Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Moving Average dalam Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin - Falentino Sembiring; Dudih Gustian; Adhitia Erfina; Yoga Vikriansyah (STMIK Banjarbaru, 2021)
Abstrak. Nilai Bitcoin dapat berfluktuasi secara tidak terduga selama periode waktu yang singkat sebagai akibat nilai ekonominya yang masih muda, baru, dan pasar yang tidak cair (non liquid). Permasalahan yang umum dihadapi oleh investor dan trader adalah bagaimana meramalkan pergerakan nilai dari uang elektronik Bitcoin pada masa mendatang berdasarkan data yang telah lampau. Investor dan trader hanya melihat pergerakan berdasarkan pergerakan nilai mata uang dunia dan memutuskan melakukan transaksi jual/beli Bitcoin secara intuitif, sehingga sering salah melakukan transaksi beli/jual. Kesalahan ini membuat banyak investor dan trader mengalami kerugian dalam jumlah yang besar. Kerugian yang terjadi dapat diminimalisir dengan menggunakan sebuah algoritma yang dapat meramalkan pergerakan nilai uang elektronik Bitcoin. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis data pergerakan nilai uang elektronik dengan menggunakan algoritma peramalan Moving Average (MA). Data pergerakan Bitcoin yang diuji selama 5 Tahun untuk menguji tingkat akurasi peramalan. Proses pengumpulan data diambil dari data public yang ada di investing.com dan meta trader 4 dengan bantuan bahasa pemerograman C#. Hasil Uji menunjukkan persentasi benar yang diramalkan pada teknik Buy/beli sebesar 62.86%, sedangkan untuk teknik jual pada periode yang sama menunjukkan persentasi kebenaran prediksi hanya sebesar 25%. Kata kunci: Prediksi, Pergerakan Uang Elektronik, Bitcoin, Moving AvarageAbstract. Bitcoin's value can fluctuate unpredictably over a short period of time as a result of its young, new economic value and a non-liquid market. The problem commonly faced by investors and traders is how to predict the movement of the value of Bitcoin electronic money in the future based on past data. Investors and traders only see movements based on movements in the value of world currencies and decide to buy / sell Bitcoin intuitively, so they often make wrong buying / selling transactions. This error caused many investors and traders to lose a large amount. Losses that occur can be minimized by using an algorithm that can predict the movement of the value of Bitcoin electronic money. This study aims to identify and analyze data on the movement of electronic money values using the Moving Average (MA) forecasting algorithm. Bitcoin movement data tested for 5 years to test the accuracy of forecasting. The data collection process is taken from public data available on investing.com and meta trader 4 with the help of the C# programming language. The test results show that the correct percentage predicted in the Buy / buy technique is 62.86%, while for the selling technique in the same period it shows the percentage of correct predictions is only 25%. Keywords: Prediction, Electronic Money Movement, Bitcoin, Moving Avarage