Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 273

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga
Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode

## Backpropagation Neural Network
Yosef David Wibowo S. 1 , Ramos Somya 2
1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jl. Diponegoro 56-60, Salatiga, Kec.Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah 50711, (0298) 321212
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: 1 672018049@student.uksw.edu, 2 ramos.somya@uksw.edu

## Abstrak
Berkembangnya  Teknologi  Informasi  di  masa  saat  ini  terutama  perkembangan  di bidang  keuangan  digital  membuat  masyarakat  beralih  dari  investasi  atau  menabung  secara manual  menjadi  secara  digital.  Perkembangan  Teknologi  juga  menghasilkan  sebuah  inovasi baru  yaitu  Cryptocurrency  atau  Mata  Uang  digital  yang  dibangun  dari  teknologi  Blockchain. Karena  perkembangan  keuangan  digital,  banyak  masyarakat  yang  beralih  dari  mata  uang konvensional menjadi Cryptocurrency karena keuntungannya yang menjanjikan. Maka dari itu penelitian  ini  meneliti  tentang  penggunaan  Backrpropagation  Neural  Network  untuk memprediksi  harga  Cryptocurrency yaitu  Cryptocurrency  Ethereum  dan  mengetahui seberapa efektif  penggunaan  algoritma  Backpropagation  Neural  Network  dengan  3  buah  aristektur Backpropagation  Neural  Network  yaitu  3-8-1,  3-9-1  dan  3-10-1,  output  dari  hasil  prediksi Cryptocurrency  Ethereum  menggunakan  algoritma  Backpropagation  Neural  Network  dalam bentuk sistem informasi hasil prediksi cryptocurrency Ethereum berbasis website.
Kata kunci —Konvensional, Cryptocurrency , Blockchain , Backpropagation Neural Network

