Abstrak —Penggunaan mata uang kripto untuk transaksi internet yang semakin populer beberapa tahun terakhir menyebabkan banyaknya orang tertarik untuk menjadi trader atau sekedar berinvestasi. Ketiadaan lembaga seperti bank sentral untuk mengatur nilai menyebabkan mata uang kripto fluktuatif. Dikarenakan nilai mata uang kripto yang fluktuatif, maka diperlukan sebuah metode peramalan untuk memprediksi tren harga dari mata uang kripto. Pada buku ini penulis menggunakan metode peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk memprediksi tren harga tersebut. Dashboard peramalan dengan bantuan Business Intelligence akan memvisualisasikan data yang yang telah diolah menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang dimasukkan pengguna menjadi data berbentuk diagram sehingga dapat mempermudah pengguna untuk mengambil suatu keputusan dalam melakukan trading ataupun investasi mata uang kripto.
Kata Kunci —ARIMA, Business Intelligence, Dashboard, Kripto, Trading.

## I. PENDAHULUAN
ERDAGANGAN  mata uang kripto semakin populer selama beberapa tahun terakhir dengan peningkatan jumlah perdagangan dan arah penelitian setiap tahunnya [1]. Penggunaan mata uang kripto yang dipergunakan untuk transaksi internet menyebabkan banyaknya orang tertarik untuk menjadi trader atau sekedar berinvestasi. Investasi dan trading tentunya tidak dapat dipisahkan dari ketidakpastian. Ketiadaan lembaga seperti bank sentral untuk mengatur nilai menyebabkan mata uang kripto fluktuatif.
Penerapan Business Intelligence dalam melakukan forecasting mata uang kripto dapat memudahkan individu maupun organisasi untuk mengambil keputusan ketika melakukan trading. Untuk menampilkan visualisasi forecasting tersebut maka dibentuk suatu rancangan dashboard yang dapat memuat beberapa mata uang kripto yang memuat informasi berdasarkan skema candle OHLC ( Open Price, High Price, Low Price, Close Price ), volume transaksi pada 24 jam terakhir dan nilai tukar saat itu dengan US Dollar.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Business Intelligence
Business Intelligence adalah suatu sistem pendukung berbasis fakta untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis yang didalamnya termasuk arsitektur, tools, database , aplikasi, dan metodologi. Business Intelligence mengkonversi data menjadi informasi yang berguna dan melalui analisis manusia menjadi pengetahuan. Salah satu
tugas yang dilakukan oleh Business Intelligence adalah membuat peramalan berdasarkan data historis [2].

## B. Ekonometrika pada Mata Uang Kripto  Menggunakan Metode ARMA
Metode ekonometrik pada mata uang kripto mengaplikasikan statistik dan teori ekonomi untuk mengestimasi dan memprediksi nilainya  [3]. Ketika mempelajari perdangangan mata uang kripto menggunakan ekonometrik, peneliti menggunakan model statistik pada data time-series seperti model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dan BEKK untuk mengestimasi fluktuasi pada mata uang kripto [4] atau model yang paling sering digunakan dalam analisis time-series dalam peramalan adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) [5].

## C. Endpoint API
Jumlah layanan yang menyediakan web Application Programming Interfaces (APIs) secara publik telah berkembang pesat. Beberapa penelitian menunjukkan pengembang telah berpindah dari Simple Object Accesss Protocol (SOAP) atau Remote Procedure Call (RPC) untuk menyebarkan layanan web Representational State Transfer (REST) sebagai sarana bagi konsumen untuk menggunakan layanan tersebut. Hal ini menyiratkan bahwa telah dilakukan pengambilan keputusan oleh pengembang untuk mengekspos layanan APIs yang menyebabkan APIs yang sangat beragam sehingga pihak lain dapat mengembangkan aplikasi dari database mereka sendiri [6].

