## ANALISIS TINGKAT AKURASI SIGNAL INDIKATOR EXPONENTIAL MOVING AVERAGE PADA
BITCOIN (PERIODE 2017 – 2023)
Rizwan Nurfalah 1* , Habi Baturohmah 2 , Rieska Rahayu Ayuningsih 3
1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra email : rizwan.nurfalah_si19@nusaputra.ac.id 1*
Abstrak: Di  era sekarang teknologi  sudah  semakin  pesat berkembang  dalam berbagai sektor, salah satu  peningkatan  yang cukup signifikan yaitu hadirnya mata uang digital dengan teknologi blokchain yang membawa perubahan dalam pergerakan ekonomi dengan membawa nama cryptocurrency . Cryptocurrency merupakan instrumen investasi yang sangat tinggi dengan pergerakan harga yang volatil antara kenaikan dan penurunan dalam setiap perubahan harga koin kripto.  Oleh sebat itu pada penelitian ini betujuan untuk mengukur pergerakan harga dalam tingkat akurasi indikator Exponential Moving Average dengan menggunakan  metode  perhitungan  rata  –  rata moving  avarage dalam  melakukan  analisis  teknikal  mata  uang  digital cryptocurrency. Penelitian ini mengambil data mata uang digital cyrptocurrency Bitcoin periode 2017 – 2023 sebagai objek penelitian yang dilakukan. Hasil penelitian tingkat akurasi indikator Exponential Moving Average pada Bitcoin selama periode 2017 – 2023 adalah mendapatkan tingkat akurasi sebesar 53.33 % dengan mengetahui tingkat akurasi pada pergerakan harga dengan metode moving average dalam mengambil keputusan untuk melakukan penjualan dan pembelian maka sebagai investor dapat meminimalisir resiko dalam berinvestasi.
Kata Kunci : Analisis Teknikal, Exponential Moving Avarege, Bitcoin, Cyrptocurrency.
Abstract: In the current era, technology has developed rapidly in various sectors, one of which is quite significant, namely the presence of digital currency with blockchain technology which brings changes in economic movements by carrying the name cryptocurrency. Cryptocurrency is a very high investment instrument with volatile price movements between increases and decreases in every change in the price of crypto coins. Therefore, this study aims to measure price movements in the accuracy of the Exponential Moving Average indicator using the average moving average calculation method in carrying out technical analysis of cryptocurrency digital currency. This research takes Bitcoin digital currency data for the period 2017 – 2023 as the object of the research conducted. The results of research on the accuracy of the Exponential Moving Average indicator on Bitcoin during the period 2017  – 2023 is to obtain an accuracy rate of 53.33% by knowing the level of accuracy in price movements using the moving average method in making decisions to make sales and purchases, so as an investor you can minimize investment risk.
Keywords : Technical Analysis, Exponential Moving Avarege, Bitcoin, Cyrptocurrency.

## PENDAHULUAN
Dalam  era  teknologi  pada  masa  sekarang tentunya semakin banyak perubahan dan juga inovasi baru  yang  terus  bermunculan  seperti  halnya  dalam instrumen  investasi.  Sejak  tahun  2009  sampai sekarang  instrumen  investasi  kembali  bertambah yaitu  hadirnya  instrumen  investasi  dalam  bidang cryptocurrency . Cryptocurrency adalah  aset  digital  yang dirancang  untuk  melindungi  transaksi  keuangan, menggunakan  cryptocurrency  yang  kuat  untuk memvalidasi  transfer  aset,  cryptocurrency  bertindak sebagai  media  pertukaran  sekaligus  melindungi transaksi  keuangan  dan  mengendalikan  pembuatan unit  baru.  Bitcoin  adalah  cryptocurrency  paling terkenal. Cryptocurrency terdesentralisasi pertama di dunia,  yang  dikenal  sebagai  Bitcoin,  dikembangkan pada tahun 2009 oleh seseorang yang menggunakan nama  samaran  alias  Satoshi  Nakamoto.  Ribuan cryptocurrency  tambahan,  termasuk  Ethereum, Litecoin, Ripple, Stellar, Dogecoin, Cardano, Tether, Monero,  dan  Tron,  diproduksi  setelah  pembuatan Bitcoin.. Ini disebut Altcoin . Altcoin adalah aset yang dapat  ditukar  yang  berfungsi  sebagai  representasi komoditas  untuk cryptocurrency lainnya,  sementara altcoin adalah mata uang digital lainnya yang dibuat sebagai tanggapan terhadap kelangkaan Bitcoin. [1].

