Rizky, Rahmat (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA GATED RECURRENT UNITS (GRU) DAN DOUBLE MOVING AVERAGE UNTUK PREDIKSI HARGA CRYPTOCURRENCY USDT (TETHER COIN) (STUDI KASUS : DATA HISTORIS TAHUN 2017-2024). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Rahmat rizky_200170114_COVER.pdf Download (33kB)
	Text Rahmat rizky_200170114_ABSTRAK.pdf Download (186kB)
	Text Rahmat rizky_200170114_BAB I.pdf Download (80kB)
	Text Rahmat riky_200170114_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (89kB)
	Text Rahmat rizky_200170114_Skripsi.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB)

Abstract

ABSTRAK Pasar cryptocurrency yang sangat dinamis dan tidak terduga memerlukan pendekatan analisis yang inovatif untuk memprediksi harga dengan akurat. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi prediksi harga cryptocurrency USDT (Tether Coin) menggunakan data historis dari tahun 2017 hingga 2024, yang diperoleh dari Investing.com. Metode yang digunakan adalah Gated Recurrent Units (GRU) dan Double Moving Average (DMA). Implementasi dilakukan menggunakan Jupyter Notebook, yang memungkinkan pemodelan data secara interaktif dan visualisasi hasil prediksi dengan lebih mudah. Data yang digunakan meliputi harga penutupan harian USDT selama periode tersebut. Dalam penelitian ini, GRU digunakan untuk menangani data sekuensial dengan memanfaatkan mekanisme "gating" untuk mengelola aliran informasi, sedangkan DMA digunakan untuk mengidentifikasi tren harga dengan menyaring 'noise' pasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode tersebut efektif dalam menangani volatilitas dan dinamika pasar cryptocurrency. GRU mampu menghasilkan model prediktif dengan akurasi yang tinggi, dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.012 dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.015, sementara DMA memberikan hasil yang stabil dalam mengidentifikasi tren harga, dengan MAE sebesar 0.014 dan RMSE sebesar 0.018. Evaluasi kinerja model menunjukkan bahwa aplikasi prediksi ini dapat diandalkan untuk memberikan wawasan yang berharga bagi para investor dalam mengambil keputusan berbasis data. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi metode GRU dan DMA dapat menghasilkan prediksi harga USDT yang akurat, serta aplikasi yang dibangun dapat membantu investor dalam memahami tren harga dan membuat keputusan investasi yang lebih baik. Kata Kunci : Cryptocurrency, Prediksi, Data Historis, Jupyter Notebook

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	H Social Sciences > HB Economic Theory H Social Sciences > HC Economic History and Conditions H Social Sciences > HG Finance H Social Sciences > HJ Public Finance Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rahmat Rahmat Rizky Rahmat rizky
Date Deposited:	01 Aug 2025 05:13
Last Modified:	01 Aug 2025 05:13
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/13174

Actions (login required)

View Item