peneliti , yaitu mengembangkan model LSTM dengan menggunakan fitur teknikal indikator. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah melakukan feature selection dengan menggunakan metode RF-RFE , SVM-RFE , XGB-RFE dan Boruta. Kemudian melakukan modifikasi pada model LSTM dan melakukan tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Penelitian ini menggunakan data Bitcoin maupun data ethereum yang ditandai dengan meningkatnya akurasi dan menurunnya runtime pelatihan model. Dari penelitian ini , model dengan feature selection Boruta memiliki performa terbaik pada data Bitcoin dengan akurasi sebesar 66.29 % , sedangkan model dengan feature selection RF- RFE memiliki performa terbaik pada data Ethereum dengan akurasi sebesar 64.35 % . Kata Kunci— Bitcoin , Boruta , Deep Learning , Kripto , LSTM , RFE [SEP] dengan menghilangkan pada model LSTM terbukti dapat meningkatkan akurasi model dan mengurangi runtime pelatihan model. Metode selection Boruta memperoleh akurasi tertinggi pada data Bitcoin dengan akurasi pengujian 66,29 % dan runtime pelatihan selama 149.1 detik. Sedangkan metode