Cryptocurrency merupakan salah satu bentuk mata uang virtual yang dirancang sebagai alat tukar. Beberapa jenis koin cryptocurrency yang terkenal adalah bitcoin, etherium, solana, binance dan masih banyak yang lain. Selain sebagai alat tukar, cryptocurrency juga digunakan sebagai salah satu bentuk investasi. Investasi pada bidang cryptocurrency sangat ramai diminati oleh berbagai kalangan dari penjuru dunia. Namun, investasi pada cryptocurrency memiliki sebuah kekurangan, yaitu tingginya risiko yang disebabkan oleh pergerakan harga koin yang sangat acak. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem atau model yang dapat melakukan prediksi pada harga koin cryptocurrency. Model algoritma pada prediksi harga cryptocurrency memiliki banyak ragam algoritma yang menghasilkan nilai akurasi yang beragam pula. Pada penelitian ini, prediksi akan dilakukan dengan menggunakan model algoritma Long Short Term Memory (LSTM), Support Vector Regression (SVR), dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada harga penutupan harian beberapa koin cryptocurrency di mana hasil perhitungan tingkat kesalahan (error) akan dibandingkan. Hasil yang didapatkan dari algoritma LSTM adalah 301794, 727 untuk MSE dan 3,24 (96,76%) untuk MAPE, hasil dari algoritma SVR adalah 138360,258 untuk MSE dan 2,26 (97,74%) untuk MAPE, sedangkan hasil dari algoritma ARIMA adalah 923513,882 untuk MSE dan 6,30 (93,70%) untuk MAPE. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, metode algoritma terbaik yang didapatkan dari ketiga metode yang digunakan adalah metode algoritma Support Vector Regression (SVR) dengan nilai MSE dan MAPE terkecil.