## Gambar 1. Grafik Pengguna Kripto Indonesia
Dikutip  dalam  data  yang  disajikan  oleh dataindonesia.id  Seperti  diketahui,  Menurut  data Badan  Pengawas  Perdagangan  Berjangka  Komoditi (Bappebti),  ada  16,27  juta  investor  kripto  di  Tanah Air  per  September  2022.  Jika  dibandingkan  dengan bulan  sebelumnya,  jumlah  tersebut  meningkat sebanyak  151.043  orang.  Jumlah  keseluruhan pengguna  aset  crypto  yang  terdaftar  telah  tumbuh sekitar  7,31  juta  atau  81,6%  dibandingkan  tahun sebelumnya.[2]
Dalam  menjalankan  aktifitas  investasi  untuk mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal  maka setiap  investor  diperlukan  dapat  memahami  tingkat resiko  dan  analisis  pada  sektor  yang  dipilih  seperti analisis  fundamental  dan  analisis  teknikal.  Analisis fundamental  merupakan  analisis  untuk  mengetahui perkembangan  proyek  perusahaan  dan  data  dalam perekonomian berskala internasional maupun
nasional.  Adapun  analisis  teknikal  merupakan analisis  yang  menggunakan  tools  indikator  seperti Exponential  Moving  Average , Relative  Strengh Index , RSI  Stochastich , MACD, Bollinger  Band dan masih banyak lagi dalam membaca grafik pergerakan trend  pasar  untuk  mengetahui  perilaku  pasar  pada waktu  yang  akan  datang.  Pada  penelitian  kali  ini penulis  melakukan  analisis  teknikal  pada  indikator Exponential  Moving  Average dalam  membaca pergerakan harga.
Indikator analisis teknis yang disebut rata-rata pergerakan eksponensial digunakan untuk memperkirakan  pergerakan  harga  tipikal  instrumen investasi  selama  periode  waktu  tertentu  dan mengidentifikasi tren pasar . [3]

## TINJAUAN PUSTAKA Investasi
Investasi  merupakan  istilah  "berinvestasi" memiliki  arti  "menanam,  menginvestasikan,  atau menginvestasikan  uang."  Investasi  digambarkan sebagai memasukkan uang atau modal ke dalam suatu usaha  atau  proyek  dengan  maksud  menghasilkan keuntungan  dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI).  Investasi  adalah  komitmen  sejumlah  uang atau sumber daya lain yang dilakukan sekarang untuk mengantisipasi  hasil  panen  di  kemudian  hari. investasi  adalah  cara  menunda  konsumsi  saat  ini untuk  mendapatkan  konsumsi  di  masa  depan.  Jenis penundaan  konsumsi  ini  melibatkan  beberapa  risiko dan  ketidakpastian,  sehingga  harus  ada  kompensasi untuk menunggu. Investasi adalah pengaitan sumber sumber  dalam  jangka  panjang  untuk  menghasilkan laba pada masa yang akan datang. Dengan kata lain investasi  merupakan penanaman dana dalam jumlah tertentu  pada  saat  ini  (present  time)  untuk mendapatkan hasil (benefit) yang lebih besar dimasa yang akan datang (in future).
Secara  umum,  investasi  dilakukan  untuk menuai  hasil  di  masa  depan.  Untuk  mencapai kehidupan  yang  lebih  baik  di  masa  depan, mengurangi  dampak  inflasi,  dan  meningkatkan penghematan pajak adalah tujuan investasi yang lebih tepat. [4]

