## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Penggunaan Orange Data Mining untuk Prediksi Harga USDT/BIDR Binance

## Muhammad Muharrom
Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta Pusat, Indonesia Email: muhammad.muu@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.muu@bsi.ac.id
Abstrak − Hasil implementasi Orange Data Mining untuk prediksi harga USDT/BIDR ditampilkan pada widget Test and Score. Dalam  pengujian  tersebut,  didapatkan  nilai  RMSE  dan MAE  dari  masing-masing  model.  Metode K-Nearest  Neighbor  (K-NN) memiliki nilai RMSE dan MAE sebesar 0.002 dan 0.002, sedangkan metode Support Vector Machine (SVM) memiliki nilai RMSE dan MAE sebesar 0.0003 dan 0.002. Metode Regresi Linier memiliki nilai RMSE dan MAE sebesar 0.0000 dan 0.000. Berdasarkan nilai RMSE dan MAE tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode Regresi Linier merupakan metode terbaik untuk memprediksi perubahan harga USDT/BIDR dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor dan SVM. Metode terbaik ini perlu diteliti lebih lanjut untuk penelitian mendatang. Disarankan agar penelitian selanjutnya membandingkan metode Regresi Linier dengan metode lainnya menggunakan tools Orange atau menerapkan tools lain yang relevan.
Kata Kunci : Orange; Data Mining; USDT/BIDR; Regresi Linier; Prediksi;
Abstract − The results of implementing Orange Data Mining for predicting USDT/BIDR prices are displayed in the Test and Score widget. In the conducted test, RMSE and MAE values were obtained for each model. The K-Nearest Neighbor (K-NN) method had RMSE and MAE values of 0.002 and 0.002, while the Support Vector Machine (SVM) method had RMSE and MAE values of 0.0003 and 0.002. The Linear Regression method had RMSE and MAE values of 0.0000 and 0.000. Based on these RMSE and MAE values, it can be concluded that the Linear Regression method is the best method for predicting changes in USDT/BIDR prices compared to the K-Nearest Neighbor and SVM methods. Further research is needed to investigate this best method for future studies. It is recommended that future research compares the Linear Regression method with other methods using Orange tools or implements other relevant tools.
Keyword: Orange; Data Mining; USDT/BIDR; Linier Regression; Prediction;

## 1. PENDAHULUAN
Cryptocurrency memiliki  potensi  besar  untuk  diadopsi  di  Indonesia  sebagai  alternatif  dalam  berinvestasi. Cryptocurrency (mata uang crypto) selalu menjadi pembahasan menarik untuk diperbincangkan saat ini dikarenakan peningkatan  penjualan  berbagai  jenis  mata  uang  virtual  seperti  Bitcoin,  USDT,  Ethereum,  dan  lain  sebagainya.[1] USDT/BIDR merupakan pasangan trading yang tersedia di Binance, salah satu platform perdagangan kripto terbesar di dunia. Pasangan tersebut terdiri dari dua aset digital, yaitu Tether (USDT) dan Rupiah Digital Indonesia (BIDR). Pasangan  USDT/BIDR  pada  Binance  memungkinkan  pengguna  untuk  melakukan  perdagangan  antara  USDT  dan BIDR.  Pasangan  trading  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menukar  Tether  (USDT)  dengan  Rupiah  Digital Indonesia (BIDR) dan sebaliknya. Perdagangan antara USDT/BIDR memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan fluktuasi harga kriptokurensi tersebut atau untuk menukar aset digital dengan mata uang fiat.[2] Penerapan aplikasi orange data mining dalam memprediski harga USDT/BIDR dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM) dan Regresi Linier ( Linier Regression ). Prediksi kinerja dari ketiga metode yang digunakan dapat dilihat dari hasil Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Dataset yang telah dikumpulkan akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining, proses pengujian menerapkan K- Fold Cross Validation (K=5), sedangkan proses perbandingan metode menggunakan Test and Score. [3] Dalam  data  mining  fungsi  merupakan  salah  satu  bagian  dari  fungsi  minor.  Prediksi  adalah  cara  untuk  mencari kemungkinan hasil pada masa akan datang. Pada teknologi data mining, berdasatkan bukti dan temuan pada data yang digunakan  metode  peramalan  dapat  memprediksi  kemungkinan  pada  masa  datang.  Perhitungan  matematik  dan statistik berperan erat dalam proses prediksi. [4] Tools yang biasanya digunakan untuk menilai kinerja suatu metode antara lain WEKA dan Rapid Miner. Kinerja suatu metode  untuk  melakukan  prediksi  dapat  dilakukan  juga  dengan  menggunakan  orange  tools.  Orange  data  mining merupakan aplikasi open source yang mampu membantu penelitian dalam menganalisa suatu data [5] Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode terbaik untuk memprediksi harga USDT/BIDR. Pada penelitian ini  akan  menerapkan orange  tools untuk  memprediksi  harga  USDT/BIDR  dengan  menggunakan  metode  Linear Regresi,  SVM  dan  k-NN.  Kedua  metode  tersebut  akan  di  evaluasi  dan  dibandingkan  kinerjanya  sehingga  dapat diketahui metode yang paling baik untuk memprediksi harga USDT/BIDR berdasarkan nilai RMSE dan nilai MAE dari masing-masing metode. Nilai tersebut dapat dilihat menggunakan widget Test and Score pada aplikasi Orange .