## Abstract
The development of information technology at this time, especially developments in the field  of  digital  finance,  has  made  people  switch  from  manual  investment  or  storage  to  digital finance.  Technological  developments  have  also  produced  a  new  innovation,  namely Cryptocurrency, or digital currency built on Blockchain technology. Due to the development of digital  finance,  many  people  are  switching  from  conventional  currencies  to  cryptocurrencies because of the promised benefits. Therefore, this study examines the use of the Backpropagation Neural  Network  to  predict  the  price  of  cryptocurrency,  namely  Cryptocurrency Ethereum  and finds  out  how  effective  the  use  of  the  Backpropagation  Neural  Network  algorithm  with  3 Backpropagation Neural Network architectures, namely 3-8-1, 3-9-1, and 3-10-1, the output of the  Ethereum  Cryptocurrency  prediction  results  using  the  Backpropagation  Neural  Network algorithm in the form of a cryptocurrency prediction information system based on  website.
Keywords — Conventional , Cryptocurrency , Blockchain , Backpropagation Neural Network
274 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] IJCCS Vol. x, No–end_page
1. PENDAHULUAN
erkembangya  Teknologi  Informasi  di  saat  ini  menyebabkan  kita  seolah-olah  diharuskan ikut  arus  dalam  teknologi  yang  berkembang  pada  saat  ini.  Sebelum  adanya  kemajuan teknologi semua kita lakukan dengan cara manual, tetapi ketika teknologi itu berkembang kita juga harus mengikuti arus teknologi yang ada.
Teknologi yang berkembang hingga saat ini tidak hanya berkembang dalam segi fisik saja tetapi berkembang juga secara digital. Pada saat ini berkembang aplikasi-aplikasi digital seperti e-commerce , e-wallet dan  bank  digital.  Berkembangnya  teknologi  juga  merambah  di  bidang keuangan[1].
Di  saat  ini  perkembangan  keuangan  yang  sedang  populer  adalah Cryptocurrency yang terbuat  dengan  sistem  teknologi blockchain , blockchain membuat  semua  proses  dilakukan secara otomatis oleh sistem dan tidak bisa dimanipulasi dan sangat mudah dilacak transaksinya karena menggunakan hash yang berbeda setiap transaksinya[2]. Perkembangan cryptocurrency pertama adalah Bitcoin yang diciptakan pada tahun 2009 oleh Satoshi Nakamoto, yang sekarang dijuluki  sebagai  The  Mother  of  Cryptocurrency  karena  Bitcoin  sebagai  pelopor  pertama pembentukan  mata  uang  digital  blockchain.  Hingga  saat  ini  ada  total  12.812 cryptocurrency yang beredar di seluruh dunia[3].
Berkembang pesatnya Cryptocurrency di Dunia bahkan di Indonesia dan kenaikan harga yang fantastis membuat masyarakat ingin berinvestasi Cryptocurrency . Investor baru pun ingin asset  cryptocurrency  miliknya  ingin  naik  puluhan  hingga  ratusan  persen.  Maka  Dari  itu  data mining  bisa  menjadi  acuan  prediksi  harga  pada  masa  yang  akan  datang.  Di  penelitian  yang penulis  buat  akan  memprediksi  harga  salah  satu cryptocurrency yaitu  Ethereum  di  masa  yang akan datang.
Salah  satu  cara  untuk  meminimalkan  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  membuat sebuah Website yang berisi tentang prediksi harga cryptocurrency Ethereum dengan data hasil prediksi  Backpropagation  Neural  Network  yang  bersumber  dari  dataset  harga  pembukaan, penutupan,  volume,  harga  terendah  dan  harga  tertinggi  dari  hari  tersebut.  Dataset  yang  diolah merupakan dataset harian Ethereum dari tahun 2015 – September 2021.
Melalui  latar  belakang  masalah  yang  ada,  maka  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan untuk mengetahui keakuratan prediksi dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network di Cryptocurrency Ethereum serta merancang Sistem Informasi berbasis website yang berisi informasi hasil prediksi harga Ethereum berupa Grafik dan tabel hasil prediksi.
Pada  penelitian  Eka  Patriya(2020),  yang  meneliti  tentang  Implementasi Support  Vector Machine pada  Prediksi  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menemukan  suatu  trend  atau  pola  yang  mungkin  berulang  dari  pergerakan  harga  saham  masa lalu, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  model  prediksi  harga  penutupan  IHSG  menggunakan algoritma  Support  Vector  Regression  (SVR)  yang  menghasilkan  kemampuan  prediksi  dan generalisasi yang baik dengan nilai RMSE training dan testing sebesar 14.334 dan 20.281, serta MAPE  training  dan  testing  sebesar  0.211%  dan  0.251%.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat membantu  para  investor  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menyusun  strategi  investasi saham[4]. Pada penelitian Mohammad Guntur, Julius Santony , Yuhandri (2018), yang meneliti tentang Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk Meminimalisasi  Resiko.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  harga  emas  yang  bisa membantu pengambil keputusan dalam menentukan apakah harus menjual atau membeli emas. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  metode  Naïve  Bayes  Classifier  mampu digunakan  untuk  memprediksi  harga  emas  untuk  14  hari  kedepan,  data  yang  digunakan  untuk

