eISSN 2722-9886   pISSN 1411-6669 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
Peramalan dan dekomposisi untuk mata uang kripto dengan model facebook prophet
(Forecasting and decomposition of cryptocurrency price using facebook prophet)
Dany Rahman * , Dewi Rachmatin, Rini Marwati
Departemen Pendidikan Matematika, FPMIPA, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia
*korespondensi: danyrahman@upi.edu
Received: 06-05-2023, accepted: 14-02-2024

## Abstract.
Cryptocurrencies are becoming one of the hottest topics in Indonesia's society. One of those issues concerns  investors  who  incur  financial  losses  as  a  result  of  investing  in  crypto.  The  facebook Prophet  model,  one  of  the  forecast  models,  can  offer  a  solution  to  this  problem.  The  Prophet model is built using four function.  These variables are trend, seasonality, holidays, and additional regressions. The Prophet model benefits from a number of advantages, one of which is its ability to  generate  decomposition  graphs. The  decomposition  may  give  analysts  more  insight  into  the data  they  are  analyzing.  The  Prophet  model  is  used  to  forecast  and  decompose  the  price  of  a cryptocurrenciy called Solana in this study. A multiplicative model with linear function as trend function, weekly seasonality, and daily seasonality as seasonality function is the best model for Solana  price  forecasting  and  decomposition.  Additionally,  hyperparameters  in  the  model  are tuned so the model won’t suffer underfitting or overfitting indications. The fitted Prophet model is  good  at  forecasting  as  a  result  of  the  evaluation  process.  As  a  result  of  the  forecast  and decomposition, the forecasted value and the decomposition graph of the Solana exchange rate for one hour later show that the price of Solana will remain constant.
Keywords: Cryptocurrency, time series, forecasting, decomposition, facebook prophet MSC2020: 62M10

## 1. Pendahuluan
Belakangan  ini,  “ cryptocurrency ”  atau  lebih  dikenal  “mata  uang  kripto”  adalah  topik yang  sering  diperbincangkan.  Pasalnya,  banyak  terjadi  kerugian  yang  dialami  investor mata  uang  kripto  karena  mulai  berinvestasi  mata  uang  kripto  tanpa  mengetahui  lebih dalam mengenai dunia investasi. Sebagian besar orang merugi akibat menginvestasikan uangnya pada  mata uang kripto. Bahkan  bekangan  ini  harga  tukar  beberapa  mata uang kripto populer seperti Bitcoin mengalami penurunan harga yang cukup tajam [ 1 ].
Selain Bitcoin, terdapat mata uang kripto lain juga yang dikenal juga sebagai  Altcoins. Altcoins  dibuat  dengan  menggunakan  teknologi  kriptografi  yang  sama  dengan  Bitcoin
namun  menggunakan algoritma  yang berbeda [ 2 ]. Layaknya  yang terjadi pada Bitcoin, Solana, yaitu salah satu Altcoins ikut mengalami penurunan harga hingga 95% dibanding harganya  dua tahun  lalu.  Penurunan  ini  mencapai  lebih dari tiga  juta rupiah per token. Namun,  menurut  anggota  komunitas cryptocurrency ,  harga  tukar  Solana  diperkirakan akan mencapai sekitar Rp800.000 pada Juli 2023 [ 3 ]. Data harga mata uang kripto adalah jenis  data  runtun  waktu.  Data  runtun  waktu  adalah  tipe  data  yang  berbasis  waktu  dan diatur ke dalam  interval waktu tertentu  [ 4 ]. Oleh  karena  itu,  investor dapat  melakukan analisis runtun waktu pada data harga mata uang kripto.
