PREDIKSI PENJUALAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION - Narendra Saputra; Shifaul Akmal Dzauqi; Dwika Mahendra; Diana Laily Fithri (Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan global video game menggunakan algoritma Linear Regression berdasarkan beberapa fitur seperti platform, genre, dan tahun rilis. Dataset yang digunakan memiliki 1.659 entri dan 11 atribut. Data mengalami proses preprocessing seperti pembersihan nilai kosong dan one-hot encoding. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linear Regression tidak cocok digunakan pada dataset ini, karena nilai R² yang negatif (-0.1111) dan MSE yang cukup tinggi (7.5634). Penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma machine learning lain yang lebih kompleks