## B
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 275
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] r, implies research results (First Author)
pengujian  sebanyak  16  data  dan  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  75%,  dengan  hasil  ini diharapkan dapat membantu para investor untuk mengambil keputusan dengan baik[5].
Sedangkan  pada  penelitian  Usman,  Dosen  STMIK  Dipanegara  Makassar,  meneliti tentang  Prediksi  Harga  Lada  Dengan  Menggunakan  Neural  Network  Berbasis  Particle  Swarm Optimization.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  harga  Lada,  Dari  hasil  penelitian diperoleh model terbaik pada backpropagation neural network dengan parameter untuk training cycle  900,  learning  rate  0.2  dan  momentum  0.2,  serta  neuron  size  2  sedangkan  pada  particle swarm optimization nilai population size 15, nilai max.of generation 55, nilai inertia weight 1.0, nilai local best weight 1.0 dan nilai global best weight 1.0 menghasilkan nilai RMSE yang lebih baik yaitu 0.084 dibandingkan dengan hanya menggunakan BPNN saja yaitu 0.096[6].
Karena  belum  adanya  penelitian  mengenai  prediksi  harga cryptocurrency Ethereum menggunakan Backpropagation  Neural  Network , maka  dalam  penelitian  ini  akan  meneliti tentang  keefektifan  penggunaan Backpropagation  Neural  Network untuk  memprediksi  harga Ethereum dengan menghitung nilai error dengan MAPE dari 3 buah arsitektur BNN 3-8-1, 3-9-1 dan  3-10-1,  serta  membuat  website  Sistem  Informasi  hasil  Prediksi  untuk  dapat  dilihat  oleh masyarakat umum.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  melalui  tahapan  penelitian  yang  terbagi  dalam  7 tahapan, yaitu : 1) Pengambilan Sampel, 2) Preprocessing Data , 3) Training Data dan Testing Data ,  4)  Pembuatan  Model Backpropagation  Neural  Network ,  5)  Proses Backpropagation Neural Network 6) Hasil Prediksi, 7) Penulisan laporan hasil penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
276 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Tahapan  penelitian  pada  Gambar  1  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  1)  Tahap  pertama adalah  proses  pengambilan  Sampel,  pengambilan  sampel  yang  diambil  adalah  sampel Dataset Ethereum  dari  Agustus  2015  -  September  2021.  Untuk  pengambilan  data,  data  diambil  dari website  Kaggle.  2)  Tahap  kedua  adalah  proses  processing  data,  setelah  data  diambil  data kemudian dianalisis atau dengan cara preprocessing data. Proses Prepocessing Data dilakukan untuk  merapikan  data  yang  memiliki  missing  value,  noise  dan  data  yang  tidak  konsisten. Tahapan preprocessing data akan menghasilkan data yang dapat diolah dan sesuai dengan yang diharapkan. Pada tahap ini dilakukan proses cleaning data tabel yang  memiliki atribut missing value, proses cleaning ini akan menghasilkan data yang memiliki atribut yang lengkap. 3) Tahap ketiga  adalah Training  Data dan Testing  Data .  Proses Training dan Testing  Data dilakukan dengan membagi dataset menjadi data training dan data testing , pada penelitian yang dilakukan pembagian  data  testing  dan  training  sebesar  80%  untuk  data  training  dan  20%  untuk  data testing. 4) Tahap keempat adalah pembuatan model Backpropagation Neural Network . 5) Tahap kelima  adalah  Proses  Backpropagation  Neural  Network,  pada  proses  ini  dilakukan  pengujian dataset  yang  akan  diolah menggunakan  algoritma  Backpropagation  Neural  Network.  6) Tahap keenam adalah Hasil Prediksi, Hasil dari pengolahan data akan menghasilkan hasil akhir yaitu hasil prediksi yang kemudian hasil prediksi tersebut akan dibandingkan dengan data aslinya. 7) Tahap  ketujuh  adalah  Penulisan  laporan  hasil  penelitian,.  Tahap  ini  dilakukan  dokumentasi proses penelitian dari tahap awal hingga tahap akhir dalam bentuk tulisan ilmiah[7].

