## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Penggunaan Metode AHP dalam Menentukan Cryptocurrency untuk Investasi
Farrell Ivander Daviano Siwy 1 , Malvin Setiadi Dharmawan 2 *, dan Hendra Mayatopani 3
1. Universitas Pradita, Scientia Business Park; farrellsiwy@gmail.com
2. Universitas Pradita, Scientia Business Park; maldhrmwn@gmail.com
3. Universitas Pradita, Scientia Business Park; hendra.mayatopani@pradita.ac.id
* Korespondensi: maldhrmwn@gmail.com
Abstract: The use of digital currency or cryptocurrencies has been common since 2018. However, its use as an investment instrument is different from the conventional currency recognized by the state, this is because a cryptocurrency appeared by a number of organizations/companies and its value does not depend on the economic condition of a country, but on the status of a company/is- suer of a digital currency. Difficulty predicting liability and growth creates computational needs to determine which digital currencies are suitable for investment, so in this study, 11 digital currencies are used to try out. Experiment with AHP calculations to get the best digital currency to use as an investment tool. This calculation translates into IOT Coin against other famous digital currencies, such as Bitcoin or Ethereum.
Keywords: AHP, Cryptocurrency, Investment
Abstrak: Penggunaan mata uang digital atau Cryptocurrency sudah mulai populer sejak 2018. Na- mun,  penggunaannya  sebagai  aset  investasi  berbeda  dibandingkan  dengan  mata  uang  konven- sional  yang  diakui  negara,  ini  disebabkan  oleh Cryptocurrency yang  dimunculnya  oleh  organ- isasi/perusahaan tertentu, dan nilainya yang tidak bergantung pada kondisi ekonomi suatu negara, melainkan keadaan sebuah perusahaan/organisasi yang menerbitkan mata uang digital tersebut. Liabilitas  dan  pertumbuhan  yang  sulit  diprediksi  menghasilkan  kebutuhan  untuk  suatu  perhi- tungan untuk menentukan Cryptocurrency mana yang baik untuk berinvestasi, maka dari itu dalam penelitian  ini  digunakan 11  mata  uang  digital  untuk  dicoba  dengan  perhitungan  AHP  agar  di- peroleh  mata  uang  digital  yang  paling  baik  untuk  dijadikan  aset  investasi.  Perhitungan  ini menghasilkan IOT Coin dibandingkan mata uang digital yang terkenal lainnya, seperti Bitcoin atau Ethereum
Kata kunci: AHP, Cryptocurrency, Investasi

## 1. Pendahuluan
Investasi memiliki tata cara yang mirip dengan deposito, yang berarti penyimpanan uang di bank dengan jumlah hasil dan durasi yang sudah ditentukan sebelumnya [1]. Investasi sekarang kita kenal sebagai kegiatan penyimpanan aset untuk memperoleh ke- untungan berupa selisih dari aset tersebut sejak dibeli hingga dijual, berbeda dengan bank yang  menggunakan  sistem  sentralisas  [2]  investasi  merupakan  kegiatan  pribadi  yang menggunakan perhitungan matematis, dan sarana pendukung lain untuk  mendukung pengambilan keputusan aset yang akan digunakan untuk investasi.
o
Sitasi: Siwy, F. I. D.; Dharmawan, M. S.; Mayatopani, H. (2023). Penggunaan  Metode  AHP  dalam
Menentukan  Cryptocurrency  untuk Investasi. JTIM: Jurnal Teknologi In- formasi Dan Multimedia, 5(2), 66-76. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.321
Copyright: © 2023 oleh para penulis. Karya ini dilisensikan di bawah Cre- ative Commons Attribution-ShareA- like  4.0  International  License. (https://creativecommons.org/li- censes/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 67  of 76
Sejak terbitnya jurnal tahun 2008 mengenai mata uang digital pertama oleh Naka- moto [3], Mata uang digital sudah banyak digunakan untuk alat tukar atau aset investasi, namun, keputusan untuk membeli atau menjual masih cenderung menggunakan nalar bahkan  tren,  bukan  metode  matematis  yang  tidak  memperhitungkan  perasaan, menghasilkan pembelian yang tidak efektif berujung pada kerugian.
Penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  memberikan  hasil  bahwa  metode  AHP dapat digunakan untuk pemilihan platform pertukaran mata uang digital untuk kegiatan trading [4], Jurnal ini bertujuan untuk menguji anatara 11 mata uang digital atau Crypto- currency dengan metode AHP agar didapat mata uang yang paling baik untuk digunakan dalam  investasi jangka panjang  murni  secara  matematis dan data dari  masing-masing mata uang tersebut.

