## PREDIKSI MATA UANG KRIPTO MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA LINEAR REGRESSION
Matthew Oullanley Lee 1) , Delima Sitanggang 2*) , Evta Indra 3) 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia, Medan email: ml8423799@gmail.com, delimasitanggang@unprimdn.ac.id, evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
Cryptocurrencies are advanced monetary standards planned to operate as a medium of exchange over a arrange that's free of a central specialist, such as a government or bank. Cryptocurrencies have a tendency for price changes to occur which fluctuate like conventional currencies which can cause shifts in the market. This shift can affect cryptocurrencies, especially asset owners. The goal in this research is to predict data and  provide  accurate  results  to  help  cryptocurrencies  players.  In  the  process,  web  scraping  is  used  to retrieve data This study will visualize the data in the form of a line chart by employing the linear regression algorithm to forecast the price movement of cryptocurrencies. nonetheless, digital forms of money costs can't be isolated from outside elements, for example, the conversion standard of rupiah against unfamiliar monetary forms. There are a lot of influencing factors, like when there is more demand than there is supply. The rise in bitcoin's price from $ 19,616.81 to $ 25,995.91 is evidence of this. A rise in market capital from $ 375,367,382,007.85 to $ 504,341,343,850 also helped. A cryptocurrency's demand is proportional to its market  capitalization,  which  indicates  how  dominant  it  will  be  in  the  stock  market.  The  daily  return  is another indicator that cryptocurrency movements can be either positive or negative.