## D. Peramalan Menggunakan Metode ARIMA
Model ARMA dapat merepresentasikan deret waktu stasioner maupun non-stasioner untuk menghasilkan peramalan berdasarkan deskripsi dari data historis dengan variabel tunggal. Dikarenakan model ARIMA tidak mengasumsikan pola tertentu pada data historis deret waktu yang akan diprediksi, model ini berbeda dari beberapa model lain yang digunakan untuk melakukan peramalan. Pendeketan metodologi Box-Jenkins untuk membangun model ARIMA mempunyai tiga langkah dasar, yaitu tahap identifikasi, tahap penaksiran dan pengujian dan pemeriksaan diagnostik. Identifikasi model melibatkan penentuan ordo (p, d, dan q) dari komponen Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA) pada model. Selanjutnya model ARIMA dapat digunakan untuk melakukan peramalan jika model yang diperoleh memadai [7].
E. Uji Stasioneritas Augmented Dickey Fuller Test (ADF) Uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller (ADF) adalah
Pembuatan Dashboard Peramalan Menggunakan Business Intelligence pada Cryptocurrency Guna Pengambilan Keputusan
Faza Murtadho, Khakim Gozali, dan Raden Venantius Hari Ginardi Departemen Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : khakim@is.its.ac.id
P
pengujian yang dilakukan terhadap data deret waktu ( time series ) untuk mengetahui apakah data deret waktu tersebut stasioner atau tidak. Hipotesa null pada Augmented Dickey Fuller sama seperti Dickey Fuller, yaitu dengan mengasumsikan keberadan akar satuan 𝛼𝛼 = 1 , p-value yang didapat harus kurang dari 0,05 untuk menolak hipotesa null tersebut. Pada Augmented Dickey Fuller Test dikarenakan istilah kesalahan yang ditemukan tidak mungkin white noise , ADF memperluas tes dengan menambah lag yang bergantung pada variabel untuk mengeleminasi masalah pada autokorelasi. Secara sederhana, dengan menambahkan nilai lag yang bergantung pada variabel pada model yang telah secara terus menerus hingga autokorelasi tereliminiasi. Nilai seberapa banyak dilakukan ADF untuk mencapai nilai mendekati 0,05 dapat digunakan untuk menentukan model dari Integrated (I(d)) [8]. Untuk permodelan matematika Augmented Dickey Fuller (ADF) dapat dilihat sebagai berikut:
∆ 𝑌𝑌𝑌𝑌 = 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝑌𝑌 + 𝛾𝛾𝑌𝑌𝑌𝑌 − 1 + ∑ 𝛽𝛽 1 ∆𝑌𝑌𝑌𝑌 𝑝𝑝 𝑖𝑖=1 − 1 + 𝜀𝜀𝑌𝑌 (1)
Keterangan : 𝑌𝑌 ( 𝑌𝑌 − 1) = lag 1 dalam deret waktu ∆𝑌𝑌 ( 𝑌𝑌 − 1) = diferensiasi pertama dari deret waktu ( 𝑌𝑌 − 1) 𝛼𝛼
= konstanta 𝛽𝛽 = koefisien pada deret waktu 𝛾𝛾 = hipotesa null sehingga 𝛾𝛾 = 0 𝜀𝜀𝑌𝑌 = proses kesalahan stasioner
F. Penentuan Model Autoregressive dengan Menggunakan Autocorrelation Function Test (ACF)
Autocorrelation Function (ACF) adalah koefisien yang menunjukkan keeratan hubungan antara nilai variabel yang sama tetapi pada waktu  yang berbeda. Uji autokorelasi ini dapat didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang. Fungsi uji autokorelasi adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi [9].