## 2. Metodologi

## 2.1 Definisi Metode AHP
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  sistem  pengambilan  keputusan  yang menggunakan model matematika.  AHP membantu memprioritaskan beberapa kriteria dengan melakukan analisis komparatif berpasangan dari setiap kriteria. Analytical Hier- archy Process (AHP) merupakan sistem pengambilan keputusan yg memakai contoh ma- tematika. AHP membantu memprioritaskan beberapa kriteria menggunakan melakukan analisis komparatif berpasangan menurut setiap kriteria [5].

## 2.2 Keunggulan Metode AHP
Metode AHP merupakan model pengambilan keputusan yang komprehensif yang mempertimbangkan  aspek  kualitatif  dan  kuantitatif.  Ini  karena  konsepnya  sederhana, mudah dimengerti, efisien secara komputasi, dan memungkinkan kita untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif keputusan. Setelah mendefinisikan masalah atau masalah, dekomposisi dilakukan. Jadi terlihat seperti ini: Pecahkan seluruh masalah menjadi ele- men-elemennya. Ini berjalan sampai tidak bisa dibagi. Oleh karena itu, proses analisis ini disebut hierarki. Hierarki ini terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif [6].
2.3 Flowchart Metode AHP yang akan digunakan
Gambar 1. Flowchart AHP
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2

## 2.4 Definsi Cryptocurrency
Cryptocurrency merupakan gabungan dari dua kata yaitu “cryptography” yang be- rarti kode rahasia dan “currency” yang berarti mata uang [7]. Cryptocurrency merupakan mata  uang  yang  tidak  diasosiasikan  oleh  negara  atau  system  perbankan  sentralisasi. Bitcoin sendiri dapat didefinisikan sebagai sebagai mata uang yang ditukar antar pihak [8], tentunya semua cryptocurrency memiliki nilai jika dibandingkan dengan mata uang negara  tempat  penggunanya  berada  layaknya  aset  di  bursa  efek  atau  di  pasar  saham lainnya.

## 2.5 Cryptocurrency sebagai Alat Investasi
Mata uang sebagai alat investasi bukan merupakan ide baru, pada akhir tahun 90-an di Indonesia muncul produk investasi perdagangan berjangka oleh Bursa Berjangka Ja- karta [9] dengan istilah foreign exchange yang berarti pertukaran mata uang. Pertukaran mata uang merupakan pasar perdagangan yang paling besar di tahun 2016 menurut sur- vei sebuah survei oleh bank Triennial Settlement [10]. Konsep pertukaran mata uang ini mengambil  selisih  harga  mata  uang  ketika  dibeli  dengan  harganya  ketika  dijual,  dan memberikannya  kepada  pihak  yang  untung,  apabila  selisihnya  negatif,  maka  tidak didapatkan  keuntungan  [11],  sementara  apabila  selisihnya  positif,  keuntungan  adalah milik pengguna atau trader . Cryptocurrency memiliki konsep jual beli yang sama dengan sistem Foreign Exchange . Pengguna  dapat  membeli cryptocurrency dengan  harga  pasar  yang  tertera  di  beberapa pasar yang menyediakan jasa pembelian cryptocurrency dan menjualnya di pasar tersebut. Kekuatan mata uang konvensional seperti Dolar, Euro bahkan Rupiah sudah dapat dinilai dari kecenderungan pasar dan berita internasional, umumnya nilai mata uang ini cukup stabil sesuai dengan syarat-syarat uang untuk digunakan sebagai alat tukar [12], tetapi cryptocurrency masih memiliki pertumbuhan yang tidak dapat diprediksi, Sangat fluktu- atif dan tidak stabil [13].

## 2.6 Cryptocurrency yang Akan Diuji
Jurnal ini akan menguji antara 11 Cryptocurrency dengan metode AHP dengan syarat bahwa Cryptocurrency tersebut harus memiliki pertumbuhan dan masih ada sejak 2019 [14]  sampai  waktu  jurnal  ini  dibuat.  Beberapa  dari Cryptocurrency telah  melalui  peru- bahan nama di bursa perdagangan Cryptocurrency internasional, tapi masih ada dan mem- iliki profil Blockchain dan singkatan yang sama. Cryptocurrency akan dijabarkan dengan menggunakan nama  dan  singkatan yang  ditampilkan di bursa  internasional cryptocur- rency . Mata uang tersebut adalah Bitcoin (BTC), Ripple (XRP), Ethereum (ETH), Bitcoin Cash (BCH), EOS (EOS), Stellar Lumens (XLM), Litecoin (LTC), IOTA (IOT), Binance Coin (BNB), Monero (XMR), Dash (DASH) [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode pengambilan kepu- tusan lainnya. itu karena alasan berikut:
a) Pondasi dengan hierarki sebagai hasil dari subkriteria terdalam.
b) Perhitungan tingkat plausibility untuk batas normal digunakan sebagai kriteria dan alternatif.
