Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 531

## Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency
(Studi Kasus: Binance )
Nenni Mona Aruan* 1 , Grace Widya Simanjuntak 2 , Aldi Irvan Siagian 3 1,2,3 Institut Teknologi Del; Toba, tel.: 0632-331 234; fax: 062 632 33111 e-mail: * 1 nenni.aruan@gmail.com , 2 ifs18041@students.del.ac.id,
3 ifs18007@students.del.ac.id

## Abstrak
Salah satu jenis Cryptocurrency yang merupakan aset digital karena digunakan sebagai mata uang dalam bentuk digital adalah Binance . Binance merupakan jenis Cryptocurrency yang akan  menjadi  objek  penelitian  kali  ini  dikarenakan  pergerakan  harga  Binance  yang  stabil  dan masuk kedalam top 5 cryptocurrency dengan marketcap terbesar. Penelitian ini akan membantu para investor untuk memberikan informasi apakah mereka akan membeli atau menjual Binance mereka.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membangun  model  prediksi  harga  penutupan Cryptocurrency menggunakan  algoritma Support  Vector  Regression . Sentiment  Analysis juga dilakukan pada penelitian ini untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi sentimen dari tiga akun yang  berhubungan  dengan Binance di  media  sosial  twitter. Sentiment  Analysis dilakukan menggunakan Lexicon  Based  Approach untuk  memberikan  label  atau  nilai  sentimen  terhadap setiap data. Model prediksi yang dibangun akan memperkirakan harga penutupan saham setiap harinya ( close ). Prediksi yang dilakukan ada dua percobaan, diantaranya adalah prediksi harga penutupan  menggunakan  dataset  historis Binance dan  dengan  penambahan  dataset  sentimen. Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  yaitu  bahwa  prediksi  menggunakan  dataset  historis Binance yang  digabung  dengan  dataset  sentimen  memperoleh  MSE  yang  lebih  kecil  yaitu 0.000830,  sedangkan  MSE  untuk  hasil  prediksi  menggunakan  data  historis Binance yaitu 0.00340.  Dari  hasil  yang  diperoleh,  sentimen  mampu  menurunkan  nilai error dan  terbukti sentimen berpengaruh dalam menentukan harga Cryptocurrency untuk 1 hari kedepan .
Kata kunci — Cryptocurrency , Prediksi, Support Vector Regression , Analisis Sentimen

## Abstract
Binance  is  kind  of  Cryptocurrency  as  virtual  currency  vause  used  traded  through  a cryptographic  process.  Every  investor  must  try  how  to  increase  profits  while  minimizing  risk, therefore  Cryptocurrency  price  predictions  are  very  important  for  everyone  who  invests.  The objective of this research is to build a prediction model for the closing price of cryptocurrencies using the Support Vector Regression algorithm. Sentiment Analysis was also carried out in this study to identify and extract sentiments from three accounts related to Binance on Twitter social media. Sentiment Analysis is carried out using the Lexicon-based Approach to provide a label or sentiment value for each data. The prediction model built will estimate the closing price of the  stock  every  day  (close).  The  predictions  carried  out  in  this  study  consisted  of  two experiments, including the prediction of closing prices using the historical Binance dataset and the  addition  of  the  sentiment  dataset.  The  results  in  this  study  are  that  predictions  using  the historical  Binance  dataset  combined  with  the  sentiment  dataset  obtain  a  smaller  MSE  of 0.000830,  while  the  MSE  for  prediction  results  uses  the  historical  data  of  Binance,  which  is
532 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E-ISSN 2503-2933
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
0.00340. From the results, sentiment can reduce the error value and prove that sentiment takes effect in Cryptocurrency in next day.
. Keywords — Cryptocurrency , Prediction , Support Vector Regression , Sentiment Analysis

