Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.194 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 245-248 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF DATA MINING ALGORITHM FOR FORECASTING BITCOIN CRYPTO CURRENCY TRENDS
Indri Tri Julianto *1 , Dede Kurniadi 2 , Muhammad Rikza Nashrulloh 3 , Asri Mulyani 4
1,2,3,4 Jurusan Ilmu Komputer, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 indritrijulianto@itg.ac.id , 2 dede.kurniadi@itg.ac.id , 3 rikza@itg.ac.id , 4 asrimulyani@itg.ac.id
(Naskah masuk: 01 Maret 2022, Revisi : 04 Maret 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The popularity of cryptocurrencies has been increasing in the approximately 10 years since their emergence in 2008. Bitcoin  is the  most  popular  and  the  most  instrumental  in  the  existence  of  cryptocurrencies.  The  price  of coins in  cryptocurrencies is the  same as the price of  shares in  the capital  market  which always fluctuates and even  tends  to  be  more  volatile  than  the  stock  market.  This  condition  is  very  influential  for  actors  in cryptocurrencies.  This  study  aims  to  compare  the  Algorithm  Forecasting  so  that  it  can  be  known  the  right algorithm  in  Forecasting  the  trend  of  Bitcoin.  The  algorithm  used  is  Algorithm  Supervised  Learning  that  is Neural  Network,  Linear  Regression,  Support  Vector  Machine,  Gaussian  Process,  and  polynomial  Regression. Accuracy was measured using  a 10 Fold Cross-validation model and evaluation is done by Root Mean Square Error  (RMSE).  The  results  showed  that  the  Algorithm  Neural  Network  is  an  Algorithm  Forecasting  best  with RMSE  value  277,237  +/-  74,736  (micro:  287,208  +/-  0.000)  among  other  Algorithms  so  that  Neural  Network can be used for Forecasting cryptocurrency Bitcoin.
Keywords : Algorithm, Bitcoin, Cryptocurrencies, Forecasting, RMSE.

## KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK FORECASTING TREN MATA UANG KRIPTO BITCOIN

## Abstrak
Popularitas  mata  uang  kripto  semakin  meningkat  dalam  kurun  waktu  kurang  lebih  10  tahun  sejak kemunculannya pada tahun 2008. Bitcoin adalah yang paling populer dan yang paling berperan dalam eksistensi mata uang kripto. Harga koin dalam mata uang kripto sama seperti  harga pada saham di pasar modal yang selalu mengalami  fluktuasi  dan  bahkan  cenderung  lebih  fluktuatif  dibandingkan  pasar  saham.  Kondisi  ini  sangat berpengaruh  bagi  para  pelaku  di  mata  uang  kripto.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  Algoritma Forecasting sehingga  dapat  diketahui  Algoritma  yang  tepat  dalam Forecasting tren Bitcoin .  Algoritma  yang digunakan  adalah  Algoritma Supervised  Learning yaitu Neural  Network,  Linear  Regression,  Support  Vector Machine,  Gaussian  Process, dan Polynomial Regression .  Akurasi  diukur  dengan  menggunakan  model  validasi 10 Fold  Cross-Validation dan  evaluasi  dilakukan  dengan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Neural Network merupakan Algoritma Forecasting terbaik dengan nilai RMSE 277.237  +/-  74.736  (mikro:  287.208  +/-  0.000)  diantara  Algoritma  lainnya,  sehingga Neural  Network dapat digunakan untuk Forecasting mata uang kripto Bitcoin .
Kata kunci : Algoritma, Bitcoin, Forecasting, Kripto, RMSE.

## 1. PENDAHULUAN
Mata  uang  kripto  atau  mata  uang  yang (dienkripsi) merupakan jenis mata uang digital yang tidak dipengaruhi atau melibatkan Institusi Keuangan/Pemerintah  melainkan  ada  di Blockchain atau  disebut  juga  dengan  teknologi  pembukuan terdistribusi  [1],[2]. Bitcoin merupakan  salah  satu mata  uang  kripto  dimana  transaksinya  dijamin  oleh trknik  kriptografi  yang  sangat  aman  [2]. Bitcoin adalah  mata  uang  kripto  yang  pertama  kali  muncu
dan  yang  masih  populer  hingga  saat  ini,  nama Bitcoin menjadi  identik  dengan Blockchain itu sendiri.  Kehadiran  mata  uang  kripto  merupakan jawaban  bagi  kebutuhan  transaksi  pada  zaman digital sekarang yang mudah, cepat, transparan serta dapat  diterima  oleh  kedua  belah  pihak  yang melakukan transaksi [1].