## Bitcoin
Gambar 2. Logo Bitcoin
Sebagai cryptocurrency pertama dan kapitalisasi  pasar  tertinggi  hingga  saat  ini,  Bitcoin awalnya  diperkenalkan  pada  tahun  2008  dan mendapatkan  pengakuan  luas  pada  tahun  2009. Bitcoin  pertama  kali  dirancang  sebagai  bentuk pembayaran  atau  sebagai  pengganti  uang  kertas,
dengan transaksi disimpan di blockchain. Blockchain adalah jenis teknologi yang menyerupai keseimbangan digital dan menyimpan semua catatan transaksi digital yang dibuat menggunakan sejumlah teknik  kriptografi,  blockchain  memainkan  fungsi yang  sama  sebagai  perantara  ke  bank  tradisional. Karena blockchain adalah struktur transparan, setiap transaksi yang dilakukan pengguna akan dicatat atau disimpan  di  sana  dan  dapat  dilihat  oleh  orang  lain. Bitcoin  pada  awalnya  memiliki  nilai  tukar tak  lebih dari $1 per kepingnya, seiring berjalannya waktu nilai bitcoin  mengalami  pasang  surut  yang  sangat  tajam, pada  bulan  Mei  2023  bitcoin  memiliki  harga mencapai $26.490 per koinnya [5]
Penelitian yang dilakukan oleh Chynthia Dewi yang  berjudul  “Tingkat  Akurasi  Indikator  Analisis Teknikal Dalam Menentukan Sinyal Jual Dan Sinyal Beli Saham Pada Perusahaaan Sub Sektor Konstruksi Bangunan  Yang  Terdaftar  Di  Bei  Periode  2013  – 2017”  melakukakan  penelitian  terhadap  saham dengan  menggunakan  analisis  teknikal  indikator Relative Strengh Indek, Simple Moving Avarage dan Bolinger Band pada tujuh perusahaan yang terdaftar di BEI  pada periode 2013 – 2017 yang menghasilkan data  yang  menunjukkan  bahwa  perusahaan  Adhi Karya (Persero) Tbk (ADHI), Perusahaan Pembangunan Perumahan (Persero) Tbk (PTPP), dan Surya  Semesta  Internusa  Tbk  (SSIA)  memiliki tingkat  akurasi  indikator  analisis  teknikal  tertinggi berdasarkan  Simple  Moving  Average  indikator, masing-masing  sebesar  60,87%,  58,62%,  dan 57,14%. Sedangankan menurut Bollingerband akurasi  tertinggi  ditemukan  sebesar  57,33%  untuk perusahaan  Nusa  Construction  Enjiniring  Tbk (DGIK), diikuti oleh 62,92% untuk perusahaan Jaya Konstruksi  Manggala  Prata  (JKON),  58,62%  untuk Wijaya  Karya  (Persero)  Tbk  (WIKA),  dan  50,00% untuk  perusahaan  Waskita  Karya  (Persero)  Tbk (WSKT) [6]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Falentino Sembiring, Dudih Gustian, Adhitia Erfina dan Yoga Vikriansyah dengan judul “Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Moving Average dalam Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin ”  yang melakukan terhadap algoritma moving avarage pada pergerakan Bitcoin yang  dapat  disimpulkan  pada Keakuratan output model algoritma SMA masih perlu ditingkatkan  melalui  penelitian  dan  pengembangan lebih lanjut. Ada sejumlah cara untuk melakukannya, termasuk  dengan  menambahkan  data  pelatihan  atau faktor prediksi. [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tintus Ariwibowo  dengan  Judul  “Efektivitas  Analisis Teknikal Untuk Profitabilitas cryptocurrency di Spot Market”  yang  meneliti  efektivitas  analisis  teknikal yang  dapat  menyimpulkan  1).  Keuntungan  dari analisis teknis menggunakan EMA 200 dan indikator cloud  Ichimoku dapat  dicapai; 2). Keuntungan yang dihasilkan  oleh  taktik  bertahan  dan  analisis  teknis sangat  berbeda;  dan  3).  Indikator  200  EMA  dan
Ichimoku cloud yang digunakan dalam analisis teknis seringkali  memberikan  sinyal  palsu  yang  mencegah sinyal yang sesuai dihasilkan.[1]

## METODE PENELITIAN
Pada tahapan penelitian ini dilakukan analisis teknikal dengan menggunakan indikator Exponential Moving Average dalam ruang lingkup cryptocurrency yaitu Bitcoin pada  periode  selama  lima  tahun kebelakang selama periode 2017 – 2023. Bitcoin dan tersebut akan dianalisis pergerakan harganya apakah mengalami  pergerakan secara acak atau tidak dalam analisis  secara  teknikal.  Adapun  tahapan  penelitian yang penulis lakukan bisa dilihat pada gambar 4.

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Data yang digunakan oleh penulis adalah data laporan  harian  pergerakan  harga Bitcoin periode penelitian yaitu pada 14 agustus 2017 sampai 31 Mei 2023.
Data – data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  sekunder  dan  data  primer.  Data sekunder  merupakan  data  yang  bukan  diusahakan oleh  penulis  tetapi  penulis  ambil  dari  penelitian terdahulu  dan  studi  pustaka  pada  jurnal.  Sugiyono (2018:456)  mendefinisikan  data  primer  sebagai sumber data yang memberikan data secara langsung kepada pengumpul data. Sumber informasi pertama, atau lokasi tempat penelitian dilakukan, dikumpulkan oleh peneliti sendiri. Data tersebut di ambil dari pihak tradingview.com dan coinmarketcap.com.
Penentuan Sampel

## Populasi
Populasi  adalah  kategori  luas  yang  terdiri dari hal-hal atau individu dengan kualitas dan angka yang  ingin  diselidiki  oleh  peneliti  dan  kemudian membuat kesimpulan. (Sugiyono, 2008)[6]. Populasi pada penelitian ini adalah mata uang cryptocurrency. Populasi mata uang cryptocurrecny yang terdaftar pada  coinmareketcap.com  tercatat  sebanyak  10.076 mata uang.