## 2.1   Arsitektur Backpropagation Neural Network
Backpropagation Neural Network adalah salah satu model jaringan saraf tiruan dengan arsitektur multilayer yang sering digunakan dengan mencari bobot optimal pada jaringan saraf tiruan.  Jaringan  saraf  tiruan  atau  artificial  neural  network  telah  berkembang  sejak  lima  puluh tahun  yang  lalu.  Menurut  Fausett  (1994)  jaringan  saraf  tiruan  merupakan  sistem  pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik kinerja tertentu yang sama dengan jaringan saraf manusia. Pada  backpropagation  neural  network,  jaringan  diberikan  sepasang  pola  yang  terdiri  atas  pola masukan  (input)  dan  pola  yang  diinginkan  (target)[8].  Gambar  contoh  arsitektur Backpropagation Neural Network adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Arsitektur BNN Ethereum
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 277
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] r, implies research results (First Author)
Gambar  2,  merupakan  Arsitektur  Backpropagation  Neural  Network  3-8-1,  3-9-1  dan  3- 10-1  untuk  memprediksi  harga  Ethereum  dengan  menggunakan  8  hingga  10  hidden  layer. Aristektur  ini  dibuat  untuk  memproses  data  dalam Backpropagation  Neural  Network, hasil output  dari  Arsitektur BNN adalah  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  dan  akurasi, semaik besar akurasi yang didapat maka prediksi tersebut semakin baik[9].

## 2.2   MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE  atau  Mean  Absolute  Percentage  Error  merupakan  hasil  presentase  dari  suatu kesalahan  atau  error  mutlak.  MAPE  merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengetahui  apakah hasil prediksi itu akurat atau tidak. Rumus MAPE adalah sebagai berikut.
= ∑ × 100%
[10]
Dimana: M = mape n = ukuran sampel At = nilai data aktual Ft = nilai data hasil prediksi MAPE juga memiliki tingkatan keakuratan yaitu, dengan tabel sebagai berikut :
Tabel 1. Interpretasi Nilai MAPE Nilai MAPE Interpretasi ≤ 10 Hasil Peramalan sangat akurat 10 – 20 Hasil Peramalan Baik 20 - 50 Hasil Peramalan Layak (Cukup Baik) > 50 Hasil peramalan tidak akurat
MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  memiliki  tingkatan  interpretasi  yang menunjukkan tingkat kelayakan hasil Prediksi. Ketika Nilai presentase MAPE kurang dari sama dengan 10% maka Hasi peramalan sangat akurat, tetapi jika nilai MAPE diatas 50% maka hasil peramalan tidak akurat dan tidak cocok untuk menjadi hasil peramalan[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab  ini  membahas  tentang  bagaimana    analisis,  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan python, bentuk akhir aplikasi, implementasi dan pengujian sistem.

## 3.1   Analisis Penutupan Harga Ethereum
Ethereum  merupakan  salah  satu  Cryptocurrency  dengan  marketplace  terbesar  kedua setelah  Bitcoin.  Untuk  dapat  melakukan  prediksi  harga  Ethereum  dengan  menggunakan Algoritma  Backpropagation  Neural  Network  diperlukan  pengolahan  beberapa  data  yang  dapat mempengaruhi  harga  penutupan  harian  Ethereum.  Berikut  merupakan  variabel  yang  akan digunakan dalam memprediksi harga Ethereum: 1) Open 2) High 3) Low 4) Close
278 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] IJCCS Vol. x, No–end_page
Tabel 2. X dan Y
Tabel  2,  merupakan  tabel  x  dan  y  yang  merupakan  variabel  yang  akan  diolah  dengan menggunakan  metode  Backpropagation  Neural  Network.  x1  merupakan  kolom  Open,  x2 merupakan  High,  x3  merupakan  Low  dan  y  merupakan  kolom  Close.  Hasil  prediksi  nantinya akan menjadi kolom Ytarget atau Kolom Prediksi[11].

