## OPTIMASI PREDIKSI HARGA EMAS DENGAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) MENGGUNAKAN ALGORITMA GRID SEARCH
I Made Gananta , I Nyoman Purnama, Ketut Queena Fredlina Sistem Informasi, Universitas Primakara Jalan Tukad Badung, Denpasar 80226, Indonesia gananta65@gmail.com

## ABSTRAK
Emas masih tetap menjadi salah satu instrumen investasi yang stabil dan diminati 87% masyarakat Indonesia meski telah melewati pandemi covid-19 yang telah melumpuhkan perekonomian dunia. Sehingga memprediksi harga  emas  menggunakan  data  harga  emas  sebelum  terjadinya  pandemi  covid-19  masih  dapat  menjadi  acuan untuk  memprediksi  harga  emas  di  tahun  selanjutnya.  Algoritma support  vector  regression (SVR)  merupakan salah. Namun, parameter bebas SVR sangat sensitif dimana jika nilai support vector nya terlalu besar malah akan menyebabkan underfitting sehingga  perlu  dilakukan  optimasi  untuk  memaksimalkan  hasil  pelatihan  SVR. Algoritma grid  search diperlukan  untuk  melakukan  optimasi  agar  mendapatkan  nilai  parameter  bebas  SVR terbaik. Penelitian ini membahas tentang bagaimana proses optimasi parameter SVR menggunakan algoritma grid search dalam  memprediksi  harga emas periode per hari. Proses pelatihan  menggunakan 1461 data harga emas periode 1 Januari 2018 hingga 31 Desember 2021, yang dimana hasil optimasi pelatihan SVR akan dibandingkan dengan  hasil  pelatihan  SVR  tanpa  optimasi  dengan  menggunakan  metode  pengukuran error  mean  absolute percentage  error (MAPE).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma grid  search mampu  mengoptimasi prediksi harga emas menggunakan SVR namun tidak signifikan dengan skor MAPE sebesar 3,73% dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan SVR tanpa optimasi dengan skor MAPE sebesar 4,35% yang dimana hasil prediksi kedua model tersebut sangat baik.
Kata kunci : Emas, Data Mining, Grid Search, Machine Learning, Prediksi, Support Vector Regression

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  telah  mempengaruhi  cara berpikir  masyarakat  Indonesia  tentang  bagaimana pandangan  mereka  terhadap  apa  itu  investasi  dan bagaimana  proses  dan  cara  melakukan  investasi. Praktik  investasi  secara  sederhana  dilakukan  dengan menempatkan  dana  baik  berupa  uang  atau  aset  pada suatu  benda,  lembaga  atau  pihak  dengan  harapan mendapatkan keuntungan pada jangka waktu tertentu. Survei  telah  dilakukan  oleh  Jakpat  (Jajak  Pendapat) bahwa  87%  masyarakat  Indonesia  telah  melakukan investasi  pada  tahun  2022.  Emas  menjadi  instrumen investasi  benda  yang  paling  diminati  dibandingkan dengan bentuk investasi lain [1].
Data  Mining berisi  serangkaian  teknik  dalam menganalisis data yang sangat besar dan menggabungkannya  menjadi  informasi  baru  yang dapat  digunakan  untuk  memperoleh  keuntungan, mengurangi  ongkos,  ataupun  keduanya  [2]. Data Mining bisa diartikan proses melihat hubungan banyak data yang valid[3]. Banyak metode dalam melakukan Data Mining dan setiap metode tersebut memerlukan jenis  data  serta  parameter  yang  sesuai.  Salah  satu metode  yang  bisa  digunakan  adalah  metode Support Vector Regression (SVR).
Telah  dilakukan  berbagai  penelitian  prediksi dengan  metode Support  Vector  Regression ,  seperti penelitian “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Regression (SVR)  dan  Linear  Regression  (LR)”  yang  dilakukan oleh  Annisa  dkk.  (2022)  [4].  Namun  penelitian tersebut  menarik  kesimpulan  bahwa  hasil  MSE
algoritma  LR  lebih  baik  dibandingkan  SVR  serta menyarankan  optimasi  terhadap  parameter  metode SVR  dengan  algoritma  kombinasi  karena  nilai parameternya yang sensitif.
