PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING DALAM MEMPREDIKSI MATA UANG CRYPTOCURRENCY UNTUK MENGETAHUI PERGERAKAN KENAIKAN, PENURUNAN, DAN SIDEWAYS DALAM HARGA BITCOIN PADA BLOCKCHAIN BINANCE

Muhammad Al Fajri

Muhammad Al Fajri Ivet Universitas Semarang

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memahami serta mengetahui (1) hasil dari Analisa dan prediksi harga Bitcoin dengan metode K-Means Clustering; (2) metode K-Means Clustering serta teknikal Analisis menghasilkan pergerakan harga Bitcoin kedepan; (3) seberapa akuratnya K-Means Clustering dalam memprediksi pergerakan harga Bitcoin. Jenis penelitian ini ialah penelitian Pendekatan Kuantitatif yang memiliki varibel Metode Ilmiah dan Teknikal Analisa Profesional Traders. Objek penelitian ini ialah data Buyer, Seller, dan Holder Bitcoin selama 4 bulan (Maret-Juni 2023) pada Blockchain Binance. Teknik pengumpulan data nya ialah dengan menggunakan Metode Observasi Non-Participant dan Tidak Terstruktur pada Website Blockchain Binance itu sendiri. Hasil penelitian ini menunjuk kan hasil (1) Pada penelitian satu bulan (Maret 2023) memiliki hasil Kelompok Seller lebih banyak daripada kelompok Buyer yaitu Cluster_0 (14 kelompok, 27325 Seller) yang menghasilkan kemungkinan harga Bitcoin akan menurun, namun posisi Bitcoin pada bulan Maret malah sebaliknya. Pada penelitian selama 4 Bulan (Maret-Juni 2023) memiliki hasil kelompok Buyer Cluster_2 (21 Kelompok, 38463 Buyer) dan Seller Cluster_2 (21 kelompok, 34605 Seller) memiliki nilai hampir sama namun kelompok Buyer lebih tinggi yang menghasilkan kemungkinan harga Bitcoin akan Sideways menaik, dan posisi harga Bitcoin sekarang Sideways menaik (Juli 2023).; (2) Penerapan K-Meanst Clustering dan Teknikal Analisa Traders dapat untuk digunakan dalam hal menganalisis data Buyer, Seller, dan Holder Bitcoin pada Blockchain Binance yang mempengaruhi pergerakan harga Bitcoin, namun perlu adanya data yang lebih banyak.; (3) Penelitian menggunakan metode K-Means Clustering selama 4 bulan ini dapat meningkatkan keakuratannya namun perlu adanya data yang lebih banyak lagi.

References

[1] D. Biczok, “David Biczok-Master’s Thesis: THE FUTURE OF BITCOIN AND THE BLOCKCHAIN TECHNOLOGY,” Luxemborg, Aug. 2018.
[2] H. Halaburda et al., “The Microeconomics of Cryptocurrencies,” 2020.
[3] H. Spenkelink, “The adoption process of cryptocurrencies Identifying factors that influence the adoption of cryptocurrencies from a multiple stakeholder perspective,” Amstelveen, Aug. 2014.
[4] F. Kjaerland, M. Meland, A. Oust, and V. Øyen, “International Journal of Economics and Financial Issues How can Bitcoin Price Fluctuations be Explained?,” International Journal of Economics and Financial Issues, vol. 8, no. 3, pp. 323–332, 2018, [Online]. Available: http:www.econjournals.com
[5] E. Madhi and H. Al Rubaie, “Crypto-Currency Price Trend Prediction using k-Means Clustering,” 2019.
[6] A. Tanzeh, Metodologi Penelitian Praktis, vol. 1. 2011.
[7] Sugiyono, Metodologi Penelitian Kuantitatif. 2013.
[8] Supranto, Teknik Sampling untuk Survey dan Eksperimen. 2007.
[9] A. N. Khomarudin, “Teknik Data mining?: Algoritma K-Means Clustering,” IlmuKomputer.com, pp. 1–12, 2016.
[10] D. R. Kaparang and E. Sediyono, “Penentuan Alih Fungsi Lahan Marginal Menjadi Lahan Pangan Berbasis Algoritma K-Means di Wilayah Kabupaten Boyolali.,” D’CARTESIAN?: Jurnal Matematika dan Aplikasi, vol. 2, no. 2, pp. 18–25, 2013.
[11] R. F. Wijaya, “Step-by-step Analisa Teknikal & Swing Trading untuk Pemula,” 2011.