## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 61-67 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Decision Tree Algorithm C4.5 and Support Vector Regression for Stroke Disease Prediction

## Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Support Vector Regression untuk Prediksi Penyakit Stroke
Firman Akbar 1* , Hanif Wira Saputra 2 , Adhitya Karel Maulaya 3 , Muhammad Fikri Hidayat 4 , Rahmaddeni 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIK Riau, Indonesia
E-Mail: 1 2110031802067@sar.ac.id, 2 2110031802063@sar.ac.id, 3 2110031802059@sar.ac.id,
4 2110031802062@sar.ac.id, 5 rahmaddeni@sar.ac.id
Received Aug 20th 2022; Revised Sept 05th 2022; Accepted Sept 10th 2022 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
Data mining is the process of gathering important information and data from a large amount of data  to be extracted and transforming it into new information  useful for decision making. The data used in this article comes from neurological (neurological) patient data, specifically stroke, processed using support vector regression algorithms and C4.5 decision trees. Strokes are caused by ruptured blood vessels and blocked arteries in the brain, causing cells or tissue to die because they cannot supply the blood needed to carry oxygen to the brain. One way to study strokes is through data mining, which uses support vector regression and C4.5 decision tree algorithms. The results of this report identify stroke patients with known variables and analyze them using the C4.5 decision tree data mining algorithm and support vector regression. It can be seen that if the error produced by the C4.5 decision tree algorithm is 0.235 at the ratio of 70:30, then the support vector regression algorithm is 0.399 at the ratio of 70:30. Using the  C4.5 decision tree algorithm, it will produce additional output in the form of a decision tree graph where there is a stream of predictions.
Keyword: Data Mining, Decision Tree C4.5, Prediction, Stroke, Super Vector Regression.

## Abstrak
Data mining adalah proses pengumpulan informasi dan data penting dari sejumlah besar data yang perlu diekstraksi untuk mengubahnya menjadi informasi baru yang berguna untuk  pengambilan keputusan. Data yang digunakan dalam penulisan ini berasal dari data pengidap neurologi (saraf) tepatnya stroke, diolah menggunakan algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree  C4.5 . Stroke disebabkan oleh  pecahnya pembuluh darah dan  tersumbatnya  pembuluh  darah  arteri di otak, sehingga mengakibatkan kematian sel atau jaringan karena tidak mensuplai darah yang dibutuhkan untuk membawa oksigen ke bagian otak. Suatu cara untuk meninjau stroke adalah data mining, yang memakai algoritma Support Vector Regression dan Decision  Tree  C4.5 .  Hasil  laporan  ini  mengidentifikasi  pengidap  penyakit  stroke  pada  variabel  yang didapati dan menganalisisnya memakai algoritma data mining Decision Tree C4.5 dan Support Vector Regression . Dapat dilihat jika error yang dihasilkan oleh algoritma Decision Tree C4.5 terhadap rasio 70 : 30 bernilai 0.235, Selanjutnya untuk algoritma Support Vector Regression terhadap rasio 70 : 30 bernilai 0.399, Dalam menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 ,  maka  akan  menghasilkan  output  tambahan  berupa  sebuah  grafik  pohon  keputusan  dimana  terdapat  alur  dalam memprediksi.
Kata Kunci: Data Mining , Decision Tree C4.5, Prediksi, Strok, Super Vector Regression .