## Sampel
Sampel adalah subset dari ukuran dan susunan populasi. Purposive sampling, yaitu memilih sampel berdasarkan  kriteria  tertentu,  merupakan  teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan.[6].  Sampel yang  penulis  ambil  adalah  dari  mata  uang cryptocurrency yang  memiliki  peringkat  1  dengan kapitalisasi pasar besar yaitu mata uang kripto bitcoin
dalam  periode  2017  –  2023.  Peringkat  bitcoin  dan ethereum  dapat  dilihat  pada  gambar.  5.  dan  sampel penelitian yang diambil dapat dilihat pada tabel. 1.
Gambar 4. Peringkat cryptocurrency Sumber : coinmarketcap.com
Tabel 1. Sampel Penelitian NO KODE KRIPTO NAMA KRIPTO 1 BTC BITCOIN

## Metode Pengambilan Data
Dalam  teknik  pengumpulan  data  penulis menggunakan  data  sekunder  dan  primer.  Data sekunder dan data primer pada penelitian ini penulis ambil adalah data sebagai berikut :

## Observasi
Dengan meninjau langsung sumber penelitian pada
website
tradingview.com
dan coinmarketcap.com. Pada  website  tradingview peneliti  melakukan  observasi  untuk  mengetahui grafik chart dan indikator sedangkan pada coinmarketcap.com penulis  melakukan  observasi untuk mengetahui peringkat dan kapitalisasi pasar. Data historis
Pergerakan harga cryptocurrency yang terdaftar
pada tradingview.com
dan coinmarketcap.com selama periode penelitian.

## Tinjauan pustaka
Penulis  melakukan  studi  pustaka  pada artikel,  jurnal,  skripsi  dan  buku  yang  berkaitan dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis. Penggunaan Exponential Moving Average
Exponential  Moving  Average atau  EMA merupakan  garis  tren  yang  sering  ditampilkan menggunakan  rata-rata  bergerak. EMA bergerak menampilkan  harga  rata-rata  selama  periode  waktu tertentu.  Pergerakan EMA memiliki  jeda  atau penundaan untuk menampilkan tren yang masih ada. Hal ini disebabkan fondasi rata-rata pergerakan harga atau formasi dari harga masa lalu[8].
Untuk  mengetahui  perhitungan EMA maka kita  harus  terlebih  dahulu  menghitung SMA  (Simple Moving  Avarage) adapun  rumus  dalam  menghitung SMA adalah sebagai berikut :
𝑆𝑀𝐴 = 𝐴1+ 𝐴2+𝐴3 +⋯𝐴 𝑛 [9]
Keterangan :
A : periode rata – rata n n : jumlah periode n
Berikut  dibawah  ini  merupakan  rumus  dalam perhitungan EMA :
EMA t = [V t * (s/(1+d)] + EMA y *[1 – (s/(1 + d)] [9].
Keterangan :
EMAt  = EMA saat ini
Vt = Nilai saat ini EMAy  = EMA sebelumnya s = Menghaluskan d = Jumlah periode
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  2 periode  EMA  20  dan  periode  EMA  50  dalam melakukan analisis teknikal. Setelah grafik candlestik muncul maka Exponential Moving Average dimasukan  sesuai  dengan  periode  yang  dipilih  oleh penulis  untuk  mengetahui  pergerakan  harga  harian pada Bitcoin .

## Tingkat Akurasi
Adapun  perhitungan  tingkat  akurasi  pada masing  –  masing  indikator  akan  dihitung  dengan rumus seperti gambar dibawah sebagai berikut :

## Gambar 5. Rumus Tingkat Akurasi
Variabel Penelitian
Pada  variabel  penelitian  ini  adalah  harga. Harga cryptocurrency harian  berdasarkan  informasi dari coinmarketcap .com.  Setiap  saat,  pertukaran cryptocurrency memberikan  nilai  terbaru  ke  situs web coinmarketcap .com.  [10]  untuk  menentukan sinyal  pada cryptocurrency yang  terdaftar  pada tradingview dengan rentang priode 14 Agustus 2017 –  31  Mei  2023. cryptocurrency yang  dipilih  adalah Bitcoin dengan kode mata uang kripto BTC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  mengubah  data  (input)  menjadi informasi  yang  jelas  dan  sederhana  untuk  dipahami dikenal  sebagai  pemrosesan  dan  analisis  data. Analisis  data  adalah  proses  yang  memusatkan, mengabstraksi,  dan  mengatur  data  secara  logis  dan metodis untuk menawarkan solusi atas masalah.[11]. Sekilas  gambaran  pada  penelitian  yang  dilakukan adalah penulis melakukan penelitian untuk mengetahui  tingkat  akurasi  indikator Exponential Moving  Average dan Relative  Strengh  Index pada mata  uang cryptocurrency yang  memiliki  peringkat dan  kapitalisasi  pasar  terbesar  dalam  pasar  kripto. Data penelitian yang digunakan adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder merupakan data yang bukan  diusahakan  oleh  penenliti  tetapi  data  tersebut peneliti ambil dari sumber refrensi tinjauan pustaka, jurnal, skripsi, internet dan lain – lain sedangkan data primer  merupakan  data  yang  ambil  secara  langsung oleh peneliti pada sumber data pada tradingview dan
coinmarketcap.com.  pada  penelitian  ini  penulis mengambil sampel pada mata uang kripto Bitcoin .

