Investasi telah menjadi kegiatan yang semakin digemari oleh para investor dengan tujuan mendapatkan keuntungan dari hal tersebut dan beberapa tahun terakhir mata uang kripto khususnya Bitcoin menjadi salah satu asset digital yang popular sebagai sarana investasi. Bitcoin memilki pergerakan harga yang sangat fluktuatif, yang membuatnya sulit untuk dapat diprediksi. Volatilitas yang tinggi ini membawa resiko bagi para investor, sehingga diperlukan metode yang efektif dalam memprediksi harga untuk membantu investor mengambil keputusan yang tepat. Penelitian mengimplementasikan metode Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai cara untuk memprediksi harga Bitcoin dengan mempertimbangkan berbagai parameter seperti jumlah hidden layer, ukuran batch, dan jumlah epoch. Berdasarkan hasil penelitian yang didapatkan maka hasil terbaik terdapat pada percobaan Batch Size 3 dengan Epoch 1 dengan nilai evaluasi metrik Root Mean Square Error sebesar 1688 dengan persentase kesalahan 3.78%. Dengan demikian, metode LSTM dapat diandalkan sebagai alat prediksi harga Bitcoin

Investing has become an increasingly popular activity for investors with the aim of making a profit from it and in recent years cryptocurrency, especially Bitcoin, has become one of the most popular digital assets as a means of investment. Bitcoin has a very volatile price movement, which makes it difficult to predict. This high volatility brings risk to investors, so an effective method of predicting prices is needed to help investors make the right decisions. The research implements the Long Short-Term Memory (LSTM) method to predict Bitcoin prices by considering various parameters such as the number of hidden layers, batch size, and number of epochs. Based on the research results obtained, the best results are found in the Batch Size 3 experiment with Epoch 1 with a Root Mean Square Error metric evaluation value of 1688 with a percentage error of 3.78%. Thus, the LSTM method is reliable as a Bitcoin price prediction tool.