## 3.2   Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Python
Untuk  melakukan  pelatihan  data  dan  pengujian  data  untuk  menghasilkan  hasil  prediksi yang sesuai dengan tingkat error terkecil maka dilakukan Pelatihan dan Pengujian variabel yang akan  diolah  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Python[12],  dengan  menggunakan  platform Google  Colaboratory  untuk  memudahkan  menganalisis  dengan  tahapan-tahapan,  sehingga memperkecil terjadinya error pada program analisis yang dibuat.
Gambar 3.  Grafik Histori Penutupan Harga Ethereum
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 279
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] r, implies research results (First Author)
Gambar 3, merupakan Grafik dari Histori penutupan harian Harga Ethereum dari dataset yang telah diinputkan, berisi kolom Date dengan tipe data Date, Open, High, Low, Close, Adj Close  dan  Volume  dengan  tipe  data  float.  Data  yang  diinputkan  sebesar  2240  baris  dengan menggambil sampel variable y atau kolom Close dari tanggal 7 Agustus 2015 – 27 September 2021. All  Time  High atau  harga  tertinggi  pada  dataset  yang  diinputkan  adalah  pada  tanggal  5 Mei 2021 dengan harga penutupan harian sebesar $3928.84.

## 3.3   Preprocessing Data
Dataset  yang  telah  diinputkan  sebelumnya  selanjutkan  dilakukan  proses  Preprocessing data, yang dilakukan supaya menghasilkan data yang berkualitas baik dan siap diteliti ke tahap selanjutnya. Preprocessing data juga berguna untuk merapihkan data yang akan diolah.
Gambar 4.  Proses Preprocessing Data
Gambar 4, merupakan gambar dari proses preprocessing data, proses preprocessing data atau  data  cleansing  sebelumnya  sudah  dilakukan  secara  manual  dengan  mencari  kolom  yang kosong  lalu  menghapusnya,  Preprocessing  data  menggunakan  Bahasa  python  memudahkan cleansing data jika ada data null atau data missing yang terlewat.

## 3.4   Training dan Testing Data
Sebelum  melakukan  proses  pengolahan  data  dengan  algoritma  Backpropagation  Neural Network dilakukan inisialisasi variable x dan y.
280 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] IJCCS Vol. x, No–end_page
Gambar 5.  Proses Inisialisasi x dan y
Gambar 5, merupakan proses inisialisasi x dan y pada program python, dengan x1 Open, x2 High, x3 Low dan Y Close. Proses inisialisasi ini didapatkan dari memilah kolom yang akan diolah dari dataset Ethereum. Data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%, hasil dari data testing yaitu hasil prediksi adalah 448 baris hasil prediksi.

## 3.5   Proses Backpropagation Neural Network
Setelah melakukan proses Training dan Testing data  Langkah selanjutnya adalah proses Backpropagation  Neural  Network.  Arsituktur  BNN  (Backpropagation  Neural  Network)  yang diolah  adalah  Arsitektur  BNN  dengan  8  hidden  layer  (3  –  8  -1),  Arsitektur  BNN  dengan  9 hidden layer (3 – 9 - 1) dan Aristektur BNN dengan 10 hidden layer (3 – 10 – 1).
Gambar 6.  Proses Backpropagation Neural Network
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 281
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] r, implies research results (First Author)
Gambar 7, adalah proses Backpropagation Neural Network arsitektur BNN 3-8-1 dengan 1000  epoch  dan  0,001  learning  rate  dengan  menggunakan  MAPE(Mean  absolute  percentage error).  Proses  iterasi  atau  epoch  data  yang  diuji  menggunakan  arsitektur  3-8-1  mendapatkan hasil total error MAPE sebesar 1.4694.