## Keywords: Cryptocurrencies, Linear Regression, Web Scraping, Prediction, Visualization

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi disajikan sebagai sesuatu yang baru  karena  mendorong  perubahan  di  berbagai tingkatan.  Padahal,  teknologi  informasi  (TI) berperan  penting  dalam  pemrosesan  data, pengumpulan  intelijen,  pengumpulan  intelijen, dan  kemajuan  komunikasi  dalam  dunia  bisnis saat  ini.  Menanggapi  perubahan  teknologi  baru, penjahat  dan  masyarakat  semakin  menemukan cara  baru  untuk  berhasil.  Akibatnya,  teknologi yang  dipercepat  telah  diadopsi  di  banyak mekanisme keuangan, seperti cryptocurrency.
Blockchain merupakan sebuah teknologi baru dalam bidang teknologi informasi.
Teknologi blockchain selalu  dikaitkan  atau dianggap  identik  dengan  mata  uang  kripto ( cryptocurrency ), faktanya implementasi teknologi blockchain sangat  luas  dan  potensial [1].  Sejak  diperkenalkan  pada  tahun  2008, cryptocurrency telah  mengalami  peningkatan popularitas. Bitcoin adalah  yang  paling  terkenal dan paling memengaruhi keberadaan bentuk uang
digital  lainnya.  Pasar  modal,  yang  bahkan  lebih tidak stabil daripada pasar saham, memiliki harga koin cryptocurrency yang  sebanding  dengan harga  saham. Investor sangat  terpengaruh  oleh kondisi ini. Cryptocurrency menunjukkan lonjakan  ekstrim , harganya  naik  dan  turun dengan sangat cepat, lonjakan tinggi mencerminkan  risiko  yang  dihadapi  investor. Nilai  mata  uang  kripto  sangat  fluktuatif,  dan dapat  naik  dan  turun  dengan  cepat.  Akibatnya, sulit  untuk  memikirkan cryptocurrency sebagai mata uang investasi yang baik [2].
Cryptocurrency dapat  dipasarkan  kapan saja  tanpa  batas  waktu,  namun  fluktuasi  harga mata  uang  dapat  mempengaruhi  kepada  para pelaku  dalam Cryptocurrency [3]  Nilai  dasar suatu mata uang memengaruhi harganya, seperti halnya dengan  mata  uang konvensional. Akibatnya,  pemilik  aset  tidak  ingin  direpotkan dengan beberapa cara yang tidak efektif, seperti: Melihat  harga  koin  yang  terus  berubah, menjualnya  tanpa  menghiraukan  kemungkinan
masa depannya, atau setidaknya, meninggalkannya  untuk  jangka  waktu  tertentu yang  ditetapkan  oleh  pemilik.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu sistem  yang  dapat  dimasukkan ke  dalam  jual  beli  mata  uang  digital  dan  dapat digunakan untuk meramalkan harga koin di masa mendatang  [4]  Harga  mata  uang  berfluktuasi dengan cepat, membuat prediksi manual menjadi sulit.  Oleh  karena  itu  kami  menginginkan prosedur  yang  sederhana  dan  tepat,  khususnya kursus  AI.  salah  satu  algoritma  pembelajaran mesin  yang  dapat  dengan  mudah  dan  akurat memprediksi harga mata uang secara komputasi untuk  menentukan  perilaku  pasar  dan  dampak pasar adalah Linear Regression .
Penelitian  terdahulu  yang menggunakan metode  Linear  Regression  untuk  prediksi diantaranya adalah Izzati, 2020 yang membahas tentang memprediksi harga saham menggunakan Multiple  Linear  Regression .  Hasil  penelitian yang dilakukan Izzati sukses dalam memprediksi angka  saham  mingguan  maupun  bulanan. Nurdiansyah,  dkk.  2019  telah  memprediksi
Bitcoin menggunakan Extreme Learning Machine pada  data  tahun  2017  sampai  2018. Fahmi,  dkk.  2018  memprediksi  nilai Bitcoin berlandaskan  pada  data  3  tahun  terakhir menggunakan metode Linear Regression. Fokus dan  ruang  lingkup  jangkauan  yang  diteliti mengenai  mata  uang  kripto  adalah  salah  satu perbedaannya  yang  bilamana  dibandingkan dengan penelitian terdahulu. Berdasarkan beberapa  penelitian  terdahulu  diatas  dapat disimpulkan penggunaan metode Linear
Regression dalam memprediksi terbukti baik.
Berdasarkan  uraian  dan  masalah  diatas, penulis  mengangkat  sebuah  penelitian  yaitu “ Forecasting  Crypto  Currencies  Using  Linear
Regression ”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Penulis  gunakan  teknik  kuantitatif tertentu.  Memanfaatkan  instrumen  penelitian untuk mengumpulkan dataset, pendekatan kuantitatif mencoba menguji hipotesis yang telah
disiapkan yang akan digunakan untuk menyelidiki  populasi  atau  kelompok  tertentu. Mereka  juga  melakukan  analisis  statistik  atau kuantitatif  terhadap  data [5] Jenis  metode kuantitatif  memfokuskan  investigasi  secara sistematis  dalam  meneliti  data  yang  telah dikumpulkan  untuk  diukur  menggunakan  ilmu komputasi.

## 2.2 Data dan Sumber Data
Penulis  menggunakan  dataset historical snapshot yang  diambil  menggunakan  teknik scraping . Data historical tersebut terdapat dalam coin  market  cap yang  dimana  adalah  sumber datanya.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Pengikisan web digunakan dalam metode pengumpulan sekunder. Dengan penggunaan web scraping ,  penulis  dapat  dengan  cepat  menarik dan menghimpunkan data tanpa harus melakukan survey.

## 2.4 Metode Penelitian
Metode  penelitiannya  meliputi:  analisis web , collecting data, scraping , export ke  CSV, Preprocessing  data , training dan  testing  data, penyajian  hasil  dalam  bentuk chart dan  hasil akhir ( result ). Metode penelitian bisa diilustrasikan dengan gambar dibawah.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## 2.5 Analisis Web
Web  yang  digunakan  adalah  web valid yang dapat dipercaya informasi datanya sehingga bisa  digunakan  dan  diolah  untuk  kebutuhan
pengguna. Web yang digunakan adalah web coin market cap .

