## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Prediksi Jumlah Perceraian Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR)
Eka Suryani Indra Septiawati * , Elvia Budianita, Fitri Insani, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950121684@students.uin-suska.ac.id, 2 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 fitri.insani@uin-suska.ac.id,
4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950121684@students.uin-suska.ac.id Submitted: 23/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Peningkatan jumlah perceraian menjadi tantangan sosial yang semakin signifikan di  Indonesia, termasuk di Kota Pekanbaru.  Dampak  dari  perceraian  ini  pada  kelompok  remaja  dapat  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  kesejahteraan emosional dan psikologis mereka, serta kemampuan mereka dalam berinteraksi sosial dan dalam proses belajar. Penelitian ini menggunakan  data  perceraian  bulanan  dari  tahun  2015  hingga  April  2023  untuk  melakukan  analisis  time  series  dan menerapkan  metode Support Vector Regression (SVR) guna memprediksi jumlah perceraian di Kota Pekanbaru. Tiga jenis kernel SVR, yaitu linear, polynomial, dan radial basis function (RBF), dievaluasi dan dibandingkan untuk menemukan kernel dengan  hasil  Mean  Squared  Error  (MSE)  terbaik.  Melalui  analisis  grid  search,  nilai  optimal  parameter  untuk  setiap  kernel ditentukan.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  model  SVR  dengan  kernel  polynomial  memberikan  prediksi  yang  lebih akurat  dengan  MSE  sebesar  0.010228,  dibandingkan  dengan  kernel  linear  (MSE  =  0.012767)  dan  kernel  RBF  (MSE  = 0.010812).
Kata Kunci: Perceraian; Prediksi; Support Vector Regression (SVR); Kernel
Abstract −The increasing number of divorces poses an increasingly significant social challenge in Indonesia, including in the city  of  Pekanbaru.  The  impact  of  these  divorces  on  the  adolescent  population  can have  negative  effects  on  their  emotional and  psychological  well-being,  as  well  as  their  ability  to  interact  socially  and  engage  in  the  learning  process.  This  study utilizes  monthly  divorce  data  from  2015  to  April  2023  to  conduct  time  series  analysis  and  applies  the  Support  Vector Regression (SVR) method to predict the number of divorces in the city of Pekanbaru. Three types of SVR kernels, namely linear,  polynomial,  and  radial  basis  function  (RBF),  are  evaluated  and  compared  to  find  the  kernel  with  the  best  Mean Squared Error (MSE) results. Through grid search analysis, optimal parameter values for each kernel are determined. The test results indicate that the SVR model with a polynomial kernel provides more accurate predictions with an MSE of 0.010228, compared to the linear kernel (MSE = 0.012767) and the RBF kernel (MSE = 0.010812).
Keywords : Divorce; Prediction; Support Vector Regression (SVR); Kernel

