PREDIKSI HARGA ETHEREUM MENGGUNAKAN ORANGE DATA MINING

Abstract

Meningkatnya penggunaan Ethereum sebagai aset kripto mendorong perlunya sistem prediksi harga yang akurat guna membantu investor dalam mengambil keputusan yang lebih tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga Ethereum dengan menggunakan aplikasi Orange Data Mining sebagai alat bantu analisis visual. Dua algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam penelitian ini, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data historis harga Ethereum yang diperoleh dari sumber publik, dengan fitur meliputi harga pembukaan, penutupan, tertinggi, terendah, volume perdagangan, serta persentase perubahan harga harian. Pengujian dilakukan menggunakan teknik K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan evaluasi model dilakukan berdasarkan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-NN menghasilkan nilai kesalahan yang lebih rendah dibandingkan SVM, sehingga dapat disimpulkan bahwa K-NN merupakan metode yang lebih akurat untuk prediksi harga Ethereum.