Perbandingan Metode Random Forest, Linier Regression, SVM Untuk Memprediksi Harga Beras Premium - Saputra, Doni; Raihan Trinadi, Dio; Agustina, Desti; Pujianto, Pujianto (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis, 2025)
Di Indonesia beras merupakan bahan pokok utama yang sangat mempengaruhi per ekonomian dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, prediksi harga beras menjadi sangat penting dalam memembantu pemerintah mengambil keputusan kedepan untuk menjaga stabilitas ekonomi negara dan menjaga kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga beras premium menggunakan algoritma Random Forest, Linier Regression dan SVM melakukan perbandingan metode manakah yang lebih akurat dalam memprediksi harga beras di hari yang akan datang. Data yang di gunakan dalam penelitian ini bersumber dari compas.com dari tahun 2024 – 2025 untuk memprediksi harga beras di tahun 2026. Model diuji menggunakan pendekatan supervised learning dengan validasi silang untuk memastikan keandalan hasil. Berdasarkan hasil pengujian yang di lakukan dengan algoritma Random Forest, Linier Regression, dan SVM memberikan hasil evaluasi bahwa metode Random Forest lah yang paling akurat hasilnya, karena berdasarkan evaluasi MAE (mean absolute error) nilai rata-rata terkecilah yang paling akurat untuk prediksi harga beras, maka dalam hal prediksi harga beras metode Random Forestlah yang sangat cocok untuk di gunakan para peneliti.