## Analisis Teknikal
Analis teknis harus menilai secara langsung jumlah  akurasi  indikator  dalam  koin  BTC  untuk menentukan  akurasi  indikator Exponential  Moving Average .  Analisis  teknis,  yang  digunakan  untuk meramalkan  pola  harga  di  masa  mendatang,  adalah studi tentang perilaku pasar seperti yang ditunjukkan pada  grafik[12]. Technical  analysis ,  bagaimanapun, juga  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara,  seperti dengan menghitung setiap indikasi saham menggunakan  formula (modern), selain  metode tradisional dalam menganalisis pola grafik harga.[13].  Berikut  ini  tahapan  –  tahapan  analisis teknikal yang penulis lakukan.

## Exponentioal Moving Avarage
Exponential  Moving  Average  (EMA) adalah rata-rata  pergerakan  aritmatika  yang  dibuat  dengan merata-ratakan  harga  penutupan  sekuritas  selama sejumlah  periode  tertentu,  kemudian  membagi hasilnya  dengan  jumlah  total  periode[14].  Jika  kita dapat  berasumsi  bahwa  permintaan  pasar  produk akan  tetap  konstan  dari  waktu  ke  waktu,  kita  dapat menjalankan  strategi  ini  dengan  sukses.  Pendekatan EMA  ini  memiliki  karakteristik  unik  karena memerlukan  data  historis  untuk  jumlah  waktu tertentu  untuk  membuat  proyeksi,  dan  semakin panjang rata-rata pergerakannya, rata-rata pergerakannya akan semakin mulus. [15].

## Gambar 6. SMA Bitcoin Periode 10
Pada  gambar  6.  Diatas  merupakan  gambar grafik  harga  bitcoin  dengan  diikuti  garis Simple Moving  Avarage periode  10  hari.  Bisa  dilihat  dari grafik  bitcoin  dengan  SMA  10  hari  dengan  harga perhitungan  data  penutupan  harian  pada  tanggal  23 maret sampai tanggal 01 april sebagai berikut : Hari 1   : 28,454 Hari 2  : 28,443 Hari 3  : 28,161 Hari 4  : 27,786 Hari 5  : 28,155 Hari 6  : 28,154 Hari 7  : 28,022 Hari 8  : 27,890 Hari 9  : 27, 924
Untuk  menghitung  periode  SMA  10  hari dengan  menggunakan  data  harga  penutupan  harian bitcoin diatas adalah sebagai berikut :
SMA = (28,454+28,443+28,161+27,786+28,155+28,154+28 ,022+27,890+27,924) / 9 SMA = 252,989 / 9 SMA = 28,109 Maka  28.109  merupakan  posisi  indikator SMA periode 10 hari.
Rata-rata pergerakan eksponensial, terkadang dikenal  sebagai  EMA,  adalah  semacam  rata-rata pergerakan  yang  merespons  lebih  cepat  terhadap informasi  baru  dengan  memberi  bobot  lebih  besar pada  harga  terkini.  Simple  Moving  Average  (SMA) untuk  periode  waktu  yang  ditentukan  harus  terlebih dahulu  dihitung  sebelum  Exponential  Moving Average  (EMA).  Pengganda  untuk  weighted EMA/smoothing  factor  kemudian  harus  ditentukan, dan  sering  kali  dihitung  menggunakan  rumus  [2  / (periode  yang  dipilih  +  1)].  Pengganda,  untuk  rata- rata pergerakan 20 hari, adalah [2 / (20 + 1)] = 0,0952, misalnya. kemudian hitung nilai saat ini menggunakan smoothing factor dan EMA sebelumnya.  SMA  menganggap  semua  nilai  sama, namun  EMA  memberi  bobot  lebih  pada  harga terbaru.[9]
Berikut dibawah ini merupakan rumus dalam perhitungan EMA :
EMAt = [ Vt * (s/(1+d) ] + EMAy * [ 1 – (s/(1 + d) ][9] Keterangan : EMAt  = EMA saat ini
Vt
= Nilai saat ini
EMAy  = EMA sebelumnya s = Menghaluskan d
= Jumlah periode
dalam  menghitung  rumus  diatas  penulis melakukan  bantuan  dengan  menggunakan  google colabs untuk memuat penghitungan dalam pemrograman  bahasa  phyton.  Berikut  ini coding perhitungan  dalam  bahasa phyton yang  penulis gunakan : import pandas as pd data = {'Price' : [ 26844, 28307, 29993, 29884, 30688, 30527, 30463, 30267, 30692, 30077, 30447,]} df = pd.DataFrame(data) df.plot () df 0 26844 1 28307 2 29993 3 29884 4 30688 5 30527 6 30463 7 30267 8 30692 9 30077 10 30447
Gambar 7. Price EMA 10 Bitcoin mean = df.ewm(com=0.4). mean ()
mean.plot() mean Price Bitcoin 0 26844.000000 1 27981.888889 2 29452.701493 3 29762.838574 4 30424.928763 5 30497.876472 6 30472.960834 7 30325.839419 8 30587.386010 9 30222.823253 10 30382.949667