Menghitung hasil analisis sensitivitas keputusan. Langkah yang perlu diterapkan dalam proses AHP adalah:
1. Identifikasi masalah dan solusinya.
2. Buat landasan hierarkis, dimulai dengan tujuan utama.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Identifikasi  perbandingan  berpasangan  menghasilkan  angka  yang  cocok  dengan Persamaan 1
𝑛 × (𝑛 − 1) 2 (1) 𝑛 = skala komparatif
Perbandingan total dengan 𝑛 adalah jumlah item yang dibandingkan. Berikut ada- lah Tabel 1 yang menggambarkan skala penilaian komparatif.

## Tabel 1. Skala Penilaian Komparatif
3. Matriks perbandingan berpasangan yang memvisualisasikan item dan tujuan di atas.
4. Lakukan perhitungan eigen dan uji tingkat konsistensi. Jika konsistensinya rendah, pengumpulan data harus diulang.
5. Ulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk semua level hierarki.
6. Lakukan perhitungan eigenvector dari setiap matriks perbandingan. Ini adalah bo- bot setiap elemen untuk tujuan prioritas.
Perhitungan  dilakukan  dengan  menjumlahkan  nilai  kolom  yang  relevan  untuk mendapatkan matriks yang dinormalisasi, kemudian menjumlahkan nilai baris dan mem- baginya dengan elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata. Jika matriksnya merupakan perbandingan berpasangan, maka bobot vektornya sama seperti pada Persamaan 2. Persamaan 2:
(𝐴)(𝑤𝑇) = (𝑛)(𝑤𝑇) (2) 𝐴 = matriks perbandingan berpasangan
𝑤 T  = bobot matriks
𝑛 = skala komparatif
Persamaan  (2)  dapat  dilakukan  dengan  cara  menormalisasikan  setiap  kolom  dalam matriks A, sehingga dapat diperoleh Persamaan (3).
𝑖 (𝑖, 𝑗) = 1 (3)
∑ 𝑖 = jumlah atau hasil perhitungan matriks
𝑖, 𝑗 = data pada baris
Persamaan (3) disebut sebagai 𝐴′ atau 𝐴 aksen.
Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen lainnya 7 Elemen yang satu sangat penting dari elemen lainnya 9 Elemen yang satu mutlak penting dari elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas x mendapatkan angka dan dibandingkan dengan aktivitas y, maka y memiliki nilai kebalikan dari x
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2

## 7. Mengkalkulasikan rata rata untuk setiap baris dalam A’ menggunakan Persamaan (4).
𝑤 = 1 𝑛 (𝑖, 𝑗) (4)
𝑤 = tujuan bobot ke- 𝑖 dari vektor bobot 𝑛 = skala komparatif ∑(𝑖, 𝑗) = jumlah data yang telah dihitung 8. Melakukan evaluasi konsistensi hierarki. 𝐴 adalah matriks perbandingan berpasan- gan dan 𝑤 adalah vektor bobot, dan konsistensi vektor bobot 𝑤 dapat diuji sebagai:
1. Mengkalkulasikan: (𝐴)(𝑤𝑇) menggunakan Persamaan (5).
𝑡 = 1 𝑛 elemen ke − i pada (A)(wT) elemen ke − i pada (wT) (5) 𝑡 = konsistensi vektor 𝐴 = matriks perbandigan berpasangan 𝑤𝑇 = bobot matriks
Persamaan (5) adalah konsistensi dari vektor bobot.
2. Mengkalkulasikan indeks konsistensi dengan Persamaan (6). 𝐶𝐼 = 𝑡 − 𝑛 𝑛 − 1 (6) 𝐶𝐼 = Consistency Index 𝑡 = konsistensi vector 𝑛 = skala komparatif 3. Indeks random RIn adalah nilai rata rata CI yang dipilih acak. 4. Menghitung rasio konsistensi dengan Persamaan (7). 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (7) 𝐶𝑅 = Consistency Ratio
𝐶𝐼 = Consistency Index
𝑅𝐼 = Random Index ke-n
Jika 𝐶𝐼  =  0 ,  maka  hierarki  dapat  dikatakan  bersifat  konsisten.  Jika 𝐶𝑅  <  0,1 , maka hierarki dapat dikatakan cukup konsistensi. Jika 𝐶𝑅  >  0,1 , maka hierarki dapat dikatakan sangat tidak konsisten.