## 2.6 Collect Data
Data  yang  akan  digunakan  dan  diambil perlu di kumpulkan terlebih dahulu. Dalam kasus ini,  penulis  men- download  data  page dari web coin  market  cap dalam  format  HTML  ( web page ).  Hal  ini  dilakukan  karena library dari python sendiri  yaitu requests tidak  mengambil data numerik pada versi saat ini [6].
2.7 Pengikisan Web
Web  Scraping  atau  biasa  disebut  site scraping  adalah  suatu  cara  untuk  memisahkan data  dari  Internet  (WWW)  dan  menyimpannya dalam kerangka record atau kumpulan data untuk pemeriksaan data. Pengguna dapat mengikis web dengan  tangan  atau  dengan  menggunakan  robot atau  perayap  untuk  melakukannya  secara otomatis. Dari web, Internet Scratching Interaction  dapat  dipisahkan  menjadi  dua kemajuan progresif, yaitu mengumpulkan sumber  daya  web  dan  kemudian  mengekstrak data yang tepat dari data yang diperoleh. Untuk memulai,  aplikasi  Web  Scraping  menggunakan HTTP untuk meminta sumber daya dari situs web yang  diinginkan  [7]  Keuntungan  dari web scraping adalah  informasi  diambil  sedemikian rupa  sehingga  informasi  tersebut  lebih  terarah, yang  membuat  pencarian  menjadi  lebih  mudah [8]  Pengumpulan  data  ini  diambil  dari  halaman data historical snapshot .

## 2.8 Export to CSV
Pada  tahap  ini,  data  akan  dijadikan sebuah data struktur dengan mengubah ke format seperti  CSV.  Untuk  mengubah  data  kedalam format  csv  digunakan built-in-library python yaitu  CSV  dengan  meng impor nya  ke  dalam kode.

## 2.9 Pre-processing Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  di export ke CSV  memilki  format  yang  tidak  terstruktur. Maka dengan itu, diperlukan data preprocessing yang  akan  mengubah  dan  mentransformasikan
data  mentah  menjadi  data  yang  dapat  diolah untuk kebutuhan pemakai.
Dalam analisis sentimen, pre-processing sangat  penting  karena  mengelola  data  untuk mendapatkan  data  bersih  yang  dapat  diproses, membuat  vektor  kata  dan  klasifikasi  sentimen menjadi  lebih  akurat.  Langkah-langkah  yang diambil  untuk  menghilangkan  data  berantakan dari  input,  mengubah  format  data,  dan menambahkan  lebih  banyak  informasi  untuk membuat  algoritme  bekerja  lebih  baik  dengan data  adalah  bagian  dari  proses  pra  pemrosesan [9],  [10].  Bagian  dari  tahapan pre-processing untuk  diimplementasikan  pada  dataset  yaitu transformation dan integration .

## 2.10. Train and Test Data
Proses  data training dan  testing  data menggunakan model algoritma Linear
Regression dengan bantuan pemrograman python .  Model  ini  merupakan  bagian  dari machine  learning yang  banyak  digunakan  oleh peneliti  untuk  memprediksi  sebuah  kasus  yang memiliki pengaruh ke depannya.
Linear  Regression  (LinR)  adalah  salah satu  model  yang  berhubungan  dengan  variabel numerik.  Dalam  model  ini,  pemetaan  dari  nilai input ke nilai kelas direpresentasikan dengan satu rumus  linear.  Teknik  statistik  yang  dikenal sebagai  regresi  linier  adalah  jenis  MLA (Algoritma  Pembelajaran  Mesin)  yang  diawasi. Ini  digunakan  untuk  meramalkan  variabel dependen  (Y)  dari  faktor  bebas  (X).  Karena regresi  linier  mengungkapkan  hubungan  linier, ini  menentukan  bagaimana  nilai  variabel dependen berubah seiring dengan perubahan nilai variabel  independen.  Ini  memungkinkan  regresi linier untuk mengevaluasi kolaborasi antara dua variable [11]–[13]. Algoritma Linear Regression dapat  memperoleh  informasi  meskipun  lakukan perhitungan  secara  setara  untuk  mempercepat proses karena tidak ada jaminan [14].

