Pendekatan Algoritma Support Vector Regression dalam Memprediksi Harga Cryptocurrency (Studi Kasus: Binance) - nenni mona aruan (Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP, 2023)
Cryptocurrency merupakan mata uang virtual dimana mata uang itu dihasilkan dan diperdagangkan melalui proses kriptografi. Setiap investor pasti berusaha bagaimana agar keuntungan yang diperoleh semakin meningkat sambil meminimalkan risiko, oleh karena itu prediksi harga Cryptocurrency merupakan hal yang sangat penting bagi setiap orang yang berinvestasi. Tujuan penelitian ini yaitu membangun model prediksi harga penutupan Cryptocurrency menggunakan algoritma Support Vector Regression. Sentiment Analysis juga dilakukan pada penelitian ini untuk mengidentifikasi dan mengekstraksi sentimen dari tiga akun yang berhubungan dengan Binance di media sosial twitter. Sentiment Analysis dilakukan menggunakan Lexicon Based Approach untuk memberikan label atau nilai sentimen terhadap setiap data. Model prediksi yang dibangun akan memperkirakan harga penutupan saham setiap harinya (close). Prediksi yang dilakukan ada dua percobaan, diantaranya adalah prediksi harga penutupan menggunakan dataset historis Binance dan dengan penambahan dataset sentimen. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu bahwa prediksi menggunakan dataset historis Binance yang digabung dengan dataset sentimen memperoleh MSE yang lebih kecil yaitu 0.000830, sedangkan MSE untuk hasil prediksi menggunakan data historis Binance yaitu 0.00340. Dari hasil yang diperoleh, sentimen mampu menurunkan nilai error dan terbukti sentimen berpengaruh dalam menentukan harga Cryptocurrency untuk 1 hari kedepan.