## 3.2. Implementasi AHP dalam Cryptocurrency
Langkah  pertama  adalah  menetapkan  kriteria  untuk  memilih  peringkat  untuk komunitas cryptocurrency. Ada 3 kriteria, yaitu kestabilan, pertumbuhan, dan populari- tas. Alternatifnya adalah 11 jenis mata uang yang kita teliti, antara lain: Bitcoin (BTC), Ripple (XRP), Ethereum (ETH), Bitcoin Cash (BCH), EOS (EOS), Stellar Lumens (XLM), Litecoin (LTC), IOTA (IOT), Binance Coin (BNB), Monero (XMR), Dash (DASH).
Penjelasan lebih mendalam nya antara lain sebagai berikut:
a) Level 0 adalah tujuan dari penelitian yaitu Penilaian Masyarakat terhadap Crypto- currency .
b) Level 1 adalah kriteria, yang terdiri atas:
1. Kestabilan ( Stability );
2. Pertumbuhan ( Growth );
3. Popularitas ( Popularity );
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
a) Level 2 adalah alternatif, yang terdiri atas: 1. Bitcoin (BTC) 2. Ripple (XRP) 3. Ethereum (ETH) 4. Bitcoin Cash (BCH) 5. EOS (EOS) 6. Stellar Lumens (XLM) 7. Litecoin (LTC) 8. IOTA (IOT) 9. Binance Coin (BNC) 10. Monero (XMR)
11. Dash (DASH) Tabel 2. Perbandigan Kriteria Evaluasi Kriteria Kestabilan Pertumbuhan Popularitas Kestabilan 1 Pertumbuhan 1 Popularitas 1
Tabel di atas merupakan tabel perbandingan kriteria evaluasi. Membandingkan dua kriteria yang sama menunjukkan bahwa skor adalah 1 atau sama pentingnya.
Tabel 3. Penjelasan Kriteria Evaluasi Kriteria Penjelasan Kestabilan Kriteria  yang  menggambarkan  masih  digunakannya  mata  uang crypto dari pembuatan sampai hari ini (lebih dari 3 tahun) Pertumbuhan Kriteria yang menggambarkan trend pertumbuhan antara tahun pertama dengan tahun pada saat jurnal ini dibuat Popularitas Kriteria yang menggambarkan tingkat penggunaan dan penjualan mata uang crypto
Tahap kedua adalah pembentukan kriteria dan alternatif dari data yang ada, yang dimasukkan ke dalam matriks perbandingan berpasangan. Dalam matriks angka-angka diisi sesuai dengan skala Saaty.
Berdasarkan  kriteria  yang  ada,  setiap  kriteria  dalam  matriks  memiliki  kepent- ingannya masing-masing. Setelah diselidiki lebih lanjut, peringkatnya adalah:
a) Kestabilan lebih penting dari Popularitas, maka nilai yang didapatkan adalah 5.
b) Pertumbuhan  sedikit  lebih  penting  dari  Popularitas,  maka  nilai  yang  didapatkan adalah 3.
c) Kestabilan  sedikit  lebih  penting  dari  Pertumbuhan,  maka  nilai  yang  didapatkan adalah 3.
Tabel 4. Perhitungan Kriteria Kriteria Kestabilan Populartias Pertumbuhan Kestabilan 1 5 3 Populartias 0.2 1 0.33 Pertumbuhan 0.33 3 1
Berikut adalah pembahasan dari matriks diatas:
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
 Perbandingan Popularitas dengan Kestabilan adalah 1/5 atau 0,2 .  Perbandingan Popularitas dengan Pertumbuhan adalah 1/3 atau 0,33 .
 Pertumbuhan dengan Kestabilan adalah 1/3 atau 0,33 .