## 2.11 Chart
Data  yang  telah  diolah  dan  diprediksi akan  di  visualisasikan  kedalam  bentuk chart. Tahapan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk
meningkatkan  pemahaman  ke  pembaca  dalam menyimpulkan  hasil  dari  data  yang  diolah. Tahapan  dan  proses  ini  menggunakan built-in- library python yaitu Matplotlib.

## 2.12 Result
Fase  ini  termasuk  fase  terakhir  dari penelitian  ini.  Dalam  tahap  ini,  penulis  akan menganalisa  dan  memberikan  hasil  dari  data untuk memberitahukan apakah harga mata uang kripto  kedepannya  mengalami  penaikan  atau penurunan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Problem Analysis
Pada penelitian ini, dataset akan diambil menggunakan  teknik scraping .  Data  yang  telah dikumpulkan  (dataset)  akan  di  gunakan  untuk memprediksi apakah salah satu dari 10 mata uang kripto  tersebut  mengalami  penaikan  atau penurunan harga di pasar ke depannya yang dapat memprediksi  dan  mengetahui  pola  yang  akan terjadi  dimasa  depan  dan  membentuk  strategi investasi  dengan  baik  untuk  mengurangi kerugian.  Kumpulan  strategi  investasi  investor untuk  mengurangi  risiko  dan  meningkatkan keuntungan disebut strategi investasi [15]

## 3.2 Data Analysis
Hasil  prediksi  dari  mata  uang  kripto dapat  dilakukan  dengan  melakukan  sebuah analisis.  Dalam  kasus  ini, Machine  Learning merupakan  salah  satunya  yang  akan  membuat analisis  dan  hasil  prediksi  akurat  dan  efisien. Dalam  proses  analisis  menggunakan Machine Learning , diperlukan sebuah dataset yang mana akan di gunakan untuk melakukan tahapan train and  test  data .  Dataset  yang  akan  digunakan bersumber  dari  sebuah  web  kripto  ( coin  market cap) . Dataset tersebut diambil dengan
menggunakan teknik scraping .
Dataset  yang  diambil  mempunyai  11 atribut yang akan diproses dan diuji menggunakan  algoritma  Linear  Regression. Atribut  dari  data  yang  akan  diproses  meliputi: date,  price  BTC-USD,  price  ETH-USD,  price Tether-USD, price USD Coin-USD, price BNB- USD, price Binance-USD, price XRP-USD, price
Cardano-USD,  price  Solana-USD  dan  price Doge-USD ada di bawah ini.
Gambar 2. Atribut Dataset

## 3.3. Scraping
Dataset yang terbentuk diatas merupakan data  yang  telah  di  transformasi  dan  hasil web scraping menggunakan  pemrograman python . Berikut  adalah source  code penggunaan library python untuk  melakukan scraping terlihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Source Code Scraping

## 3.4 Export to CSV
Setelah  terbentuk  sebuah  dataset  yang diambil dengan teknik scraping , tahap selanjutnya  adalah  meng- export data  ke  format
CSV.  Data  yang  di export ke  CSV  merupakan data terpisah mata uang kripto yang kemudian di gabungkan ke dalam 1 file CSV.   Berikut koding export pada gambar di bawah:
Gambar 4. Koding Export 3.5. Data Pre-processing
Tahapan preprocessing data yang akan di lakukan yaitu transformation data dan integration data . 3.5.1. Transformation Data
Proses  transformasi  data  bertujuan mengubah  dataset  ke  bentuk  yang  bisa  diolah dengan  baik  [16]–[18] dataset yang  diambil dengan  teknik scraping dan  di export ke  dalam CSV  memiliki  bentuk  yang  tidak  terstruktur terlihat pada gambar dibawah:
Gambar 5. Dataset Sebelum Transformasi Dataset  diatas  harus  ditransformasikan kedalam  bentuk readable untuk  dapat  diolah.
Berikut adalah data yang telah ditransformasikan dapat diperhatikan pada gambar dibawah ini:
Gambar 6. Dataset Setelah Transformasi