## Gambar 8. Price Bitcoin
Pada  gambar  7  dan  8.  menandakan  EMA periode 10 hari dengan data yang ambil  adalah data penutupan  harga  harian  pada bitcoin .  Dengan EMA yang menunjukan trend kenaikan yang signifikan.
Pada penelitian ini penulis melakukan analisis terhadap  EMA  yang  sudah  dikalkulasikan  secara langsung  oleh  tradingview  dalam  periode  EMA  20 dan  EMA  50.  Maka  dengan  itu  penulis  mengukur tingkat  akurasi  dalam  transaksi  pembelian  dan penjualan. Transaksi beli jika terjadinya penyilangan keatas  antara  EMA  20  terhadap  EMA  50  dan sebaliknya untuk tranksaksi penjualan jika terjadinya penyilangan kebawah antara EMA 50 terhadap EMA 20.
Dalam  melakukan  analisis  terhadap  EMA  20 dan EMA 50 penulis membuat indikator EMA untuk mengidentifikasi sinyal dalam melakukan pembelian dan penjualan dengan menggunakan bahasa pemrograman  pada  pine  editor  yang  sudah terintegrasi langsung dengan tradingview. Berikut ini script coding pemrograman yang penulis gunakan :
strategy("EMA SKRIPSI RIZWAN NURFALAH", overlay = true) lengthBEMA = input(title = "BEMA", type = input.integer, defval = 20, minval = 1, maxval = 100, step = 1 ) lengthJEMA = input(title = "JEMA", type = input.integer, defval = 50, minval = 1, maxval = 100, step = 1 ) BEMA  = ema(close, lengthBEMA) JEMA = ema(close, lengthJEMA) beli = crossover(BEMA,JEMA) jual = crossunder(BEMA,JEMA) exitbeli = crossunder(JEMA,BEMA) exitjual = crossover(BEMA,JEMA) strategy.entry("beli", strategy.long, when = beli, comment = "Beli") strategy.entry("jual", strategy.short, when = jual, comment = "Jual") strategy.close("beli", when = exitbeli, comment = "Jual") strategy.close("jual", when = exitjual, comment = "Beli") plot(BEMA, color = color.yellow) plot(JEMA, color = color.red) plot(close)
bahasa  pemrograman  bisa  digunakan  pada  aplikasi tradingview dengan memasukannya pada pine editor yang  sudah  tersedia  pada  tradingview. Coding tersebut  berfungsi  sebagai  analisis  teknikal  dalam perhitungan  pergerakan  harga  rata exponential moving  avarage untuk  menentukan  sinyal  dalam melakukan  pembelian  dan  penjualan  yang  langsung ditandai oleh informasi beli dan jual pada chart.
Gambar 9. Coding EMA 20 dan 50 Untuk  memudahkan  pembaca  dalam  melihat pergerakan harga kenaikan dan penurunan, Exponential  Moving  Average pada  penelitian  ini menggunakan  EMA  20  dan  EMA  50  dan  disajikan dalam bentuk grafik line chart. dan, analisis dianggap efektif jika harga naik dan tidak turun lagi keesokan harinya,  diawali  dengan  pembuatan golden  cross (buy)  death  croos  (sell). Pada  indikator  EMA  yang telah  dibuat  di  berikan  tanda  beli  dan  jual  dengan
konfirmasi  dua  hari  setelah  terjadinya  garis penyilangan  EMA.  Berikut  ini  keterangan  dalam indikator Exponential  Moving  Average yang digunakan, yaitu :
1. Garis berwarna kuning : garis EMA 20
2. Garis berwarna merah : garis EMA 50
3. Garus berwarna biru : grafik harga kripto
4. Golden  cross  :  garis  EMA  20  memotong  keatas garis EMA 50
5. Death Cross : garis EMA 50 memotong kebawah garis EMA 20
Gambar 10. EMA Bitcoin 2017 – 2021 Berdasarkan  pada  gambar  10.  diatas  hasil analisis menggunakan indikator Exponential Moving Average 20  dan  50  yang  telah  di  buat  pada  Bitcoin periode  2017  -  2021  yang  mengasilkan  perintah  21 sinyal dengan  12 sinyal berhasil  dan 9 sinyal gagal dalam  mengambil  keputusan  untuk  melakukan pembelian dan penjualan. Pada Bitcoin periode 2017 -  2021  hasil  indikator Exponential  Moving  Average 20  dan  50  yang  telah  dibuat  mendapatkan  tingkat akurasi 53 %.
