Bahan bakar kapal merupakan komponen terbesar pada biaya operasional kapal sehingga perlu dilakukan pemantauan agar pada penggunaannya tidak terjadi kecurangan yang dilakukan oleh crew kapal, sehingga perusahaan dapat mengestimasi berapa bahan bakar yang diperlukan untuk pelayaran tersebut. Salah satu upaya untuk melakukan pemantauan tersebut adalah dengan membuat website model prediksi menggunakan metode Support Vector Regression dengan algoritma Grid Search Optimisation. Hasil yang didapatkan yaitu kernel sigmoid dengan parameter terbaik yaitu cost = 10, gamma =1, dan nilai epsilon = 0 memiliki akurasi tertinggi dengan nilai MAPE sebesar 3.029. Hasil penelitian tersebut dijadikan model Support Vector Regression dengan rumus F(x) = tan(1+(x.y)+0) sehingga dapat diimplementasikan menjadi website prediksi bahan bakar kapal.
