<![CDATA[Bitcoin sebagai salah satu cryptocurrency paling populer yang menawarkan peluang investasi besar namun disertai dengan volatilitas harga yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga Bitcoin menggunakan model Support Vector Machine (SVM) dan menganalisis risiko pasar yang melekat. Dataset historis Bitcoin digunakan untuk melatih model dengan fitur seperti harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, dan volume perdagangan. Penelitian menggunakan model SVM yang dioptimalkan melalui tuning parameter untuk meningkatkan akurasi prediksi. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan performa model yang baik dengan MAE sebesar 0,0036 dan RMSE sebesar 0,0050. Korelasi fitur menunjukkan hubungan yang kuat antara harga penutupan dengan variabel harga lainnya, sementara volume memiliki hubungan moderat. Analisis risiko menggunakan pengembalian harian mengidentifikasi volatilitas signifikan, yang menjadi tantangan dalam pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model SVM efektif dalam memprediksi tren harga Bitcoin. Namun, analisis risiko tetap penting untuk mendukung strategi investasi yang lebih bijaksana.]]>
Copyrights © 2025