Analisis  runtun  waktu  adalah  salah  satu  cara  peramalan  yang  dapat  dilakukan  untuk meramalkan nilai di masa depan dari suatu data runtun waktu dengan mengombinasikan metode  atau  model  berbeda  untuk  memperoleh  informasi  yang  berarti  [ 5 ].  Peramalan dalam  analisis  runtun  waktu  dilakukan  berdasarkan  nilai  pada  data  historis  yang  telah diobservasi sebelumnya.  Selain  itu, tujuan  lain dari analisis  runtun waktu adalah untuk menguraikan data deret  waktu menjadi komponen yang dapat dikaitkan dengan  variasi temporal atau dikenal juga dengan istilah dekomposisi [ 6 ]. Dalam banyak contoh model data runtun waktu, data runtun waktu dapat didekomposisi menjadi submodel yang dapat mengidentifikasi  setiap  komponen  data  deret  waktu  secara  individual.    Hal  ini  dapat memberikan analis pemahaman  yang  lebih  baik mengenai pola  musiman atau tren dari suatu data sehingga dapat meningkatkan akurasi dalam peramalan [ 7 ].
Facebook  Prophet yang  dikembangkan  oleh  Taylor  dan  Letham  pada  tahun  2017 merupakan model peramalan terbaru yang juga dapat melakukan analisis runtun waktu. Model Facebook  Prophet atau  juga  disebut  model Prophet adalah  model  yang  dapat digunakan  dengan  mudah  oleh  pemula  dan  dapat  digunakan  dengan  jumlah  data  yang besar  dan  bervariasi.  Meskipun  fokus  utamanya  adalah  pada  data  terkait  bisnis,  model Prophet telah diuji dengan menggunakan berbagai tipe data [ 8 ].
Banyak  penelitian  telah  menguji  kelayakan  model Prophet sebagai  model  peramalan. Model Prophet cocok  untuk  peramalan  jangka  pendek  pada  data  penjualan  suatu perusahaan e-commerce [ 9 ].  Dalam  perbandingan  model Prophet dengan  model  Holt- Winters,  model Prophet dapat  menghasilkan  performa  peramalan  yang  lebih  baik daripada  model  Holt-Winters  dalam  peramalan  beban  listrik  di  Kuwait  [ 10 ].  Model Prophet juga  memiliki  performa  yang  lebih  baik  daripada  model  ARIMA  dalam peramalan  konsumsi  energi  [ 11 ].  Model Prophet dapat  bekerja  dengan  baik  dalam peramalan  jangka  pendek  berdasarkan  data  kasus  COVID-19  di  21  negara  di  seluruh dunia  [ 12 ].  Selain  itu,  model Prophet berpotensi  sangat  baik  dalam  mendeteksi  efek musiman. Model ini dapat digunakan untuk menganalisis efek musiman dan peramalan jangka pendek pada data kasus Flu Singapura di Hubei [ 13 ]. Model Prophet memberikan peramalan yang sedikit lebih baik dari LSTM pada peramalan suhu udara [ 14 ]. Beberapa penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  model Facebook  Prophet dapat  melakukan peramalan dan dekomposisi untuk berbagai macam data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  dan  dekomposisi  harga  tukar  salah  satu
cryptocurrency terpopuler, Solana dengan menggunakan model Facebook Prophet .

## 2. Metodologi

## 2.1. Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harga tukar Solana dengan interval 5 menit pada periode 27 Februari 2023 sampai 4 April 2023 (10656 observasi). Pada rentang waktu ini terdapat 1 hari libur, yaitu pada tanggal 22 Maret 2023. Data ini diperoleh dari situs CoinMarketCap yang beralamatkan pada
https://coinmarketcap.com/id/ .  Data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  data  latih  dan  data  uji dengan rasio 90:10. Data latih adalah data untuk membangun model Facebook Prophet , sedangkan data uji adalah data untuk mengukur kemampuan  model Facebook Prophet yang telah dibangun dengan data latih.

