IT For Society : Journal of Information Technology
Vol 4, No 1 (2019)

Prediksi Harga Minyak Kelapa Sawit Dalam Investasi Dengan Membandingkan Algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor

Deny Haryadi (President University)
Rila Mandala (President University)



Article Info

Publish Date
01 Mar 2019

Abstract

Harga minyak kelapa sawit bisa mengalami kenaikan, penurunan maupun tetap setiap hari karena faktor yang mempengaruhi harga minyak kelapa sawit seperti harga minyak nabati lain (minyak kedelai dan minyak canola), harga minyak mentah dunia, maupun nilai tukar riil antara kurs dolar terhadap mata uang negara produsen (rupiah, ringgit, dan canada) atau mata uang negara konsumen (rupee). Untuk itu dibutuhkan prediksi harga minyak kelapa sawit yang cukup akurat agar para investor bisa mendapatkan keuntungan sesuai perencanaan yang dibuat. tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui perbandingan accuracy, precision, dan recall yang dihasilkan oleh algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbor dalam menyelesaikan masalah prediksi harga minyak kelapa sawit dalam investasi. Berdasarkan hasil pengujian dalam penelitian yang telah dilakukan, algoritma Support Vector Machine memiliki accuracy, precision, dan recall dengan jumlah paling tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes dan algoritma K-Nearest Neighbor. Nilai accuracy tertinggi pada penelitian ini yaitu 82,46% dengan precision tertinggi yaitu 86% dan recall tertinggi yaitu 89,06%.

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

Itforsociety

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

IT For Society (ISSN 2503-2224); E-ISSN 2527-595X) is a biannual peer-reviewed journal published by President University. The journal has a scope relevant and related (but not limited) to information technology and information ...