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan  analisa  perbandingan  metode  K-  NN,  SVM  Regresi  Linier  untuk memprediksi  harga  USDT/BIDR  dengan  menggunakan Orange  Tools untuk  simulasinya.  Untuk  mempermudah dalam pengerjaan penelitian ini, maka penulis membuatkan tahapan penelitian seperti pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 4 tahap yaitu pengumpulan dataset dan preprocessing , pembuatan data latih dan data uji, proses prediksi harga USDT/BIDR, evaluasi kinerja dan hasil perbandingan metode.
1. Pengumpulan Dataset dan Preproccessing
Dataset yang digunakan merupakan data USDT/BIDR dengan rentang waktu 03 Mei 2023 sampai dengan 02 Juni 2023 dari laman https://www.investing.com/crypto/tether/usdt-bidr-historical-data . Pembuatan data latih dan uji. Atribut yang digunakan pada penelitian ini antara lain:
a Tanggal: tanggal transaksi USDT/BIDR
b Harga: harga USDT/BIDR pada tanggal terkait
c Pembukaan: harga awal USDT/BIDR pada tanggal terkait
d Tertinggi: harga tertinggi USDT/BIDR pada tanggal terkait
e Terendah: harga   terendah   USDT/BIDR pada tanggal terkait
f Volume: total transaksi perdagangan USDT/BIDR pada tanggal terkait
g Perubahan %: perubahan nilai harga USDT/BIDR pada tanggal terkait terhadap harga USDT/BIDR pada tanggal sebelumnya.
2. Pembuatan sampling data Uji dan Testing
Sampling dataset yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Sampling Dataset Tanggal Terakhir Pembukaan Tertinggi Terendah Vol. Perubahan% 03/05/2023 14.693 14.772 14.773 14.690  6,33M -0,55% 04/05/2023 14.737 14.691 14.747 14.617  6,26M 0,30% 05/05/2023 14.714 14.737 14.737 14.680  4,65M -0,16% 06/05/2023 14.744 14.714 14.749 14.701  3,39M 0,20% 07/05/2023 14.733 14.744 14.752 14.731  2,07M -0,07% 08/05/2023 14.800 14.733 14.800 14.732  6,94M 0,45% 09/05/2023 14.806 14.800 14.815 14.771  4,38M 0,04% 10/05/2023 14.800 14.807 14.813 14.783  5,28M -0,04% 11/05/2023 14.850 14.800 14.880 14.760  6,43M 0,34% 12/05/2023 14.809 14.850 14.852 14.772  5,49M -0,28% 13/05/2023 14.814 14.807 14.840 14.799  2,60M 0,03% 14/05/2023 14.823 14.815 14.834 14.789  2,97M 0,06% 15/05/2023 14.840 14.823 14.852 14.809  3,57M 0,11% 16/05/2023 14.838 14.841 14.852 14.820  3,09M -0,01% 17/05/2023 14.877 14.838 14.888 14.838  2,72M 0,26% 18/05/2023 14.892 14.877 14.899 14.859  2,49M 0,10%
Pada tahap ini dilakukan pengubahan value tanggal yang bertipe string menjadi numeric dan karena pada data ini tidak ada yang mengalami missing value sehingga hanya dilakukan pemilihan data saja.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
3. Proses Data Mining Prediksi Harga USDT/BIDR
Model  prediksi  harga  USDT/BIDR  dapat  dianalisa  menggunakan  orange tool untuk  memilih  metode  terbaik. Model prediksi dataset harga USDT/BIDRf dapat dilihat pada Gambar 2. dibawah ini.
Gambar 2. Desain model Orange Data mining
4. Evaluasi Kinerja dan hasil perbandingan metode
Setelah dilakukan preprocessing data, maka selanjutnya dataset diproses kedalam model prediksi pada software orange dengan menggunakan metode K-NN dan SVM dan Linear Regresi.