## 1. PENDAHULUAN
esatnya  pertumbuhan  teknologi  informasi  secara  signifikan  telah  mempengaruhi  banyak sektor  termasuk  keuangan.  Digitalisasi  produk  dan  proses  keuangan  bukanlah  hal  yang aneh saat ini. Seorang pakar ekonomi Ribert Reich dikutip dari cbsnews.com mengatakan, akan ada waktunya keberadaan uang fisik (uang kertas dan uang logam) akan tergantikan oleh uang  jenis  lainnya. Cryptocurrency telah  menjadi  salah  satu  alat  transaksi  pembayaran  yang menggantikan  uang  fisik  tersebut. Cryptocurrency adalah  sebuah  teknologi  yang  berbasis blockchain yang  sering  digunakan  sebagai  mata  uang  digital  [1].  Mata  uang  digital  tidak memiliki bentuk fisik uang layaknya mata uang kartal melainkan hanya sebuah block data yang diikat oleh hash sebagai validasinya. Cryptocurrency merupakan mata uang virtual dimana mata uang  itu  dihasilkan  dan  diperdagangkan  melalui  proses  kriptografi. Cryptocurrency bersifat desentralisasi  yang  berarti  bahwa  mata  uang  tersebut  beredar  sepenuhnya  tergantung  kepada pasar dan tidak memiliki otoritas pusat yang dapat mengaturnya.
Istilah Cryptocurrency sudah  menjadi  salah  satu  topik  yang  banyak  diperbincangkan karena meningkatnya berbagai macam uang virtual seperti Bitcoin, Etherium, Ripple, Cardano, Binance dan masih banyak lagi. Cryptocurrency terbaik saat ini selain Bitcoin adalah Binance yang  juga  masuk  kedalam  daftar  top  5  koin Cryptocurrency dalam marketcap versi  2021. Binance merupakan  salah  satu  platform  yang  digunakan  untuk  melakukan  transaksi Cryptocurrency terbesar  didunia  yang  membuat  koin  ini  menjadi  salah  satu  koin Cryptocurrency terbesar.  Platform  trading Binance menawarkan  koin Cryptocurrency terbanyak,  memiliki  biaya  transaksi  rendah,  fluktuasi  harga Binance yang  lebih  stabil dibandingkan Cryptocurrency lainnya dan proses transaksi likuiditas Binance yang tinggi. Penelitian ini akan memprediksi harga Cryptocurrency menggunakan data lampau dari website investing dan juga data analisis sentimen publik dari tweets (cuitan) di twitter. Didasari dari  kenyataan  yang  menunjukkan  harga Cryptocurrency dapat  berganti  dengan  sangat  cepat, sehingga  dalam  dunia  pasar Cryptocurrency para  investor  harus  cermat  dalam  pengambilan suatu keputusan kapan suatu Cryptocurrency sebaiknya dijual dan kapan suatu Cryptocurrency sebaiknya  dipertahankan.  Menurut  perkiraan  Forbes,  beberapa  milioner  yang  membangun kekayaan mereka di dunia mata uang crypto telah kehilangan USD15,5 miliar atau sekitar 217 triliun  rupiah  (kurs  Rp14.000  per  USD).  Untuk  itu,  sangat  penting  suatu  model  untuk memprediksi  harga  penutupan Cryptocurrency untuk  mempelajari  pergerakan  pasar Cryptocurrency .
Media  sosial  yang  sangat  digemari  masyarakat  dalam  memberikan  pendapat  ataupun komentarnya  saat  ini  adalah    twitter  [2].  Selain  data Cryptocurrency pada  website  coingecko, sentimen  publik  mengenai  pergerakan  harga Cryptocurrency yang  dimuat  dari  tweets  (cuitan) yang  terdapat  pada  media  sosial  twitter  juga  akan  dianalisis.  Sentimen  Analisis  yaitu  proses memahami,  mengekstrak  dan  mengolah  data  secara  otomatis  untuk  mendapat  informasi sentimen  yang  terdapat  dari  suatu  opini  [2].  Hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  bagaimana pengaruh  sentimen  positif dan  negatif  terhadap  prediksi Cryptocurrency yang  akan  dilakukan. Salah satu contoh paling nyata adalah Elon Musk yang sering berkicau tentang mata uang kripto tertentu di akun Twitternya. Begitu besarnya influence Elon terhadap dunia kripto, dengan satu
P
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 533
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
d clear, implies research results (First Author)
tweet  saja  sudah  bisa  melambungkan  harga  Dogecoin  yang  pernah  masuk  dalam  tweet-nya. Adapun alasan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk membantu para investor dalam prediksi indeks harga Cryptocurrency untuk mendapatkan keuntungan dari hasil prediksi tersebut. Pada  dasarnya  melakukan  prediksi Cryptocurrency ,  baik  pergerakan  (naik  atau  turun) ataupun  harga  di  masa  depan,  menggunakan  model  pembelajaran  mesin,  model  lainnya, merupakan  bagian  dari  analisis  teknikal  karena  penggunaan  data  historis.  Salah  satu  analisis teknikal  yang  sering  digunakan  seorang  investor  adalah  analisis chart dimana  investor mengambil  keputusan  berdasarkan  bentuk  dari  harga  historis  suatu  saham,  namun  analisis  ini memerlukan  intuisi  dari  investor  tersebut  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  bentuk chart tersebut.
Algoritma  prediksi  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Support  Vector Regression.  SVR  merupakan  salah  satu  modifikasi  SVM  yang  digunakan  untuk  pendekatan regresi.  Harga Cryptocurrency dipengaruhi  oleh  banyak  variabel  maka  perlu  cara  bagaimana variabel  itu  berhubungan.  Dimana  studi  yang  menyangkut  masalah  tersebut  adalah  analisis regresi  dengan  pendekatan  algoritma  SVR.  Model  SVR  mempunyai  keunggulan  dibanding beberapa  metode  atau  algoritma  lainnya  dalam  hal  pemanfaatan  model  nonlinear  (perubahan yang  relatif  cepat  di  waktu  ke  waktu)  seperti  yang  terjadi  pada  harga Cryptocurrency yang fluktuasinya berubah dengan cepat [3-5]. SVR merupakan teknik Machine Learning yang cocok untuk mengenali data time series [6-9]. Dalam penelitian ini, kami akan menggunakan data dari Investing.com  dimana  variabel  yang  akan  digunakan  dari  data  ini  adalah  harga  pembukaan ( opening price ), harga tertinggi ( highest price ), harga terendah ( lowest price ), harga penutupan ( close )  dan  total  transaksi  ( volume ).  Alasan  menggunakan  variabel-variabel  tersebut  dalam penelitian ini karena penelitian ini termasuk dalam analisis teknikal dimana nantinya algoritma yang digunakan dalam penelitian ini akan mempelajari berdasarkan sejarah harga Binance yang membuat  algoritma  tersebut  mampu  mengumpulkan  informasi  tentang  pola  pergerakan  harga berdasarkan sebelumnya. S erta menambahkan variabel tambahan yaitu cuitan pada media sosial twitter yaitu cuitan dari CEO Binance dan akun resmi Binance yang sangat berpengaruh dalam pergerakan  harga.  Hal  ini  diteliti  seberapa  pengaruh  sentimen  dalam  menentukan  harga Cryptocurrency .