## 1. PENDAHULUAN
Perceraian adalah proses hukum yang mengakhiri ikatan pernikahan yang sah dan resmi antara suami dan istri, dan  dampaknya  terhadap  keluarga  dan  anak-anak  yang  terlibat  dapat  sangat  merugikan.  Perceraian  bisa berpengaruh  negatif  terhadap  prestasi  anak  remaja,  menimbulkan  gangguan  emosional  dan  psikologis  yang mengganggu  kemampuan  mereka  untuk  fokus  dan  termotivasi  dalam  belajar.  Selain  itu,  mereka  mungkin mengalami kesulitan dalam berinteraksi dengan teman sebaya atau bahkan dalam membangun hubungan dengan orang  lain,  yang  berdampak  pada  kemampuan  mereka  untuk  bersosialisasi  dan  belajar  dari  pengalaman  social [1]. Fenomena ini sering terjadi di negara kita yaitu Indonesia.
Kasus  perceraian  di  Indonesia  semakin  meningkat  secara  signifikan.  Data  dari  Badan  Pusat  Statistik Indonesia  pada  tahun  2021  mencatat  adanya  447.743  kasus  perceraian,  menunjukkan  peningkatan  sebesar 53,50%  dibandingkan  tahun  sebelumnya,  di  mana  hanya  terdapat  291.677  kasus  perceraian.  Lebih  lanjut,  dari jumlah tersebut, 337.343 kasus merupakan perceraian gugat yang diajukan oleh pihak istri dan telah diputuskan oleh pengadilan. Sementara itu, 110.440 kasus merupakan perceraian talak yang diajukan oleh pihak suami dan juga  telah  diputuskan  oleh  pengadilan.  Data  ini  menggambarkan  bahwa  pada  tahun  2021,  terjadi  lebih  dari setengah juta kasus perceraian di Indonesia [2]. Penting untuk dicatat bahwa kasus-kasus perceraian ini terjadi di berbagai daerah, termasuk salah satunya adalah kota Pekanbaru.
Sebagai  kota  yang  terus  berkembang,  Pekanbaru  juga  menghadapi  peningkatan  jumlah  perceraian  dari tahun  ke tahun. Data  yang diperoleh dari Situs Direktori Putusan Mahkamah  Agung Republik Indonesia untuk Pengadilan Agama Pekanbaru menunjukkan tren ini, berdasarkan data per bulan yang mencakup periode dari 01 Januari  2015  hingga  30  April  2023. Pada  tahun  2021,  terdapat  penurunan  signifikan  dalam  jumlah  perceraian, yaitu sebanyak 1700 , tetapi pada tahun 2022, angkanya kembali naik menjadi 2202 kasus  [3]. Oleh karena itu, diperlukan  prediksi  mengenai  perkiraan  jumlah  perceraian  di  Pekanbaru  guna  memungkinkan  perencanaan tindakan yang sesuai untuk mengatasi tren peningkatan ini.
Berbagai  metode  telah  digunakan  dalam  upaya  memprediksi  data  time  series,  salah  satunya  adalah Support  Vector  Regression (SVR).  Metode  ini  merupakan  metode  regresi  yang  menggabungkan  konsep pembelajaran  mesin  dan  beragam  jenis  kernel  digunakan,  termasuk  linear,  polynomial,  dan  rbf  untuk meramalkan  nilai  pada  titik  waktu  selanjutnya.  Beberapa  penelitian  terkait  penggunaan  kernel  SVR,  yaitu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 208-217 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4613
penelitian Peramalan Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan  Metode Support Vector Regression dengan kernel  Polynomial  menunjukkan  hasil  yang  sangat  akurat,  dengan  MAPE  sebesar  7.95%,  yang  dapat  disebut "Sangat Bagus". Sebagai perbandingan, kernel RBF menghasilkan MAPE sebesar 13.35%, yang masih dianggap "Bagus".  Penentuan  parameter  C  juga  mempengaruhi  hasil  peramalan,  dengan  nilai  C  yang  lebih  kecil menghasilkan  MAPE  yang  lebih  baik  [4].  Selanjutnya  penelitian  Prediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan  Metode Support  Vector  Regression (Studi  Kasus:  Kota  Malang).  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  penggunaan  kernel  linear  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  0,0985%,  sementara  penggunaan  kernel Gaussian RBF menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,38192% [5]. Selain itu, ada beberapa penelitian terkait telah dilakukannya  prediksi  jumlah  perceraian.  Sebagai  contoh,  sebuah  penelitian  pertama  menerapkan  Algoritma Regresi  Linear  Berganda  untuk  memproyeksikan  jumlah  perceraian  di  Pengadilan  Agama  Simalungun,  dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2019,  estimasi  jumlah  perceraian  adalah  961  [6].  Penelitian  lainnya, seperti Pemodelan Vector Autoregressive (VAR) pada Data Jumlah Perceraian di Kota Pekanbaru, menghasilkan tingkat kesalahan prediksi sebesar 47,7648% [7].
Berbagai studi  sebelumnya telah  melakukan perbandingan  antara berbagai  metode analisis, seperti  yang terlihat  dalam  penelitian  yang  mengevaluasi  Metode  Regresi  Linear  Berganda  dan  Metode Support  Vector Regression (SVR) dalam menganalisis dampak cuaca terhadap produktivitas padi di Indonesia. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa SVR memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah daripada metode regresi linear, dengan perbedaan kesalahan (MAE) sekitar 0.7231. Selain itu, SVR juga menghasilkan Root Mean Square Error (RMSE)  yang  lebih  rendah,  yaitu  sebesar  0.6672,  dibandingkan  dengan  metode  regresi  linear.  Hal  ini menunjukkan  superioritas  metode  SVR  dalam  analisis  ini  [8].    Penelitian  lain  yang  membandingkan  Metode Ridge  Regression dan Support  Vector  Regression (SVR)  dalam  memprediksi  indeks  batubara  di PT  XYZ  juga menghasilkan  hasil  yang  serupa.  SVR  terbukti  sebagai  metode  terbaik  dengan  RMSE  terendah,  yakni  0.619, ketika  menggunakan  kernel-polynomial  dengan  parameter  sigma  sebesar  0.100  dan  nilai  c  sebesar  1  [9]. Selanjutnya, dalam penelitian yang fokus pada prediksi harga saham PT. Astra International Tbk menggunakan Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  dan  SVR,  ditemukan  bahwa  SVR  lebih  unggul dalam  skema  analisis  mingguan  maupun  selama  periode  tiga  bulan,  dengan  perbedaan  (Gap)  sekitar  0.013941 dibandingkan  dengan  Metode  ARIMA.  Hasil  ini  menekankan  bahwa  Metode  SVR  adalah  pilihan  yang  lebih baik, terutama bagi para investor yang harus mengambil keputusan dalam konteks ini [10].
Selain itu, dalam beberapa penelitian, metode Support Vector Regression (SVR) telah digunakan. Sebagai contoh,  dalam  sebuah  penelitian  tentang  Prediksi  Harga  Batu  Bara  menggunakan  SVR,  ditemukan  bahwa penggunaan  kernel Gaussian  RBF  menghasilkan rata-rata  kesalahan persentase  mutlak (MAPE) sekitar 9,64%, sementara kernel  ANOVA  menghasilkan sekitar 8,38%. Prestasi ini dianggap sangat baik karena diuji pada 48 dataset pelatihan dan diuji pada 12 dataset uji dengan parameter optimal seperti ε sebesar 0,00001, cLR sebesar 0,01, C sebesar 0,5, dan λ sebesar 0,5 pada kernel Gaussian, serta 1 pada kernel ANOVA [11]. Penelitian lain yang  berkaitan  dengan  Prediksi  Nilai  Tukar  Dolar  Amerika  Serikat  terhadap  Rupiah  menggunakan  SVR menghasilkan parameter SVR yang cocok dengan data pelatihan, dengan nilai R-squared (R2) sekitar 0,9223 dan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  sekitar  54,3156.  Tambahan,  estimasi  parameter  model  SVR  mampu memprediksi  nilai  tukar  jual  harian  Dolar  Amerika  terhadap  Rupiah  jika  dibandingkan  dengan  data  pengujian, dengan R2 sekitar 0,5397 dan RMSE sekitar 66,8015 [12].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menggunakan  metode Support  Vector  Regression (SVR)  dalam memproyeksikan  angka  perceraian  dengan  fokus  pada  menemukan  kernel  terbaik.  Dengan  harapan  hasil penelitian  ini  akan  bermanfaat,  terutama  dalam  konteks  penelitian  sosial,  untuk  memahami  tren  sosial  dan dampaknya pada masyarakat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  adalah  serangkaian  proses  yang  harus  diikuti  dalam  menjalankan  sebuah  penelitian.  Proses ini  mencakup  berbagai  tahapan  yang  dilakukan  secara  terstruktur,  yang  dimulai  dari  merumuskan  masalah, mengumpulkan  data,  menganalisis  data,  hingga  menyajikan  hasil  penelitian.  Anda  bisa  melihat  gambaran keseluruhan tahapan penelitian ini dalam Ilustrasi pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
a. Perumusan Masalah