Gambar 11. EMA Bitcoin 2022 – 2023 Berdasarkan  pada  gambar  11.  diatas  hasil analisis menggunakan indikator Exponential Moving Average 20  dan  50  yang  telah  di  buat  pada  Bitcoin periode  2022  –  2023  yang  mengasilkan  perintah 10 sinyal  dengan    5  sinyal  berhasil  dan  5  sinyal  gagal dalam  mengambil  keputusan  untuk  melakukan pembelian dan penjualan. Pada Bitcoin periode 2022 – 2023 hasil indikator Exponential Moving  Average 20  dan  50  yang  telah  dibuat  mendapatkan  tingkat akurasi 50 %.
Berdasarkan hasil analisis teknikal diatas pada mata uang cryptocurrency bitcoin dengan menggunakan indikator Exponential Moving Average yang  telah  dibuat  maka  dapat  menghasilkan  tingkat akurasi indikator dalam mengambil keputusan untuk melakukan  pembelian  bisa  dilihat  dalam  gambar dibawah :
Gambar 12. Tester EMA Bitcoin 2017 – 2023 Berdasarkan  pada  gambar  12  diatas  dapat dijelaskan bahwa pada Bitcoin dalam periode 2017 – 2023 dilakukan pengujian terhadap strategi indikator EMA 20 dan EMA 50 dalam melakukan pembelian dan penjualan.
Dalam  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan pada EMA 20 dan EMA 50 mendapatkan keuntungan bersih sebesar 74,7% dalam total 30 transaksi. Untuk jangka  waktu  dalam  setiap  transaksi  membutuhkan waktu dengan rata – rata 70 hari pertransaksi. Adapun tingkat  akurasi  pada  presentasi  keuntungan  dalam strategi EMA 20 dan EMA 50 ini adalah 53,33%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  teknikal  pada penelitian  mengenai  tingkat  akurasi  indikator Exponential  Moving  Average pada Bitcoin dalam menentukan  sinyal  pembelian  dan  penjualan  serta meminimalisir  resiko  dalam  berinvestasi.  Dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  analisis  teknikal  indikator Exponential  Moving  Average pada  mata  uang kripto Bitcoin selama periode 2017  –  2023 yang di teliti menggunakan garis EMA 20 dan EMA 50 mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  53.33  % dalam  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan pembelian dan penjualan.
2. Dengan  mengetahui  tingkat  akurasi  dalam mengambil keputusan untuk melakukan penjualan  dan  pembelian  pada  masing  –  masing indikator maka sebagai investor dapat meminimalisir resiko dalam berinvestasi.
Dengan  keterbatasan  dalam  melakukan penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  menyadari bahwa  masih  banyak  kekurangan  dalam  penelitian ini, dengan begitu penulis memberikan saran kepada peneliti  selanjutnya  dapat  memberikan  hasil  yang lebih baik lagi.
1. Pada penelitian ini penulis melakukan pengujian tingkat  akurasi  indikator dalam teknikal  analisis, dengan begitu penulis berharap kepada penelitian selanjutnya  untuk  menambahkan  permasalahan lainnya  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang baik pada penelitian selanjutnya.
2. Objek  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis adalah  instrumen  investasi  dari cryptocurrency . Penulis  berharap  kepada  penelitian  selanjutnya untuk  dapat  menambahkan  instrumen  investasi lainnya seperti saham maupun forex.
3. Indikator  analisis  teknikal  yang  penulis  gunakan pada  penelitian  ini  adalah Exponential  Moving
Average dengan begitu pada penelitian selanjutnya dapat menambahkan indikator
lainnya  untuk  menghasilkan  analisis  data  yang lebih bervariatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tintus  Ariwibowo,  “Efektivitas  Analisis Teknikal Untuk Profitabilitas Cryptocurrency di  Spot  Market  (Analisis  Profitabilitas Criptocurrency di Spot Market Menggunakan Pendekatan  Analisis  Teknikal),” Jurnal Ekonomi  Manajemen  Sistem  Informasi ,  vol. 4, no. 1, pp. 106–117, 2022.
