No . 1. Nama : M. Arel I. Ummam NPM : 18081010146 Paralel : D Paper Indikator – Data Acuan indikator Pergerakan statistik Harga yang paling Bitcoin dari banyak Marketdigunakan market terindeks CMC Khairul (tidak (tidak Fahmi, ditemukan) ditemukan) Stefanus Santosa , A. Zainul Fanani. 2015. Optimasi Parameter Artificial Neural Network Dengan Menggunak an Algoritma Genetika Untuk Memprediks i Nilai Tukar Rupiah Data Blockchain Bitcoin Data Transfer Aset jumlah Besar Data Beritaberita dari Portal terkemuka Data Status Sosial Media Figur berpengaruh Data Alts, baik Mayor maupun minor berdasar CMC Usaha Capaian Penelitian yang Penyelesaia tergambar dalam paper n /Algoritma yang digunakan (tidak ditemukan) dalam penggalan disebutkan bahwa kurs EURUSD adalah 1,4320 (1,4320 USD per EUR) yang berarti bahwa penggalan mata uang adalah dalam USD dengan penggunaa n penggalan nilai dasar tukar mata uang adalah EUR. diambil dari data rentet waktu nilai tukar rupiah terhadap dolar amerika, data ekspor dan impor dari situs Kementeria n Perdaganga n RI dan data rentet waktu tingkat suku bunga dan inflasi dari situs Bank Indonesia. (tidak ditemukan) (tidak ditemukan) Setelah mendapatk an model terbaik dari Artificial Neural Network yang penentuan parametern ya ditentukan berdasarka n trial error, langkah selanjutnya adalah menentuka n parameter Artificial Neural Network (training cycles, learning rate, dan menunjukkan bahwa prediksi nilai tukar rupiah menggunakan model gabungan tersebut dapat menurunkan nilai RMSE yaitu RMSE yang dihasilkan dengan model Artificial Neural Network saja sebesar 583.581 dan setelah dilakukan percobaan terhadap model gabungan yaitu melakukan optimasi terhadap parameter Artificial Neural Network, RMSE yang dihasilkan menjadi 425.143. Nama : M. Arel I. Ummam NPM : 18081010146 Paralel : D momentum ) menggunak an Algoritma genetika (ANN GA). Kemudian kinerja dari ANN GA diukur menggunak an RMSE untuk dibandingk an dengan Metode ANN tradisional. 2. Atharva Thanekar, Sanket Shelar, Aditya Thakare, Vivek Yadav. 2019. Bitcoin Movement Prediction Using Sentimental Analysis of (tidak ditemukan) Dalam beberapa kali bitcoin harga telah meningkat dari $ 8000 sampai $ 17.000 dalam waktu dua bulan. Tibatiba, perubahan ini menciptaka Berdasarka n Informasi Blockchain (tidak ditemukan) (tidak ditemukan) kami menangkap real-time streaming data setiap menit dari twitter dan Coinbase (tidak ditemukan) menggunak an LSTM urut berbasis urut model untuk tujuan ini. encoder adalah model probabilisti k bersyarat; ia belajar hubungan antara bahwa model AI dengan analisis sentimen diperkirakan nilai-nilai yang jauh lebih dekat dengan nilai sebenarnya dibandingkan dengan nilai-nilai tanpa sentimen. Juga, berdasarkan percobaan kami dapat disimpulkan bahwa pembelajaran dalam pendekatan seperti model LSTM yang lebih akurat untuk seri waktu Nama : M. Arel I. Ummam NPM : 18081010146 Paralel : D Twitter n buzz Feeds tentang bitcoin di media sosial, saluran berita, dan blog keuangan dan sebagainya. vektor fitur input peramalan dari ARIMA mesin pendekatan pembelajaran tradisional kita.