## 2.2. Model Analisis Data
Facebook Prophet merupakan model peramalan runtun waktu berdasarkan model aditif dan  model  multiplikatif  yang dapat dilakukan proses dekomposisi. Prophet terdiri dari empat komponen utama, yaitu tren, musiman, liburan, dan regresor tambahan [8]. Model Prophet juga  dapat  mengakomodasi  lebih  dari  satu  jenis  fungsi  musiman  dan  regresor tambahan. Seluruh komponen tersebut dikombinasikan, sehingga diperoleh  model pada persamaan (1) [8].
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡) × (1 + 𝑚(𝑠(𝑡), ℎ(𝑡), 𝑟(𝑡))) + 𝑎(𝑠(𝑡), ℎ(𝑡), 𝑟(𝑡)) + 𝜖 𝑡 (1)
dengan 𝑦(𝑡) : nilai pada waktu ke- 𝑡 ; 𝑔(𝑡) : fungsi tren (fungsi linear bertahap atau fungsi logistik bertahap); 𝑠(𝑡) : fungsi musiman (deret Fourier); ℎ(𝑡) : fungsi liburan; 𝑟(𝑡) : fungsi regresor tambahan atau variabel eksogen; 𝑚(𝑠(𝑡), ℎ(𝑡), 𝑟(𝑡)) : bagian multiplikatif yang merupakan penjumlahan dari fungsi -fungsi dengan metode multiplikatif; 𝑎(𝑠(𝑡), ℎ(𝑡), 𝑟(𝑡)) :  bagian  aditif  yang  merupakan  penjumlahan  dari  fungsi-fungsi  dengan  metode aditif; 𝜖 𝑡 : perubahan lain yang tidak diakomodasi oleh model (residu).
Dengan  menggunakan  Persamaan  (1),  model Prophet dapat  memberikan  beberapa kelebihan, di antaranya:
 Fleksibilitas.
 Tidak perlu melakukan interpolasi missing value .
 Proses  estimasi  yang  sangat  cepat.  Hal  ini  memberikan  analis  kesempatan  untuk mengeksplorasi lebih banyak spesifikasi model.
 Model peramalan memiliki parameter yang mudah dipahami sehingga dapat diubah oleh  analis  untuk  memenuhi  asumsi  tambahan  dari  peramalan.  Terlebih,  analis biasanya memiliki pengalaman dengan regresi dan dapat dengan mudah memperluas model untuk memasukkan komponen baru.

## 2.3. Prosedur Penelitian
Pemodelan  menggunakan library  prophet pada  bahasa  pemrograman  Python  3.11.0 dengan JupyterLab 3.4.4 sebagai lingkungan untuk melakukan komputasi. Diagram alir pada Gambar 1 adalah rancangan penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini:
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Identifikasi Awal Model Prophet
Gambar 2 menginformasikan bahwa tren harga mata uang kripto Solana dapat dinyatakan dengan  fungsi  linear  bertahap.  Fungsi  linear  bertahap  yang  digunakan  dapat  dibangun dengan setidaknya 3 tahap fungsi linear atau 2 titik ubah. Kedua titik ubah tersebut dapat diletakkan di sekitar 10 Maret 2023 dan 20 Maret 2023. Oleh karena itu, fungsi tren yang diinisiasi pada model Prophet adalah fungsi linear bertahap.
Mulai Data Preparation Identifikasi
Model Prophet Model Aditif Model Multiplikatif Model Campuran Terjadi Underfitting/ Overfitting? Evaluasi Model dengan MAE dan MAPE Fitting Peramalan Dekomposisi Analisis dan Interpretasi Selesai Pengaturan Hyperparameter Model Prophet
Ya Tidak

## Gambar 2 Grafik harga mata uang kripto Solana (data uji)
Berdasarkan  Gambar  2,  efek  musiman  tahunan  tidak  perlu  dicantumkan  pada  model Prophet yang diinisiasi karena rentang data yang hanya 34 hari. Efek liburan pun tidak perlu dicantumkan karena tidak banyak hari libur yang terjadi di rentang hari pada data yang  digunakan.  Sehingga  efek  musiman  yang  digunakan  pada  model Prophet adalah efek musiman mingguan dan efek musiman harian.