## 2.2 K-Nearest Neighbors
Konsep  dasar  dari  K-NN  adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K  tetangga terdekatnya dalam data pelatihan. [6] K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan algoritma pembelajaran mesin non- parametrik dan berbimbing yang digunakan untuk tugas klasifikasi maupun regresi. Algoritma ini didasarkan pada konsep bahwa data yang serupa cenderung memiliki hasil yang serupa pula. K-NN bekerja dengan menghitung jarak antara data baru dengan data tetangga terdekatnya dalam ruang fitur. Untuk tugas regresi, K-NN memprediksi nilai dari data baru dengan cara mengambil rata-rata nilai dari k tetangga terdekatnya. Nilai yang diprediksi adalah rata- rata (atau median) dari variabel target dari data tetangga. K-NN tidak membuat asumsi kuat tentang distribusi data yang mendasarinya, sehingga algoritma ini sangat fleksibel. Namun, K-NN memiliki kompleksitas komputasi yang tinggi, terutama untuk dataset yang besar, karena membutuhkan perhitungan jarak antara setiap pasang data. Selain itu, performa K-NN dapat sensitif terhadap pemilihan metrik jarak dan nilai k. Untuk mengevaluasi kinerja algoritma K-NN, metrik seperti RMSE ( Root Mean Squared Error) dan MAE ( Mean Absolute Error ) dapat digunakan. Metrik ini mengukur perbedaan antara nilai prediksi dan nilai aktual. Nilai RMSE dan MAE yang lebih rendah menunjukkan performa prediksi yang lebih baik.

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  pengklasifikasi  diskriminatif  yang  menghasilkan  hyperplane  pemisah. Toleransi kesalahan disertakan untuk membuat hyperplane pemisah menjadi kuat jika terjadi data kelas yang tidak dapat  dipisahkan.  Dalam  Algoritma  SVM  ada  trik  kernel  dimana  ada  SVM  linear  dan  SVM  nonlinear.  SVM hyperplane linear bekerja hanya pada data yang dapat dipisahkan dengan cara linear. SVM Non Linear yaitu data yang berdistribusi pada kelas yang tidak linear sering digunakan pendekatan kernel pada fitur awal set. [7]

## 2.4 Regresi Linier (Linear Regression)
Regresi linier adalah teknik pemodelan statistik  yang digunakan  untuk  menganalisis hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Ini adalah metode yang banyak digunakan dalam analisis data dan tugas  prediksi.  Tujuan  regresi  linier  adalah  menemukan  persamaan  linier  terbaik  yang  menggambarkan  hubungan antara variabel. Dalam konteks memprediksi harga USDT/BIDR, regresi linier dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen (seperti waktu, tren pasar, atau faktor lain yang relevan) dan variabel dependen (harga USDT/BIDR). Model regresi linier bertujuan untuk memperkirakan koefisien persamaan, yang mewakili bobot atau kontribusi variabel independen dalam memprediksi variabel dependen.Ada 2 tipe variabel dalam regresi linier yaitu:  variabel  pemberi  pengaruh  dan  variabel  terpengaruh.  Variabel  pemberi  pengaruh  digunakan  sebagai  sebab, sedangkan variabel terpengaruh sebagai akibat. penggunaan model regresi linear sederhana pada data historis harga dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan harga pada proses penelitiannya.[8]