Algoritma Grid Search bisa melakukan optimasi dengan  mencari  parameter  yang  terbaik  untuk meningkatkan performa metode SVR dengan melakukan  iterasi  yang  setiap  iterasinya  mencoba kombinasi  parameter  bebas  dalam  pelatihan  metode SVR  ( epsilon dan cost) ,  menampilkan  setiap  hasil pelatihan serta menampilkan parameter yang menghasilkan  tingkat  kesalahan  atau error yang diukur dengan metode evaluasi model (RMSE, MSE, MAE, MAPE, dan lain-lain) [5].
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  diatas, optimasi  prediksi  harga  emas  dengan  metode  SVR menggunakan algoritma grid search penting dilakukan.  Hasil  optimasi  akan menghasilkan informasi yang lebih akurat dan dapat digunakan untuk mengetahui  prediksi  harga  emas  dimasa  mendatang serta  menjadi  acuan  membuat  keputusan  dalam melakukan investasi emas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Standarisasi CRISP-DM
CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Process for  Data  Mining )  merupakan  salah  satu  standarisasi dalam  praktik data  mining dengan  tujuan  memberi arah  yang  jelas  dari  awal  hingga  akhir.  Kelebihan utama  dari  CRISP-DM  dengan  standarisasi  lainnya terletak  pada  pendekatannya  yang  berbasis human- centered approach to data mining yang berarti proses
analisis  berpusat  pada  kebutuhan  manusia  yang melibatkan  interpretasi  data  menyeluruh  agar  lebih mudah dipahami oleh berbagai kalangan pekerjaan [6]. Proses  CRISP-DM  memiliki  6  fase  utama  yang diilustrasikan pada gambar 1.

## Gambar 1. CRISP-DM
Penelitian  ini  melaksanakan  5  dari  6  proses utama CRISP-DM, yaitu business understanding, data understanding,  data  preparation,  modeling dan evaluation .
2.2. Min-Max Normalization Dalam  proses data  preparation terdapat  proses normalisasi  data,  dimana  salah  satu  metode  dalam melakukan normalisasi data yaitu min-max normalization . Metode ini bekerja dengan menskalakan  seluruh  data  pada  jarak  minimum  dan maksimum  yang  telah  ditentukan  (umumnya  nilai minimum  0  dan  maksimum  1),  dengan  persamaan berikut:
𝑁 = 𝑥 − min⁡(𝑥)
max(𝑥) − min⁡(𝑥) (1) Dimana: N = nilai setelah proses normalisasi x
= nilai sebelum normalisasi min( x )  = nilai terendah pada dataset max( x )  = nilai tertinggi pada dataset
2.3. Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR)  adalah penerapan  lain Support  Vector  Machine (SVM) dimana pendekatannya menggunakan metode regresi, sehingga menghasilkan nilai prediksi berupa bilangan real atau kontinu [7].
Gambar 2. Support Vector Regression
Namun terdapat parameter yang harus ditentukan oleh peneliti yaitu parameter cost (C) berfungsi untuk menentukan  jarak  maksimal  antara  data  satu  dengan
data  setelahnya  yang  dianggap  valid,  serta  parameter epsilon (𝜀) merupakan  jarak  garis  bantuan  ( support vector )  terhadap  garis  regresi[8].  Adapun  beberapa penelitian  yang  telah  mengimplementasikan  SVR yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saputra  Galih pada tahun 2019 yang berjudul “Penggunaan Support Vector  Regression  dalam  Pemodelan  Indeks  Saham Syariah Indonesia dengan Algoritme Grid Search”[9], penelitian  yang  dilakukan  Bakhtiyar  Hadi  Prakoso pada tahun 2019 yang berjudul “Implementasi Support Vector Regression pada Prediksi Inflasi Indeks Harga Konsumen”[10],  penelitian  yang  dilakukan  Astudillo Gabriel pada tahun 2020 yang berjudul “Copper Price
Prediction using Support Vector Regression Technique”[11].