Dari penjabaran tersebut, maka model Prophet yang diinisiasi dituliskan pada Persamaan (2)–(5), sebagai berikut:
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡) + 𝑠(𝑡) 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛 + 𝑠(𝑡) ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 , (2)
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡)(1 + 𝑠(𝑡) 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛 + 𝑠(𝑡) ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 ) , (3)
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡)(1 + 𝑠(𝑡) 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛 ) + 𝑠(𝑡) ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 , (4)
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡)(1 + 𝑠(𝑡) ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 ) + 𝑠(𝑡) 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛 . (5)

## 3.2. Evaluasi Awal Model Prophet
Setelah  model  diinisiasi,  selanjutnya  dilakukan  proses fitting .  Keempat  model  tersebut dievaluasi  dengan  menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE)  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil evaluasi dari model-model tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Evaluasi untuk model awal Model Ukuran Evaluasi Latih Uji Model (2) MAE 3588,814085 34167,254390 MAPE 0,011338 0,110397 Model (3) MAE 3604,665463 34146,801285 MAPE 0,011397 0,110327 Model (4) MAE 3589,539654 34167,796304 MAPE 0,011343 0,110396 Model (5) MAE 3612,106907 34162,077807 MAPE 0,011418 0,110379
Berdasarkan  nilai-nilai  MAE  dan  MAPE  pada  Tabel  1,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari keempat model yang diestimasi memberikan hasil yang tidak berbeda secara signifikan. Selain itu, hasil evaluasi menunjukkan bahwa selisih antara nilai evaluasi antara data latih dan  data  uji  tidak  berbeda  secara  signifikan  di  antara  semua  model  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak ada model yang lebih mengalami overfitting dibanding model lainnya.  Oleh  karena  itu,  model  (3)  digunakan  untuk  pemodelan  lebih  lanjut  karena memiliki nilai MAE dan MAPE terkecil pada data uji.
Model (3) adalah model multiplikatif yang dapat dinyatakan pada Persamaan (6)
𝑦(𝑡) = ((𝑘 + 𝐚(𝑡) T 𝜹)𝑡 + (𝑚 + 𝐚(𝑡) T 𝜸)) (1 + ∑ (𝑎 𝑛 cos 2𝜋𝑛𝑡 7 + 𝑏 𝑛 sin 2𝜋𝑛𝑡 7 ) 𝑁 𝑛=1 + ∑ (𝑎 𝑛 cos 2𝜋𝑛𝑡 1 + 𝑏 𝑛 sin 2𝜋𝑛𝑡 1 ) 𝑁 𝑛=1 ) . (6)

## 3.3. Pengaturan Hyperparameter
Untuk mengidentifikasi apakah model (6) merupakan model terbaik ( best fit ), maka perlu dilakukan  pengaturan hyperparameter .  Pengaturan hyperparameter ini  juga  dilakukan untuk  meningkatkan  akurasi  model  yang  dibangun. Hyperparameter yang  dapat  diatur antara lain: n_changepoints, weekly_seasonality, daily_seasonality, seasonality_prior_scale, dan changepoint_prior_scale .
Untuk pengaturan pertama, dilakukan pengaturan pada n_changepoints , weekly_seasonality ,  dan daily_seasonality secara  terpisah.  Hasil  evaluasi  dari  setiap iterasi disajikan pada Gambar 3.
Dapat dilihat pada Gambar 3, pada grafik n_changepoints terdapat perubahan yang cukup signifikan pada nilai MAE dan MAPE di awal proses pengaturan. Nilai MAE dan MAPE terus menurun untuk nilai data latih tetapi, nilai pada data uji naik secara perlahan. Hal ini  menunjukkan  bahwa  terjadi overfitting ketika  banyak  titik  ubah  pada  fungsi  tren ditingkatkan. Sebaliknya, pada grafik fourier_order baik untuk mingguan ataupun harian tidak terlihat ada perbedaan yang signifikan.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  pengaturan hyperparameter yang  kedua  dengan menggunakan hyperparameter yang sama namun dilakukan secara simultan dan rentang nilainya  dibatasi  berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  pengaturan hyperparameter pertama. Hasil evaluasi dari setiap iterasi disajikan pada Gambar 4.