## 3.5.2. Integration Data
Proses menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu kesatuan utuh yang koheren dikenal sebagai integrasi data [19] Pada kasus  ini  integrasi  data  dibutuhkan  untuk menggabungkan  data  yang  di  ambil  dengan teknik scraping yang  terdiri  dari  10  mata  uang kripto.  Hasil  penggabungan  dataset  dapat diperhatikan pada gambar dibawah:
Gambar 7. Integrasi Dataset 3.6. Chart
Representasi  informasi  adalah  cara paling  umum  untuk  mengontrol  kumpulan  data
yang telah diubah menjadi yang jauh lebih jelas dan  umumnya  berupa  grafik  garis  dan  batang [20]. Untuk dapat memvisualisasikan datanya ke dalam bentuk line chart ¸ data harus diubah ke tipe numerik.  Dalam  kasus  ini,  data  yang  diambil termasuk data bertipe object .
3.6.1 Line Chart Berikut  adalah  tampilan  hasil plot menggunakan matplotlib pada  data  gabungan bisa diperhatikan pada gambar dibawah:
Gambar 8. Line Chart

## 3.7. Kumulatif Pengembalian Harian
Pengembalian  harian  digunakan  untuk mengukur  kelayakan  pergerakan  dalam  biaya mata uang kriptografi. Apabila nilai pengembaliannya  positif  is  maka  adanya profit (keuntungan)  dalam investment dan  sebaliknya jika nilai pengembaliannya negative berarti tidak adanya  profit  ( keuntungan )  dalam investment atau  dengan  kata  lain  mengalami  kerugian. Berikut  adalah  grafik daily  return  cumulative mata uang kripto bisa diperhatikan pada gambar dibawah;
Gambar 9. Daily Return Cumulative

## 3.8. Train and Test Data
Training  dan  testing  data dilakukan menggunakan  algoritma  Linear  Regression dengan source code di bawah ini:

## #PrediksiLinearregression
X = df13[["Date"]].values.astype('int64') y = df13['BTC-USD'] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0) from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score reg = LinearRegression() reg.fit(X_train,y_train) predicted = reg.predict(X_test) dframe = pd.DataFrame(y_test,predicted)
dfr = pd.DataFrame({'Actual':y_test, 'Predicted':predicted}) graph = dfr.head(10) graph.plot(kind = "line")
Gambar 10. Hasil Prediksi BTC-USD
Gambar 11. Hasil Prediksi ETH-USD
Gambar 12. Hasil Prediksi Tether-USD
Gambar 13. Hasil Prediksi USD Coin-USD
Gambar 14. Hasil Prediksi BNB-USD
Gambar 15. Hasil Prediksi Binance-USD
Gambar 16. Hasil Prediksi XRP-USD
Gambar 17. Hasil Prediksi Cardano-USD
Gambar 18. Hasil Prediksi Solana-USD
Gambar 19. Hasil Prediksi Doge-USD