Data  Mining merupakan  proses  penambangan data  untuk  mencari  pola  yang  menarik  untuk menghasilkan  pengetahuan  dari  sekumpulan  data
yang  jumlahnya  sangat  besar  ( Big  Data )  [3]–[6]. Terdapat  dua  model  dalam Data  Mining ,  yaitu Supervised  Learning dan Un-Supervised Learning . Perbedaan  keduanya  terletak  pada  label  atau  target keluaran,  dimana Supervised  Learning itu  memiliki label  sedangkan Un-Supervised  Learning tidak memiliki label [7].
Terdapat  beberapa penelitian sebelumnya yang telah  membahas  mengenai Forecasting. Pertama adalah penelitian mengenai Analisis dan Perbandingan  Algoritma  Data  Mining  dalam Prediksi  Harga  Saham  GGRM  [8].  Kemudian penelitian  kedua  adalah  mengenai Forecasting Harga Cryptocurrency Menggunakan  Teknik Data Mining [2].  Penelitian  ketiga  mengenai  Komparasi Model Support Vector Machines (SVM) dan Neural Network Untuk  Mengetahui  Tingkat  Akurasi Prediksi  Tertinggi  Harga  Saham  [9].  Penelitian  ke empat  mengenai Forecasting Model  Penyakit Demam  Berdarah Dengue di  Provinsi  DKI  Jakarta Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier  Untuk Mengetahui Kecenderungan Nilai Variabel Prediktor Terhadap  Peningkatan  Kasus  [7].  Adapun  untuk lebih  jelas  mengenai  perbandingan  ke  empat penelitian  tersebut,  maka  disajikan  dalam  bentuk Roadmap Penelitian  sebagaimana  tampak  pada Tabel 1.
Tabel 1. Roadmap Penelitian Penelitian Algoritma Tujuan Penelitian Validasi &
Evaluasi 1 Neural Network, Linear Regression,
Support Vector Machine, Gaussian Process, Polynomial Regression Forecasting 10 Fold Cross &
RMSE
2 Random Forest, SVM,  Naive Bayes Forecasting ARIMA dan Bayesian Structural Time Series (BSTS)
3
Neural Network, SVM Forecasting Perfomance prediction trend accuracy 4 Linear Regression Forecasting T-Test & RMSE
Penelitian ini akan mengisi  kesenjangan antara penelitian  sebelumnya  dengan  penelitian  sekarang dengan  cara  menggunakan  Algoritma Neural Network,  Linear  Regression,  Support  Vector Machine,  Gaussian  Process,  dan  Polynomial Regression dengan tujuan untuk komparasi Algoritma Forecasting tersebut  dengan  Model Validasi  10 Fold  Cross-Validation dengan T-Test serta  model  Evaluasi  dengan  menggunakan Root Mean Square Error (RMSE).
2. METODE PENELITIAN
Usulan  kerangka  penelitian  disajikan  dalam bentuk  gambar,  sebagaimana  tampak  pada  Gambar 1, yang terdiri  dari Dataset , Algoritma Forecasting , Model Validasi, dan Model Evaluasi.
Gambar 1. Kerangka Penelitian [10]
Tahap  pertama  adalah  pemilihan Dataset. Dataset yang  digunakan  merupakan  data  historis mata uang kripto [11]. Dataset ini mencakup Bitcoin dengan  atribut  seperti  tanggal,  harga  pembukaan, harga  penutupan,  tertinggi,  terendah,  volume,  dan kapitalisasi pasar yang didokumentasikan setiap hari dari 29 April 2013 hingga 6 Juli 2021.
Tahap  kedua  adalah  menggunakan  Algoritma Data  Mining Forecasting yang  terdiri  dari Algoritma Neural  Network , Linear  Regression , Support  Vector  Machines , Gausian  Process ,  dan Polynomial Regression .