Langkah awal dalam melakukan penelitian melibatkan pembuatan rumusan masalah. Pada tahap ini, peneliti akan  mencari  permasalahan  yang  perlu  diselidiki  melalui  berbagai  sumber  seperti  observasi  lingkungan, literatur,  situs  web,  dan  sebagainya.  Setelah  mengidentifikasi  permasalahan,  peneliti  akan  mendalami berbagai aspek yang berkaitan dengan masalah tersebut dan mencari cara untuk mengatasi masalah tersebut. Dalam  konteks  penelitian  ini,  rumusan  masalahnya  adalah  “Bagaimana  bentuk  model Support  Vector Regression (SVR)  untuk  menentukan  serta  memperoleh  hasil  prediksi  terbaik  dan  memiliki  nilai  kesalahan terkecil”.
b. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  tahap  awal  dalam  pengumpulan  data  dimulai  dengan  eksplorasi  sumber-sumber literatur,  yang  mencakup  pencarian  informasi  dan  data  yang  relevan  dari  berbagai  sumber  seperti  buku, publikasi ilmiah, dan jurnal yang mendukung kerangka penelitian yang sedang dilaksanakan. Kemudian, data dikumpulkan  secara  manual  dan  diinput  ke  dalam  format  excel.  Data  ini  diperoleh  dari  Website  Direktori Putusan  Mahkamah  Agung  Republik  Indonesia  untuk  Pengadilan  Agama  Pekanbaru  yang  tersedia  secara publik. Data yang berhasil dikumpulkan mencakup catatan harian dari 05 Januari 2015 hingga 27 April 2023, dengan total sebanyak 1142 data time series perceraian.
c. Analisa Kebutuhan Data
Analisis  kebutuhan  data  adalah  tahapan  dalam  suatu  proyek  atau  sistem  yang  bertujuan  untuk  mengenali, mendefinisikan,  dan  memahami  kebutuhan  yang  berkaitan  dengan  data.  Tahap  analisis  ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  proyek  atau  sistem  telah  diidentifikasi dengan  tepat,  struktur  data  telah  dirancang  dengan  benar,  dan  data  tersebut  dapat  diakses,  dikelola,  dan dimanfaatkan secara efisien.  Proses ini  mencakup berbagai tahapan  yang dilakukan  secara terstruktur,  yang dimulai dari cleaning data, data time series perbulan, menentukan fitur, normalisasi data, pembagian data.
1. Cleaning Data
Cleaning data adalah proses yang penting dalam pengelolaan dan analisis data. Tujuannya adalah untuk meningkatkan  kualitas,  akurasi,  dan  keandalan  data  dengan  mengidentifikasi,  memperbaiki,  atau menghapus  kesalahan  dan  inkonsistensi.  Manfaatnya  mencakup  peningkatan  kualitas  data,  akurasi analisis,  pengurangan  risiko  keputusan  yang  salah,  peningkatan  efisiensi  operasional,  dan  penyediaan dasar yang kuat untuk analisis lanjutan.
2. Pola Data Time Series
Pola data time series mengacu pada pendekatan yang digunakan untuk mengatur serta menganalisis data yang  diukur  atau  dicatat  pada  interval  waktu  tertentu,  seperti  harian,  dengan  tujuan  memvisualisasikan dan  memahami  perubahan  data  dalam  skala  waktu  yang  lebih  besar,  seperti  bulanan.  Time  series memiliki  beberapa  karakteristek  khusus  yaitu  tren,  siklus,  musiman,  dan  fluktasi  acak  [13].  Dengan menggunakan pola data time series, kita dapat mengungkap hubungan yang mungkin tersembunyi dalam data,  mengidentifikasi  perubahan  signifikan,  serta  membuat  prediksi  berdasarkan  pola-pola  yang  telah diamati dalam rentang waktu tertentu.
3. Pemilihan Fitur
Pemilihan  fitur  adalah  salah  satu  tahap  penting  dalam  proses  analisis  data  dan  pembangunan  model machine  learning.  Ini  melibatkan  pemilihan  subset  dari  fitur  atau  variabel  yang  ada  dalam  dataset  yang akan  digunakan  untuk  melatih  model  atau  melakukan  analisis.  Pemilihan  fitur  memiliki  dampak signifikan  pada  kinerja  model  dan  dapat  membantu  mengurangi  kompleksitas,  menghemat  waktu komputasi, dan menghindari overfitting. Fitur yang digunakan dalam penelitian ini x1 hingga x5 sebagai jumlah perceraian bulan sebelumnya dan y sebagai nilai aktual.
4. Normalisasi Data
Normalisasi  dilakukan  untuk  menyederhanakan  perhitungan  dan  mengurangi  tingkat  kesalahan  dalam proses komputasi. Dalam penelitian ini, normalisasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode seperti Min-Max Scaling. Berikut adalah rumus perhitungan normalisasi data [14] :
Normalisasi = (1)
Dimana x adalah nilai data yang akan dinormalisasi, adalah nilai maksimum dari dataset, dan adalah nilai minimum dari dataset.
5. Pembagian Data
Pembagian  data  adalah  proses  dalam  analisis  data  dan  pemodelan  yang  melibatkan  pemisahan  dataset menjadi  subset  yang  berbeda.  Subset  ini  mencakup  set  pelatihan  dan  set  pengujian.  Set  pelatihan digunakan untuk melatih model sedangkan set pengujian digunakan untuk menguji kinerja model secara akhir.
d. Analisa Metode SVR
Proses ini mencakup berbagai tahapan yang dilakukan secara terstruktur, yang dimulai dari pemilihan kernel, pemilihan  parameter  kernel,  pemodelan  SVR,  prediksi,  evaluasi  model.  Proses  tersebut  diselesaikan menggunakan bahasa pemrograman Python pada Google Colab.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2.2 Support Vector Regression (SVR)
Support Vector Regression (SVR) adalah sebuah turunan dari Support Vector Machine (SVM) yang digunakan dalam  konteks  regresi.  Tujuannya  yaitu  memberikan  prediksi  yang  sangat  akurat  dengan  mengatasi  masalah- masalah  dalam  regresi.  Berbeda  dengan  SVM  yang  biasanya  menghasilkan  nilai  bulat  dalam  kasus  klasifikasi, Support Vector Regression (SVR) difokuskan pada penyelesaian kasus regresi dengan output berupa bilangan riil [15].  Konsep  SVR  memiliki  potensi  menghasilkan  estimasi  yang  akurat  karena  mampu  mengatasi  masalah overfitting,  yaitu  kecenderungan  di  mana  model  terlalu  sesuai  dengan  data  pelatihan  sehingga  akurasi  prediksi pada  data  baru  dapat  menurun.  Overfitting  terjadi  ketika  data  selama  proses  pelatihan  memberikan  prediksi dengan  akurasi  yang  hampir  sempurna  [16].  Sasaran  utama  algoritme  SVR  adalah  menemukan  Hyperplane terbaik, yang merupakan garis pemisah optimal. Hyperplane terbaik ditemukan dengan mengukur margin, yaitu jarak dari hyperplane ke data terdekat. Data yang paling dekat dengan margin disebut sebagai support vector.
Konsep dasar dari algoritme Support Vector untuk regresi ini melibatkan perhitungan nilai fungsi linear dengan  mempertimbangkan  Lagrange  multiplier  yang  non-negatif,  αi,  dan  αi*.  Solusi  masalah  ini  biasanya ditemukan  melalui  pendekatan  pemrograman  kuadratik.  Untuk  mencapai  aproksimasi  yang  optimal,  digunakan formulasi  yang  telah  dimodifikasi  [17].    Selain  itu ,  Support  Vector  Regression (SVR)  juga  mampu  mengatasi masalah  overfitting  dan  underfitting  yang  sering  terjadi  pada  model  regresi  tradisional.  Selain  itu,  SVR  juga mampu  menangani  masalah  data  yang  tidak  teratur  (nonlinear)  dan  noise  pada  data  [18].  Nonlinearitas  dalam pemodelan SVR ditunjukkan dalam persamaan 2 .
f ∑ (2)
Dimana f(x) adalah  fungsi  prediksi,  n  adalah  jumlah  pelatihan.  Koefisien  Lagrange  direpresentasikan sebagai . Fungsi kernel
adalah fungsi kernel digunakan untuk mengukur kemiripan antara data pelatihan dan data uji . Selain itu, b merupakan nilai bias dalam model. Diagram alir penyelesaian masalah prediksi jumlah perceraian menggunakan algoritme SVR secara garis besar digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir SVR
Penyelesaian  bagi  regresi  non-linear  dapat  diperoleh  dengan  lebih  efisien  dan  hasil  yang  lebih  optimal jika  dibandingkan  dengan  penerapan  metode  yang  lebih  sederhana  [19].  Algoritma  ini  melibatkan  beberapa langkah:
a. Inisialisasi parameter
Dalam  metode Support  Vector  Regression (SVR),  terdapat  beberapa  parameter  penting,  seperti  C  dan  ε (epsilon) yang berpengaruh dalam menentukan toleransi kesalahan.
b. Perhitungan matriks hesian
Berikut persamaan untuk menghitung matriks hesian
( ) , untuk i,j=1, ... n (3)
Dimana Hij adalah matriks Hessian, sedangkan K(xi,xj) adalah fungsi kernel. Selain itu, diwakili sebagai variabel skalar.
c. Iterasi pada metode SVR

