…
primary topic: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Archive)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Document

PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO
abstract: 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.
author list: authors
status: published
has version: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
date: 2026-01-28
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 006 Metode komputer khusus
has document: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
has document: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Archive)
has published: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

006 Metode komputer khusus
type: Concept

HTML Summary of #32252 PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO
format: text/html
primary topic: PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, Bi-LSTM, DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTO

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Majid Rahardi
family name: Rahardi
given name: Majid
type: Person

Wisnu Wicaksono
family name: Wicaksono
given name: Wisnu
type: Person