Rizki, Sukma (2025) PERBANDINGAN METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN HARGA MATA UANG CRYPTOCURRENCY. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (53kB)
	Text Abstrak.pdf Download (14kB)
	Text Bab I.pdf Download (106kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (143kB)
	Text Full-Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa perubahan besar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk di bidang keuangan. Mata uang kini mengalami digitalisasi secara masif, yang menghasilkan aset berharga baru bernama cryptocurrency. Cryptocurrency memiliki nilai yang tinggi dan menjadi salah satu peluang investasi yang menarik dengan memanfaatkan teknologi blockchain sebagai dasar operasinya. Namun, investasi dalam cryptocurrency memiliki karakteristik high risk dan high return, sehingga diperlukan analisis yang cermat untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam menghadapi risiko yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan peramalan harga cryptocurrency dengan memanfaatkan model statistik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Exponentially Weighted Moving average (EWMA) dan Triple Exponential Smoothing (TES), yang diterapkan untuk melakukan forecasting berdasarkan data historis dari 10 koin cryptocurrency teratas pada tahun 2024. Data historis ini digunakan untuk memprediksi nilai masa depan secara matematis, guna membantu pengambilan keputusan yang lebih terinformasi. Untuk mengevaluasi kualitas model peramalan, digunakan metrik evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Squared Error (MSE). Berdasarkan hasil evaluasi, model EWMA memiliki rata-rata skor MAPE sebesar 42% dan nilai MSE sebesar 1116, sedangkan model TES menunjukkan performa yang lebih baik dengan rata-rata skor MAPE sebesar 8% dan nilai MSE sebesar 1493. Dengan demikian, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model TES memiliki keunggulan dibandingkan dengan model EWMA, sehingga TES dapat di rekomendasi kan untuk analisis peramalan harga cryptocurrency selanjutnya.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Sukma Rizki
Date Deposited:	06 Mar 2025 02:48
Last Modified:	06 Mar 2025 02:48
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/10615

Actions (login required)

View Item