Prediksi Nilai Mata Uang Bitcoin menggunakan LSTM dan Sentiment Analisis pada Sosial Media

ANDREEAN DHARMA, ARISANDI and Ferdiansyah, Ferdiansyah (2020) Prediksi Nilai Mata Uang Bitcoin menggunakan LSTM dan Sentiment Analisis pada Sosial Media. Diploma thesis, Universitas Bina Darma.

	Text BAB 0.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (188kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (159kB)

Abstract

Cryptocurrency adalah mata uang digital dimana transaksi dapat dilakukan dengan transaksi online. Salah satu jenisnya yaitu bitcoin. Bitcoin adalah salah satu mata uang elektronik yang bersifat desentralisasi (tidak terpusat) dan tidak diatur atau dijamin oleh otoritas pusat. Harga bitcoin sangat fluktuatif dan sering kali membuat resah pengguna dan investor Bitcoin. Oleh karena itu, diusulkan sebuah metode atau sistem prediksi harga Bitcoin dengan mempelajari pola dan tingkah laku data time series harga historisnya. Dalam Penelitian ini, kontribusi utamanya yaitu sentiment analisis yang dapat membedakan tweet positif dan negatif dari bitcoin di twitter dengan akurasi 95.00%. Dengan model LSTM yang dapat memprediksi harga Bitcoin pada hari berikutnya dengan mempertimbangkan harga historis dan skor sentimen positif dan negatif. Namun teknik ini memerlukan parameter yang tepat untuk mendapatkan hasil prediksi yang akurat. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini, menunjukkan jika sistem yang akan dibangun nantinya dapat melihat nilai bitcoin dengan lebih baik lagi. Setelah di evaluasi dengan RMSE didapatkan nilai 335.201882 dengan epoch 10. Semakin kecil RMSE maka semakin baik performansi modelnya terhadap data testing.

Actions (login required)

View Item