## 3.9. Result
Dari  hasil  prediksi  pada  10  mata  uang kripto  menunjukkan  bahwa  harga  dan  nilai bitcoin,  ethereum,  BNB,  XRP,  cardano  dan solana  mengalami  penaikan  pada  pasar  dalam kurun waktu ke depannya. Harga dan nilai tether dilihat  dari  hasil  prediksi  akan  bertahan  pada pasar dalam kurun waktu ke depannya. Nilai dan harga dari mata uang USD Coin dan binance akan mengalami  penurunan  pada  pasar  dalam  kurun waktu ke depannya. Hal ini juga dapat di buktikan dengan  data  yang  diambil  oleh  penulis  pada tanggal  28  agustus  2022  dan  dibandingkan dengan  data  tanggal  16  oktober  2022  yang dimana  semula  binance  memiliki  urutan  ke-6 pada  pasar  sekarang  binance  mengalami penurunan  ke  urutan  ke-7  pada  pasar.    XRP mengalami  penaikan  yang  semula  berada  di bawah binance.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  memprediksi  mata uang  kripto  penulis  dapat  menarik  kesimpulan bahwa ada faktor yang mempengaruhi pergeseran pasar yang terus berubah-ubah seperti banyaknya jumlah permintaan (d emand ) daripada penawaran ( supply ). Hal ini dibuktikan dengan harga bitcoin dari $19,616.81 naik menjadi $25,995.91. Hal itu juga didukung oleh naiknya kapitalitas pasar dari $375,367,382,007.85 menjadi $504,341,343,850. Semakin  tinggi  kapitalitas  pasar  sebuah  mata uang kripto maka akan semakin dominan dalam pasar  saham  dengan  kata  lain  banyaknya permintaan  pada  mata  uang  kripto  tersebut. Faktor lainnya yaitu pengembalian harian ( daily return) yang menandakan pergerakan mata uang kripto bisa positif dan negatif.