Dalam ARIMA itu sendiri suatu nilai koefisien autokorelasi  dikatakan tidak berbeda secara signifikan dari nol apabila nilainya berada dalam batas interval dan dikatakan berbeda secara signifikan dari nol jika nilai koefisien  autokorelasi  berada diluar batas interval. Nilai koefisien  autokorelasi  yang melebihi interval batas penerimaan dapat digunakan untuk menentukan model dari Moving Average (MA(q) [9]. Untuk permodelan matematika dari Autocorrelation Function (ACF) dapat dilihat sebagai berikut:
𝜌𝜌𝜌𝜌 = ∑ ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 −𝑍𝑍� )( 𝑍𝑍 𝑡𝑡−𝑘𝑘 −𝑍𝑍� ) 𝑛𝑛 𝑡𝑡=𝑘𝑘+1 ∑ ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 −𝑍𝑍� ) 2 𝑛𝑛 𝑡𝑡=1 (2)
Keterangan: 𝜌𝜌𝜌𝜌 = nilai koefisien autokorelasi untuk time lag 1, 2, 3,
…, k 𝑍𝑍 𝑡𝑡 = data aktual periode t
𝑍𝑍̅ = mean data aktual
𝑍𝑍 𝑡𝑡−𝑘𝑘 = data aktual periode lag k
G. Penentuan Model Moving Average demgam Menggunakan Partial Autocorrelation Function Test (PACF)
Korelasi parsial adalah pengukuran hubungan antara dua
variabel dengan mengontrol atau menyesuaikan efek dari satu atau lebih variabel lain. Partial Autocorrelation Function (PACF) merupakan koefisien autokorelasi parsial yang mengukur derajat hubungan antara nilai –  nilai sekarang dengan nilai – nilai sebelumnya, sedangkan pengaruh nilai variabel time lag yang lain dianggap konstan. Fungsi autokorelasi parsial digunakan untuk mendefinisikan fase pada model autoregressive (AR(p)), plot autokorelasi parsial dapat digunakan untuk menentukan model regresi pada ARIMA.
H. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan salah satu perhitungan yang populer untuk digunakan dalam mengukur akurasi peramalan. MAPE merepresentasikan rata – rata dari absolute percentage errors dari tiap entry dalam dataset. MAPE merupakan metrik langung, yang berarti 10% MAPE merepresentasikan rata –  rata deviasi antara nilai peramalan dan nilai aktual [10].
Untuk pemodelan matematika Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dapat dilihat sebagai berikut:
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = 1 𝑁𝑁 ∑ � 𝐴𝐴 𝑡𝑡 −𝐹𝐹 𝑡𝑡 𝐴𝐴 𝑡𝑡 � 𝑁𝑁 𝑡𝑡=1 𝑥𝑥 100 (3)
Keterangan: N   = Ukuran sampel 𝑀𝑀 𝑡𝑡 = Data aktual pada saat t 𝐹𝐹 𝑡𝑡 = Data peramalan pada saat t
I. Power BI Power BI merupakan aplikasi untuk menganalisis data dan membagikan insight untuk mendapatkan jawaban terhadap pengambilan keputusan dengan lebih cepat melalui visualisasi data yang interaktif. Dari sisi teknologi, Power BI adalah suatu pendekatan dan alat untuk mengubah data mentah menjadi insight bisnis yang lebih bermakna [11].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengambilan Data
Pada tahap ini dataset didapatkan dari website coinbase . Data yang akan didapat melalui request API URL “https://api.pro.coinbase.com” tersebut akan berbentuk JSON ( JavaScript Object Notation ) yang dimana telah ditentukan mata uang kripto apa yang ingin diambil dan ditentukan periode waktu yang akan diambil. Data yang diambil akan mempunyai periode waktu 30 hari, dimulai dari hari saat pengambilan data hingga 30 hari sebelumnya. Data tersebut kemudian akan diolah menggunakan dataframe menjadi skema candle OHLCV ( Open Price, High Price, Low Price, Close Price, dan Volume), skema candle OHLCV tersebut akan diurutkan berdasarkan tanggal dari yang paling lama hingga ke yang paling terkini. Dataframe tersebut akan menghasilkan keluaran akhir berbentuk “.csv”. Dalam pengambilan data maka akan dipergunakan bahasa Python dengan library pandas untuk mengubah data JSON menjadi dataframe . Untuk alur pelaksanaan pengambilan dataset melalui endpoint API dapat dilihat pada Gambar 1. Dilakukan request terhadap HTTP API website yang dituju (coinbase.com) dilanjutkan dengan pembuatan dataframe skema candle OHLCV dengan periode waktu 30 hari dimulai dari hari saat pengambilan data hingga 30 hari kebelakang
seperti Gambar 2.