## 2. METODE PENELITIAN
Desain percobaan yang dilakukan pada penelitian ini ada dua, yaitu percobaan prediksi tanpa data sentimen dan percobaan prediksi dengan menggunakan data sentimen.
534 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E-ISSN 2503-2933
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
IJCCS Vol. x, No–end_page
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa proses yang terjadi dalam prediksi harga penutupan Cryptocurrency adalah yang pertama pengumpulan data ( data collecting ). Data historis Binance diperoleh dari website investing. Pengumpulan data sentimen yang dilakukan pada penelitian ini diperoleh  dengan  metode  scraping,  dimana  data  yang  akan  di  scraping  adalah  tweet  yang mengandung  kata Binance dari  tiga  akun  yang  dianggap  berpengaruh terhadap fluktuasi  harga Binance . Data yang dihasilkan dalam format csv file. Setelah data diperoleh, data tersebut akan melalui  tahap  preprocessing  sebelum  digunakan  untuk  prediksi.  Preprocessing  untuk  data sentimen tweet yang dilakukan ada empat tahapan yaitu cleaning, case folding, tokenizing, dan stopword remova l. Hasil yang diperoleh pada tahap preprocessing adalah data bersih tweet yang tidak  mengandung  hashtag,  mention,  URL  dan  karakter  unik  lainnya.  Selanjutnya,  data sentimen  akan  dilabeli  dan  diberi  bobot  masing-masing.  Kedua  data  kemudian  akan  di normalisasi.    Normalisasi  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk menyeragamkan  data,  agar  data  yang  digunakan  untuk  prediksi    adalah  data  yang  seragam sehingga mudah untuk diproses. Setelah dinormalisasi, tahap selanjutnya adalah prediksi harga Cryptocurrency menggunakan  dua  data,  yaitu  data  historis Binance digabung  dengan  data sentimen.
Selanjutnya  data  melalui  proses Sliding  window ,  yaitu  manipulasi  data  dengan menggeser data satu periode sebelumnya. Hal ini dilakukan karena data yang diolah yaitu time series atau runtun waktu. Perubahan data ataupun pergerakan nilai variabel pada suatu periode (t)  akan  berdampak  kepada  nilai  tukar  pada  waktu  (t+1).  Setelah sliding  window dilakukan selanjutnya  dilakukan training data  dengan support  vector  regression ,  kemudian  dilakukan proses  iterasi  untuk  pemilihan  porsi hyperparameter C  dan  gamma  [7].  Setelah iterasi  selesai,
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 535
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
d clear, implies research results (First Author)
maka  iterasi  yang  memiliki  MSE  terkecil  akan  diambil  sebagai  iterasi  terbaik  dan  selanjutnya porsi hyperparameter tersebut digunakan untuk membangun model prediksi.

