Cryptocurrency Price Predictor: Aplikasi Prediksi Harga Crypto Dengan Perbandingan Metode ARIMA, LSTM Dan SARIMAX - Salsabila, Archels Ramadhany; Suarjaya, I Made Agus Dwi; Vihikan, Wayan Oger (JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, 2024)
Cryptocurrency telah menjadi inovasi teknologi informasi di bidang keuangan yang paling menarik perhatian investor, peneliti dan masyarakat lain dalam beberapa tahun terakhir di seluruh dunia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi prediksi harga cryptocurrency dengan hasil perbandingan kinerja tiga metode prediksi yang populer: Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors (SARIMAX). Dalam penelitian ini, dikumpulkan data historis harga cryptocurrency dari sumber terpercaya kemudian melatih dan membangun metode-metode tersebut untuk memprediksi harga cryptocurrency di 2 tahun ke depan. Kinerja masing-masing metode dievaluasi berdasarkan metrik akurasi prediksi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) pada LSTM. Hasil penelitian ini menunjukkan metode LSTM lebih unggul dalam menangkap dependensi jangka panjang dan pola non-linear yaitu mendapatkan rata-rata akurasi 5,1%.