Analisa Peforma Algoritma Machine Learning Dalam Prediksi Harga Pasar Saham BTC - Indra Pratama, Dimas; Hafizh, Aditya; Fajar Ramadhan, Muhammad; Irsandi Ramadhan, Irgi; Oktovio A, Ramadhan; Satria Gymnastiar, Dwiky; Heidiani Ikasari, Ines (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa algoritma machine learning dalam memprediksi harga saham BTC. Beberapa algoritma seperti Logistic Regression, Linear Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, dan Random Forest diuji menggunakan metrik seperti akurasi, Mean Squared Error (MSE), dan R-squared (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Linear Regression memiliki performa terbaik dengan MSE sangat kecil dan R² mendekati 1. Model klasifikasi seperti Logistic Regression dan Decision Tree juga menunjukkan hasil yang cukup baik, namun memerlukan peningkatan akurasi lebih lanjut. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pendekatan terbaik untuk memprediksi harga saham BTC menggunakan machine learning.