Gambar 3. Evaluasi model untuk pengaturan hyperparameter pertama
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  Gambar  4,  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan untuk perubahan nilai pada weekly_seasonality ataupun daily_seasonality . Berdasarkan hasil  evaluasi  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  titik  ubah  lebih  dari  13  menurunkan MAE dan MAPE pada data latih, namun tidak menurunkan nilai MAE dan MAPE pada data uji. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dibangun mulai mengalami overfitting mulai  dari  titik  ubah  sebanyak  14  buah.  Selain  itu,  ketika  titik  ubah  menjadi  13  buah, model  mengalami  peningkatan  sedikit  MAE  dan  MAPE  pada  data  latih,  namun  nilai MAE  dan  MAPE  pada  data  uji  menurun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  dapat melakukan peramalan lebih baik daripada model dengan banyak titik ubah yang lain.
Berdasarkan penjabaran tersebut, diambil MAE dan MAPE sebagai evaluasi untuk semua iterasi dengan n_changepoint =13. Sebagian dari daftar nilai MAE dan MAPE disajikan pada Tabel 2.
Gambar 4 Hasil evaluasi pengaturan hyperparameter kedua
Tabel 2 Evaluasi hyperparameter dengan n_changepoint=13 𝑵 𝒉𝒂𝒓𝒊𝒂𝒏 𝑵 𝒎𝒊𝒏𝒈𝒈𝒖𝒂𝒏 MAE MAPE Latih Uji Latih Uji 5 4 5284,144 33565,17 0,016791 0,108448 1 5 5237,866 33493,16 0,016648 0,108214 2 5 5203,378 33468,44 0,01654 0,108128 3 5 5202,503 33481,1 0,016538 0,108169 4 5 5202,822 33512,8 0,016539 0,10827
Berdasarkan  Tabel  2,  dipilih  model  dengan  nilai  MAE  dan  MAPE  pada  data  uji  yang terkecil,  yaitu 𝑁 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 = 2 dan 𝑁 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢𝑎𝑛 = 5 .  Sehingga,  nilai hyperparameter untuk n_changepoints,  weekly_seasonality, dan daily_seasonality secara berturut-turut  adalah 13, 5, dan 2. Selanjutnya akan dilakukan pengaturan hyperparameter yang ketiga dengan menggunakan seasonality_prior_scale dan changepoint_prior_scale . Hasil evaluasi dari pengaturan hyperparameter yang ketiga disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Evaluasi hyperparameter ketiga
Berdasarkan  Gambar  5,  perubahan  nilai  pada seasonality_prior_scale dan changepoint_prior_scale tidak  menunjukkan  banyak  perubahan  pada  nilai  MAE  dan MAPE baik pada data latih maupun data uji dan tidak menunjukkan ciri-ciri overfitting . Oleh karena itu, hyperparameter dipilih dari Tabel 3 berdasarkan nilai MAE dan MAPE paling kecil pada data uji, yaitu seasonality_prior_scale =0,01 dan changepoint_prior_scale =0,1 .
