Description

Dalam konteks prediksi harga Bitcoin, teknik machine learning dapat digunakan untuk menganalisis data historis harga Bitcoin, seperti harga penutupan harian, volume perdagangan, indikator teknis, sentimen pasar, dan faktor-faktor lainnya yang mempengaruhi harga Bitcoin. Berdasarkan data historis ini, algoritma machine learning dapat mempelajari pola-pola tertentu dan mengenali tren atau pola yang mungkin berulang di masa depan.

Ada beberapa metode machine learning yang dapat digunakan untuk prediksi harga Bitcoin, di antaranya:

1. Regresi: Metode regresi dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel harga Bitcoin dan variabel-variabel lainnya, seperti waktu, volume perdagangan, atau faktor-faktor ekonomi lainnya. Dengan menggunakan data historis, algoritma regresi dapat membangun model yang dapat digunakan untuk memprediksi harga Bitcoin di masa depan.
2. Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Networks/ANN): ANN adalah algoritma machine learning yang mirip dengan cara kerja otak manusia. ANN dapat digunakan untuk mempelajari pola yang kompleks dari data historis harga Bitcoin dan menghasilkan prediksi harga Bitcoin yang kompleks pula.
3. Algoritma Klasifikasi: Metode klasifikasi dapat digunakan untuk mengklasifikasikan harga Bitcoin dalam kategori tertentu, seperti naik, turun, atau tetap. Dengan menggunakan data historis harga Bitcoin dan fitur-fitur lainnya, algoritma klasifikasi dapat membangun model yang dapat mengklasifikasikan harga Bitcoin di masa depan.

Namun, perlu diingat bahwa prediksi harga Bitcoin dengan machine learning tidaklah sempurna dan tetap memiliki risiko. Harga Bitcoin dipengaruhi oleh banyak faktor, termasuk faktor ekonomi, sentimen pasar, regulasi, dan peristiwa dunia yang dapat berubah dengan cepat dan sulit diprediksi. Oleh karena itu, prediksi harga Bitcoin dengan machine learning sebaiknya digunakan sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan investasi, dan selalu diikuti dengan penelitian dan analisis yang cermat serta konsultasi dengan profesional keuangan yang berkompeten.

Pada kesempatan kali ini saya akan membuat prediksi harga bitcoin dengan machine learning, berikut adalah tahapan yang saya lakukan :

1. Pertama saya akan mengambil dataset di website Kaggle.com.

2. Kemudian membuat google collabs.

3. Setelah itu masukkan import library yang dibutuhkan.

4. Membaca data dari file csv dan menampilkan hasilnya.

5. Melakukan prediksi harga 1 hari. Kode tersebut dapat digunakan sebagai langkah awal dalam persiapan data untuk pemodelan prediksi harga Bitcoin menggunakan teknik machine learning, di mana harga penutupan saat ini dan harga di masa depan yang akan diprediksi menjadi input dan target untuk model prediksi.

6. Setelah itu membuat Salinan objek dataframe ke dalam dataframe baru untuk menghindari perubahan langsung pada objek dataframe asli. Setelah itu membagi train dataset dan test dataset.

7. Membuat objek dataframe baru dari train data dan test data yang sudah dipisahkan sebelumnya. Menampilkan 7 baris pertama dari objek dataframe.

8. Melakukan setup pemodelan regresi menggunakan train_data yang telah dipersiapkan sebelumnya.

9. Membandingkan kinerja beberapa model regresi yang telah diatur sebelumnya, dan mengurutkannya berdasarkan skor R-squared (R2).

10. Membuat model regresi menggunakan model terbaik (best_model) yang telah dipilih sebelumnya melalui perbandingan kinerja model.

11. Melakukan evaluasi performa model regresi yang telah dibuat dengan menggunakan data uji.

12. Melakukan prediksi harga Bitcoin dengan menggunakan model regresi yang telah dilatih sebelumnya pada data uji (test_data).

Disini kita dapat melihat bahwa pada close tersebut adalah harga saat ini, future price adalah prediksi harga untuk close besok, dan prediction label adalah model yang memprediksi harga close besok. Jadi untuk kesimpulannya adalah model ini tidak sempurna, tetapi mempunyai R2 yang cukup tinggi.