## 2.5 Root Mean Square Error (RMSE)
Keakuratan  dari  sebuah  peramalan  diperlukan  evaluasi  terhadap  data  yang  sebenarnya.  Ada  beberapa  metode yang sering digunakan untuk melakukan perhitungan kesalahan peramalan, salah satunya adalah root mean square

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
error (RMSE). Metode ini sering digunakan dalam mengevaluasi hasil peramalan. Ukuran yang sering digunakan dari perbedaan  antara  nilai-  nilai  diprediksi  oleh  model  atau estimator dan  nilai-nilai  yang  benar-benar  diamati  yaitu RMSE. RMSE adalah salah satu teknik umum yang dapat dipakai untuk mengetahui tingkat error pada model prediksi data  yang  berupa  data  angka.  Hasil  dari  RMSE  didapatkan  dari  rata-rata  kuadrat  total  error  yang  didapatkan  pada model prediksi.[9]

## 2.6 Mean Absolute Error (MAE)
Mean Absolute Error (MAE) adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan.  Hasil  Mean  Absolute  Error  menunjukkan  nilai  rata-rata  kesalahan  multak  atau  absolut  dari  nilai sebenarnya dengan nilai peramalan. Keakuratan dari hasil perhitungan prediksi menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE) yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan suatu mode peramalan. rata-rata selisih mutlak nilai sebenarnya (aktual) dengan nilai perkiraan (prediksi) [10]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pembahasan Evaluasi
Gambar 3 . Design untuk menghitung keberhasilan model prediksi Sumber: Peneliti (2023) Pada Gambar 3. Merupakan proses evaluasi hasil perbandingan dari model prediksi yang diuji. Proses perhitungan keberhasilan model prediksi pada orange tool dapat menggunakan widget Test and Score dan hasil prediksinya dapat dilihat menggunakan widget Predictions dan line chart idget dari timeseries untuk melihat pemodelan bentuk diagram.
1. Proses Simulasi Hasil Prediksi
Data yang telah melalui tahap preprocessing selanjutnya dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi terbaik.  Model prediksi  yang  telah dilakukan pengujian dan evaluasi dengan  menggunakan kumpulan data  uji pada aplikasi orange dimana 1 atribut sebagai targetnya didapatkan hasil simulasi seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Test and Score Gambar  4  merupakan  penampakan  dari widget  Test  and  Score aplikasi Orange .  Pada  penelitian  ini  proses pengujian menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5) yang dapat diatur pada widget Test and Score seperti yang terlihat  pada  gambar.  Pada widget tersebut  juga  diperlihatkan  hasil  evaluasi  kedua  metode,  dimana  hasil perbandingan dari kedua model prediksi harga USDT/BIDR ditunjukkan dengan nilai MSE, RMSE, MAE dan R2. Penelitian kali ini hanya memperhatikan nilai MAE dan RMSE dalam melihat kinerja dari model prediksi yang analisa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa ketiga model prediksi harga USDT/BIDR memiliki nilai akurasi yang  berbeda. Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  nilai  Regresi  Linear  MAE  dan  RMSE  lebih  kecil dibandingkan  dengan  K-NN  yaitu  0.000  dan  0.000.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  terbaik  untuk prediksi harga USDT/BIDR yaitu Regresi Linear.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 5. Grafik Perubahan Harga Hasil Prediksi keseluruhan metode. Sumber: Peneliti (2023)
Grafik  ada  gambar  5  menununjukkan  perubahan  harga  USDT/BIDR  hasil  prediksi  menggunakan  3  metode. Perubahan harga hasil prediksi metode Support Vector Machine (SVM) dan K- Nearest Neighbors (K-NN) dan Regresi Linear menunjukkan secara jelas bahwa prediksi perubahan harga USDT/BIDR menggunakan metode Regresi  Linear  yang  paling  baik  dibanding  metode  K-NN  dan  SVM,  dikarenakan  tingkat  error  /  selisih  nilai metode  K-NN  sangat  tinggi  dan  terlalu  jauh  hasil  prediksinya  dengan  perubahan  harga  USDT/BIDR sesungguhnya.  Hasil  prediksi  perubahan  harga  USDT/BIDR  menggunakan  metode  Regresi  Linear  mendekati perubahan harga USDT/BIDR sesungguhnya/ tingkat errornya kecil.
2. Hasil Prediksi Metode Regresi Linier
Tabel 2. Prediksi Menggunakan Regresi Linier
Data Perubahan Harga (%) Perubahan Harga Hasil Prediksi Regresi Linier (%) 1 -0,0055 -0,0053 2 0,003 0,0031 3 -0,0016 -0,0016 4 0,002 0,002 5 -0,0007 -0,0007 6 0,0045 0,0044 7 0,0004 0,0004 8 -0,0004 -0,0005 9 0,0034 0,0032 10 -0,0028 -0,0027 11 0,0003 0,0005 12 0,0006 0,0005 13 0,0011 0,0011 14 -0,0001 -0,0002 15 0,0026 0,0026 16 0,001 0,001 17 0,0022 0,0022 18 0,0007 0,0008 19 -0,0019 -0,0019 20 -0,0008 -0,0008 21 -0,0003 -0,0003 22 0,0015 0,0014 23 0,0021 0,002 24 0,0001 0,0001 25 0,0031 0,0032

