Ting, Vincent Vannesse (2024) Perancangan Sistem Prediksi Harga Cryptocurrency Berbasis Website dengan menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Undergraduate thesis, Universitas Internasional Batam.
![[img]](https://repository.uib.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
2031143_FF.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Cryptocurrency adalah mata uang virtual yang diciptakan dari kode kriptografi yang berjalan di jaringan blockchain. Karena volatilitasnya yang tinggi, sistem prediksi harga yang akurat diperlukan untuk membantu keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem prediksi harga cryptocurrency berbasis web menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Data harga historis diambil dari Yahoo Finance dan dianalisis dengan model LSTM untuk memprediksi harga masa depan. Hasil prediksi ditampilkan dalam antarmuka web yang ramah pengguna menggunakan Flask. Model LSTM menunjukkan akurasi yang baik dengan nilai RMS, loss, MAE, dan R2 Square yang memadai. Sistem ini diharapkan membantu investor dalam membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan prediksi harga yang dihasilkan. Kata Kunci: Cryptocurrency, Prediksi Harga, Long Short Term Memory (LSTM), Flask, Yahoo Finance
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kata Kunci: Cryptocurrency, Prediksi Harga, Long Short Term Memory (LSTM), Flask, Yahoo Finance |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > Information technology |
| Divisions: | School of Computer Science > Information System |
| Depositing User: | Rio Gusma Hendra |
| Date Deposited: | 12 Feb 2026 07:21 |
| Last Modified: | 12 Feb 2026 07:21 |
| URI: | http://repository.uib.ac.id/id/eprint/6648 |
Actions (login required)
 |
View Item |