## 1. PENDAHULUAN
Data mining sekarang menjadi salah satu titik fokus utama bagi para ilmuwan dan praktisi Data mining adalah proses pengumpulan informasi dan data penting dari sejumlah besar data yang perlu diekstraksi untuk mengubahnya menjadi informasi baru yang berguna untuk  pengambilan keputusan [1]. Teknologi data mining tidak  hanya  digunakan  dalam  industri  keuangan  dan  telekomunikasi,  tetapi  juga  banyak  digunakan  dalam perawatan  kesehatan.  Misalnya,  Mayo  Clinic  bekerja  sama  dengan  IBM  untuk  menerapkan  teknik penambangan data kepada pasien dengan keterangan jenis kelamin, usia, dan riwayat medis yang sama untuk
menentukan respons mereka terhadap suatu pengobatan tertentu. [2]. Dengan berkembangnya sistem informasi di  bidang  kesehatan  membuat  masyarakat  dan  rumah  sakit  bisa  mendapatkan  berbagai  macam  kemudahan. Penerapan  sistem  informasi  di  bidang  medis  berperan  dalam  menghindari  malpraktik  dalam  penangkalan, respon dan umpan balik.
Dalam  hal  ini,  studi  kasus  yang  diselidiki  adalah  suatu  penyakit  berpotensi  mematikan  terhadap manusia,  ialah  stroke.  Stroke  ialah  pemicu  kematian  nomor  dua  di  dunia  dan  pemicu  keterlatarbelakangan mental nomor tiga. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia ( World Health Organization ), stroke adalah suatu kondisi  yang  ditandai  dengan  tanda-tanda  klinis  yang  berkembang  pesat  berupa  cacat  neurologis  lokal  dan global yang dapat parah dan berlangsung selama 24 jam atau lebih dan atau dapat berakibat fatal, jika tidak ada penyebab jelas selain penyebab pembuluh darah. Stroke terjadi apabila pembuluh darah otak mengalami penyumbatan atau mengalami pecah yang menyebabkan sebagian otak tidak mendapatkan pasokan darah yang membawa oksigen yang dibutuhkan sehingga berakibat kematian sel/jaringan [3].
Hal ini mendorong banyak penelitian terhadap penyakit stroke, salah satunya memakai metode berbasis komputer. Metode ini dapat mengelola dataset yang besar untuk melakukan prediksi dengan algoritma tertentu sehingga  hasilnya  lebih  cepat  dan  akurat.  Prediksi  adalah  proses  memperkirakan  sesuatu  secara  sistematis berdasarkan informasi masa lalu dan saat ini yang tersedia, ini mungkin terjadi di masa depan sendiri, sehingga kesalahan (selisih antara  yang terjadi dan yang diperkirakan) dapat diminimalisir [4]. Penelitian sebelumnya menggunakan algoritma Regresi Linear berganda dengan dataset yang sama dan menghasilkan nilai Root Mean Squared  Error sebesar  0.218  +/-  0.000  [4].  Lalu  algoritma Decision  Tree  ID3 juga  digunakan  dalam memprediksi penyakit ISPA ( Infeksi Saluran Pernapasan Akut ) yang menghasilkan nilai Error sebesar 12.5% [5].
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  lebih  lanjut  yang  membandingkan  algoritma Support  Vector Regression dan Decission  Tree  C4.5 terhadap  data  pasien  stroke.  Algoritma Support  Vector  Regression merupakan  pengembangan  dari  algoritma Support  Vector  Machine untuk  kasus  regresi  atau  prediksi. Dibandingkan dengan model regresi lain seperti Ordinary Least Squares , Support Vector Regression memiliki kelebihan yaitu dapat menangani data yang overfitting sehingga algoritma ini memiliki kinerja yang bagus, sedangkan metode OLS memiliki kinerja yang buruk dalam hasil prediksi untuk data tersebut [6]. Algoritma Decision Tree C4.5 merupakan salah satu algoritma yang populer dan mudah dipahami karena hasilnya seperti otak manusia sehingga mudah untuk memahami aturan yang didapat dari hasil tersebut. Algoritma ini bahkan berpengaruh di bidang medis, membantu dokter membuat keputusan penting untuk laporan patologi tertentu, karena sifat pohonnya, maknanya, dan kesimpulannya yang bahkan dapat dipahami oleh orang banyak [7].
Berdasarkan hal di atas, peneliti menggunakan 5110 dataset stroke yang diperoleh dari Kaggle untuk melakukan pengujian membandingkan algoritma Support Vector Regression dengan Decission Tree C4.5 . Data ini kemudian diolah menggunakan software RapidMiner dan analisis data dilakukan secara otomatis. Penelitian ini akan digunakan sebagai acuan untuk memprediksi  stroke. Hasil  pengolahan data stroke  diharapkan dapat memberikan  informasi  yang dapat  menemukan   potensi  atau  pengetahuan yang  lebih  baik  dan  menemukan peluang  atau  rencana  strategis  baru  dalam  prediksi  stroke.  Ini  juga  dapat  digunakan  sebagai  sarana  untuk membuat keputusan  pencegahan  stroke.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  berlangsung  dari  berbagai  tahap  proses,  mengumpulkan  data  ditujukan  untuk penerapan dan menganalisis kadar yang ditujukan untuk mengolah data dengan membagikan data yang sudah diproses.  Distribusi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan    70:30.  Selanjutnya  merancang  model algoritma  Support  Vector  Regression  dan  Decision  Tree  C4.5.  Kemudian  jalankan  proses  pelatihan  data menggunakan  algoritma  yang  akan  gunakan.  Pada  tahap  ini,  model  memeriksa  fitur  yang  diperoleh  dan mengubah  nilai  parameter  selama  pelatihan  data.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengeksplorasi  model menggunakan  data  uji.  Data  pengujian  kemudian  memprediksi  hasil  dan  membandingkannya  dengan  nilai parameter  dari  data  pengujian  yang  sebenarnya  untuk  mendapatkan  tingkat  kesalahan  dalam  memprediksi proses pengujian data dan data pengujian yang sebenarnya. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1.
Perancangan model algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree C4.5 yang dibangun akan digunakan untuk memprediksi data pasien strok berdasarkan parameter yang diberikan.

