141628242
Jelas  dilihat  dari  Tabel  9  bahwa  tabel  tersebut membandingkan  nilai  MAPE  dan  akurasi  setiap kernel  setelah  mengubah  parameter.  Setelah melakukan tuning parameter  dan  validasi  10- cross , ditemukan bahwa nilai MAPE dan akurasi testing untuk  setiap  kernel  yang  digunakan mengalami  kenaikan  sebagai  berikut,  untuk MAPE  bernilai  9,93  (Linear)  dan  8,14  (RBF). Sedangkan  untuk  nilai  akurasi testing yaitu 97,44%  (Linier)  dan  87,76%  (RBF),  dari  hasil
tersebut menunjukkan bahwa model terbaik yang diperoleh  adalah  yang  menggunakan  kernel Linear.  Parameter  yang  paling  efektif  untuk menentukan  nilai  tukar  mata  uang  Solana  dari hasil tuning adalah  C=1000  untuk  kernel  Linier dan  C=1000  untuk  kernel  RBF  dan  gamma=0,1. Berikut  ini  merupakan  tampilan  plot/grafik  dari kernel Linear dengan performa paling baik untuk perbandingan data aktual harga penutupan harian Solana dengan data training dan testing .
Gambar 3 Plot Data Aktual dan Prediksi Harga Penutupan Harian Solana
Pada  Gambar  3  menjelaskan  bahwa  sumbu  X ( Date )  merupakan  urutan  periode  dalam  data aktual  dan  prediksi.  sumbu  Y  ( Solana  price ) merupakan  harga  penutupan  harian  Solana  pada data  aktual  dan  prediksi.  Data  aktual  diwakili dengan  garis  warna  biru sedangkan  data  prediksi
latih diwakili dengan garis warna oranye dan data prediksi uji diwakili dengan garis berwarna hijau. Dilihat  dari  garis  yang  dihasilkan,  menyatakan bahwa  dengan  algoritma  SVR  dengan  meng- gunakan  kernel Linear ,  data  hasil  prediksi  dan data aktual tidak jauh berbeda.

## 3.2.5. Prediksi  Harga  Penutupan  Harian Solana
Berdasarkan hasil pengujian parameter-parameter untuk  model  SVR  yang  telah  selesai  dilakukan, maka  langkah  berikutnya  adalah  memprediksi harga  penutupan  Solana  dengan  menggunakan model terbaik yang telah disempurnakan. Berikut  akan  ditampilkan  tabel  data  prediksi  dan data  aktual  harga  penutupan  harian  mata  uang Solana  pada  data  uji  ( testing )  dengan  meng- gunakan  model  terbaik  yang  sebelumnya  sudah ditentukan.
Tabel  10. Perbandingan Data Aktual dan Prediksi pada Data Testing Solana Tanggal Aktual (USDT) Prediksi (USDT) 20 April 2020 0.538812 12.156726 21 April 2020 0.587659 12.150271 22 April 2020 0.691601 12.132326 23 April 2020 0.627457 12.174136 24 April 2020 0.634242 12.182654 25 April 2020 0.643329 12.182986 26 April 2020 0.635506 12.185185 … … … 22 Mei 2022 52.755180 58.717049 23 Mei 2022 49.056850 61.122242 24 Mei 2022 49.653336 58.719157 25 Mei 2022 47.982426 59.083140 26 Mei 2022 43.491211 57.741446 27 Mei 2022 40.981346 54.477837 28 Mei 2022 41.253616 52.589584
Pada  Tabel  10  tanggal  20  sampai  26  April  2022 terjadi  perbedaan  yang  signifikan  antara  data aktual dan data prediksi, hal ini dikarenakan pada iterasi  awal  data  yang  masuk  proses  pelatihan masih  sedikit,  semakin  banyak  iterasi  maka semakin  banyak  data  yang  digunakan  dalam proses  pelatihan  sehingga  hasil  prediksi  dan aktual  akan  mendekati  nilai  yang  sama,  hal tersebut  terlihat  pada  tanggal  22  sampai  dengan 28  mei  2022  data  aktual  dan  prediksi  memiliki nilai  selisih  yang  kecil.  Setelah  data  aktual  dan prediksi  diketahui,  langkah  selanjutnya  yaitu mencari prediksi harga untuk 10 hari selanjutnya pada  harga  penutupan  harian  Solana  dengan model yang sudah ditentukan sebelumnya:
