relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/
title: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK  PREDIKSI HARGA CRYPTO
creator: Wicaksono, Wisnu
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 006 Metode komputer khusus
description: Tingginya Ketidakstabilan harga cryptocurrency seperti Bitcoin  menciptakan risiko signifikan bagi investor dan institusi keuangan. Model prediksi  tradisional seringkali gagal menangkap pola data deret waktu yang kompleks dan  non-stasioner ini. Meskipun model deep learning seperti LSTM, Bi-LSTM, dan  GRU telah banyak diterapkan, terdapat kebutuhan untuk perbandingan kinerja yang  komprehensif untuk menentukan arsitektur yang paling optimal dalam  memprediksi harga aset yang sangat fluktuatif.   Penelitian ini membandingkan tiga model yaitu LSTM, Bi-LSTM, dan   GRU. Metode penelitian dimulai dari pengumpulan data harga Bitcoin (BTC) per   jam periode 2018-2025. Data harga penutupan (Close) kemudian diproses  menggunakan normalisasi MinMax Scaler dan teknik sliding window dengan time  step 24 jam. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, kemudian  ketiga model dievaluasi kinerjanya menggunakan metrik RMSE, MAE, MAPE, dan  R2 Score.   Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Bi-LSTM mencapai kinerja  terbaik dengan tingkat error terendah dengan RMSE 503.49, MAE 331.89, MAPE  0.39%, dan R² 0.9994. Model LSTM menempati posisi kedua dengan RMSE  518.03, MAE 343.63, MAPE 0.41%, dan R² 0.9994, sedangkan GRU memiliki  error tertinggi dengan RMSE 618.01, MAE 441.79, MAPE 0.49%, dan R² 0.9991.  Menariknya, Bi-LSTM juga terbukti paling efisien dalam pembelajaran (konvergen  di epoch 19) meskipun paling lambat secara komputasi (13ms/step). Penelitian ini  memberikan kontribusi praktis bagi investor dan pengembang sistem FinTech  dalam memilih model prediksi yang paling akurat dan efisien.
date: 2026-01-28
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/1/COVER.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/2/BAB%20I.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/3/BAB%20II.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/4/BAB%20III.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/5/BAB%20IV.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/6/BAB%20V.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/7/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
format: archive
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/8/Sourcecode%20-%2022.11.4728.zip
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32252/9/Publikasi.pdf
identifier:   Wicaksono, Wisnu  (2026) PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.