Implementasi Metode Random Forest dalam Analisis Prediksi Dogecoin - Siregar, Bakti; Jimy, Valensius (Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia, 2025)
Perkembangan teknologi digital telah mendorong munculnya mata uang kripto seperti Dogecoin yang memiliki volatilitas harga tinggi, sehingga menarik perhatian investor namun juga menimbulkan risiko prediksi harga yang kompleks. Penelitian ini menawarkan solusi prediksi harga Dogecoin dengan menerapkan metode Random Forest, salah satu algoritma machine learning berbasis ensemble learning yang unggul dalam menangani data berpola nonlinier. Data yang digunakan adalah data historis harian harga Dogecoin periode 1 Januari–31 Desember 2024 yang diperoleh dari investing.com. Tahapan penelitian meliputi pengunduhan dan pra-pemrosesan data untuk mengatasi missing values, pembagian dataset menjadi data latih (90%) dan data uji (10%), pembangunan model Random Forest menggunakan perangkat lunak R, serta evaluasi kinerja model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu memprediksi harga Dogecoin dengan nilai MAPE 2,59% dan R-squared 99,37%, yang menandakan tingkat akurasi tinggi. Kontribusi penelitian ini adalah memberikan model prediksi harga kripto yang andal dan terukur, yang dapat dimanfaatkan investor maupun peneliti sebagai acuan pengambilan keputusan, sekaligus memperluas literatur metode Random Forest pada analisis harga aset digital.