2.4. Grid Search Adapun  fungsi  utama  yang  dimiliki  oleh algoritma grid  search yaitu  dipergunakan  untuk memperoleh hyperparameter terbaik  dimana  pada SVR hyperparameter tersebut yakni C dan epsilon [8]. Algoritma grid  search bekerja  dengan  melakukan pelatihan  menggunakan  setiap  kombinasi  parameter pada  setiap  pelatihan  yang  kemudian  hasil  seluruh pelatihan  tersebut  dibandingkan  nilai error -nya dengan  metode  pengukuran  tertentu.  Hasil  dari pelatihan dengan kombinasi parameter yang memiliki error terkecil merupakan kombinasi terpilih sekaligus hasil  optimasi  algoritma grid  search [12]. Perbedaan utama  algoritma grid  search dengan  algoritma optimasi lainnya adalah tidak adanya hubungan antar iterasi yang terjadi, sehingga kemungkinan overlapping tidak  mungkin  terjadi  apabila  penentuan kombinasi  parameternya  tidak  ada  yang  duplikat. Algoritma grid  search diilustrasikan  pada  gambar berikut.
Gambar 3. Ilustrasi Grid Search
2.5. Mean Absolute Percentage Error
Merupakan  lanjutan  dari  perhitungan Mean Absolute Error (MAE) yang dimana MAPE mengubah nilai MAE  menjadi nilai  persentase  dengan mengalikan nilai MAE dengan 100 yang didefinisikan sebagai berikut [8].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 ′ − 𝑌 𝑡 | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 × 100 (2)
𝑌 𝑡 ′ = Nilai Prediksi 𝑌 𝑡 = Nilai Sebenarnya 𝑛 = Jumlah Data

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan standarisasi CRISP- DM  dalam  melakukan  optimasi  prediksi  harga  emas dengan  metode support  vector  regression (SVR) menggunakan  algoritma grid  search .  Bahan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan dataset time  series harga  emas  berjangka  per  hari  dengan satuan Dollar Amerika Serikat per troy ounce periode 1  Januari  2018  sampai  31  Desember  2021  sebanyak 1461 data sebagai data latih dan periode 1 Januari 2022 sampai 31 Desember 2022 sebanyak 365 data sebagai data uji. Adapun alur dalam penelitian ini yaitu:
Gambar 4. Alur Penelitian
1. Business Understanding , merupakan persiapan penulis dalam memulai penelitian.
2. Data  Understanding ,  mencakup  bagaimana penulis  dalam  melakukan  pengambilan  data dan menelaah data.
3. Data  Preparation, langkah  ini  penulis  mulai melakukan perubahan pada data yang mencakup  validasi  dan  pembersihan  data, seleksi data, menentukan atribut dan normalisasi data.
4. Modeling, langkah ini penulis mulai menentukan nilai parameter apa saja yang akan digunakan  algoritma  grid  search,  membangun model,  serta  membandingkan  dan  memilih model terbaik.
5. Evaluation ,  langkah  ini  model  yang  telah terpilih  akan  dievaluasi  dengan  metode  10- folds  cross  validation ,  uji  validitas,  dan memprediksi harga emas sejauh uji validitas.
Pelaporan,  membuat  pelaporan  yang  berisi dokumentasi,  intrepetasi  hasil,  serta  kesimpulan  dan saran dari penelitian yang telah dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Understanding
Pada tahap ini telah dilakukan proses pengambilan  data,  menelaah  data  dan  validasi  data dengan rincian sebagai berikut.
1. Mengambil Data Pengambilan  data  dilakukan  dengan  mengakses situs website “id.investing.com“.
Gambar 5. Situs id.investing.com
2. Menelaah Data
Dataset “data  historis  emas  berjangka”  hanya terdiri  dari  1293  dari  seharusnya  1826  data,  dimana setiap  datanya  memiliki  7  atribut.  Sehingga  perlu dilakukan perbaikan agar jumlah datanya sesuai.

## 4.2. Data Preparation
Berdasarkan  hasil data  understanding ,  telah dilakukan  proses  persiapan  data  yang  mencakup validasi  dan  pembersihan  data,  seleksi  data, menentukan atribut serta normalisasi data.