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Perhitungan Kesalahan SVR dilakukan dengan menggunakan rumus berikut:
∑ (4)
Dimana adalah  nilai  kesalahan  pada  posisi  ke-i,  yang  mengukur  seberapa  besar  perbedaan  antara  nilai prediksi  dan  nilai  aktual  ( )  pada  data  latih  ke-i. , adalah  nilai  Lagrange  Multiplier  terkini,  yang merupakan  bagian  dari  metode  optimasi  untuk  menemukan  nilai  optimum.  Perubahan  Lagrange  Multiplier pada SVR dihitung menggunakan rumus:
(5) (6) Perubahan  pada  nilai direpresentasikan  sebagai
,  sedangkan  perubahan  pada  nilai dirumuskan sebagai .  Parameter  γ  mengindikasikan  nilai  laju  pembelajaran,  sementara  ε    merupakan  toleransi kesalahan. C  digunakan untuk menentukan nilai kompleksitas. Perbaharuan Lagrange Multiplier pada SVR diberikan oleh rumus:
(7) (8)
d. Proses ini diulang secara iteratif, kembali ke langkah kedua, hingga mencapai kondisi iterasi maksimum atau | | dan | |
e. Perhitungan  hasil  peramalan  pada  SVR  diperoleh  setelah  melakukan  perhitungan  dari  persamaan  regresi sebagaimana diformulasikan dalam persamaan (2).