## 3.6   Hasil Prediksi
Setelah dilakukannya proses pengolahan data dengan algoritma Backpropagation Neural Network,  langkah  selanjutnya  adalah  proses  Hasil  dan  Pembahasan.  Hasil  dari  pengolahan menggunakan Backpropagation  Neural  Network diubah  menjadi  file  csv  dan  diinputkan kedalam  Database,  yang  kemudian  diolah  menjadi  bentuk  tabel  dan  grafik  didalam  sebuah aplikasi Sistem Informasi Hasil Prediksi Ethereum[5].
Tabel 3. Perbandingan Prediksi Arsitektur BNN
Tabel 3, merupakan tabel perbandingan prediksi dengan arsitektur BNN 3-8-1, 3-9-1 dan 3-10-1 . Hasil prediksi yang didapatkan dengan menggunakan 20% data testing adalah 448 baris hasil  prediksi.  Proses BNN pada  arsitektur BNN 3-8-1,  3-9-1  dan  3-10-1 menggunakan  1000 Epoch dan Learning Rate sebesar 0.001 menghasilkan nilai MAPE dari ketiga aristektur sebesar 1.4694, 1.4839 dan 1.4727.
Tabel 4. MAPE Arsitektur Epoch Learning Rate MAPE 3 – 8 - 1 1000 0.001 1.4694 3 – 9 - 1 1000 0.001 1.4839 3 – 10 - 1 1000 0.001 1.4727
282 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] IJCCS Vol. x, No–end_page
Tabel  4,  merupakan  tabel MAPE (Mean  Absolute  Precentage  Error)  dari  hasil  prediksi dengan  Arsitektur BNN 3-8-1,  3-9-1  dan  3-10-1.  Hasil  nilai MAPE yang  terkecil  adalah 1.4694%  yang  merupakan  hasil  dari  pengolahan  dengan  Arsitektur BNN 3-8-1,  dan  kedua adalah 1.4727% dari arsitektur BNN 3-10-1 dan yang terakhir 1.4839% dari arsitektur BNN 3-9- 1. Maka dapat disimpulkan bahwa nilai MAPE tidak bergantung dengan banyaknya Arsitektur Backpropagation  Neural  Network.  Nilai MAPE dari  keseluruhan  arsitektur  yang  diolah  adalah dibawah 10% yang berarti hasil peramalan Sangat Akurat.

## 3.7   Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  adalah  hasil aplikasi  berupa  website  Sistem  Informasi  yang  dibuat untuk menampilkan hasil prediksi yang telah diolah sebelumnya.

## 3. 7.1 Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  berisi  garis  besar  isi  dari  hasil  prediksi  Ethereum  menggunakan Backpropagation Neural Network dengan 3 arsitektur yaitu 3-8-1, 3-9-1 dan 3-10-1.
Gambar 7.  Tampilan Halaman Utama Sistem Informasi Hasil Prediksi
Gambar 7 adalah halaman utama dari sistem. Halaman ini akan muncul ketika username dan password yang dimasukkan sudah valid dengan Database. Halaman menu Dashboard tidak akan muncul jika username dan password yang dimasukkan tidak valid . Halaman utama sistem memiliki 5 menu utama, yakni Menu Dashboard, Tambah Data, Lihat Data, Chart dan Search . Pada  tampilan  Dashboard  berisi  icon  total  data, live  chart Ethereum  dan Notes penjelasan singkat hasil prediksi.

## 3. 7.2 Halaman Lihat Data
Pada  halaman  Lihat  Data  berisi  Tabel  Ethereum,  Tabel  Data  Prediksi  dan  Tabel  Data Admin.  Tabel  Data  Prediksi,  berisi  3  Tabel  Hasil  Prediksi  menggunakan  arsitektur Backpropagation  Neural  Network yaitu  Tabel  Prediksi  dengan  Arsitektur BNN 3-8-1,  Tabel Prediksi dengan arsitektur BNN 3-9-1 dan Tabel Prediksi arsitektur BNN 3-10-1.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 283
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] r, implies research results (First Author)
Gambar 8.  Tampilan Halaman Tabel Ethereum
Gambar  8,  merupakan  tampilan  halaman  Tabel  Ethereum  yang  diambil  dari dataset Ethereum  yang  sudah  diinputkan  ke  dalam Database . Data  table detail  Penutupan  Harga Ethereum  harian  berisi  kolom  Date,  Open,  High,  Low,  Close,  Adj  Close,  dan  Volume.  Data Ethereum merupakan dataset yang belum diolah[13].
Gambar 9.  Tampilan Halaman Data Prediksi
Gambar  9,  merupakan  tampilan  halaman  Data  Prediksi  Ethereum  yang  sudah  diolah menggunakan Backpropagation  Neural  Network dan  data  hasil  prediksi  sudah  diinputkan kedalam Database dengan  nama  Tabel tabel_pred_381 .  Pada  bagian  bawah  tabel  prediksi, terdapat baris Total MAPE dari hasil prediksi sesuai dengan arsitektur Backpropagation Neural Network .
284 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ] IJCCS Vol. x, No–end_page
Gambar 10.  Tampilan Halaman Data Prediksi Tab 2
Gambar 10, merupakan Tampilan Halaman Data Prediksi bagian 2. Tabel Prediksi 2 ini berisi  kolom, Date , Close ,  Prediksi  dan  Perbedaan.  Tabel  Prediksi  2  berguna  untuk membandingkan  Y  dan  Ytargetnya.  Didalam  tabel  2  ini  dapat  mengetahui  perbandingan  data penutupan dan data hasil Prediksinya.