## B. Metode Pengolahan Data
Pada tahap ini, dataset yang telah terkumpul dan berbentuk ekstensi “.csv” akan diolah menggunakan bahasa pemrograman Python untuk dilakukan peramalan dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average. Input atau masukan untuk peramalan adalah data harga saat closing price dan akan menghasilkan output berupa model peramalan yang dibangun dengan metodologi Box-Jenkins , model tersebut kemudian akan divisualisasikan menggunakan aplikasi Power BI . Pendekatan metodologi Box-Jenkins untuk membangun model ARIMA mempunyai tiga langkah dasar, yaitu tahap identifikasi, tahap penaksiran & pengujian, dan pemeriksaan diagnostik. Identifikasi model melibatkan penentuan ordo (p, d, dan q) dari komponen Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA) pada model yang kemudian akan ditetapkan sebagai model sementara. Pada tahap penaksiran dan pengujian, model ARIMA sementara yang telah didapatkan dapat dilakukan pemeriksaan diagnostik apakah model tersebut memadai dengan melihat nilai AIC dan BIC mana yang paling kecil. Selanjutnya model ARIMA dapat digunakan untuk melakukan peramalan jika model yang diperoleh memadai. Alur metodologi Box-Jenkins dapat dilihat pada Gambar 3. Pada penelitian yang dilakukan digunakan dataset “BTC.csv” sebagai acuan untuk pengolahan dataset lain.
C. Menentukan Urutan Diferensiasi (d) pada Model ARIMA Uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller (ADF) adalah pengujian yang dilakukan terhadap data deret waktu (time series ) untuk mengetahui apakah data deret waktu tersebut stasioner atau tidak. Hipotesa null pada tes ADF menjelaskan bahwa deret waktu tersebut tidak stasioner, sehingga jika p- value yang di uji kurang dari 0,05 maka hipotesa null tidak digunakan dan dapat disimpulkan deret waktu telah stasioner. Perlu diketahui untuk tidak melakukan over-differencing pada seri data. Dikarenakan seri data over-differencing dapat
menjadi stasioner yang dimana akan mempengaruhi parameter pada model [12].
Berdasarkan beberapa gambar tersebut, dataset aktual pada Gambar 4 memiliki p-value lebih dari 0,05, hal ini berarti dataset tersebut tidak stasioner. Dikarenakan dataset tidak stasioner maka dilakukan diferensiasi pertama seperti pada Gambar 5 dan didapatkan p-value kurang dari 0,05 sehingga urutan nilai diferensiasi pertama dapat digunakan sebagai nilai d untuk model ARIMA.

## D. Menentukan Urutan Autoregressive (p) pada Model ARIMA Menggunakan Plot Partial Autocorrelation Function
(PACF)
Langkah berikutnya untuk menentukan model diperlukan urutan Autoregressive (AR), untuk mencari AR dapat melihat plot Partial Autocorrelation Function (PACF). Partial Autocorrelation Function merupakan korelasi antara seri data dan lag-nya setelah mengecualikan kontribusi dari lag menengah. Secara sederhana PACF menyampaikan korelasi murni antara lag dan seri data.
Partial Autocorrelation Function Test digunakan untuk menentukan nilai Moving Average (p) pada ARIMA. Grafik pada Gambar 6 menunjukkan bahwa tidak ada lag  yang melebihi batas autokorelasi sehingga dapat digunakan lag 5 dikarenakan kondisi PACF sama seperti kondisi ACF, yaitu pada lag 5 angka jatuh ke 0.
E. Menentukan Urutan Moving Average (q) pada Model ARIMA Menggunakan Plot Autocorrelaton Function (ACF) Autocorrelation Function Test digunakan untuk menentukan nilai Moving Average (q) pada ARIMA. Pada Gambar 7, dikarenakan yang melebihi nilai batas hanya lag 7 dan bernilai negatif maka dapat digunakan lag 5 dimana pada lag tersebut nilai jatuh ke nol.
F. Pemilihan Model ARIMA (p, q, d) untuk Peramalan Pada grafik Partial Autocorrelation Function (PACF) dapat dilihat nilai jatuh ke nol pada lag 5 akan tetapi tidak ada yang negatif sehingga perlu dilakukan pengujian terhadap lag
Gambar 1. Alur pelaksanaan pengambilan data melalui endpoint API.