## 2.1   Pengumpulan Data
Eksperimen  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  eksperimen,  yaitu eksperimen  prediksi  harga  penutupan Cryptocurrency tanpa  data  sentimen,  yang  kedua eksperimen prediksi harga penutupan Cryptocurrency dengan menggunakan data sentimen. Pengumpulan data historis Binance diperoleh dari website investing dengan kurun waktu  dari tanggal  01  September  2019-14  Maret  2022.  Pengumpulan  data  sentimen  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  diperoleh  dengan  metode  scraping.  Data  diambil  dari  cuitan  tiga  akun  yang memberi  pengaruh  terhadap  fluktuasi  harga Binance yaitu  akun  CEO Binance (cz_ Binance ), akun resmi Binance ( Binance ) dan Binance smart chain ( Binance Chain). Jumlah data sentimen yang  diperoleh    adalah  19.813 tweets dengan  kurun  waktu  dari  tanggal    01  September  2019 sampai tanggal 14 Maret 2022 kemudian data tersebut di bersihkan terlebih dahulu dengan cara preprocessing. Data yang dihasilkan dalam format csv file. Setelah data diperoleh, data tersebut akan  melalui  tahap preprocessing sebelum  digunakan  untuk  prediksi. Berikut  ini  contoh sentimen twitter yang telah  di preprocessing.
Tabel 1. Sentimen Twitter Setelah Dilakukan Preprocessing Input
Today's topic will be focused on developing blockchain games. https://t.co/T62e9MovLm

## Output
Today's topic focus is developing a blockchain game
Preprocessing yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengelola  data  agar  memiliki  keseragam  dan kemudahan sebelum data tersebut diolah melalui tahapan-tahapan berikut.

## 2.2   Data Preprocessing
Data  preprocessing merupakan  proses  pengolahan  data,  sehingga  data  yang  hendak digunakan merupakan data yang baik dan bersih. Pada penelitian ini kedua data yang digunakan yaitu  data  historis Binance dan  data  sentimen tweet akan  di- preprocessing, dimana  tahap preprocessing yang  dilakukan  pada  data  historis Binance hanya  normalisasi  data,  sedangkan untuk  data  sentimen  tahapan  preprocessing  yang  dilakukan  adalah cleaning, case  folding, tokenizing ,  dan stopword  removal [10] . Penjelasan  dari  setiap  tahapan  tersebut  adalah  sebagai berikut .

## 2. 2.1 Cleaning
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  pada  preprocessing  adalah  cleaning,  dimana  semua karakter  yang  bukan  alphabet  akan  dihilangkan,  seperti  simbol  maupun  angka  karena  simbol dan angka dianggap perlu dihilangkan karena tidak mengandung sentimen di dalam suatu teks.

## 2. 2.2 Case Folding
Pada tahap ini semua huruf kapital akan diubah menjadi huruf kecil, dan semua karakter yang bukan merupakan alphabet akan dihilangkan.
536 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E-ISSN 2503-2933
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]

## 2. 2.3 Tokenizing
Pada  tahap  ini,  tweets  akan  dibagi  menjadi  beberapa  kata  berdasarkan  spasi  dan  simbol yang  tidak  relevan  akan  dihapus.  Token  hanya  terdiri  dari  semua  karakter  alfa,  karakter alfanumerik atau hanya karakter numerik saja.