## 3. 7.3 Halaman Chart
Halaman  Chart  berisi  tentang  Grafik-grafik  hasil  Prediksi  menggunakan  algoritma Backpropagation Neural Network
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E- ISSN 2503-2933 285
Yosef , et., al [ Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network ]
r, implies research results (First Author)
Gambar 11 merupakan Tampilan Halaman Chart yang berisi Line Chart dan Pie Chart . Grafik yang terdapat didalam menu Chart adalah Grafik Ethereum, Grafik MAPE, Grafik Hasil Prediksi  dengan  arsitektur  3-8-1,  3-9-1  dan  3-10-1.  Grafik  ini  dibuat  dengan  menggunakan ChartJs dengan data yang diambil dari Database . Data hasil prediksi dari ketiga arsitektur BNN yaitu  Arsitektur  3-8-1,  Arsitektur  3-9-1  dan  Arsitektur  3-10-1,  kemudian  diinputkan  kedalam grafik  untuk  mengetahui  perbandingan  data  asli  dengan  data  hasil  prediksi  yang  telah  diolah. Terlihat grafik data hasil prediksi hampir mirip dengan data asli[14].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  data  mining  untuk  memprediksi  harga  cryptocurrency  Ethereum  dengan menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network pada  studi  kasus  Data  penutupan harian Ethereum menggunakan Bahasa pemrograman python dan sistem informasi hasil prediksi sangat  membantu  dalam  proses  penjelasan  hasil  prediksi  Ethereum[15],  yang  telah  diolah dengan  menggunakan  3  arsitektur  BNN( Backpropagation  Neural  Network) yaitu  Arsitektur BNN 3-8-1, 3-9-1 dan 3-10-1 menghasilkan nilai MAPE ( Mean Absolute Precentage Error) dari learning  rate  0,001  dan  1000  epoch  sebesar  1.4694,  1.4839  dan  1.4727    Selain  itu,  Sistem informasi hasil prediksi dapat mempermudah dalam pemantauan hasil prediksi Ethereum yang sudah diolah, dan dapat dipahami oleh masyarakat umum.
Penambahan Chart Ethereum  dan Chart hasil  prediksi  berfungsi  untuk  mempermudah user atau pengguna dalam membaca grafik hasil prediksi yang telah dibuat. Terdapat pula fitur search data  yang  berguna  untuk  mencari  data  hasil  prediksi  dan  prebandingan  satu  sama  lain dari  arsitektur BNN yang  telah  diolah.  Secara  keseluruhan  Penerapan  data  mining  untuk memprediksi  harga cryptocurrency Ethereum  dengan  menggunakan  metode Backpropagation Neural  Network menghasilkan  hasil  prediksi  yang  akurat  dan  perbandingan  hasil  prediksi  dan data asli hasilnya tidak berbeda jauh.