Tabel 3 Evaluasi hyperparameter ketiga changepoint _prior_scale seasonality _prior_scale MAE MAPE Latih Uji Latih Uji 0.09 1 5206.234 33446.13 0.016549 0.108052 0.09 10 5204.647 33471.71 0.016545 0.108136 0.1 0.01 5205.38 33423.96 0.016546 0.107979 0.1 0.1 5206.753 33471.54 0.016552 0.108137 0.1 1 5203.614 33441.04 0.016541 0.108038

## 3.4. Evaluasi Akhir Model Prophet
Berdasarkan  proses  pengaturan hyperparameter,  hyperparameter terbaik  untuk  model Prophet yang  dibangun  adalah n_changepoints =13 ,  weekly_seasonality =5 , dan daily_seasonality =2 seasonality_prior_scale =0,01  dan changepoint_prior_scale =0,1, sehingga model yang diperoleh disajikan pada persamaan (7),
𝑦(𝑡) = ((−0,45600892 + 𝐚(𝑡) T 𝜹)(365521)𝑡 + (0,96667952 + 𝐚(𝑡) T 𝜸)) (1 + (0,00389027 cos 2𝜋𝑡 7 − 0,00503811 sin 2𝜋𝑡 7 ) + (−0,00711963 cos 4𝜋𝑡 7 + 0,0011199 sin 4𝜋𝑡 7 ) + (−0,0011199 cos 6𝜋𝑡 7 + 0,00637988 sin 6𝜋𝑡 7 ) + (−0,00292675 cos 8𝜋𝑡 7 − 0,00641701 sin 8𝜋𝑡 7 ) + (−0,00418566 cos 10𝜋𝑡 7 +
0,00060283 sin 10𝜋𝑡
7 ) + (−0,00100017 cos 2𝜋𝑡 + 0,00019012 sin 2𝜋𝑡) + (−0,0026017 cos 4𝜋𝑡 + 0,00169175 sin 4𝜋𝑡)) + 𝜖 𝑡 (7)
dengan nilai 𝜹 dan 𝜸 serta titik ubah yang berseuaian dengannya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai 𝛿 𝑗 dan 𝛾 𝑗 untuk setiap titik ubah yang bersesuaian Waktu 𝒕 𝜹 𝒋 𝜸 𝒋 2023-03-01 01:10:00 0.061529 0.083228 -0.00512 2023-03-03 02:20:00 0.123058 -0.4073 0.050121 2023-03-05 03:30:00 0.184587 1.107793 -0.20448 2023-03-07 04:40:00 0.246115 -1.84291 0.453568 2023-03-09 05:50:00 0.307644 0.257655 -0.07927 2023-03-11 07:00:00 0.369173 3.006752 -1.11001 2023-03-13 08:15:00 0.430806 -0.86254 0.371586 2023-03-15 09:25:00 0.492335 -1.71497 0.844341 2023-03-17 10:35:00 0.553864 2.547936 -1.41121 2023-03-19 11:45:00 0.615393 -1.37251 0.844632 2023-03-21 12:55:00 0.676921 -0.93986 0.636211 2023-03-23 14:05:00 0.73845 -0.52778 0.389739 2023-03-25 15:15:00 0.799979 1.132659 -0.9061
Gambar 6 adalah grafik dari model Prophet yang dibangun.
Gambar 6 Grafik hasil prediksi model Prophet terbaik
Nilai MAE dan MAPE untuk model terbaik ini adalah:
Tabel 5 Nilai MAE dan MAPE model Prophet terbaik Latih Uji MAE 5205,380222 33423,957697 MAPE 0,016546 0,107979
Berdasarkan Gambar 6, dapat dilihat bahwa model Prophet dapat memprediksi tren dari data harga Solana dengan tepat, hanya saja model masih belum dapat memprediksi efek musiman  dari  data  harga  Solana  dengan  tepat  meski  sudah  dilakukan  beberapa  kali pengaturan hyperparameter .    Berdasarkan  Tabel  5,  pengaturan hyperparameter dapat meningkatkan  sedikit  akurasi  dari  model Prophet .  Bila  diperhatikan  pengaturan hyperparameter yang  telah  dilakukan  dapat  menurunkan  gejala overfitting dengan mengecilnya selisih nilai evaluasi antara data latih dengan data uji tanpa menaikkan MAE dan MAPE pada data uji.