Telah dihapus lima atribut pada setiap data pada dataset dan dipertahankan dua atribut untuk dilakukan analisis pada proses selanjutnya, yaitu:
1. Atribut tanggal, dan
2. Atribut terakhir.
4.3. Modelling
Proses modelling dimulai dari penentuan rentang parameter yang akan diuji pada algoritma grid search , pelatihan  menggunakan  algoritma  SVR  tanpa optimasi, pelatihan SVR dengan optimasi grid search , dan  membandingkan  performa  hasil  pelatihan menggunakan  metode  pengukuran mean  absolute percentage error  (MAPE).  Pada  proses modelling ini hanya akan menggunakan data harga emas dari tanggal 1  Januari  2018  hingga  tanggal  31  Desember  2021 sebagai  data  latih,  sedangkan  data  harga  emas  dari tanggal  1  Januari  2022  sampai  tanggal  31  Desember 2022 sebagai data uji.
1. Menentukan  Nilai  Parameter  SVR  untuk Optimasi Grid Search.
Adapun  rentang  hyperparameter  SVR  serta pilihan fungsi kernel yang telah ditentukan pada proses sebelumnya  untuk  pengujian  algoritma  grid  search adalah:
a. cost (C)      dengan  nilai  yang  diujikan  yaitu 0.001,0.002,0.003,  …    ,0.1  dengan  total  nilai sebanyak 100.
b. epsilon (ε)  dengan  nilai  yang  diujikan  yaitu 0.001,0.002,0.003,  …    ,0.1  dengan  total  nilai sebanyak 100.
c. Metode  pengukuran  MAPE  dengan  kriteria nilai  MAPE  terendah  yang  merupakan  hasil pengukuran terbaik.
2. Pelatihan Model SVR Tanpa Optimasi. Telah  dilakukan  pelatihan  SVR  tanpa  melalui proses  optimasi,  dimana  nilai hyperparameter- nya menggunakan  nilai  bawaan  ( default ) library sklearn dari scikit-learn.org yaitu nilai cost = 1 dan epsilon = 0.1 .
Gambar 6. Proses dan Hasil Prediksi SVR Tanpa Optimasi
Berdasarkan hasil prediksi SVR tanpa optimasi, dilakukan  pula  proses  pengukuran  tingkat  kesalahan hasil prediksi terhadap data sebenarnya menggunakan metode  MAPE  yang  menghasilkan  tingkat  rata-rata kesalahan sebesar 4,35% yang berarti sangat baik.
3. Pelatihan Model SVR Menggunakan Optimasi
Grid Search . Telah  dilakukan  pelatihan  SVR  menggunakan optimasi grid search dengan melanjutkan sintaks yang telah  dibuat  pada  langkah  1. Library GridSearchCV yang telah dideklarasikan memiliki fungsi yang serupa yaitu fit() untuk  melakukan  pelatihan  SVR  dengan mencoba  seluruh  kombinasi hyperparameter yang telah  ditentukan,  fungsi predict() untuk  memprediksi harga emas dengan data independen yang sama.
Gambar 7. Proses dan Hasil Prediksi SVR dengan Optimasi Grid Search
Berdasarkan  hasil  prediksi  SVR  menggunakan optimasi grid  search ,  telah  didapat  parameter  SVR terbaik yaitu nilai 𝐶 = 0.05 dan 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 = 0.01 serta didapat  pula  hasil  pengukuran  tingkat  kesalahan
prediksi  MAPE  sebesar  3,73%  yang  berarti  sangat baik.
4. Menentukan Model SVR Terbaik Menggunakan Metode MAPE.
Telah  dilakukan  pengukuran  tingkat  kesalahan prediksi  pada  tahap  2  dan  3  menggunakan  metode MAPE.  Telah  diputuskan  bahwa  model  SVR  terbaik dalam penelitian ini adalah model SVR menggunakan optimasi grid search dengan nilai parameter nilai 𝐶 = 0.05 dan 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 = 0.01 yang memiliki skor MAPE 3,73%.