Tabel 5. Penentuan Kestabilan Cryptocurrency BTC  XRP  ETH  BCH  EOS  XLM LTC  IOT  BNC  XMR  DASH BTC 1 3 1 0.2 0.33 0.5 0.25 3 0.2 0.5 3 XRP 0.33 1 5 3 1 1 2 1 5 1 0.5 ETH 1 0.2 1 5 0.33 0.33 1 3 1 2 2 BCH 5 0.33 0.2 1 0.33 1 0.5 1 2 3 0.5 EOS 3 1 3 3 1 1 2 0.5 3 3 2 XLM 2 1 3 1 1 1 1 0.33 3 2 0.2 LTC 4 0.5 1 2 0.5 1 1 0.2 5 0.33 0.25 IOT 0.33 1 0.33 1 2 3 5 1 5 3 2 BNC 5 0.2 1 0.5 0.33 0.2 0.2 0.2 1 3 5 XMR 2 1 0.5 0.33 0.33 0.5 3 0.33 0.33 1 0.33 DASH 0.33 2 0.5 2 0.5 5 4 0.5 0.2 3 1 Tabel 6. Penentuan Pertumbuhan Cryptocurrency BTC  XRP  ETH  BCH  EOS  XLM LTC  IOT  BNC  XMR  DASH BTC 1 0.2 0.33 0.5 1 1 0.33 1 0.33 0.33 0.5 XRP 5 1 5 3 1 1 2 1 3 3 2 ETH 3 0.2 1 5 0.5 0.33 1 0.33 4 4 0.33 BCH 2 0.33 0.2 1 2 0.5 3 1 5 2 0.33 EOS 1 1 2 0.5 1 0.5 3 0.5 5 4 3 XLM 1 1 3 2 2 1 3 1 5 4 3 LTC 3 0.5 1 0.33 0.33 0.33 1 0.33 5 3 0.5 IOT 1 1 3 1 2 1 3 1 5 5 3 BNC 3 0.33 0.25 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1 0.33 0.25 XMR 3 0.33 0.25 0.5 0.25 0.25 0.33 0.2 3 1 0.33 DASH 2 0.5 3 3 0.33 0.33 2 0.33 4 3 1 Tabel 7. Penentuan Popularitas Cryptocurrency BTC  XRP  ETH  BCH  EOS  XLM LTC  IOT  BNC  XMR  DASH BTC 1 0.33 0.5 0.5 0.2 0.33 0.33 0.25 0.5 0.25 0.33 XRP 3 1 3 0.5 0.33 0.2 0.25 0.5 5 0.33 0.2 ETH 2 0.33 1 0.33 0.2 0.33 0.25 0.33 0.5 0.25 0.33 BCH 2 2 3 1 0.33 0.25 0.33 0.2 4 0.33 0.25 EOS 5 3 5 3 1 0.33 2 4 5 1 2 XLM 3 5 3 4 3 1 0.5 0.33 4 0.33 0.25 LTC 3 4 4 3 0.5 2 1 0.2 5 0.5 0.33 IOT 4 2 3 5 0.25 3 5 1 3 0.5 1 BNC 2 0.2 2 0.25 0.2 0.25 0.2 0.33 1 0.2 0.25 XMR 4 3 4 3 1 3 2 2 5 1 0.5 DASH 3 5 3 5 0.5 2 3 1 4 2 1
Pada tahap ketiga ini, nilai-nilai yang ada pada matriks harus dinormalisasi. Nor- malisasi ini membantu untuk mendapatkan nilai rata-rata untuk setiap kriteria dan se- tiap alternatif dihitung.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 73  of 76
Tabel 8. Perhitungan Normalisasi Kriteria Kestabilan Popularitas Pertum- buhan Kestabilan Popularitas Pertum- buhan 1 5 3 1 5 3 0.2 1 0.33 x 0.2 1 0.33 0.33 3 1 0.33 3 1 Tabel 9. Hasil Perhitungan Normalisasi Kriteria Stabilitas Popularitas Pertumbuhan Stabilitas 2.99 19 7.65 Popularitas 0.5089 2.99 1.26 Pertumbuhan 1.26 7.65 3.98
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠  =  29.64  +  4.7589  +  11.89 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 =  46.2889
Tabel 10. Perhitungan eigenvector tabel Kriteria Stabilitas Popularitas  Pertumbuhan Total Eigenvector Stabilitas 2.99 19 7.65 29.64 0.64 Popularitas 0.5089 2.99 1.26 4.7589 0.103 Pertumbuhan 1.26 7.65 3.98 11.89 0.257 46.2889 1.000 Hasil eigenvector di atas didapatkan dengan cara membagi total dengan total baris, yaitu:
 Baris Stabilitas dengan total baris, 29,64 dibagi 46,2889 yaitu 0,64
 Baris Popularitas dengan total baris, 4,7589 dibagi 46,2889 yaitu 0,103