## 2.2.1 Fungsi Kernel
Terdapat beberapa jenis fungsi kernel yang umum digunakan pada SVR, seperti kernel linear, kernel polinomial, dan  kernel Radial  Basis  Function (RBF).  Berikut  ini  adalah  rumus  dari  beberapa  varian  kernel  yang  umum digunakan [20]. a. Kernel linear
(9)
Di mana x dan adalah data. b. Kernel polynomial
(10)
Di mana c (coef0)adalah  konstanta dan d (degree) adalah derajat polynomial. c. Kernel Radial Basis Function (RBF)
||  –   ||
(11)
Di mana σ adalah parameter lebar fungsi kernel (gamma).

## 2.2.2 Grid search Parameter
Algoritma grid search adalah algoritma yang digunakan untuk menentukan dan mencari parameter optimal pada model  SVR.  Dalam  algoritma  ini,  jangkauan  parameter  yang  akan  dioptimalkan  dibagi  ke  dalam  grid,  dan selanjutnya, algoritma akan melintasi semua titik pada grid tersebut untuk mendapatkan parameter optimal. [21]. Proses grid search melibatkan pemeriksaan satu persatu terhadap kombinasi parameter, dengan membandingkan nilai kinerja terbaik yang dihasilkan oleh setiap parameter.

## 2.2.3 Evaluasi Model
Evaluasi dapat dilakukan dengan beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan dalam regresi. Berikut salah satu metrik evaluasi yang sering digunakan pada SVR adalah:
a. Mean Squared Error (MSE)
MSE  adalah  metode  untuk  mengestimasi  rata-rata  perbedaan  kuadrat  antara  nilai  aktual  dan  nilai  yang diprediksi, yang dapat dihitung dengan menggunakan rumus evaluasi MSE berikut :
MSE = ∑
(12)
Di mana n merepresentasikan jumlah titik data. Setiap data diindeks sebagai untuk nilai prediksi dan untuk nilai aktual pada titik data ke-i. Semakin rendah nilai MSE, semakin tepat model dalam memprediksi data. Meskipun demikian, seperti halnya RMSE, MSE juga memiliki kekurangan dalam hal sensitivitas terhadap nilai-nilai ekstrem [14].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 208-217 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4613

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Cleaning Data
Proses cleaning pada data time series perhari dilakukan untuk  mengatasi  nilai data  yang hilang. Sehingga  data awal yang berjumlah 3042 data berubah menjadi 1042 data.

## 3.2 Pola Data Time Series
Selanjutnya,  data  perhari  diolah  menjadi  bentuk  pola  data  time  series  bulanan.  Maka,  jumlah  data  tentang perceraian yang awalnya berjumlah 1042 data dapat diubah menjadi pola data bulanan dengan total 100 data.