## 3.5. Peramalan dan Dekomposisi
Dengan  menggunakan  model Prophet yang telah  dibangun sebelumnya,  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  peramalan  dan  dekomposisi  untuk  harga  tukar  Solana. Peramalan dilakukan untuk 60 menit ke depan. Berikut disajikan Gambar 7 untuk grafik peramalan harga Solana dan Gambar 8 adalah grafik dekomposisi harga Solana.
Gambar 7. Peramalan harga tukar Solana
Gambar  7  menginformasikan  bahwa  harga  Solana  akan  menurun  dengan  perlahan. Selanjutnya berdasarkan grafik tren yang pada Gambar 8, harga Solana akan konstan dan tidak mengalami kenaikan maupun penurunan yang signifikan. Oleh karena itu, investor direkomendasikan untuk tidak melakukan transaksi jual-beli Solana karena harga Solana yang cenderung konstan tidak cukup menguntungkan untuk berinvestasi.
Berdasarkan grafik mingguan dan harian pada  Gambar 8, harga Solana termahal dalam seminggu terjadi pada Sabtu malam. Harga Solana termahal juga terjadi di antara pukul 21.00 dan 22.00 setiap harinya. Oleh karena itu, jika investor ingin melakukan penjualan Solana, maka direkomendasikan untuk melakukan penjualan Solana pada waktu tersebut.
Berdasarkan grafik  pada Gambar 8 juga, harga tukar Solana  termurah dalam seminggu terjadi  pada  Selasa  malam  dan  Kamis  malam.  Harga  tukar  Solana  termurah  pun  akan terjadi  di  antara  pukul  03.00  dan  04.00  setiap  harinya.  Sehingga,  jika  investor  ingin melakukan  pembelian  Solana,  maka  direkomendasikan  untuk  melakukan  pembelian Solana pada waktu tersebut.
Gambar 8. Dekomposisi harga tukar Solana
Keterbatasan dari penelitian ini adalah tidak dipertimbangkannya panjang efek musiman yang kurang dari 1 hari, sehingga  model Prophet tidak dapat melakukan prediksi pada efek  musiman  data  dengan  tepat. Selain  itu,  pada  penelitian  ini  tidak  dipertimbangkan untuk mencantumkan regresor tambahan. Oleh karena  itu,  untuk penelitian selanjutnya dapat  mencantumkan  regresor  tambahan  yang  memiliki  korelasi  tinggi  terhadap  mata uang kripto seperti mata uang nyata [ 15 ] untuk meningkatkan akurasi peramalan.

## 4. Kesimpulan
Peramalan  dan  dekomposisi  untuk  harga  tukar  mata  uang  kripto  merupakan  hal  yang penting  dilakukan  untuk  para  investor  mata  uang  kripto.  Hal  ini  merupakan  salah  satu upaya  untuk  memperkecil  resiko  kerugian  serta  memaksimalkan  keuntungan  yang diperoleh.  Berdasarkan  hasil  peramalan  dan  dekomposisi  dengan  model Facebook Prophet
multiplikatif dengan hyperparameter n_changepoints =13 , weekly_seasonality =5 , dan daily_seasonality =2 seasonality_prior_scale =0,01  dan changepoint_prior_scale =0,1 , diperoleh  informasi  bahwa  harga  tukar  Solana  terhadap Rupiah  akan  tetap. Selain  itu, harga tukar termahal  Solana  dalam sepekan terjadi  pada Sabtu  malam  serta  di  antara  pukul  21.00  sampai  22.00  setiap  harinya.  Harga  tukar termurah  Solana  dalam  sepekan  terjadi  pada  Selasa  malam  dan  Kamis  malam  serta  di antara pukul 03.00 hingga 04.00 setiap harinya.