 Baris Pertumbuhan dengan total baris, 11,89 dibagi 46,2889 yaitu 0,257 Tabel 11. Penjelasan Kriteria Terpenting Stabilitas 0.64 Kriteria terpenting pertama Popularitas 0.103 Kriteria terpenting ketiga Pertumbuhan 0.257 Kriteria terpenting kedua Tabel 12. Normalisasi Kestabilan Cryptocurrency BTC XRP ETH BCH EOS XLM LTC IOT BNC XMR DASH Eigen- vector BTC 10.96 16.761 22.72 25.655 12.412 14.426 37.3 14.285 46.405  27.2725  17.5875 0.0778 XRP 61.155 10.98 25.01 43.896  10.9789  17.465  24.5825 23.8 42.496 46.325 43.25 0.11561 ETH 43.366 15.41 10.97 22.28 11.66 28.02 35.34 16.5339 36.24 39.68 22.236 0.093 BCH 31.7939 22.68 15.62 10.97 3.856 13.386 21.17 20.165 19.43 22.885 30.54 0.07147 EOS 56.155 22.69 25.265 36.59 10.95 24.48 32.35 26.32 37.49 42.66 38.69 0.11674 XLM 38.5049 13.76 21.4089 28.29 7.89 10.97 19.05 19.72 26.75 28.92 31.97 0.08161 LTC 48.4735 17.39 18.756  17.1089  7.0939 10.995 10.99 19.7139  23.9589 31.01 42.4589 0.08185 IOT 69.98 18.886 33.69 33.206  14.6878  28.4239  37.9125 10.96 58.786 45.475 38.49 0.12891 BNC 23.732 29.725 14.346 20.51 7.325 31.82 34.29 22.9039 10.97 29.516 29.516 0.08406 XMR 22.3378  11.5949  14.1599  15.205 5.5278 9.5739 13.361 10.651 26.426 10.94 12.145 0.05015 DASH 46.485 16.79 34.095 28.656  12.9899  21.896  31.1225 11.22 64.956 30.085 10.98 0.09879 Tabel 13. Normalisasi Pertumbuhan Cryptocurrency BTC XRP ETH BCH EOS XLM LTC IOT BNC XMR DASH Eigenvector BTC 10.96  4.2638  11.755  8.5899 7.7874 4.3163  13.0649  4.7148 24.72  19.1789  11.0303 0.045 XRP 62 10.97 29.75 45.76 22.17 14.32 34.24 15.67 84.65 59.64 20.88 0.14953 ETH 45.82 7.115 10.96 17.46 17.7589  9.1789 24.65 11.4789  58.71 29.87 10.51 0.09102 BCH 40.41 8.575 16.95 10.97 12.0289  7.9949 20.34 8.3949 52.27 33.09 16.296 0.08947 EOS 57 9.735 26.68 28.99 10.98 8.39 23.15 8.44 67.83 44.48 16.395 0.11291
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 74  of 76 BTC XRP ETH BCH EOS XLM LTC IOT BNC XMR DASH Eigenvector XLM 65 12.43 32.98 37.49 17.48 10.97 34.65 11.77 89.33 59.98 23.22 0.14776 LTC 38.15  5.7889  11.696  13.815 8.555 7.065 10.94 7.08 34.09 20.59 9.1489 0.06239 IOT 66 12.43 33.03 36.99 15.73 10.72 31.98 10.97 87.33 58.98 23.22 0.1448 BNC 11.49  2.3099  5.8125  5.821 5.286 4.4435 5.3089 4.527 10.97 7.99 4.8174 0.02571 XMR 20.75 3.495 7.16 7.2639 6.6728 5.3053 7.42 5.5053 17.95 10.95 6.0825 0.03684 DASH 49.49 7.29 16.15  27.615 14.19 8.355 22.42 9.705 61.11 37.77 10.94 0.09907 Tabel 14. Normalisasi Popularitas Cryptocurrency BTC XRP ETH BCH EOS XLM LTC IOT BNC XMR DASH Eigenvector BTC 10.96  8.395 10.54 8.015 2.5064 3.367 4.4375  2.8999 12.19 2.2578 2.1899 0.02361 XRP 29.92  10.96 25.67 11.77 4.305 7.2539 7.925 6.786 22.65 4.496 5.2625 0.04773 ETH 12.7 8.39 10.95 8.67 2.7303 4.5595  5.1564  3.3449 12.1 2.5767 2.696 0.02574 BCH 30.26  12.65 27.39 11.21 4.54 6.4089 6.565 6.5995 28.05 4.5475 4.8089 0.04983 EOS 77.99  46.95 71.49 53.22 10.97 29.56 37.805  19.1589  78.32  14.5889 15.225 0.15861 XLM 63.64  35.93 63.31 29.63  