Tabel  11 . Prediksi Harga Penutupan Harian Solana Selama 10 Hari Berikutnya Tanggal Prediksi (USDT) 31 Mei 2022 53.240661 1 Juni 2022 58.092902 2 Juni 2022 62.466963 3 Juni 2022 68.304274 4 Juni 2022 73.805796 5 Juni 2022 79.186349 6 Juni 2022 84.571626 7 Juni 2022 89.345106
Tanggal Prediksi (USDT) 8 Juni 2022 94.550076 9 Juni 2022 99.948158
Tabel  11  adalah  tabel  prediksi  harga  mata  uang Solana  harian,  dan  menunjukkan  bahwa  harga ditentukan  menggunakan  model  SVR  dengan kernel  linier  dan  parameter cost C  sebesar  1000 untuk  10  periode  mendatang.  Hasil  dari peramalan  tersebut  menunjukkan  bahwa  harga penutupan  harian  Solana  mengalami  kenaikan dikisaran  angka  53.240661  USD  sampai  dengan 99.948158 USD per koin.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian,  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa sejak kurun waktu 10 April  2020  sampai  dengan  30  Mei  2022 pergerakan  harga  penutupan  harian  Solana bergerak fluktuatif.
2. Metode  SVR  bisa  diterapkan  untuk  prediksi harga penutupan harian Solana. Model SVR yang  diperoleh  untuk  data  harga  penutupan harian  Solana  yaitu  SVR  dengan  kernel Linear  dengan  parameter cost C  =  1000 diperoleh akurasi model sebesar 97,44% dan MAPE sebesar 9,93 sedangkan untuk kernel RBF  dengan  parameter cost C  =  1000  dan gamma 0,1  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar 87,76%  dengan  nilai  MAPE  sebesar  8,14. Dapat  disimpulkan  bahwa  melalui tuning parameter-parameter,  model  yang  terbentuk memiliki  tingkat  akurasi  dan MAPE  paling baik  adalah  menggunakan  kernel  Linear dengan parameter cost C = 1000.
3. Hasil  peramalan  harga  penutupan  harian Solana  untuk  10  periode  selanjutnya mengalami kenaikan dikisaran angka 53.240661  USD  sampai  dengan  99.948158 USD per koin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrul- loh,  and  A.  Mulyani,  “Compa-rison  of Data  Mining  Algorithm  For  Forecasting Bitccoin Crypto Currency Trends,” J. Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  245–248,2022, doi:10.20884/1.jutif. 2022. 3.2.194.
[2] Moch  Farryz  Rizkilloh  and  Sri  Widiya- nesti,  “Prediksi  Harga  Cryptocurrency Menggunakan  Algoritma  Long  Short Term Memory (LSTM),” J. RESTI (Reka-
yasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  6, no.  1,  pp.  25–31,  2022,  doi:  10.  29207/ resti.v6i1.3630.
[3] U.  P.  Wibowo,  Jondri,  and  A.  Aditsania, “Prediksi  Mata  Uang  Digital  (bitcoin) Menggunakan  Feed  Forward  Neural Network,” e-Proceeding Eng.  Vol.6, No.1 April 2019 , vol. 6, no. 1, pp. 2539–2544, 2019,  [Online].  Available:  https://open librarypublications.telkomuniversity.ac.id/ index.php/engineering/article/view/8720/8 586
[4] D.  Haryadi,  A.  Rahman,  D.  Marini,  U. Atmaja,  and  S.  Nurgaida,  “Implementa- tion  of  Support  Vector  Regression  for Polkadot  Cryptocurrency  Price  Predic- tion,” vol. 6, no. May, pp. 201–207, 2022.