## Daftar Pustaka
[1] CNN, “Cerita pemain kripto pernah raup cuan dan gigit jari,” CNN , 21 Juli 2022 (diakses 22 April 2023). [ WebLink ]
[2] D.  L.  Kuo  Chuen,  L.  Guo,  dan  Y.  Wang,  “Cryptocurrency: A  new  investment opportunity? ,” The Journal of Alternative Investments , vol. 20, no. 3, pp. 16–40, 2017. [ CrossRef ]
[3] Indah  Handayani,  “Terlambat  beli  solana?  Pakar  kripto  berikan  prediksi  harga SOL,” Investor.Daily , 5 Januari 2023 (diakses 22 April 2023). [ WebLink ]
[4] D.  N.  Gujarati  dan  D.  C.  Porter, Dasar-dasar  Ekonometrika .  Jakarta:  Salemba Empat, 2010.
[5] Z. Z. OO dan S. PHYU, “Time series prediction based on facebook  prophet: A case  study,  temperature  forecasting  in  Myintkyina,” International  Journal  of Applied Mathematics Electronics and Computers , pp. 263–267, 2020. [ CrossRef ]
[6] E. B. Dagum, “Time series modelling and decomposition,” Statistica , vol. 70, no. 4, pp. 433–457, 2010. [ CrossRef ]
[7] M. Alam, M. Rahman, S. A. Sumy, dan Y. A. Parh, “Time series decomposition and seasonal adjustment,” Global Journal of Science Frontier Research: F , vol. 15, no. 9, pp. 10–20, 2015. [ CrossRef ]
[8] S. J. Taylor dan B. Letham, “Forecasting at scale,” Am Stat , vol. 72, no. 1, pp. 37– 45, 2017. [ CrossRef ]
[9] M. Navratil dan A. Kolkova, “Decomposition and forecasting time series in the business economy using prophet forecasting model,” Central European Business Review , vol. 8, no. 4, pp. 26–39, 2019. [ CrossRef ]
[10]  A.  I.  Almazrouee,  A.  M.  Almeshal,  A.  S.  Almutairi,  M.  R.  Alenezi,  dan  S.  N. Alhajeri, “Long-term forecasting of electrical loads in Kuwait using prophet and Holt–Winters  models,” Applied  Sciences ,  vol.  10,  no.  16,  pp.  5627,  2020. [ CrossRef ]
[11]  F.  Gong,  N.  Han,  D.  Li,  dan  S.  Tian,  “Trend  analysis  of  building  power consumption  based  on  prophet  algorithm,”  dalam 2020  Asia  Energy  and Electrical  Engineering  Symposium  (AEEES) ,  IEEE,  Mei  2020,  pp.  1002–1006.
( CrossRef )
[12]  P.  Furtado,  “Epidemiology  SIR  with  regression,  ARIMA,  and  prophet  in forecasting covid-19,” dalam The 7th International conference on Time Series and Forecasting , Basel Switzerland: MDPI, Jul 2021, pp. 52. ( CrossRef )
[13]  C. Xie dkk. , “Trend analysis and forecast of daily reported incidence of hand, foot and mouth disease in Hubei, China by prophet model,” Sci Rep , vol. 11, no. 1, pp. 1445, Jan 2021. [ CrossRef ]
[14]  T.  Toharudin,  R.  S.  Pontoh,  R.  E.  Caraka,  S.  Zahroh,  Y.  Lee,  dan  R.  C.  Chen, “Employing  long  short-term  memory  and  facebook  prophet  model  in  air temperature forecasting,” Commun Stat. Simul. Comput., vol. 52, no. 2, pp. 279– 290, 2023. [ CrossRef ]
[15]  I.  Yenidogan,  A.  Cayir,  O.  Kozan, T.  Dag,  dan  C.  Arslan,  “Bitcoin  forecasting using  ARIMA  and  prophet,”  dalam 2018  3rd  International  Conference  on Computer  Science  and  Engineering  (UBMK) ,  IEEE,  Sep  2018,  pp.  621–624.
[ CrossRef ]