Crypto-Price Prediction

Problem

Aset kripto seperti Bitcoin dan Ethereum memiliki volatilitas harga yang sangat tinggi, sehingga menyulitkan investor dan trader ritel dalam mengenali pola fluktuasi jangka pendek hanya dengan analisis manual.

Solution

Membangun platform analisis dan estimasi harga aset kripto:

• Arsitektur Model Hybrid CNN-LSTM: Menggabungkan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur spasial/tren lokal harga historis dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memodelkan ketergantungan temporal jangka panjang.
• Prediksi Multi-Horizon: Memberikan proyeksi harga penutupan untuk interval 1 hari, 3 hari, dan 7 hari ke depan.
• Visualisasi Tren: Antarmuka grafik interaktif yang membandingkan kurva harga aktual dengan hasil proyeksi model.

My Role

TODO: Konfirmasi peran (Frontend / Backend / Model Development / Full-stack).

Architecture

Web Frontend (React) ──> Backend API (Express) ──> Deep Learning Pipeline (Python / TensorFlow CNN-LSTM)

Tech Stack

• React
• Express
• Python
• TensorFlow

Results & Learnings

TODO: Lengkapi metrik evaluasi model (MAPE / RMSE) dan hasil uji backtesting.

Links

TODO: Tautan demo dan repository GitHub.