## 5. SARAN
Adapun  saran  yang  diperlukan  untuk  prediksi  cryptocurrency  Ethereum  dengan menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network ini  adalah  mengenai  tingkat  error yang bisa lebih kecil lagi dari hasil penelitian ini dengan epoch atau arsitektur Backpropagation Neural Network yang ditingkatkan lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lord Hodge, “Financial Technology,” Artif. Intell. Law , Vol. 2, No. 2, pp. 31–48, 2020, doi: 10.4324/9780429344015-2.
[2] A.  Afrizal,  M.  Marliyah,  and  F.  Fuadi, “Analisis  Terhadap  Cryptocurrency  (Perspektif Mata Uang, Hukum, Ekonomi dan Syariah),” E-Mabis J. Ekon. Manaj. dan Bisnis , Vol. 22, No. 2, pp. 13–41, 2021, doi: 10.29103/e-mabis.v22i2.689.
[3] J.  Ilmu,  H.  I.-  Konsentrasi,  and  E.  Politik, “Eksistensi  Bitcoin  Oleh  Satoshi  Nakamoto Terhadap Kebijakan Moneter China,” Vol. 8, pp. 1–9.
286 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 273-286 E-ISSN 2503-2933
[4] E.  Eka  Patriya, “Implementasi  Support  Vector  Machine  pada  Prediksi  Harga  Saham Gabungan (Ihsg),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , Vol. 25, No. 1, pp. 24–38, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2571.
[5] M. Guntur, J. Santony, and Y. Yuhandri, “Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Investasi  Untuk  Meminimalisasi  Resiko,”  J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  354–360,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.276.
[6] U.  Usman, “Prediksi  Harga  Lada  Dengan  Menggunakan  Neural  Network  Berbasis Particle  Swarm  Optimization,” J.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf. ,  Vol.  6,  No.  2,  pp.  32–41, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/jusiti/article/
[7] E.  P.  C.  Edi  Ismanto, “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Backpropagation  Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , Vol. 2, No. 2, pp. 196–209, 2017, doi: 10.36341/rabit.v2i2.152.
[8] S. Andriyani and N. Sihombing, “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Prediksi Harga Jual Kelapa Sawit Berdasarkan Kualitas Buah,” Jurteksi , Vol. 4, No. 2, pp. 155– 164, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.40.
[9] M.  N.  D.  SAWITRI,  I.  W.  SUMARJAYA,  and  N.  K.  T.  TASTRAWATI, “Peramalan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” E-Jurnal Mat. , Vol. 7, No. 3, p. 264, 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i03.p213.
[10]  M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing  Untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ,”  J.  Sist.  dan Inform. , Vol. 13, No. 2, pp. 1–10, 2019.
[11]  M. P. Taufiq Rohman, S.Pd.I, “Analisis Perbandingan,” Psikol. Perkemb. , No. October 2013, pp. 1–224, 2019.
[12]  A. K. RENGGALI, “Analisis Sentimen Data Review Aplikasi Female Daily pada Website Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” Juli ,  2018,  [Online].  Available: https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/44520/170403105.pdf?
[13]  N. A. O. Saputri and N. Huda, “Implementasi Sistem Informasi Prediksi Hasil Penjualan Perangkat  Komputer  Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing,”  J.  Media Inform. Budidarma , Vol. 4, No. 3, p. 806, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2253.
[14]  A. Fitriadini, T. Pramiyati, and A. B. Pangaribuan, “Penerapan Backpropagation Neural Network  Dalam  Prediksi Harga  Saham,”  Semin.  Nas.  Mhs. Ilmu  Komput.  dan Apl. ,  pp. 1–4, 2020.
[15]  Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan  Investasi  Saham  Emas  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” Kalbiscentia  J. Sains  dan  Teknol. ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  36–51,  2015,  [Online].  Available: http://files/511/Mahena  et  al.  -  2015  -  Prediksi  Harga  Emas  Dunia  Sebagai  Pendukung Keputu.pdf.