SISTEM PREDIKSI PERGERAKAN KURS HARGA CRYPTOCURRENCY ETHEREUM MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Lia Fauziana (2023), SISTEM PREDIKSI PERGERAKAN KURS HARGA CRYPTOCURRENCY ETHEREUM MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Sebuah inovasi dicetuskan yaitu mata uang alternatif pengganti mata uang konvesional yaitu mata uang digital yang diamati menggunakan metode kriptografi yang disebut dengan Cryptocurrency atau mata uang kripto. Namun harga Cryptocurrency tidak bisa dikendalikan sehingga menimbulkan Fluktuasi besar besaran. Perubahan harga Cryptocurrency sangat tidak stabil dikarenakan beberapa faktor seperti banyaknya spekulasi dari penggunanya dan sifat ikut ikutan dari pengguna baru menjadi salah satu penyebabnya. Penyebab dari ikut-ikutan ini dikarenakan kenaikan harga yang ekstrim dalam waktu yang cenderung singkat, bahkan dalam waktu sehari saja harga Crypto bisa mengalami selisih jutaan rupiah setiap kenaikan dan penurunannya. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah perangkat lunak yang dapat memprediksi Kurs nilai mata uang Cryptocurrency terhadap Rupiah. Dengan menggunakan metode prediksi Triple Exponential Smoothing. Dalam mengimplementasikan Triple Exponential Smoothing, maka diperlukan data historis yang nantinya diolah untuk menghasilkan hasil prediksi, untuk itu maka diperlukan parameter yang bisa menjadi penghitung data historis, dalam penelitian ini digunakan parameter 0.40 sebagai parameter Xt dan S’t dan 0.60 sebagai parameter Beta. Dalam prosesnya, mulai dari menghitung smoothing pertama hingga ketiga, penentuan Konstanta, Slope, dan Parabolik, hingga menyelesaikan proses dengan menghasilkan Forecasting, maka hasil pengukuran tingkat margin error dengan tingkat margin error 0.94638% dengan menggunakan data periode 2021 akhir yaitu antara bulan November - Desember pada simulasi implementasi Triple Exponential dan pada implementasi kedalam sistem yang sudah dikembangkan adalah 3.7249% dengan menggunakan data dari Mei 2022 hingga Juni 2022.

File ::(login required)