## 3.3 Pemilihan Fitur
Tahapan berikutnya adalah melakukan pemilihan fitur dengan menggunakan fitur X yaitu X1 hingga X5 sebagai pengukuran  jumlah  perceraian  dalam  bulan  sebelumnya,  sedangkan  Y  mewakili  nilai  aktual.  Dalam  proses penamaan  fitur  ini,  X1  menunjukkan  data  satu  bulan  sebelum  nilai  aktual,  X2  menunjukkan  data  dua  bulan sebelumnya, dan seterusnya hingga X5 yang menggambarkan data lima bulan  sebelum nilai aktual. Variabel Y digunakan untuk merepresentasikan nilai aktual. Informasi mengenai hasil pemilihan fitur dapat ditemukan pada Tabel 1 di bawah.
Tabel 1. Pemilihan Fitur No X1 X2 X3 X4 X5 Y
1 85 23 162  110  153  142 2 23 162  110  153  142 66 3 162  110  153  142 66 148 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 169  179 96 0 0 0 99 179 96 0 0 0 0 100 96 0 0 0 0 0

## 3.4 Normalisasi Data
Dalam  tahapan  ini,  nilai  x1  dinyatakan  dengan  xmin  =  0  dan  xmax  =  655.  Normalisasi  dilakukan  pada  nilai tersebut hingga proses perhitungan jumlah perceraian selesai, dan data hasilnya disertakan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Data No X1 X2 X3 X4 X5 Y 1 0.129771  0.035115  0.247328  0.167939  0.233588  0.216794 2 0.035115  0.247328  0.167939  0.233588  0.216794  0.100763
3 0.247328  0.167939  0.233588  0.216794  0.100763  0.225954 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 0.258015  0.273282  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000 99 0.273282  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 100  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000

## 3.5 Pembagian Data
Setelah  proses  normalisasi  selesai,  data  tersebut  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yakni  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Pembagian  ini  dilakukan  dengan  alokasi  80%  data  untuk  data  pelatihan  dan  20%  data  untuk  data pengujian. Informasi terkait pembagian data ini terdapat pada tabel 3 dan 3.
Tabel 3. Data Pelatihan No X1 X2
X3
X4 X5
Y 1 0.129771  0.035115  0.247328  0.167939  0.233588  0.216794
2 0.035115  0.247328  0.167939  0.233588  0.216794  0.100763
3 0.247328  0.167939  0.233588  0.216794  0.100763  0.225954 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78 0.138931  0.172519  0.204580  0.219847  0.209160  0.299237 79 0.172519  0.204580  0.219847  0.209160  0.299237  0.316031 80 0.204580  0.219847  0.209160  0.299237  0.316031  0.636641

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 208-217 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4613
Tabel 4. Data Pengujian
No X1 X2 X3 X4 X5 Y 81 0.219847  0.209160  0.299237  0.316031  0.636641  0.247328 82 0.209160  0.299237  0.316031  0.636641  0.247328  0.001527 83 0.299237  0.316031  0.636641  0.247328  0.001527  0.175573 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 0.258015  0.273282  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000
99 0.273282  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 100  0.146565  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000

## 3.6 Hasil Parameter SVR
Langkah pertama yang diperlukan dalam melakukan prediksi menggunakan metode  Support Vector Regression (SVR) yaitu menetapkan nilai parameter. Dalam kernel linear, parameter yang relevan adalah ε (Epsilon) dengan range  nilai 0.01, 0.1, 0.2. Sedangkan  untuk range  nilai parameter  C (Cost)  yaitu 0.1, 1, 10, 100. Nilai-nilai ini ditentukan  melalui algoritma  grid search  menggunakan python di google collab. Parameter yang  dipilih adalah yang  menghasilkan hyperplane terbaik. Hasil  grid search  yaitu ε = 0.1 dan C = 0.1. Berikut proses grid seacrh parameter SVR pada google collab yang dapat di lihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Grid search Parameter SVR

## 3.7 Hasil Uji Kernel Linear
Pada  pengujian  kernel  linear  menggunakan  C  yaitu  0.1  dan    ε  yaitu  0.1  yang  didapat  dari  proses  grid  search parameter.  Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai    alpha  dan  bias.  Hasil  bias  yang  didapatkan  yaitu 0.09664053. Sedangkan hasil alpha dapat di lihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4 . Hasil Alpha Kernel Linear
Setelah mengidentifikasi parameter optimal dan nilai alpha serta b, prediksi pada data uji dapat dilakukan. Hal ini tergambar secara visual dalam plot pada gambar 5 di bawah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Dalam  Gambar  3,  terlihat  bahwa  pola  data  hasil  prediksi  hampir  sejajar  dengan  data  aktual.  Hal  ini mengindikasikan bahwa model SVR dengan kernel linear berhasil mengatasi overfitting dalam memproyeksikan jumlah perceraian. Evaluasi hasil model tersebut menunjukkan Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.012767.

