eprintid: 31394
rev_number: 24
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/13/94
datestamp: 2025-12-01 01:43:33
lastmod: 2025-12-01 01:43:33
status_changed: 2025-12-01 01:43:33
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Saroso, Yuswo
creators_nim: 21.11.4214
contributors_name: Rahardi, Majid
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: PREDIKSI HARGA ETHEREUM MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY
ispublished: pub
subjects: 000.000.006
divisions: if
full_text_status: restricted
keywords: Ethereum, Prediksi Harga, LSTM, Deep Learning, Data Deret Waktu, Kriptokurensi
abstract: Prediksi harga aset kripto seperti Ethereum (ETH) menjadi penting seiring
meningkatnya volatilitas dan nilai pasar yang signifikan. Penelitian ini bertujuan
untuk membangun model prediktif harga Ethereum menggunakan metode Long
Short-Term Memory (LSTM), salah satu arsitektur jaringan saraf tiruan yang
unggul dalam menangani data deret waktu non-linear. Dataset yang digunakan
mencakup data historis harga harian Ethereum, termasuk fitur-fitur seperti harga
pembukaan, penutupan, tertinggi, terendah, dan volume perdagangan. Data
dibersihkan, dinormalisasi, dan dibagi menjadi data latih dan uji sebelum
dimasukkan ke dalam arsitektur LSTM yang dioptimalkan. 
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model LSTM mampu memprediksi
harga Ethereum dengan tingkat akurasi yang baik. Skenario pengujian terbaik, yang
menggunakan 200 epoch dan batch size 32, menghasilkan nilai koefisien
determinasi (R²) sebesar 0.9740, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 78.62, dan
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.0301. Kumpulan nilai ini
mengindikasikan bahwa model berhasil menangkap pola kompleks serta hubungan
jangka panjang dalam data harga kripto dengan tingkat kesalahan yang rendah.
Temuan ini menegaskan efektivitas LSTM dalam analisis data deret waktu yang
fluktuatif. Selain itu, model ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam
pengambilan keputusan investasi dan pengembangan sistem perdagangan otomatis.
Studi ini juga merekomendasikan penelitian lanjutan dengan mempertimbangkan
variabel makroekonomi, sentimen pasar, serta eksplorasi model hibrida guna
meningkatkan performa prediksi di masa mendatang.
date: 2025-08-20
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Saroso, Yuswo  (2025) PREDIKSI HARGA ETHEREUM MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/7/Daftar%20Pustaka.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/8/Sourcecode%20-%2021.11.4214.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31394/9/Publikasi.pdf