11.8825 10.95 15.92 20.28 74.14 10.345 12.64 0.12147 LTC 54.29  32.36 52.59 25.72 12.425 12.035 10.97 10.71 60.42 7.98 8.22 0.10024 IOT 66.25  59.16 70.25 48.99 17.31 24.2925  20.82 10.97 84.25 11.4 10.61 0.14782 BNC 14.32 7.38 11.44 7.96 2.606 4.4785  5.0175  3.5425 10.99 2.596 2.9435 0.02553 XMR 70.5 48.14 67.5 45.57 17.33 22.57 24.06 15.96 76 10.97 12.4 0.14319 DASH 74.5 54.28 77 45.49 16.05 24.395 22.44 15.82 94.5 12.76 11.22 0.15624
Tabel 15. Perhitungan eigenvector Alternatif dan Kriteria Kestabilan Alternatif Eigenvector Kestabilan BTC 0.11674 XRP 0.11561 ETH 0.093 BCH 0.07147 EOS 0.09879 XLM 0.08161 LTC 0.08185 IOT 0.12891 BNC 0.08406 XMR 0.05015 DASH 0.0778 Tabel 16. Perhitungan eigenvector Alternatif dan Kriteria Pertumbuhan Alternatif Eigenvector Pertumbuhan BTC 0.11291 XRP 0.14953 ETH 0.09102 BCH 0.08947 EOS 0.09907 XLM 0.14776 LTC 0.06239 IOT 0.1448 BNC 0.02571 XMR 0.03684 DASH 0.045 Tabel 17. Perhitungan eigenvector Alternatif dan Kriteria Popularitas Alternatif Eigenvector Popularitas BTC 0.15861 XRP 0.04773 ETH 0.02574 BCH 0.04983
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Alternatif Eigenvector Popularitas EOS 0.15624 XLM 0.12147 LTC 0.10024 IOT 0.14782 BNC 0.02553 XMR 0.14319 DASH 0.02361 Tabel 18. Perhitungan Peringkat Alternatif dengan eigenvector Kriteria Alternatif Eigenvector Kestabilan Eigenvector Pertumbuhan Eigenvector Popularitas BTC 0.11674 0.11291 0.15861 XRP 0.11561 0.14953 0.04773 ETH 0.093 0.09102 0.02574 BCH 0.07147 0.08947 0.04983 EOS 0.09879 0.09907 0.15624 XLM 0.08161 0.14776 0.12147 LTC 0.08185 0.06239 0.10024 IOT 0.12891 0.1448 0.14782 BNC 0.08406 0.02571 0.02553 XMR 0.05015 0.03684 0.14319 DASH 0.0778 0.045 0.02361 Tabel 19. Hasil Peringkat Cryptocurrency Alternatif Eigenvector Peringkat BTC 0.1271061 2 XRP 0.1016586 4 ETH 0.07551024 7 BCH 0.06729902 9 EOS 0.11358349 3 XLM 0.09866747 5 LTC 0.08457185 6 IOT 0.13540654 1 BNC 0.06300774 10 XMR 0.07269035 8 DASH 0.06049477 11

## 4. Kesimpulan
S etelah  berbegai  macam  pengolahan  data  dan  penelitian  yang  dilakukan,  maka penulis dapat menyimpulkan bahwa berdasarkan data mata uang digital yang sudah ada, dan diolah melalui metode AHP, didapati hasil bahwa Cryptocurrency paling baik untuk digunakan  sebagai  aset  investasi  adalah  IOT  Coin  dengan  Eigenvector  paling  besar sebanyak 0.135 diikuti oleh Bitcoin dengan 0.127 dan EOS Coin dengan Eigenvector 0.113. Eigenvector IOT Coin dalam popularitas dan pertumbuhan juga cukup tinggi dibanding- kan aset-aset lain, menghasilakn IOT Coin cenderung untuk bertahan dalam pasar saham

## Referensi
[1]  F. Haqiqi, A. Berliana, Y. Yusmalina, and T. Tegor, “ANALISIS PENGARUH SUKU BUNGA DAN DEPOSITO TERHADAP LABA PADA PT. BANK MANDIRI (PERSERO) CABANG TANJUNG BALAI KARIMUN TAHUN 2015-2018,” JURNAL CAFETARIA, vol. 3, no. 1, pp. 113–121, Jan. 2022, doi: 10.51742/AKUNTANSI.V3I1.514.
