Prediksi Harga Ethereum Menggunakan Metode Vector Autoregressive

Main Article Content

Pradana Ananda Raharja

Abstract

Ethereum sebagai salah satu cryptocurrency yang transaksinya dapat dilakukan tanpa membutuhkan kartu kredit atau melalui bank sentral, akan tetapi cryptocurrency mengalami fluktuasi terhadap harga yang berubah secara periode tertentu. Risiko fluktuasi harga ini dapat diantisipasi dengan melakukan prediksi terhadap nilai tukarnya, penelitian ini menggunakan kurs Dollar Amerika Serikat sebagai acuan nilai tukar setiap satu Ethereum. Prediksi yang dilakukan menggunakan pendekatan Vector Autoregressive untuk melakukan analisis data dalam bentuk time series. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa hasil perhitungan nilai error menggunakan Root Mean Square Error yaitu nilai error pada harga pembukaan 890,29, nilai error pada harga tertinggi 930,50, nilai error pada harga terendah 1.164,12 dan nilai error pada harga penutupan 978,37.

Article Details

How to Cite
Raharja, P. (2021). Prediksi Harga Ethereum Menggunakan Metode Vector Autoregressive. Journal of Informatics Information System Software Engineering and Applications (INISTA), 3(2), 71-79. https://doi.org/10.20895/inista.v3i2.285
Section
Articles

References

[1] M. Khoirul Umam, “Perdagangan Ethereum Di Indodax Exchange Dalam Perspektif Syariah,” ISTITHMAR J. Pengemb. Ekon. Islam, vol. 3, no. 2, pp. 169–192, 2020, doi: 10.30762/itr.v3i2.2050.
[2] CNBC Indonesia, “Bos Ethereum Bicara Soal Kejatuhan Harga Kripto, Tak Kaget!,” 2021. https://www.cnbcindonesia.com/investment/20210521152104-21-247407/bos-ethereum-bicara-soal-kejatuhan-harga-kripto-tak-kaget.
[3] A. R. Ashariansyah, N. Iriawan, and A. Mukarromah, “Pemodelan Harga Cryptocurrency Menggunakan Markov Switching Autoregressive,” Inferensi, vol. 3, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.12962/j27213862.v3i2.7726.
[4] A. Nurdiansyah, M. T. Furqon, and B. Rahayudi, “Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Artificial Bee Colony (ABC),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 6, pp. 5531–5539, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5507.
[5] H. Fatah and A. Subekti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Dengan Metode K-Nearest Neighbours,” J. PILAR Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, pp. 137–144, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.30.
[6] A. S. Aulia, “Analisis Volatility Spillover Harga Bitcoin Dengan Harga Altcoin Tahun 2013-2018,” JASa ( J. Akuntansi, Audit dan Sist. Inf. Akuntansi), vol. 3, no. 2, pp. 183–194, 2019, [Online]. Available: http://journal.unla.ac.id/index.php/jasa/article/view/942.
[7] R. Faizal, B. D. Setiawan, and I. Cholissodin, “Prediksi Nilai Cryptocurrency Bitcoin menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, pp. 4226–4233, 2019.
[8] N. Agustin, R. Ibnas, and Nursalam, “Implementasi Metode Vector Autoregressive (Var) dalam Meramalkan Jumlah Penduduk (Studi Kasus : Kabupaten Gowa),” J. Mat. dan Stat. serta Apl., vol. 7, no. 2, pp. 55–60, 2019, doi: https://doi.org/10.24252/msa.v7i2.11943.