## 4.4. Evaluation
Proses  evaluasi  model  dilakukan  dengan melakukan  pelatihan  dan  prediksi  model  terpilih dengan  berbagai  scenario  menggunakan  metode 10- fold  cross  validation ,  menguji  sejauh  mana  validitas hasil  prediksi  dengan  data  harga  emas  periode  1 Januari  2022  sampai  31  Desember  2022,  serta melakukan prediksi sejauh hasil validitas.
1. Evaluasi  Model  dengan  10-Folds  Cross Validation
Telah dilakukan evaluasi model terpilih menggunakan  10- folds  cross  validation .  Proses evaluasi dilakukan menggunakan library KFold yang membagi data latih harga emas menjadi 10 bagian.
Gambar 8. Ilustrasi Pembagian Data Latih Menjadi 10 Bagian
Model  yang  dievaluasi  adalah  model  SVR dengan hyperparameter terpilih  yaitu 𝐶 = 0.05 dan 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 = 0.01 .  Setelah itu  dilakukan  proses pelatihan terhadap 9 bagian data latih, memprediksi 1 bagian data latih sebagai data uji dan mengukur tingkat kesalahan  prediksinya  menggunakan  metode  MAPE. Kegiatan  tersebut  dilakukan  berulang  sebanyak sepuluh  iterasi  hingga  seluruh  bagian  data  latih  telah menjadi data uji.
Gambar 9. Proses dan Hasil Evaluasi Model Menggunakan 10-Folds Cross Validation
Hasil akhir dari evaluasi  menggunakan 10-folds cross  validation adalah  rata-rata  dari  keseluruhan pengukuran  MAPE  dan  didapat  hasil  dengan  nilai 5,77% yang berarti sangat baik.
2. Melakukan Uji Validitas Model Terhadap Data
Uji
Telah dilakukan uji validitas model SVR terpilih terhadap data uji yaitu dengan melakukan prediksi data harga  emas  periode  1  Januari  2022  sampai  31 Desember 2022.
Gambar 10. Proses dan Hasil Prediksi Sejauh 1 Tahun
Hasil  perbandingan  setiap  nilai  antara  harga sebenarnya  dengan  harga  emas  hasil  prediksi menunjukkan  bahwa  model  SVR  hanya  mampu memprediksi  harga  emas  secara  valid  sejauh  50  hari berturut-turut  dimana  perbedaan  nilainya  tidak  lebih dari 10% dan kemudian hasil prediksi tidak valid pada hari  ke-51.  Namun,  apabila  keseluruhan  hasil prediksinya  dibandingkan  terhadap  harga  emas sebenarnya, maka sebanyak 193 dari 365 hasil prediksi harga  emas  merupakan  valid  dengan  kesalahan prediksi tidak lebih dari 10%.
3. Melakukan Prediksi Menggunakan Data
Terbaru
Telah  dilakukan  kembali  pelatihan  model  SVR dengan menambah lebih banyak data latih menambah data harga emas periode 1 Januari 2022 sampai 30 Juni 2023  yang  merupakan  data  terbaru  saat  ini  dan melakukan prediksi sejauh satu tahun kedepan dengan tingkat validitas sejauh 50 hari.