## 3.8 Hasil Uji Kernel polynomial
Proses  selanjutnya  sama  dengan  proses  pembentukan  SVR  dengan  kernel  linear,  langkah  awal  yang  perlu dilakukanketika  menggunakan  kernel  polynomial  adalah  menetapkan  nilai  parameter  tertentu.  Parameter  yang diperlukan  untuk  SVR  dengan  kernel  ini  melibatkan  parameter  ε,  C,  degree,  dan  coef0.  Pada  kernel  ini    nilai parameter yang di gunakan yaitu ε = 0.1, C = 0.1. Sedangkan untuk degree dengan range nilai 2, 3, 4 dan coef0 dengan  range  nilai    0.1,  0.5,  1.0  yang  akan  di  dipilih  melalui  grid  search  parameter.  Hasil  pemilihan  untuk parameter  degree  yaitu  2  dan  coef0  yaitu  0.5.  Selanjutnya,  menghitung  nilai  alpha  dan  bias.  Untuk  hasil  bias yang di dapatkan yaitu 0.10017553. Hasil alpha dapat di lihat pada gambar 6 berikut.
Gambar 6 . Hasil Alpha Kernel Polynomial
Setelah  parameter  optimal  dan  nilai  alpha  serta  b  diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan prediksi pada data uji. Proses ini dapat dilihat secara visual melalui plot yang disajikan pada gambar 7 di bawah .
Gambar 7 . Plot Data Prediksi Model SVR Kernel Polynomial
Pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  pola  data  hasil  prediksi  dengan  model  SVR  menggunakan  kernel polynomial  juga  mendekati  nilai  aktual,  menunjukkan  kemampuan  model  tersebut  dalam  mengatasi  masalah overfitting dalam memprediksi jumlah perceraian. Hasil evaluasi model SVR dengan kernel linear mendapatkan MSE sebesar 0.010228.

## 3.9 Hasil Uji Kernel Radial Basis Function (RBF)
Proses  yang terjadi pada kernel RBF  serupa dengan proses pembentukan  SVR  menggunakan kernel  linear dan kernel  polynomial.  Langkah  pertama  yang  perlu  diambil  saat  menggunakan  fungsi  basis  radial  (RBF)  adalah menetapkan nilai parameter tertentu, yang melibatkan parameter ε, C, dan gamma dalam konteks  SVR dengan kernel RBF. Pada kernel ini   nilai parameter yang di gunakan yaitu  ε = 0.1, C = 0.1. Sedangkan untuk gamma dengan  range  nilai  0.01,  0.1,  1,  10  yang  akan  di  dipilih  melalui grid  search parameter.  Hasil  pemilihan  untuk parameter gamma yaitu 1. Selanjutnya, menghitung nilai alpha dan bias. Untuk hasil bias yang di dapatkan yaitu 0.15818769. Sedangkan untuk hasil alpha dapat di lihata pada gambar 6 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 208-217 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4613
Setelah mengidentifikasi parameter optimal dan nilai alpha serta b, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi pada data uji. Proses ini dapat diilustrasikan melalui plot yang terdapat pada gambar 9 di bawah ini.
Gambar 9 . Plot Data Prediksi Model SVR Kernel RBF
Pada Gambar 5 menunjukkan bahwa data aktual dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan model SVR  dengan  kernel  RBF  juga  menunjukkan  pola  yang  mendekati  nilai  aktual,  memberikan  indikasi  bahwa model tersebut dapat mengatasi masalah overfitting dalam memprediksi jumlah perceraian. Hasil evaluasi model SVR dengan kernel linear mendapatkan MSE sebesar 0.010812.
Pada  penelitian  ini  hasil  evaluasi  dari  ketiga  kernel  akan  dibandingkan  dapat  dilihat  dalam  tabel  6  di bawah.
Tabel 6. Hasil MSE Kernel MSE Linear 0.012767 Polynomial 0.010228 Radial Basis Functtion (RBF) 0.010812
Dilihat  dari  Tabel  6,  dapat  disimpulkan  bahwa  Model  SVR  dengan  kernel  polinomial  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  jumlah  perceraian.  Selain  itu,  nilai  Mean  Squared  Error (MSE)  yang  dihasilkan  oleh  model  ini  juga  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  Model  SVR  kernel  linear  dan Model SVR kernel radial basis function (RBF).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  metode Support  Vector  Regression (SVR)  telah  digunakan  untuk meprediksikan jumlah perceraian di Kota Pekanbaru. Data perceraian telah diubah menjadi rangkaian data waktu bulanan, dilakukan pemilihan fitur menggunakan data perceraian bulan sebelumnya, dan normalisasi data telah dilakukan.  Selanjutnya,  data  telah  dibagi  menjadi  data  untuk  pelatihan  dan  pengujian.  Proses  pemilihan parameter menggunakan grid search telah diterapkan untuk memilih model terbaik. Selajutnya pelatihan  SVR terhadap  data  pelatihan  dan  melakukan  prediksi  pada  data  pengujian.  Evaluasi  menggunakan Mean  squared error (MSE)  menunjukkan  bahwa  kernel  linear  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan kernel polynomial dan rbf. Kernel polynomial dan rbf menunjukkan kemampuan yang lebih baik, tetapi kernel  polynomial  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dengan  MSE  yang  lebih  rendah  yaitu  0.010228. Sedangkan hasil MSE kernel rbf sebesar 0.010812.  Maka, ini menunjukkan bahwa model Polynomial memiliki kualitas  prediksi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  linear  dan  rbf.  Penelitian  berikutnya  dapat menggunakan  data  selain  data  time  series  misalnya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kasus  perceraian  seperti faktor ekonomi dan pendidikan.

