Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest (Studi Kasus: Data Acak Pada Awal Masa Pandemic Covid-19)

Abstract

Bitcoin adalah mata uang digital yang merepresentasikan perubahan penting yang dapat memberikan dampak untuk sektor keuangan. Beberapa tahun belakangan dan terutama pada masa awal pandemic covid-19, pemilihan investasi menggunakan bitcoin sebagai salah satu cryptocurrency semakin banyak digunakan oleh masyarakat di dunia. Bangsa Indonesia sebagai negara berkembang juga memerlukan beberapa penelitian terkait hal ini, guna mempersiapkan terhadap dampaknya sedini mungkin. Oleh sebab itu, pada penelitian ini di bangun sistem prediksi harga bitcoin menggunakan salah satu algoritma pembelajaran mesin. untuk mengetahui pergerakan fluktuasi harga bitcoin. Mengacu kepada karakteristik data bitcoin yang memiliki kecenderungan volatile, maka digunakan metode Random Forest Regression untuk memprediksi harga bitcoin dengan terlebih dahulu dilakukan feature selection terhadap atribut dataset bitcoin. Dengan menggunakan pemodelan Random Forest Regression, diperoleh nilai MAPE sebesar 1.50% dengan akurasi 98.50%. Berdasarkan hasil tersebut, diketahui bahwa algoritma random forest ini merupakan salah satu pemodelan yang dapat menghasilkan performansi yang baik dalam hal prediksi terutama untuk data yang bersifat acak.