[2] Monavia Ayu Rizaty, “Ada 16,3 Juta Investor Kripto di Indonesia hingga September 2022,” https://www.dataindonesia.id , Nov. 08, 2022.
[3] Reza Nindya Maharani Harsono Putri, Niken Savitri  Primasari,  and  Hidayatul  Khusnah, “Return Analisis Teknikal Moving Average,
Bollinger Band, dan Relative Strength Index pada  Cryptocurrency,” Jurnal Ilmiah
Akuntansi dan Keuangan , vol. 11, no. 1, pp.
21–30, 2022.
[4] N. Huda, Y. Lake, and Detson Ray Halomoal Sitorus,  “Strategi  Investasi  pada  Aset Cryptocurrency,” Jurnal  Akuntasni  dan Keuangan ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  49–52,  2023, doi: 10.31294/moneter.v10i1.14365.
[5] O.  W.  Pramudiharso,  “Faktor-Faktor  yang Memengaruhi  Minat  Mahasiswa  Terhadap Investasi Dalam Bentuk Mata Uang Kripto,” Yogyakarta, Aug. 2022.
[6] Cynthia  Dewi,  “TINGKAT  AKURASI
INDIKATOR ANALISIS TEKNIKAL DALAM  MENENTUKAN  SINYAL  JUAL DAN SINYAL BELI SAHAMPADA PERUSAHAAAN SUB SEKTOR KONSTRUKSI BANGUNAN YANG TERDAFTAR  DI  BEI  PERIODE2013  – 2017,” SKRIPSI , 2018.
[7] F. Sembiring, D. Gustian, A. Erfina, and Y. Vikriansyah,  “Analisis  Tingkat  Akurasi Algoritma  Moving  Average  dalam  Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin,” Jurnal Ilmiah  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 23–30, 2021.
[8] Saham Online  Indonesia, “Mengenal
Indikator  Exponential  Moving  Average  - EMA,”
https://www.sahamonline.id/2019/02/indikat or-exponential-moving-average- EMA.html#:~:text=Menghitung%20EMA,- Untuk%20menghitung%20EMA&text=Selan jutnya%2C%20Anda%20harus%20menghit ung%20pengali,1)%5D%20%3D%200%2C 0952. , Feb. 14, 2019.
[9] B.  Sidiq  and  A.  S.  Rakhmat,  “Integrasi Strategi  Optimasi  Portofolio  dan  Teknikal
Vol. 5 No. 3, Agustus 2023, hlm. 446 – 453
Pada  Saham  Jakarta  Islamic  Index,”  2022. [Online]. Available: http://journals.upi-
yai.ac.id/index.php/IKRAITH- EKONOMIKA [10] D. Bima Luxmana, “ANALISIS FUNDAMENTAL  CRYPTOCURRENCY TERHADAP FLUKTUASI HARGA PADA MASA PANDEMI,” vol. 11, no. 1, pp. 41–
52, 2022.
[11] Arif Prayudi and Dwi Prasetyo A, “ANALISIS  KEPUTUSAN  INVESTASI (BUY AND SELL) PADA PERDAGANGAN  SAHAM  PT  INDAH KIAT  PULP  AND  PAPER  TBK  (INKP) DENGAN MENGGUNAKAN INDIKATOR VOLUME DAN DOW
THEORY TAHUN 2017,” 2017.
[12] M. U. Alba and W. S. Andriasari, “Analisis Teknikal  dan  Money  Management  dalam Pengambilan Keputusan Berinvestasi Saham Syariah di Bursa Efek Indonesia (Studi Kasus pada  Perusahaan  yang  Terdaftar  di  Jakarta Islamic  Index),”  2022.  [Online].  Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jmbs
[13] Gidion  Willy  Roy  and  MM.  Dr.  Sri
Hermuningsih,  “ANALISIS  TEKNIKAL SAHAM  MENGGUNAKAN  INDIKATOR BOLLINGER  BANDS  DAN  RELATIVE STRENGTH INDEX UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI,” JURNAL MANAJEMEN , vol.
6, no. 1, pp. 63–68, 2016.
[14] Kevin  Natanel,  “Hasil  Perbandingan  Return Transaksi  Indeks  Gold…-Kevin  Natannel
HASIL PERBANDINGAN RETURN TRANSAKSI  INDEKS  GOLD  PADA INDIKATOR MOVING AVERAGE, STOCHASTIC OSCILLATOR DAN RELATIVE  STRENGTH  INDEX  PADA TAHUN 2014-2016,” 2016.
[15] D.  Y.  Martia  and  N.  I.  Yasmine,  “Indikator Simple  Moving  Average  dan  Relative Strenght Index untuk Menentukan sinyal Beli
dan  Jual  Saham  pada  Sektor  Infrastruktur,”
Jurnal Pasar Modal dan Bisnis , vol. 3, no. 1,
pp. 27–38, Feb. 2021,
doi: 10.37194/jpmb.v3i1.67.