## 2. 2.4 Stopword Removal
Stopword  removal  merupakan  tahapan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  kurang memiliki  makna.  Kata-kata  yang  tidak  memiliki  emosi  atau  makna  apapun  disebut  sebagai stopword. Misalnya kata penghubung seperti ‘di’, ‘ke’, ‘dari’, ‘oleh’, dan sebagainya. Data yang digunakan  sebagai  masukan  pada  tahap  ini  adalah  data  hasil  tokenisasi.  Setiap  kalimat stopwords yang ditemukan pada masing-masing data akan dihapus.

## 2. 3   Normalisasi Data
Data historis yang digunakan sebagai dataset pada penelitian ini diperoleh dari website investing,  kemudian  data  historis Binance tersebut  akan  di preprocessing ,  adapun  tahapan preprocessing yang  dilakukan  adalah  normalisasi.  Normalisasi  yang  dilakukan  menggunakan Min Max Normalization , berikut ini rumus Min Max [11].
=  = 1

## 2. 4   Data Labeling
Pelabelan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan lexicon  based approach , yang bertujuan untuk  mengelompokkan sentimen apakah sentimen tersebut termasuk sentimen  positif,  negatif  atau  netral,  sehingga  dapat  dilihat  bagaimana  pengaruhnya  terhadap prediksi  harga  penutupan Cryptocurrency .  Untuk  pembobotan  data  sentimen  dilakukan menggunakan sentiwordnet, dimana sentimen positif akan diberi nilai 1, untuk sentimen negatif diberi bobot -1 sedangkan untuk sentimen yang bersifat netral akan diberi nilai 0. Lexicon-based approach atau pendekatan berbasis leksikon digunakan untuk menentukan sebuah opini apakah opini  tersebut  mengekspresikan  sentimen  positif  atau  negatif  dengan  menggunakan  kamus sentimen. Menurut hasil penelitian David Moeljadi [12] akan dihitung total skor dari sentimen dan mengklasifikasikan sentimen yang terdapat pada setiap tweet . Total skor akan dijumlahkan dengan perhitungan persamaan berikut [13].
=
∈ 2
=  !"
∈ 3
Setelah kalimat opini digolongkan maka akan diubah menjadi numerik. Pada penelitian ini,  metode  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  meakukan  prediksi  adalah Support Vector Regression . Hasil keluaran dari proses Data Labeling adalah seperti pada tabel 2 berikut:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 537
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
Tabel 2. Contoh Hasil Data Labeling Sentiment Tweet Date Positive Negative Neutral Compound Sentimen say  picture  worth thousand word might  true  saved image  nft  usually worth nothing 01/09/2021 23:15 0,511 0 0,489 0,8126 Positive live talking binancesmartchainst anniversary conference 01/09/2021 13:53 0 0 1 0 Neutral binance  add  farm mbox amp tribe isolated margin 02/09/2021 10:00 0 0,247 0,753 -0,3182 Negative

## 2. 4    Support Vector Regression
Support Vector Regression (SVR) adalah algoritma yang dikembangkan dari algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  untuk  kasus  regresi  [14].  Algoritma  SVR  ini digunakan  untuk  menemukan  suatu  fungsi f(x) yang  mempunyai  deviasi paling  besar  dari nilai aktual y untuk semua data train . Jika telah diperoleh nilai   = 0 maka ditemukanlah suatu regresi  yang  sempurna  [15].  Untuk  menggunakan  SVR  maka  hal  yang  perlu  dilakukan  adalah mencari  fungsi hyperplane  optimal melalui  parameter  yang  dapat  memisahkan  kumpulan  data yang  telah  diinput  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Suatu  model  memiliki  performa  yang  baik jika  model  tidak  mengalami overfitting yaitu  jika  data  yang  digunakan  di  pelatihan  dan  yang digunakan untuk tes menghasilkan akurasi yang berbeda (akurasi berkurang). Model juga tidak boleh underfitting yaitu  data  pelatihan  tidak  mewakilkan  data  keseluruhan  data  yang  akan digunakan sehingga menyebabkan performa yang buruk pada model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, evaluasi model dilakukan untuk mendapatkan model terbaik untuk peramalan  harga  cryptocurrency  Binance  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  sentimen dan tanpa sentimen.

