PREDIKSI HARGA COIN CRYPTOCURRENCY BNB MENGGUNAKAN METODE AUTO REGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
DOI:
https://doi.org/10.36815/submit.v4i2.3337Keywords:
prediksi, cryptocurrency, bnb, arimaAbstract
Binance Coin (BNB) merupakan mata uang kripto yang saat ini banyakdiminati sebagai alternatif investasi. Metode ARIMA merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi data time series. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi harga Binance Coin (BNB) dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data harga BNB harian diambil dari November 2017 hingga Agustus 2022.Data yang digunakan adalah data harga BNB 6 tahun terakhir.Melalui analisis data deret waktu, model ARIMA yang sesuai diidentifikasi, diestimasi, dan divalidasi.Untuk memastikan data yang digunakan stasioner, dilakukan analisis stasioneritas dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF).Jika data tidak stasioner, dilakukan proses pembedaan hingga data menjadi stasioner.Plot fungsi autokorelasi (ACF) dan fungsi autokorelasi parsial (PACF) digunakan untuk mengidentifikasi parameter ARIMA yang optimal.Selanjutnya model ARIMA dibangun dan diestimasi berdasarkan parameter yang ditentukan.Proses ini mencakup pemodelan tren, musiman, dan komponen sisa data harga BNB.Setelah model ARIMA diestimasi, prediksi harga BNB dibuat untuk periode mendatang.Hasil prediksi dievaluasi dengan membandingkan nilai prediksi dengan data aktual menggunakan metrik seperti mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), dan mean absolute perception error (MAPE).Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA mampu memberikan prediksi harga BNB dengan tingkat akurasi yang tinggi.
References
Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day.
Binance. (2022). Binance Coin (BNB) Historical Price Data. Retrieved from https://www.coingecko.com/id/grafik_harga/bnb/idr.
Hassyddiqy, Hasbi, and Hasdiana Hasdiana. "Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Dengan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Pada Huebee Indonesia." Data Sciences Indonesia (DSI) 2.2 (2022): 92-100.
Nuraissa, Alief Fakhrul Rachmad, Umi Mahdiyah, and Ardi Sanjaya. "Studi Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA dalam Memprediksi Harga Kripto Binance Coin." Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi). Vol. 7. No. 1. 2023.
Hertanto, Rus, Masruri Muchtar, and Pardomuan Robinson Sihombing. "Dinamika Pasar Cryptocurrency: Pengaruh Harga Bitcoin, Emas, Minyak Mentah, Dan IHSG Terhadap Ethereum Dan Binance Coin." Journal of Law, Administration, and Social Science 4.3 (2024): 430-440.