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
26 -0,0027 -0,0028 27 0,0016 0,0016 28 -0,0011 -0,0011 29 0,0021 0,0022 30 -0,0009 -0,0009
Tabel  2 di  atas  menunjukkan  sampling  perubahan  nilai  harga  USDT/BIDR  dan  hasil  prediksi  perubahan  nilai harga  USDT/BIDR  menggunakan  metode  Regresi  Linier.  Data  yang  ditampilkan  hanya  beberapa  saja, dikarenakan  terlalu banyak data  yang digunakan. Dari 30 data  yang ditampilkan  selisih perubahan  nilai harga USDT/BIDR  tidak  terlalu  jauh  antara  perubahan  harga  USDT/BIDR  sebenarnya  dan  perubahan  harga USDT/BIDR berdasarkan hasil prediksi dari metode Regresi Linier.
Gambar 6. Grafik Perubahan Harga Hasil Prediksi Regresi Linier. Sumber: Peneliti (2023)
Gambar 7. Grafik Hasil Prediksi Perubahan Harga. Sumber: Peneliti (2023)
Grafik  pada  gambar  7  menunjukkan  bahwa  selisih  nilai/error  antara  perubahan  harga  sesungguhnya  dan perubahan harga hasil prediksi metode Regesi Linier mendekati nilai sesungguhnya, namun ada beberapa nilai yang selisihnya jauh dari perubahan harga Regresi Linier sesungguhnya. Data yang disajikan pada grafik di atas hanya 30 data saja sebagai sampel.
Gambar 8. Grafik Tingkat Error keseluruhan Dataset Sumber: Peneliti (2023)
Gambar 8 merupakan grafik tingkat error dari perubahan harga USDT/BIDR antara perubahan harga sebenarnya dengan perubahan harga hasil prediksi metode Regresi Linier. Dari data tingkat error didapatkan rata-rata tingkat error perubahan harga USDT/BIDR yang telah diprediksi menggunakan metode Regresi Linier sebesar 0,0000.
-0,02 -0,01 0 0,01 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Perubahan Harga Perubahan% Linear Regression -0,0003 -0,0002 -0,0001 0,0000 0,0001 0,0002 0,0003 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Error