## 3. 1   Hasil Prediksi tanpa menggunakan data sentimen
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  lampau Binance dengan  kurun  waktu  dua  tahun terakhir.  Dalam  menggunakan  metode  SVR  perlu  dilakukan  pemilihan hyperparameter yang optimal  untuk  mendapatkan  model  prediksi  yang  baik.  Setiap hyperparameter diberikan  batas nilai  di  bawah  dan  di  atas  memiliki  kelipatan  secara  eksponensial  karena  akan  mendapatkan hasil  yang  lebih  maksimal.  Kemudian  untuk  memperoleh  model  terbaik,  dilakukan  kembali tuning  untuk  setiap  parameternya.  Sebelumnya,  penulis  melakukan  beberapa  percobaan  untuk setiap  nilai  parameter  dan  menyeleksi  kombinasi  parameter  yang  menghasilkan error yang minimum. Nilai parameter yang ditetapkan setelah nilai error yang ditunjukkan sudah minimal dimana  tidak  terdapat  lagi  perubahan  yang  signifikan  pada  iterasinya.  Berikut  parameter  yang dipilih untuk dilanjutkan ke tahap SVR.
538 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E-ISSN 2503-2933
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
Tabel 3. Pemilihan Parameter SVR C 10 0 ,10 1 ,10 2 ,10 3 ,10 4 ,10 5 ,10 6 Gamm a 10 -6 ,10 -5 ,10 -4 ,10 -3 ,10 -2 ,10 -1 ,10 0 ,10 1 ,
10 2 ,10
Berdasarkan  nilai  batas  bawah  dan  atas  hyperparameter  C  dan  gamma  yang  telah ditentukan sebelumnya,  hasil  error  MSE  dari setiap  kombinasi  nilai parameter  yang  dilakukan pada data training akan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil MSE Untuk Setiap Kombinasi Dengan Dataset Binance Kombinasi C Gamma MSE 1 10 0 10 1 0.005187 2 10 1 10 1 0.005185 3 10 2 10 0 0.003430 4 10 3 10 -2 0.004700 5 10 4 10 -1 0.003530 6 10 5 10 -1 0.002919 7 10 6 10 -1 0.004472
Berdasarkan hasil evaluasi pada Table42 didapatkan nilai error MSE terkecil yaitu pada kombinasi ke 3 dengan nilai MSE sebesar 0.003430 dimana nilai hyperparameter C sebesar 100 dan  gamma  1.  Sehingga,  kombinasi  ke  3  dengan  nilai  hyperparameter  C  =  100  dan hyperparameter gamma = 1 yang akan dipilih dan digunakan pada model peramalan SVR.
Berdasarkan nilai MSE yang dihasilkan kecil yaitu 0.003430, MSE ini merupakan nilai error  terkecil  yang  diperoleh  dari  dataset  yang  ada  di  karenakan  sudah  melalui  eksperimen untuk mencari model terbaik.

