OPTIMASI PORTOFOLIO DAN PREDIKSI CRYPTOCURRENCY MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DALAM BAHASA PYTHON

Authors

  • Adhitio Satyo Bayangkari Karno Universitas Gunadarma
  • Widi Hastomo STMIK Jakarta STI&K
  • Dodi Arif STMIK Jakarta STI&K
  • Eka Sally Moreta STMIK Jakarta STI&K

Keywords:

OPTIMASI PORTOFOLIO, PREDIKSI CRYPTOCURRENCY, DEEP LEARNING, BAHASA PYTHON

Abstract

Penelitian ini menggunakan 2 metode, yaitu analisa portofolio berfungsi memilih jenis saham cryptocurency yang memberikan keuntungan dengan risiko kecil dan prediksi jenis saham terpilih menggunakan Deep Learning (DL). Untuk memperoleh prediksi akurasi tinggi dilakukan optimalisasi DL dengan mengkombinasikan model LSTM (Long Short Term Memory) dan GRU (Gated Recurrent Unit) ke dalam 5 tipe hidden layer arsitektur DL. Hasil dari penelitian ini yaitu, terpilihnya 3 sahamportofolio BTC-USD, BNB-USD, dan XRP-USD yang mampu memberikan keuntungan dan risiko yang minim, serta hasil prediksi terbaikuntuk BTC-USD dengan epoch = 450, RMSE=375.5336079 dengan arsitektur layer GRU, GRU, GRU, GRU. Portofolio BNB-USD, epoch 40, RMSE=0.8718438 dengan arsitektur layer GRU, GRU, GRU, GRU. Portofolio XRP-USD, epoch 45, RMSE=0.00962406 dengan arsitektur layer GRU, GRU, LSTM, LSTM. Kata Kunci : Cryptocurrency, Deep Learning, GRU, LSTM, Portofolio

Published

2020-09-30