Tahap  ketiga  adalah  Model  Validasi.  Model yang  digunakan  adalah  10 Fold  Cross-Validation merupakan nasted  operator [12],  dimana  secara konsep  validasi  ini  membagi  data training menjadi 10  bagian  yang  sama  dan  kemudian  melakukan pembelajaran  sebanyak  10  kali.  Setiap  kali  dipilih bagian  lain  dari dataset untuk  pengujian  dan sembilan data sisanya digunakan untuk pembelajaran. Kemudian, dihitung nilai rata-rata dan nilai  penyimpangan  dari  10  hasil  pengujian  berbeda [8].  Adapun  tahapan  model  validasi  ini  disajikan dalam  bentuk  gambar,  sebagaimana  tampak  pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Validasi 10 Fold Cross
Tahap  keempat  adalah  Model  evaluasi. Evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Jika  semakin kecil  nilai  RMSE,  maka  akurasi forecasting akan semakin baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  komparasi,  dataset  yang ada  akan  dilakukan  tahapan Preprocessing dengan tujuan untuk  membersihkan data [13],[14]. Tahapan ini  dilakukan  dengan  cara  manual,  karena  setelah diamati  datanya  cukup  konsisten,  tinggal  memilah atribut  mana  saja  yang  akan  digunakan.  Adapun teknik  dalam Preprocessing adalah  sebagai  berikut [15]:
1. Data cleaning bertujuan  untuk  membersihkan nilai yang kosong, tidak konsisten atau missing value dan noisy ;
2. Data integration bertujuan  untuk  menyatukan tempat  penyimpanan  (data)  yang  berbeda dalam satu arsip.
3. Data reduction bertujuan  untuk  mengurangi jumlah  atribut  yang  tidak  digunakan,  seperti halnya  dalam dataset ini  yang  dihapus  adalah atribut nama dan simbol.
Adapun  tampilan dataset hasil Preprocessing disajikan dalam bentuk gambar, sebagaiman tampak pada Gambar 3.
Gambar 3. Dataset Harga Bitcoin
Gambar  3  merupakan Dataset yang  telah  siap digunakan  kemudian  akan  dimasukkan  ke  aplikasi Data  Mining yaitu  Rapidminner  [16].  Tahap  yang dilakukan  selanjutnya  adalah  membuat  model  pada Rapidminner dengan memasukkan Algoritma Forecasting ,  kemudian  dilakukan  Validasi  10 Fold Cross , lalu dilakukan Uji beda menggunakan T- Test . Adapun model yang dibangun, disajikan sebagaimana tampak pada Gambar 4.
Kemudian  hasil  pertama  yang  didapatkan adalah  nilai  RMSE.  Adapun  nilai  yang  dihasilkan, disajikan  dalam  bentuk  tabel,  sebagaimana  tampak pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai RMSE No Algoritma RMSE 1 Neural Network 277.237 +/- 74.736 (mikro: 287.208 +/- 0.000) 2 Linear Regression 375.126 +/- 94.506 (mikro: 386.839 +/- 0.000) 3 Support Vector Machines 10083.984 +/- 1147.922 (mikro: 10149.239 +/- 0.000) 4 Gaussian Process 13095.632 +/- 1073.000 (mikro: 13139.262 +/- 0.000) 5 Polynomial Regression 69352814509.404 +/- 25546303501.967 (mikro: 73917429049.054 +/- 0.000)
Tabel  2  menunjukkan  bahawa  Algoritma Neural  Network memiliki  nilai  RMSE  yang  paling rendah  diantara  Algoritma  lainnya.  Selajutnya ditampilkan  hasil T-Test ,  sebagaimana  tampak  pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil T-Test Gambar 5 merupakan hasil T-Test
menunjukkan  bahwa  nilai  yang  tampil  untuk  tiap Algoritma  adalah  lebih  kecil  dari  nilai  Alpha  yaitu 0,050,  sehingga  terjadi  perbedaan  yang  signifikan antar  Algoritma.  Maka  dari  itu  untuk  urutan Algoritma terbaik disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai RMSE No Algoritma RMSE T-Test 1 Neural Network 277.237 +/- 74.736 (mikro: 287.208 +/- 0.000) Significant Difference 2 Linear Regression 375.126 +/- 94.506 (mikro: 386.839 +/- 0.000) Significant Difference 3 Support Vector Machines 10083.984 +/- 1147.922 (mikro: 10149.239 +/- 0.000) Significant Difference 4 Gaussian Process 13095.632 +/- 1073.000 (mikro: 13139.262 +/- 0.000) Significant Difference 5 Polynomial Regression 69352814509.404 +/- 25546303501.967 (mikro: 73917429049.054 +/- 0.000) Significant Difference
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  antara  kelima algoritma  tersebut  memiliki  hasil  nilai T-Test yang berbeda  secara  signifikan,  sehingga  urutannya Neural Network merupakan algoritma terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai  berikut,  hasil  penelitian  menunjukkan bahawa  Algoritma Neural  Network merupakan Algoritma Forecasting terbaik  dengan  nilai  RMSE 277.237 +/- 74.736 (mikro: 287.208 +/- 0.000), lebih kecil  dibandingkan  dengan  Algoritma  lainnya. Selain  itu  hasil  T- Test menunjukkan  perbedaan signifikan  antar  Algoritma.  Algoritma Neural Network sangat  tepat  digunakan  untuk Forecasting mata uang kripto Bitcoin

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  C.  Noorsanti,  H.  Yulianton,  and  K.