## 3. 2   Hasil Prediksi menggunakan data sentimen
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  lampau Binance dan  dataset  sentimen  dengan kurun  waktu  dua  tahun  terakhir.  Pada  bab  ini  akan  dibahas  apakah  sentimen  dapat mempengaruhi  harga  penutupan  ( close ).  Dalam  menggunakan  metode  SVR  perlu  dilakukan pemilihan hyperparameter yang optimal untuk mendapatkan model prediksi yang baik. Terlebih dahulu perlu diberikan nilai batas bawah dan batas atas pada setiap hyperparameter. Nilai-nilai batas  ini  didapatkan  dengan  melihat  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa performa nilai hyperparameter akan semakin maksimal apabila nilai batas yang diberikan untuk masing  –  masing  hyperparameter  memiliki  kelipatan  secara  eksponensial.  Untuk  memperoleh parameter  yang  paling  optimum  sebagai  model  terbaik  maka  dilakukan  tuning  untuk  setiap parameter.  Sebelumnya,  penulis  melakukan  beberapa  percobaan  untuk  setiap  nilai  parameter dan menyeleksi kombinasi parameter yang menghasilkan error yang minimum. Berikut adalah hasil  dari  perhitungan  nilai  error  MSE  dari  setiap  kombinasi  parameter  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
Tabel 5. Hasil MSE Untuk Setiap Kombinasi Dengan Dataset Sentimen
Kombinasi C Gamma MSE 1 10 0 10 2 0.004961 2 10 1 10 2 0.004961
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 539
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
3 10 2 10 0 0.000830 4 10 3 10 0 0.004773 5 10 4 10 -3 0.002468 6 10 5 10 -3 0.001857 7 10 6 10 -1 0.001058
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  Tabel  5  tersebut,  kombinasi  3  terpilih  sebagai  model peramalan  SVR  sekaligus  sebagai  model  terbaik  karena  menghasilkan  nilai  MSE  terkecil dibandingkan kombinasi lainnya dengan nilai hyperparameter C dan gamma 1 masing-masing 100 dan 1.
Dari nilai MSE pada Tabel 3 di atas menunjukkan bahwa model yang di bangun dengan dataset  sentimen  menghasilkan  nilai  MSE  yang  lebih  kecil  yang  berarti  model  yang  dibangun dengan  dataset  sentimen  lebih  baik  daripada  tidak  menggunakan  sentimen,  hal  itu  disebabkan dengan di tambah nya variabel sentimen, model untuk prediksi harga penutupan jadi lebih baik karena  pola  yang  diberikan  oleh  sentimen  twitter  membantu  membuat  model  peramalan mendapat  pola  yang  lebih  baik.  Penambahan  nilai  sentimen  terhadap  data  historis Binance memiliki  pengaruh  terhadap  akurasi  dengan  berkurangnya  nilai  error  sebesar  0.002600  poin. Nilai  error  tersebut  merupakan  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  seluruh  data,  yang  mana  berarti bahwa  terjadi  penurunan  tingkat  perbedaan  rata-rata  data  aktual  dengan  data  prediksi  dengan menggunakan  data  sentimen  sebesar  0.002600  poin.  Maka  dapat  disimpulkan  dengan ditambahkannya  dataset  sentimen  yang  diperoleh  dari  media  sosial  twitter  memberi  pengaruh terhadap model prediksi yaitu mampu menghasilkan error yang lebih kecil.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Model Prediksi
540 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E-ISSN 2503-2933
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
Berdasarkan  Gambar  2  diatas  dapat  kita  lihat  bahwa  grafik  model  peramalan menggunakan  penambahan  dataset  sentimen  menghasilkan  bentuk  grafik  yang  lebih  rapat dengan data aktual dibandingkan dengan grafik tanpa penambahan data sentimen.

## 4. KESIMPULAN
Berikut beberapa poin yang bisa disimpulkan dari hasil penelitian diatas:
1. Model  dengan  algoritma  SVR  tanpa  menggunakan  dataset  sentimen  menghasilkan  MSE ( Mean Square Error ) dengan nilai 0.003430 dengan C sebesar 100 dan gamma 1, sedangkan model  algoritma  SVR  dengan  menggunakan  dataset  sentimen  menghasilkan  MSE  ( Mean Square Error ) dengan nilai 0.000830 dengan C sebesar 100 dan gamma 1.
2. Berdasarkan  hasil  implementasi  yang  telah  diperoleh,  penambahan  nilai sentimen  memiliki pengaruh  terhadap  model  prediksi.  Penambahan  nilai  sentimen  terhadap  data  historis Binance memiliki pengaruh terhadap nilai error dengan berkurangnya nilai kesalahan sebesar 0.002640  poin.  Maka  dapat  disimpulkan  dengan  ditambahkannya  dataset  sentimen  mampu menghasilkan error yang lebih kecil.

