SISTEM PREDIKSI HARGA MINYAK MENTAH DUNIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) SISTEM PREDIKSI HARGA MINYAK MENTAH DUNIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)

Detail Cantuman

Prodi Teknik Informatika

SISTEM PREDIKSI HARGA MINYAK MENTAH DUNIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)

XML

Ketidakstabilan harga minyak mentah global merupakan masalah penting bagiindustri, investor, dan pembuat kebijakan yang bergantung pada produk minyak. Untuk mengatasi hal ini, dibutuhkan model prediksi yang akurat untukmemperkirakan harga minyak di masa depan. Penelitian ini mengembangkan modelprediksi dengan metode Support Vector Regression (SVR) menggunakan datahistoris harga harian minyak Brent dan WTI periode Januari 2020-Juli 2025. Datadiperoleh dari Yahoo Finance dan Investing.com, lalu dinormalisasi dan dievaluasidengan metrik MAPE, MAE, RMSE, dan R². Model SVR dikembangkanmenggunakan scikit-learn di Google Colab dan diimplementasikan dalam aplikasiweb berbasis Flask. Hasilnya menunjukkan akurasi prediksi yang baik untuk keduajenis minyak, dengan aplikasi web yang memungkinkan pengguna memprediksiharga minyak hari berikutnya secara real-time.

Kata Kunci : Minyak Mentah, Support Vector Regression (SVR), Brent, WTI, Prediksi Harga, Flask, Aplikasi Web

Detail Information

Item Type
Laporan Tugas Akhir
Penulis
Izan Arif Kurniawan - Personal Name
Student ID
2018150048
Dosen Pembimbing
Nur Hasanah., S. Kom., M. Kom - - Dosen Pembimbing 1
Hidayatus Sibyan, M.Kom - - Dosen Pembimbing 2
Penguji
Nur Hasanah, M.Kom. - - Penguji 1
Hidayatus Sibyan, M.Kom - - Penguji 2
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Sains Al-Qur'an : Wonosobo.,
Edisi
Published
Subyek
Teknik Informatika
No Panggil
Copyright
Individu Penulis
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi

DETAIL CANTUMAN

Kembali ke sebelumnya  XML Detail