<![CDATA[Harga minyak mentah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perekonomian global. Hal ini dikarenakan kenaikan harga minyak akan meningkatkan biaya produksi, sehingga harga produk meningkat. Harga produk yang tinggi dapat menyebabkan stagnansi pasar. Oleh karena itu, pemahaman berkelanjutan tentang pergerakan harga minyak mentah dunia penting untuk pengembangan dan pertumbuhan ekonomi. Beberapa model matematika dapat digunakan dalam memprediksi pergerakan harga minyak, salah satunya adalah Geometric Brown Motion termodifikasi Kalman Filter. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Geometric Brown Motion (GBM) dan Geometric Brown Motion termodifikasi Kalman Filter (GBM-KF). Metode tersebut digunakan untuk memprediksi data harga minyak mentah per barel jenis West Texas Intermediate. Hasil dari penilitian ini menunjukkan bahwa metode GBM-KF menghasilkan MAPE sebessar 2,586460%. MAPE tersebut lebih kecil dari lintasan terbaik GBM yang menghasilkan MAPE sebesar 2,621398%. Kedua metode tersebut menghasilkan MAPE < 10% yang mengindikasikan bahwa kedua metode tersebut mempunyai tingkat akurasi peramalan yang tinggi untuk kasus ini.]]>
Copyrights © 2024