## REFERENCES
[1] F. Jenz and N. C. Apsari, “Dampak Perceraian Orang Tua Pada Prestasi Anak Remaja,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.24198/jppm.v2i1.33430.
[2] C. M. Annur, “Kasus Perceraian Meningkat 53%, Mayoritas karena Pertengkaran,” www.katadata.co.id , 2022.  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/02/28/kasus-perceraian-meningkat-53-mayoritas- karena-pertengkaran (accessed Nov. 30, 2023).
[3] Direktori  Putusan  Mahkamah  Agung  Republik  Indonesia,  “PUTUSAN  UPLOAD  PER  TAHUN  PA PEKANBARU PERCERAIAN,” 2022. https://putusan3.mahkamahagung.go.id/direktori/periode/tahunjenis/upload/pengadilan/pa-

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
pekanbaru/kategori/perceraian.html (accessed Nov. 30, 2023).
[4] N.  P.  R.  Apriyanti,  I.  K.  G.  D.  Putra,  and  I.  M.  S.  Putra, “Peramalan  Jumlah  Kecelakaan  Lalu  Lintas Menggunakan  Metode  Support  Vector  Regression,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 2, p. 72, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p01.
[5] A. K. Dewi, M. T. Furqon, and R. C. Wihandika, “Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode  Support  Vector  Regression  (Studi  Kasus:  Kota  Malang),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 421–427, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6] R. A. Samosir, M. F. Rozy, and A. P. Windarto, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda dalam Mengestimasi Jumlah Perceraian di Pengadilan Agama Simalungun,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 16–20, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[7] A.  P.  Desvina,  “Pemodelan  Vector  Autoregressive  (Var)  untuk  Data  Jumlah  Perceraian  di  Kota Pekanbaru,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 7, no. 2, pp. 97–107, 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i2.13765.
[8] R.  et  all  Yulistiani,  “Metode  Regresi  Linier  Berganda  dan  SVR  dalam  Menentukan  Tingkat  Pengaruh Cuaca Terhadap Produktivitas Padi di Indonesia,” Semin. Nas.  Inform.  Sist.  Inf.  Dan  Keamanan  Siber , no. 2017, pp. 29–34, 2018.
[9] R. A. Putri, W. S. Winahju, and M. Mashuri, “Penerapan Metode Ridge Regression dan Support Vector Regression (SVR) untuk Prediksi Indeks Batubara di PT XYZ,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 9, no. 1, pp. 64–71, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v9i1.51021.
[10] A. Kurniawati and A. Arima, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Astra International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR),” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no. 3, pp. 417–423, 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.3.2732.
[11] O. Bonita, “Prediksi Harga Batu Bara Menggunakan Support Vector Regression ( SVR ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 6603–6609, 2018.
[12] S.  S.  M.  Evy  Sulistianingsih,  “Prediksi  Nilai  Tukar  Dolar  Amerika  Serikat  Terhadap  Rupiah  Dengan Metode Support Vector Regression (Svr),” Bimaster  Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 8, no. 1, pp. 1– 10, 2018, doi: 10.26418/bbimst.v8i1.30503.
[13] S. C. Hillmer and W. W. S. Wei, Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. , vol. 86, no. 413. 1991. doi: 10.2307/2289741.
[14] I.  Cholissodin  and  A.  A.  Soebroto,  “AI  ,  MACHINE  LEARNING  &  DEEP  LEARNING  (  Teori  & Implementasi ),” no. July 2019, 2021.
[15] Trivusi,  “Algoritma  Support  Vector  Regression  (SVR):  Jenis  SVM  untuk  Regresi,”  2022. https://www.trivusi.web.id/2022/08/algoritma-svr.html
[16] N.  D.  Maulana,  B.  D.  Setiawan,  and  C.  Dewi, Implementasi  Metode  Support  Vector  Regression  (SVR) Dalam Peramalan Penjualan Roti (Studi Kasus : Harum Bakery) , vol. 3, no. 3. 2019.
[17] T. M. N. Utami, D. C. R. Novitasari, F. Setiawan, N. Ulinnuha, and Y. Farida, “Tide Prediction in Prigi Beach using Support Vector Regression (SVR) Method,” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 2, pp. 194–201, 2021, doi: 10.15294/sji.v8i2.28906.
[18] D.  I.  Ridwan,  C.  Setianingsih,  and  M.  A.  Murty,  “Prediksi  Penggunaan  Energi  Listrik  Dengan Menggunakan Metode Support Vector Regression,” vol. 8, no. 6, pp. 2–3, 2021.
[19] W.  Anugerah,  “Perbedaan  SVM  Linear  dan  Non  Linear:  Mana  yang  Lebih  Baik?,”  2023. https://www.localstartupfest.id/faq/perbedaan-svm-linear-dan-non-linear/
[20] M. L. Subiyanto, Y. Amanda, and M. N. Fachrian, “Peramalan Kasus Harian Monkeypox Dunia Dengan Pendekatan Support Vector Regression,” pp. 27–36, 2022.
[21] A.  N.  Safira,  B.  Warsito,  and  A.  Rusgiyono,  “Analisis  Support  Vector  Regression  (Svr)  Dengan Algoritma  Grid  Search  Time  Series  Cross  Validation  Untuk  Prediksi  Jumlah  Kasus  Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia,” J. Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 512–521, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.512- 521.