[2]  Y. Chen and C. Bellavitis, “Blockchain disruption and decentralized finance: The rise of decentralized business models,” Journal of Business Venturing Insights , vol. 13, p. e00151, Jun. 2020, doi: 10.1016/J.JBVI.2019.E00151.
[3]  U. W. Chohan, “A History of Bitcoin,” SSRN Electronic Journal , Feb. 2022, doi: 10.2139/SSRN.3047875.
[4]  D.  Monica,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Memilih  Cryptocurrenccy  Exchange  Menggunakan  Metode  AHP,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 11, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.26418/justin.v11i1.53917.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
[5]  M. W. Talakuta and J. S. Batlajery, “PENERAPAN PROSES HIERARKI ANALITIK (PHA) DALAM MENGATASI MASALAH KEMACETAN LALU LINTAS   DI KOTA AMBON,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 12, no. 2, pp. 081–092, Dec. 2018, doi: 10.30598/VOL12ISS2PP081-092AR619.
[6]  S. L. Oktavia, A. Nono, and F. Rohman, “PENGGUNAAN METODE AHP (ANALITYCAL HIERARCHY PRO- CESS)  DALAM   PENYALURAN  DANA  SOSIAL  UNTUK  PEMBERIAN  BEASISWA  BAGI   ANAK  ASUH YAYASAN TANGAN PENGHARAPAN,” Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS) , vol. 10, no. 1, pp. 1– 4, Mar. 2021, Accessed: Sep. 07, 2022. [Online]. Available: http://ijns.org/journal/index.php/ijns/article/view/1693
[7]  H. S. Disemadi and D. Delvin, “Kajian Praktik Money Laundering dan Tax Avoidance dalam Transaksi Crypto- currency di Indonesia,” NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , vol. 8, no. 3, pp. 326–340, Jul. 2021, doi: 10.31604/JIPS.V8I3.2021.326-340.
[8]  T. Limba, A. Stankevičius, and A. Andrulevičius, “Cryptocurrency as Disruptive Technology: Theoretical Insighs,” vol. 6, no. 4, 2019, doi: 10.9770/jesi.2019.6.4(36).
[9]  H. Noch Lumenta, “Kajian hukum tentang perdagangan berjangka di Indonesia,” Jurnal Civic Education: Media Kajian Pancasila dan Kewarganegaraan , vol. 3, no. 2, pp. 29 – 36, Dec. 2019, Accessed: Sep. 30, 2022. [Online]. Available: http://103.123.108.170/index.php/jce/article/view/1098
[10]  M. Azmi and A. K. Riau, “Transaksi Jual Beli Foreign Exchange Secara Online Perspektif Hukum Islam,” TERAJU: Jurnal Syariah dan Hukum , vol. 2, no. 02, pp. 117–127, Sep. 2020, doi: 10.35961/TERAJU.V2I02.157.
[11]  S. Suratman, “Expert Advisor Foreign Exchange Menggunakan Simple Moving Average,” Jurnal Bangkit Indonesia , vol. 7, no. 1, pp. 30–30, Mar. 2018, doi: 10.52771/BANGKITINDONESIA.V7I1.33.
[12]  H. Dwicaksana and Pujiyono, “AKIBAT HUKUM YANG DITIMBULKAN MENGENAI CRYPTOCURRENCY SE- BAGAI ALAT PEMBAYARAN DI INDONESIA,” Jurnal Privat Law , vol. 8, no. 2, pp. 187–193, Dec. 2020, Accessed: Jan. 18, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.uns.ac.id/privatlaw/article/view/48407
[13]  Afrizal  and  Marliyah,  “Analisis  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan,” Jurnal  Ekonomi Manajemen dan Bisnis Universitas Islam Sumatera Utara , vol. 22, no. 2, pp. 13–41, Oct. 2021.
[14]  Y. Hu, H. G. A. Valera, and L. Oxley, “Market efficiency of the top market-cap cryptocurrencies: Further evidence from a panel framework,” Financ Res Lett , vol. 31, pp. 138–145, Dec. 2019, doi: 10.1016/J.FRL.2019.04.012.
[15]  “Cryptocurrency  Prices,  Charts,  Daily  Trends,  Market  Cap,  and  Highlights  |  Coinbase.”  https://www.coin- base.com/explore (accessed Oct. 06, 2022).