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 178 - 184 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 654 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Hasil  implementasi orange  data  mining untuk  prediksi  harga  USDT/BIDR  dapat  dilihat  pada widget  Test  and Score , dimana diperoleh hasil nilai RMSE dan MAE dari masing-masing model. Nilai RMSE dan MAE dari metode K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  sebesar  0.002  dan  0.002,  Sedangkan  metode  Support  Vector  Machine  memiliki  nilai RMSE dan MAE sebesar 0.0003 dan 0.002 dan Nilai RMSE dan MAE sebesar 0.0000 dan 0.000 dari metode Regresi Linier.  Berdasarkan  nilai  RMSE  dan  MAE  tersebut  dapat  disimpulkan  bahawa  metode  Regresi  Linier  ( Linier Regression )  merupakan  metode  terbaik  untuk  memprediksi  perubahan  harga  USDT/BIDR  dibandingkan  dengan metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan  SVM.  Metode  terbaik  pada  penelitian  ini  dapat  diteliti  kembali  untuk penelitian  yang  akan  mendatang.  Penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  membandingkan  metode  Regresi  Linier dengan metode lainnya untuk memprediksi harga USDT/BIDR menggunakan tools orange atau dapat menerapkan tools lainnya.

## REFERENCES
[1] D. Marini, U. Atmaja, and A. R. Hakim, “Peramalan Harga Mata Uang Kripto Solana Menggunakan Metode Support Vector Regression ( Svr ),” vol. XI, no. 2, pp. 97–104, 2022, doi: 10.35508/JME.V0I0.8117-.
[2] news.tokocrypto.com, “Mengenal Mata Uang Baru BIDR dan Mekanismenya,” no. 23/01/21, 2021, [Online]. Available: https://news.tokocrypto.com/2021/01/23/mata-uang-baru-dan-mekanismenya/
[3] I. Indriyanti, N. Ichsan, H. Fatah, T. Wahyuni, and E. Ermawati, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi  Harga  Bitcoin,” J.  Responsif    Ris.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  118–125,  2022,  doi: 10.51977/jti.v4i2.762.
[4] A.  A. Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error (Mea) Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu, vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019, doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[5] H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[6] E. Purba, A. Karim, and S. Trianovie, “Sistem Informasi Pendataan Usaha Micro Kecil dan Menengah Pada Dinas Umkm Labuhan Batu Berbasis web,” J. Infotek, vol. 4, no. 3, pp. 1–8, 2019.
[7] S. Informasi, B. Dan, A. Pada, B. Bca, and B. Web, “ISSN 2502-6968 ( Media Cetak ) ISSN 2580-474X ( media online ) Jurnal INFOTEK , Vol 3 , No 1 , Januari 2018 ISSN 2502-6968 ( Media Cetak ) ISSN 2580- 474X ( media online ) Hal 45-49,” vol. 3, no. 1, 2018.
[8] E.  P.  K.  Trianovie,  “Sistem  Informasi  Pendataan  Usaha  Micro  Kecil  dan  Menengah  Pada  Dinas  Umkm Labuhan Batu Berbasis web,” J. Infotek, vol. 4, no. 3, pp. 1–8, 2019.
[9] J. Supriyanto, P. Korespondensi, D. Alita, and A. Rahman Isnain, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  Untuk  Analisis  Sentimen  Publik  Terhadap  Pembelajaran  Daring,” J.  Inform.  Dan  Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, pp. 74–80, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2468
[10] N. A. Arifuddin, U. Pembangunan, N.  Veteran, and S. V. Machine, “Komparasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Jenis Citrus,” vol. 22, no. 2, pp. 409–417, 2023.
[11] A. M. Adrian, “Prediksi Menggunakan Algoritma Regresi Linear,” Data  Min.  Prediksi , vol.  28, pp.  1–21, 2020.
[12] M. Metode et al. , “Prediksi Harga Saham Jakarta Islamic Index,” vol. 9, no. 1, pp. 129–135, 2023.
[13] A. T. Nurani, A. Setiawan, B. Susanto, D. Salatiga, and J. Tengah, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tre e dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” vol. 6, no. 1, pp. 34–43, 2023.
[14]. Rometdo Muzawi, Wahyu Joni Kurniawan. “Penerapan Internet of Things (IoT) Pada Sistem Kendali Lampu Berbasis Mobile”. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI). 2018.
[15]. Hamdan Hejazi, Husam Rajab, Tibor mCinkler ,LászlóLengyel “Survey of platforms for massive IoT”. IEEE International Conference on Future Technologies (Future ), 2018.