Hadiono,  “Blockchain  -  Teknologi  Mata Uang  Cryptocurrency,” Pros.  SENDI_U 2018 , pp. 306–311, 2018.
[2] A.  P.  Singh  and  S.  Malani,  “Understanding and  Predicting  Trends  In  Cryptocurrency Prices Using Data Mining Techniques,” IIIT Hyderabad , pp. 1–7, 2018.
[3] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge In Data An Introduction to Data Mining  Second  Edition  Wiley  Series  on Methods  and  Applications  in  Data  Mining . Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2014.
[4] C.  C.  Aggarwal, Data  Mining :  The Textbook . New York: Springer, 2015.
[5] M.  Ardiansyah  Sembiring,  M.  Fitri  Larasati Sibuea,  and  A.  Sapta,  “Analisa  Kinerja Algoritma  C.45  Dalam  Memprediksi  Hasil Belajar,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  1,  no.
February,  pp.  73–79,  2018,  [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSS R.
[6] A.  A.  Argasah  and  D.  Gustian,  “Data
Mining  Analysis  To  Determine  Employee
Salaries According To Needs Based On The K-Medoids  Clustering  Algorithm  Analisis Data  Mining  Untuk  Menentukan  Gaji Karyawan  Sesuai  Penilaian  Kemampuan Menggunakan Algoritma K-Medoids,” JUTIF , vol. 3, no. 1, pp. 29–35, 2022.
[7] A. R. Muhajir, E. Sutoyo, and I. Darmawan, “Forecasting  Model  Penyakit  Demam Berdarah  Dengue  Di  Provinsi  DKI  Jakarta
Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier Untuk  Mengetahui  Kecenderungan  Nilai Variabel  Prediktor  Terhadap  Peningkatan Kasus,” Fountain  Informatics  J. ,  vol.  4,  no.
2, pp. 33–40, 2019.
[8] R.  Maulana  and  D.  Kumalasari,  “Analisis Dan  Perbandingan  Algoritma  Data  Mining
Dalam  Prediksi  Harga  Saham  GGRM,” J. Inform.  Kaputama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–28, 2019, [Online]. Available: https://finance.yahoo.com/quote/GGRM.J.
[9] R. H. Kusumodestoni and Sarwido, “Komparasi Model Support Vector Machines  (SVM)  Dan  Neural  Network Untuk Mengetahui Tingkat Akurasi Prediksi Tertinggi  Harga  Saham,” J. Inform.
UPGRIS ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–9,  2017,  doi: 10.26877/jiu.v3i1.1536.
[10] P.  Wahyuningtias,  H.  W.  Utami,  U.  A.
Raihan, and H. N. Hanifah, “Comparison Of Random Forest And  Support Vector Machine  Methods  On  Twitter  Sentiment Analysis  (  Case  Study :  Internet  Selebgram
Rachel  Vennya  Escape  From  Quarantine  ) Perbandingan  Metode  Random  Forest  Dan Support  Vector  Machine  Pada  Analisis Sentimen  Twitt,” JUTIF ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 141–145, 2022.
[11] S. Kumar, “Cryptocurrency Historical Prices Dataset,” Kaggle , 2018. https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/cr yptocurrencypricehistory/%0Aversion/13.
[12] W.  Baswardono,  D.  Kurniadi,  A.  Mulyani, and D. M. Arifin, “Comparative analysis of decision tree algorithms: Random forest and
C4.5  for  airlines  customer  satisfaction classification,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1402, no. 6, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1402/6/066055.
[13] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining  Practical  Machine  Learning  Tools and  Technique .  San  Francisco:  Morgan Kaufmann, 2011.
[14] N.  Ye, Data  Mining:  Theories,  Algorithms, and Examples . New York: Taylor & Francis Group, 2014.
[15] Han  and  Kamber, Data  Mining  Concepts and Technique . San Francisco:  Diane Cerra, 2006.
[16] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data Mining :  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (  DBD  ) Berdasarkan  Provinsi,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
173–178, 2018.