Gambar 2. Dataframe skema candle OHLCV.
Gambar 6. Grafik PACF dataset BTC.csv. Gambar 3. Metodologi Box-Jenkins. Gambar 4. ADF test pada data aktual.
Gambar 5. ADF test pada dfierensiasi pertama.
Gambar 7. Grafik ACF dataset BTC.csv.
1 hingga lag 5, hal serupa juga terjadi pada nilai Autocorrelation Function (ACF) yang jatuh ke nol pada lag 5. Pada uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF) didapatkan nilai kurang dari 0,05 pada diferensiasi pertama sehingga nilai d=1. Dapat disimpulkan bahwa terdapat beberapa model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang memungkinkan pada diferensiasi pertama deret data Bitcoin . Adapun beberapa model ARMA tersebut adalah sebagai berikut:
1. Model ARMA(0, 5), merupakan model Moving Average dimana q=5 dikarenakan autokorelasi jatuh ke nol setelah lag 5.
2. Model ARMA(p,q), merupakan model gabungan antara p dan q dikarenakan autokorelasi dan autokorelasi parsial jatuh ke nol.
Berdasarkan kondisi tersebut maka didapat beberapa model ARIMA(p, d, q), antara lain adalah model ARIMA(5, 1, 5), model ARIMA(4, 1, 5), model ARIMA(3, 1, 5), model ARIMA(2, 1, 5), dan model ARIMA(1, 1, 5).
Untuk mendapatkan model yang paling sesuai untuk peramalan, maka dapat dipilih model dengan nilai BIC ( Bayesian Information Criterion ) dan AIC ( Akaike Information Criterion ) yang paling rendah. Dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 8, model ARIMA(1, 1, 5) memiliki nilai AIC dan BIC paling rendah sehingga dapat digunakan sebagai model prediksi.
Setelah ditentukan model ARIMA yang akan digunakan, dilakukan peramalan menggunakan fungsi plot_predict dari
paket statsmodels yang kemudian nilai dari forecast tersebut dapat ditampilkan ke dalam dataframe dan dapat langsung di salin ke dalam “file.csv” dimana terdapat nilai harga yang telah dilakukan peramalan hari ke 31 hingga hari ke 33, seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 9.

## G. Perhitungan Mean Absolute Percentage Error
Pada Tahapan ini dilakukan perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur akurasi peramalan yang telah dilakukan menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). MAPE merepresentasikan rata – rata kesalahan absolut dari setiap entri pada dataset. Untuk menghitung MAPE digunakan fungsi MAPE dari paket sklearn dimana pada fungsi tersebut menghitung menggunakan data aktual pada dataframe “ close ” dan data peramalan pada dataframe “ forecast ” yang akan menghasilkan keluaran seperti pada Gambar 10 dan dapat disimpulkan bahwa presentase kesalahan pada peramalan ARIMA(1, 1, 5) dataset BTC.csv sebesar 7,5%.

## H. Visualisasi Dashboard Power BI
Setelah data disiapkan, selanjutnya dapat dilakukan visualisasi data tersebut ke dalam dashboard dengan memasukkan ke dalam atribut yang diinginkan. Pada dashboard mata uang kripto berisikan beberapa informasi, yaitu jenis mata uang kripto, high price, low price, close price, harga setelah dilakukan peramalan, volume yang
Tabel 2. Penjelasan visualisasi yang digunakan pada dashboard Power BI
No Nama Visualisasi Data yang digunakan 1 Slicer Simbol/jenis mata uang kripto 2 Line Chart Close price , tanggal, data close price setelah dilakukan peramalan 3 Clustered Column Chart Volume yang diperdagangkan selama 24 jam terakhir 4 Card Simbol/jenis mata uang kripto 5 Card Nilai MAPE 6 Multi-row Card Tanggal, high price , dan low price
Gambar 9. Dataframe peramalan ARIMA(1, 1, 5) dataset BTC.csv.
Gambar 10. Nilai MAPE pada peramalan BTC.csv.