Gambar 11. Grafik Prediksi Harga Emas periode 1 Juli 2023 Hingga 30 Juni 2024
Grafik  tersebut  menunjukan  bahwa  terjadi kenaikan  harga  emas  (tren  naik)  yang  puncaknya terjadi  pada  bulan  Mei  2024  dan  stagnan  serta cenderung menurun pada akhir bulan Juni 2024.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan, didapat kesimpulan bahwa: Prediksi harga emas dengan metode support vector regression tanpa melalui optimasi algoritma grid search menggunakan hyperparameter bawaan/ default dari  pengembang scikitlearn.org yaitu parameter 𝑐𝑜𝑠𝑡 = 1 dan 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 = 0.1 . Hasil pengukuran MAPE
menunjukkan  tingkat  kesalahan  prediksi  model  SVR tanpa optimasi sebesar 4,35% yang berarti sangat baik. Sedangkan  optimasi  prediksi  harga  emas  dengan metode support  vector  regression menggunakan algoritma grid  search menguji  10  ribu  kombinasi parameter menghasilkan hyperparameter terbaik yaitu parameter 𝑐𝑜𝑠𝑡 = 0.05 dan 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 = 0.01 ,  dimana hasil  pengukuran  tingkat  kesalahan  prediksi  MAPE sebesar 3,73% yang juga berarti sangat baik. Optimasi grid  search mampu  mengoptimalkan  model  SVR dalam  melakukan  prediksi  harga  emas  berdasarkan perhitungan  tingkat  kesalahan  prediksi  MAPE  yang lebih  rendah  namun  tidak  signifikan  dibandingkan dengan model SVR tanpa optimasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Shilvina  Widi,  “Masyarakat  Indonesia  Paling Banyak  Investasi  Emas  pada  2022.”  Accessed: Mar. 07, 2023. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/bursa-
keuangan/detail/masyarakat-indonesia-paling-
banyak-investasi-emas-pada-2022
[2]  P.  Aditra  and  A.  Ketut,  “Konsep  Dasar  Data Mining,” MSIM4403  Edisi  1 ,  2022.  Accessed: Apr. 27, 2023. [Online]. Available: https://pustaka.ut.ac.id/lib/wp- content/uploads/pdfmk/MSIM4403-M1.pdf
[3]  S.  K.  M.  P.  Fitri  Marisa,  S.  T.  M.  S.  M.  M.  T. Anastasia  Lidya  Maukar,  and  S.  S.  M.  M.  S.  I. Dr. Tubagus Mohammad Akhriza, Data Mining Konsep  Dan  Penerapannya .  Deepublish,  2021. [Online].
Available: https://books.google.co.id/books?id=BtlVEAAA QBAJ [4]  A. Anisa, A. Bella, S. Yusuf, and Chaerur.Rozikin,  “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Regression  (Svr)  danLinear  Regression  (LR),” vol. 8, no. 5, 2022.
[5]  H.  Yasin,  R.  E.  Caraka,  Tarno,  and  A.  Hoyyi, “Prediction  of  crude  oil  prices  using  support vector regression (SVR) with grid search - Cross validation  algorithm,” Global  Journal  of  Pure and Applied Mathematics , vol. 12, no. 4, 2016.
[6]  F. Martínez-Plumed et al. , “CRISP-DM Twenty Years  Later:  From  Data  Mining  Processes  to Data  Science  Trajectories,” IEEE  Trans  Knowl Data Eng , vol. 33, no. 8, pp. 3048–3061, 2021, doi: 10.1109/TKDE.2019.2962680.
[7]  A. B. Raharjo, Z. Z. Dinanto, D. Sunaryono, and D.  Purwitasari,  “Prediksi  Akumulasi  Kasus
Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia
Menggunakan  Support  Vector  Regression,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  3,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.5062.
[8]  F.  Pedregosa et  al. ,  “Scikit-learn:  Machine Learning  in  Python,” Journal  of  Machine Learning  Research ,  vol.  12,  pp.  2825–2830, 2011.
[9]  G.  H.  Saputra,  A.  H.  Wigena,  and  B.  Sartono, “PENGGUNAAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM PEMODELAN

## INDEKS  SAHAM  SYARIAH  INDONESIA
DENGAN  ALGORITME  GRID  SEARCH,” Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its Applications ,  vol.  3,  no.  2,  2019,  doi: 10.29244/ijsa.v3i2.172.
[10]  B.  H.  Prakoso,  “Implementasi  Support  Vector Regression  pada  Prediksi  Inflasi  Indeks  Harga
Konsumen,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,
Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 19,  no.  1,  pp.  155–162,  Nov.  2019,  doi: 10.30812/matrik.v19i1.511.
[11]  G.  Astudillo,  R.  Carrasco,  C.  Fernández- Campusano,  and  M.  Chacón,  “Copper  price prediction  using  support  vector  regression technique,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 10, no. 19, 2020, doi: 10.3390/APP10196648.
[12]  T. T. Ngoc, L. van Dai, and D. T. Phuc, “Grid search of multilayer perceptron based on the walk-forward validation methodology,”
International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 11, no. 2, 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i2.pp1742-1751.