## 5. REFERENSI
[1] Suprayitno  E,  “Teknologi  Blockchain Dalam  Kajian  Peperangan  Asimetris: Perspektif Indonesia,” Jurnal Peperangan Asimteris , vol. 8, no. 2, pp. 21–43, 2022,
doi: https://doi.org/10.33172/pa.v8i2.1435. [2] N.  Huda  and  R.  Hambali,  “Risiko  dan Tingkat Keuntungan Investasi
Cryptocurrency,” Jurnal Manajemen dan Bisnis ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  72–84,  Mar. 2020, doi: 10.29313/performa.v17i1.7236.
[3] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R. Nashrulloh,  A.  Mulyani,  and  J.  I.
Komputer, “Comparison Of Data Mining Algorithm For Forecasting Bitcoin Crypto Currency Trends,” Jurnal Teknik Informatika  (JUTIF) ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 245–248, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.194. [4] R.  Faizal,  B.  Darma  Setiawan,  and  I. Cholissodin, “Prediksi Nilai Cryptocurrency  Bitcoin  menggunakan Algoritme  Extreme  Learning  Machine (ELM),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.  3,  no.  5,  pp.  4226–4233,  2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] Rizki  Aulia  A  and  Lili  Yulianti  A, “Pengaruh  City  Branding  ‘A  Land  Of Harmony’  Terhadap  Minat  Berkunjung Dan  Keputusan  Berkunjung  Ke  Puncak, Kabupaten  BogoR,” Jurnal  Ilmiah  MEA (Manajemen,  Ekonomi,  &  Akuntansi) , vol. 3, no. 3, pp. 67–75, 2019, Accessed: Jun.  02,  2023.  [Online].  Available: http://journal.stiemb.ac.id/index.php/mea
[6] Jorden, “How to scrape one full year’s of pricing  history  from  CoinMarketCap,” Crypto & Code , 2021.
https://medium.com/crypto-code/how-to- web-scraping-one-full-years-of-any- pricing-history-from-coinmarketcap- 135467ae454b (accessed Jun. 02, 2023).
[7] V.  A.  Flores,  P.  A.  Permatasari,  and  L. Jasa,  “Penerapan  Web  Scraping  Sebagai Media Pencarian dan Menyimpan Artikel Ilmiah  Secara  Otomatis  Berdasarkan Keyword,” Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro , vol. 19, no. 2, p. 157, Dec. 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i02.p06.
[8] Sahria  Y,  “Implementasi  Teknik  Web Scraping  pada  Jurnal  SINTA,”  in
Proceeding  of  The  11th  University Research Colloquium 2020: Bidang Sains
dan  Teknologi ,  Yogyakarta:  University Research  Colloquium  ,  May  2020,  pp.
297–306. [Online]. Available: http://sinta2.ristekdikti.go.id/journals/det ail
[9] R.  W.  Pratiwi,  Y.  Sari,  and  Y.  Suyanto,
“Attention-Based  BiLSTM  for  Negation Handling  in  Sentimen  Analysis,” IJCCS
(Indonesian  Journal  of  Computing  and
Cybernetics  Systems) ,  vol.  14,  no.  4,  p. 397, Oct. 2020, doi: 10.22146/ijccs.60733. [10] A. Joseph and C. Jayaraman, Preprocessing Techniques for Neuroimaging  Modalities:  An  In-Depth Analysis . 2023. doi: 10.5772/intechopen.109803. [11] A.  Kousis  and  C.  Tjortjis,  “Data  mining algorithms for smart cities: A bibliometric analysis,” MDPI journals , vol. 14, no. 8, Aug. 2021, doi: 10.3390/a14080242.
[12] P. Tidke, S. Sarode, and Prof. S. Guhe, “A Review  on  Weather  Forecasting  using Linear Regression,” International Scientific  Journal  of  Engineering  and Management , vol. 02, no. 03, Mar. 2023, doi: 10.55041/ISJEM00134.
[13] S. Sudin, A. N. A. Aziz, F. S. A. Saad, N. S.  Khalid,  and  I.  I.  Ibrahim,  “Cycling performance prediction based on cadence analysis by using multiple regression,” in
Journal  of  Physics:  Conference  Series , IOP  Publishing  Ltd,  Dec.  2021.  doi: 10.1088/1742-6596/2107/1/012058.
[14] I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi  Data  Mining  Dengan
Metode  Regresi  Linear  Berganda  Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area Sumatera  Utara,” KOMIK  (Konferensi
Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  130–133, Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579. [15] N. Huda, Y. Lake, and D. R. H. Sitorus, “Strategi Investasi pada Aset Cryptocurrency,” Jurnal  Akuntansi  dan
Keuangan , vol. 10, no. 1, pp. 49–53, Apr. 2023, doi: 10.31294/moneter.v10i1.14365. [16] E.  Pandu  Cynthia  and  E.  Ismanto, “Metode  Decision  Tree  Algoritma  C.45 Dalam  Mengklasifikasi  Data  Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurnal Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika (JURASIK) , vol. 3, pp. 1–13, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.6 0. [17] S. Parsaoran Tamba and Edbert,
“Penerapan  Data  Mining  Algoritma Apriori  Dalam  Menentukan  Stok  Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan Metode Association Rule,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komputer  Prima) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  97– 102, Feb. 2022, doi: https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminfo rmasidanilmukomputer.v5i2.2407.
[18] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J Phys Conf Ser , vol. 1230, no.
1, p. 012074, Jul. 2019, doi:
10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[19] Indra Syahyadi A, Arif N, Ridwang, and Saputra  W,  “Integrasi  Data  Akademik Pergururuan  Tinggi  Dengan  Pangkalan Data Dikti Menggunakan Sistem Integrasi Feeder  Terbaru  (SIFEEKA),” Jurnal Informatika  Sains  dan  Teknologi ,  vol.  8,
no. 1, pp. 112–121, 2023, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: http://journal.uin-
alauddin.ac.id/index.php/instek/index
[20] M.  Owen,  V.  Vincent,  R.  Br  Ambarita, and E. Indra, “Implementasi Metode Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pergerakan  Nilai  Harga  Emas,” Jurnal
Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) , vol. 5, no. 1, p. 96, Jun. 2022,
doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.507.