Gambar 12. Grafik forecast mata uang kripto Etherium.
Tabel 1.
Nilai AIC dan BIC pada Model ARIMA Model ARIMA AIC BIC (5, 1, 5) 559.992 564.472 (4, 1, 5) 546.066 559.388 (3, 1, 5) 536.939 540.614 (2, 1, 5) 518.194 528.852 (1, 1, 5) 496.217 499.068
Gambar 8. Model ARIMA (1, 1, 5).
Gambar 11. Grafik forecast mata uang kripto Bitcoin.
diperdagangkan selama 24 jam terakhir, dan nilai MAPE tiap mata uang kripto. Tabel 2 menjelaskan tentang jenis visualisasi yang digunakan untuk menampilkan data.

## IV. PEMBAHASAN
Dari dashboard mata uang kripto yang telah dibuat, seorang individu atau organisasi dapat mengambil keputusan sebagai berikut:

## A. Forecast
Pada grafik forecast menampilkan data harga aktual dan data harga setelah dilakukan peramalan dengan periode waktu selama 30 hari untuk data harga aktual dan 3 hari kemudian untuk data harga setelah dilakukan peramalan. Dengan visualisasi ini, seorang individu atau organisasi mampu melihat tren harga dari tiap mata uang kripto. Pada visualisasi peramalan harga Gambar 11 dan Gambar 12 dapat dilihat grafik forecast pada mata uang kripto Bitcoin (BTC) mengalami kenaikan tren harga pada harga yang diramalkan (tanggal 1 Juli 2022 – 3 Juli 2022) sedangkan pada grafik forecast mata uang kripto Etherium (ETH) mengalami penurunan tren harga pada harga yang diramalkan. Skenario yang dapat dilakukan pihak pengambilan keputusan berdasarkan grafik tersebut adalah sebagai berikut:
1. Jika pengambil keputusan telah membeli aset pada mata uang kripto Bitcoin sebelum 30 Juni 2022, maka berdasarkan grafik forecast tersebut pengambil keputusan dapat menahan aset atau membeli aset tambahan dikarenakan akan ada kenaikan tren harga yang tidak terlalu curam pada tanggal 3 Juli 2022 sehingga dapat menghasilkan margin profit positif jika menjual aset pada tanggal tersebut.
2. Jika pengambil keputusan telah membeli aset pada mata uang kripto Etherium sebelum 30 Juni 2022, maka berdasarkan grafik forecast tersebut pengambil keputusan dapat menjual aset dengan margin profit negatif dikarenakan akan ada penurunan tren harga lebih lanjut hingga tanggal 3 Juli 2022.
3. Terlepas dari kepemilikian aset, pengambil keputusan dapat menahan pembelian aset Etherium pada tanggal 30 Juni 2022 dikarenakan akan terjadi penurunan tren harga hingga 3 Juli 2022, sedangkan pada Bitcoin pengambil keputusan dapat membeli aset pada tanggal 30 Juni 2022 dikarenakan akan terjadi kenaikan tren harga hingga 3 Juli 2022.

## B. Volume
Menampilkan volume yang diperdagangkan selama 24 jam terakhir dengan periode waktu selama 30 hari. Tujuan penampilan volume ini dapat membantu individu atau organisasi mengetahui akan kapan trader mata uang kripto lain melakukan transaksi terhadap asetnya. Pada visualisasi peramalan Bitcoin (BTC)  Gambar 13 dapat dilihat bahwa volume yang diperdagangkan naik drastis pada tanggal 13 Juni 2022 dikarenakan terdapat tren penurunan harga seperti pada Gambar 14 sehingga trader melakukan jual beli mata uang kripto di tanggal tersebut.
Terdapat dua jenis skenario sebagai acuan untuk pengambilan keputusan dalam melakukan transaksi mata uang kripto pada titik tersebut, yaitu sebagai berikut: 1. Trader yang melakukan penjualan akan menjual aset mereka dikarenakan penurunan tren harga dapat terus berlangsung.