## 5. SARAN
Beberapa  masukan  yang  bisa  dilakukan  untuk  penelitian  sejenis  yang  akan  dilakukan adalah:
1. Menambahkan algoritma optimasi machine learning lainnya untuk tuning parameter Support Vector Regression yang bertujuan untuk mendapatkan nilai hyperparameter yang tepat.
2. Menggunakan algoritma time series lainnya yang seperti ARIMA dan algoritma Fuzzy untuk mendapatkan perbandingan model peramalan terbaik.
3. Sebaiknya menemukan konsep pemodelan menggunakan multivariate time series yang sudah terbukti  mampu  menggunakan  konsep  multivariate  time  series  dalam  meramalkan  harga penutupan ( close ) untuk hari yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Bhintara,  I.  B.  P.  2018. Teknologi  Blockchain  Cryptocurrency  di  Era  Revolusi  Digital. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika.
[3]   Buntoro,  G.  A.,  Adji,  T.  B.,  &  Purnamasari,  A.  E.  (2014). Sentiment  Analysis  Twitter dengan Kombinasi Lexicon dan Double Propagation. CITEE , 39- 43.
[4]   P.  Meesad  and  R.  I.  Rasel.  2013. Predicting  Stock  Market  Price  Using  Support  Vector Regression.  International  Conference  on  Informatics ,  Electronics  and  Vision,  ICIEV 2013 (2013)
[5]   N. D. Maulana, B. D. Setiawan, & C. Dewi,  2019. Implementasi Metode Support Vector Regression  (SVR)  Dalam  Peramalan  Penjualan  Roti  (Studi  Kasus:  Harum  Bakery). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol.3, No.3, Maret 2019, hlm, 2986-2995.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 531-541 E- ISSN 2503-2933 541
Nenni Mona Aruan , et., al [ Pendekatan Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance )]
d clear, implies research results (First Author)
[6]   R.  U.  Fadilah,  D.  Agfiannisa,  Y.  Azhar.  2020. Analisis  Prediksi  Harga  Saham  PT. Telekomunikasi  Indonesia  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine .  Fountain  of Informatics Journal. Vol. 5, No.2, November 2020, ISSN (Online)
[7]   M.  Usmani,  S.  H.  Adil,  K.  Raza,  S.  S.  A.  Ali.  2016. Stock  Market  Prediction  Using Machine  Learning  Techniques.  3rd  International  Conference  on  Computer  and Information Sciences , ICCOINS 2016 - Proceedings (2016)
[8]   Yudhawan, D. (2020). Implementasi Support Vector Regression Untuk Peramalan Harga Saham Perusahaan Pertambangan di Indonesia (Studi Kasus: PT Adaro Energy Tbk, PT Bukit  Asam  Tbk,  dan  PT  Indo  Tambangraya  Megah  Tbk ).(Skripsi,Universitas  Islam Indonesia, 2020) Diakses dari https://dspace.uii.ac.id/123456789/28082
[9]   Sembiring.  A.,  Ginting.  H.(2019). Prediksi  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Dolar  Amerika Serikat  Terhadap  Rupiah  Indonesia  dengan  Algoritma  Support  Vector  Regression. (Skripsi, Institut Teknologi Del, 2019).
[10]   Ventiano,  E.  Djunaedy,  Amaliyah.  2019. Perhitungan  Intensitas  Radiasi  Matahari berdasarkan  Pola  Sebaran  Awan  menggunakan  Metode  Support  Vector  Regression (SVR) . e-Proceeding of Engineering, Vol. 6, No.2, Agustus 2019. ISSN: 2355-9365
[11]   A.  S.  Eesa  and  W.  K.  Arabo, "Normalization  Methods  for  Backpropagation:  A Comparative Study," Science Journal of University of Zakho, pp. 319-323, 2017.
[12]   T. A. Le, D. Moeljadi, Y. Miura and T. Ohkuma, "Sentiment Analysis for Low Resource Languages:  A  Study  on  Informal  Indonesian  Tweets," The  12th  Workshop  on  Asian Language Resources, 2016.
[13]   E. W. Pamungkas and D. G. P. Putri, "An Experimental Study of Lexicon-based Sentiment Analysis  on  Bahasa  Indonesia,"  International  Annual  Engineering  Seminar  (InAES), 2016.
[14]   Sanusi,  Buono,  Imas,  Faqih.  2014. Downscaling  Modeling  Using  Support  Vector Regression  for  Rainfall  Prediction .  TELKOMNIKA  Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering. Vol. 12, No.8, Agustus 2014, pp. 6423-6430. DOI:
10.11591/telkomnika.v12i8.6195
[15]   Santosa,  B.  2007. Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu