IMPLEMENTASI ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK MEMPREDIKSI HARGA MATA UANG KRIPTO LITECOIN SKRIPSI

irwansyah; Muhamad Jafar Rahadian;

Implementasi Algoritma Long Short Term Memory untuk Memprediksi

Harga Mata Uang Kripto Litecoin
Muhamad Jafar Rahadian

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektifitas algoritma Long Short Term Memory(LSTM)
yang diimplementasikan untuk melakukan prediksi pada harga mata uang kripto Litecoin. Penelitian
ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.10 dan Jupyter Notebook,
dilakukan sejak tanggal 25 Februari 2024 hingga tanggal 25 September 2024. Data yang digunakan
berasal dari data historis Litecoin berdasarkan mata uang IDR dan dapat diakses melalui website
id.investing.com. Mengingat volatilitas tinggi pada pasar kripto, prediksi yang akurat menjadi
penting bagi para investor untuk meminimalisir risiko dan memaksimalkan potensi keuntungan.
Algoritma LSTM dipilih karena kemampuannya dalam menangani data deret waktu yang kompleks
dan mempertahankan informasi dari masa lalu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM
mampu memberikan prediksi harga yang akurat, dengan tingkat error saat digunakan untuk
memprediksi sebesar 3,78%, angka tersebut didapat berdasarkan nilai RMSE dari data uji dan
menggunakan pemrograman python. Algoritma LSTM juga memiliki akurasi saat digunakan untuk
memprediksi harga mata uang kripto Litecoin sebesar 91,84% berdasarkan nilai R-Squared. Hasil
ini mengindikasikan potensi besar dari penerapan LSTM dalam prediksi harga mata uang kripto,
terutama untuk Litecoin.
Kata kunci: Long Short Term Memory, Prediksi Harga, Mata Uang Kripto, Litecoin, Deret Waktu

Implementation of Long Short Term Memory Algorithm to Predict Litecoin

Cryptocurrency Price
Muhamad Jafar Rahadian

This research aims to evaluate the effectiveness of the Long Short Term Memory (LSTM) algorithm
implemented to predict the price of the cryptocurrency Litecoin. The study was conducted using
Python programming language version 3.10 and Jupyter Notebook, spanning from February 25,
2024, to September 25, 2024. The data used in this research comes from historical Litecoin data
based on IDR, accessible through the id.investing.com website. Given the high volatility in the
cryptocurrency market, accurate predictions are crucial for investors to minimize risks and
maximize potential profits. The LSTM algorithm was chosen due to its ability to handle complex
time series data and retain past information. The research findings indicate that the LSTM model
can provide accurate price predictions, with an error rate of 3.78% when used for prediction, as
determined by the RMSE value from the test data using Python programming. The LSTM algorithm

also achieved an accuracy rate of 91.84% when predicting the price of Litecoin based on the R-
Squared value. These results highlight the significant potential of LSTM in cryptocurrency price

prediction, particularly for Litecoin.
Keywords: Long Short Term Memory, Cryptocurrency, Price Prediction, Litecoin, Time Series