2. Trader yang melakukan pembelian akan membeli aset baru dikarenakan penurunan harga yang drastis sehingga trader dapat membeli aset dengan harga murah sehingga dapat dijual dikemudian hari dengan margin profit yang lebih tinggi

## C. High & Low Price
Menampilkan harga paling tinggi dan rendah pada hari tersebut dengan periode selama 30 hari. Dari data ini, seorang individu atau organisasi dapat mengetahui lonjakan harga setiap hari guna pengambilan keputusan lebih lanjut ketika melakukan transaksi mata uang kripto.
Pada Gambar 15, dapat dilihat harga terendah dan tertinggi Bitcoin pada hari tersebut. Hal ini dapat membantu pengambil keputusan untuk menjual aset dengan acuan harga tertinggi pada hari sebelumnya dan membeli aset dengan acuan harga terendah sebelumnya untuk memperoleh margin profit yang lebih tinggi.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penilitian ini adalah pengambilan data menggunakan endpoint API memudahkan pengambilan dataset dalam jumlah besar dalam waktu yang singkat dan melalui metode ARIMA didapatkan presentase nilai kesalahan peramalan sebesar 7,5%, hal ini berarti presentase dari model mempunyai keakuratan sebesar 92,5% untuk memprediksi 3 hari kedepan. Selain itu, telah dibuat
Gambar 13. Grafik volume mata uang kripto Bitcoin .
Gambar 14. Grafik tren harga pada Bitcoin.
Gambar 15. High & low price dalam 1 hari pada Bitcoin .
sistem Business Intelligence berupa dashboard peramalan Business Intelligence untuk mata uang kripto yang meliputi data harga aktual, data setelah dilakukan peramalan dengan metode ARIMA, volume yang diperdagangkan selama 24 jam terakhir, dan nilai MAPE. Dengan adanya pembuatan dashboard tersebut, dapat memudahkan individu atau organisasi dalam mengambil keputusan terkait dengan harga mata uang kripto.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Farell, “An Analysis of the Cryptocurrency Industry,” Business, University of Pennsylvania, Philadelphia, 2015.
[2]  C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making. New York: Wiley, 2009. doi: 10.1002/9780470753866.
[3]  E. Vogelvang, Econometrics: Theory and Applications with EViews. Harlow (England): FT Prentice Hall (Pearson Education), 2005.
[4]  M. Caporin and M. McAleer, “Do we really need both BEKK and DCC? A tale of two multivariate GARCH models,” SSRN Electronic Journal, 2010, doi: 10.2139/ssrn.1549167.
[5]  B. Choi, ARMA Model Identification - Springer Series in Statistics, 1st ed. USA: Springer-Verlag New York Inc., 2012.
[6]  A. Neumann, N. Laranjeiro, and J. Bernardino, “An analysis of public REST web service APIs,” IEEE Trans Serv Comput, vol. 14, no. 4, pp. 957–970, Jul. 2021, doi: 10.1109/TSC.2018.2847344.
[7]  M. Kumar and M. Anand, “An application of time series arima forecasting model for predicting sugarcane production in India,” Studies in Business and Economics, vol. 9, no. 1, pp. 81–94, Apr. 2014.
[8]  R. Mushtaq, “Augmented dickey fuller test,” SSRN Electronic Journal, Aug. 2011, doi: 10.2139/ssrn.1911068.
[9]  G. M. Tinungki, “The analysis of partial autocorrelation function in predicting maximum wind speed,” IOP Conf Ser Earth Environ Sci, vol. 235, no. 1, p. 012097, Feb. 2019, doi: 10.1088/1755- 1315/235/1/012097.
[10]  S. Kim and H. Kim, “A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts,” Int J Forecast, vol. 32, no. 3, pp. 669– 679, Jul. 2016, doi: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003.
[11]  A. Bansal and A. K. Upadhyay, “Micorosft power BI,” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), vol. 7, no. 1, Jul. 2017.
[12]  Z. Hossain, A. Rahman, M. Hossain, and J. H. Karami, “Over- differencing and forecasting with non-stationary time series data,” Dhaka University Journal of Science , vol. 67, no. 1, pp. 21–26, Jan. 2019, doi: 10.3329/dujs.v67i1.54568.