[5] Nilda  Aulia,  “Prediksi  Harga  Ethereum Berdasarkan Informasi Blockchain Meng- gunakan  Metode  Long  Short  Term  Me- mory,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[6] G.  B.  Blocks,  “An  Introduction  to  Sola- na,” no. December, 2021.
[7] R. A. Wibowo and B. Rikumahu, “Perama lan  Dengan  Volatilitas  Frekuensi  Tinggi
Untuk  Vector  Regression  Dan  Regresi Linier Forecasting High Frequency Volatility  for  Cryptocurrencies  and  Con ventional Currencies With Support Vector Regression  (  a  Study  on  October  2017  – September  2018 Perio,”  vol.  6,  no.  3,  pp. 5647–5652, 2019.
[8] D.  I.  Purnama  and S.  Setianingsih,  “Sup- port  vector  regression  (SVR)  model  for forecasting  number  of  passengers  on domestic  flights  at  Sultan  Hasanudin airport Makassar,” J. Mat. Stat. dan Kom- putasi ,  vol.  16,  no.  3,  p.  391,  2020,  doi: 10.20956/jmsk.v16i3.9176.
[9] N.  P.  N.  Hendayanti,  I.  K.  P.  Suniantara, and  M.  Nurhidayati,  “Penerapan  Support Vector  Regression  (Svr)  Dalam  Mempre- diksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan Domestik Ke Bali,” J.  Varian ,  vol.  3,  no.
1,  pp.  43–50,  2019,  doi:  10.30812/vari- an.v3i1.506.
[10] H. C. S. Ningrum, “Perbandingan Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  Linear, Radial  Basis  Function  (RBF),  dan Polinomial  Kernel  dalam  Klasifikasi Bidang Studi Lanjut Pilihan Alumni UII,” Tugas  Akhir  Stat.  Univ.  Islam  Indones. , pp. 1–90, 2018.
[11] R. J. D. Simamora, Tibyani, and Sutrisno, “Peramalan  Curah  Hujan  Menggunakan Metode  Extreme  Learning  Machine,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 9670–9676, 2019.
[12] A.  Nurdiansyah,  M.  T.  Furqon,  and  B. Rahayudi, “Prediksi Harga Bitcoin Meng-
gunakan Metode Extreme Learning Machine  (ELM)  dengan  Optimasi  Arti- ficial  Bee  Colony  (ABC),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 6,  pp.  5531–5539,  2019,  [Online]. Available:http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/ j-ptiik/article/view/5507
[13] A.  R.  Hakim,  D.  Marini,  U.  Atmaja,  D. Haryadi, and N. Suwaryo, “Twitter Senti- ment  Analysis  Terhadap  Pengguna  E- Commerce  Menggunakan  Text  Mining,”
SNTEM  Semin.  Nas.  Teknol.  Energi  dan Miner. ,  vol.  1,  no.  November,  pp.  1227– 1237, 2021.
[14] T. M. Tamtelahitu, “Komparasi Algoritma Clustering  dengan  Dataset  Penyebaran Covid-19 di Indonesia Periode Maret-Mei 2020,” J. Teknol. Technoscientia , vol. 13, no. 1, pp. 27–34, 2020.
[15] C.  No,  “Government  to  Person  (  G2P  ) Terhadap  Penyaluran  Bantuan  Sosial  di Indonesia  Teknologi  Blockchain  dan  Po- tensinya Pentingnya Reformasi Data Bagi Reformasi  Perlindungan  Sosial,”  vol.  VI,
2021.
[16] R. E. Caraka, H. Yasin, and A. W. Basyi- ruddin,“Peramalan Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan  Support  Vector  Regression Kernel  Radial  Basis,” J.  Mat. ,  vol.  7,  no. 1,  p.  43,  2017,  doi:  10.24843/jmat.2017. v07.i01.p81.