## 2.1 Akuisisi Data
Penelitian  adalah  usaha  yang  meliputi  tahapan  dan  dilakukan  secara  sistematis  untuk  mendapatkan jawaban ilmiah dari suatu masalah. Tentu saja dalam kasus penelitian komponen utamanya adalah kumpulan data,  yang    diproses    menggunakan  algoritma.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset Kaggle  stroke.  Kumpulan  data  memiliki  12  fitur,  yaitu: id,  gender,  age,  hypertension,  heart_disease, ever_married, work_type, Residence_type, avg_glucose_level, bmi, smoking_status, dan stroke . berikut tabel 1. yang berisikan deskripsi kumpulan data:
Tabel 1. Deskripsi Kumpulan Data No Feature Deskripsi 1. Id Nomor kolom 2. Gender Jenis kelamin 3. Age Usia 4. Hypertension Tekanan darah 5. Heart Disease Kelainan jantung dari lahir 6. Ever Married Status 7. Work Type Status pekerjaan 8. Residence Type Status wilayah 9. Avg Glucose Kadar gula darah (mg/dL) 10. Bmi Golongan berat badan 11. Smoking Status Status merokok 12. Stroke Penyakit pembuluh darah otak
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Preprocessing
Data mining membutuhkan preprocessing sebelum dapat diproses . Preprocessing data merupakan jenis proses  yang  menjalankan  data  mentah  sebagai  persiapan  untuk  operasi  pemrosesan  lainnya.  Tahap preprocessing dideskripsikan sebagai fase awal  untuk membersihkan data yang tidak diinginkan atau  tidak berarti [8]. Tujuan dari preprocessing pada data mining ialah bertujuan mengubah data ke dalam format yang membuat  proses  menjadi  sederhana  dan  ampuh  sesuai  dengan  harapan  pengguna  [9].  Serta  indikasi  untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan mengurangi nilai data  tanpa mengubah informasi yang terkandung. Terdapat berbagai proses yang dipakai untuk preprocessing seperti:
a. Cleaning data
Proses menghilangkan noise dan  data yang tidak relevan atau tidak konsisten disebut pembersihan data. Dalam hal ini, transaksi  kurang dari dua item (satu item) dihilangkan [10].
b. Spliting data
Membagi data menjadi dua bagian. Satu digunakan sebagai data pelatihan dan yang lainnya digunakan sebagai data uji. Dengan menggunakan data split, percobaan pelatihan dilakukan berdasarkan rasio split 70:30, dan rasio split dari data pelatihan yang tersisa dihitung sebagai data uji. Data latih ialah data akan digunakan  untuk  melakukan  pelatihan,  data  uji  ialah  data  yang  belum  pernah  digunakan  dalam pelatihan, dan  berfungsi sebagai data untuk menguji keberhasilan atau keakuratan hasil pelatihan [11].
2.3 Algortima Support Vector Regression (SVR)
Support Vector Regression (SVR) adalah kemajuan dalam Support Vector Machine (SVM) dalam hal regresi . Support  Vector  Machine merupakan  metode  klasifikasi  yang  mengkaji  daerah-daerah  yang memisahkan  kategori dalam pengamatan [12]. SVR bertujuan untuk mencari fungsi f(x) sebagai hyperplane (garis pembagi) berupa fungsi regresi yang cocok untuk semua data input dengan kesalahan sekecil mungkin [13].
Tujuan dari SVR ini adalah untuk memetakan vektor input ke  dimensi yang lebih tinggi [14]. Persamaan umum hyperplane umum dapat dinyatakan sebagai berikut:
b x w x f T + = ) ( ) (  (1)
Dimana  φ(x)  menunjukkan  suatu  titik  didalam  ruang  fitur  berdimensi lebih  tinggi,  hasil  pemetaan dari  input  vektor  x  di  dalam  ruang  input  yang berdimensi lebih rendah. Koefisien  w  dan  b  diestimasi dengan  cara  meminimalkan  fungsi  resiko ( risk function ) yang didefinisikan dalam persamaan [18]:
( ) ( )  =  +   1 2 , 1 2 1 min i i i x f y L C w (2)
yang memenuhi:
( ) ( )      ,..., 2 , 1 , =  + −  − − i b y x w b x w y i i i i (3)
Dimana,
𝐿 𝜀 (𝑦 𝑖 , 𝑓(𝑥 𝑖 )) = { |𝑦 𝑖 − 𝑓(𝑥 𝑖 )| − 𝜀|𝑦 𝑖 − 𝑓(𝑥 𝑖 )|   ≥ 0
0,  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 (4)
Merupakan bobot dan b adalah perpotongan pada x = 0. Rentang toleransi direpresentasikan sebagai epsilon ε.

## 2.4 Algoritma Decision Tree C4.5
Algoritma pohon keputusan C4.5 adalah algoritma yang mengambil dataset berlabel dan menghasilkan pohon keputusan sebagai output. Pohon keputusan tindak lanjut ini kemudian divalidasi terhadap data uji yang ditandai dengan tidak terlihat untuk menghitung generalisasinya. Algoritma ini menggunakan konsep entropi informasi untuk membangun pohon keputusan dari sekumpulan data pelatihan, mirip dengan algoritma ID3 [15].  Pohon  keputusan  adalah  metode    yang  sangat  kuat  dan  terkenal  untuk  klasifikasi  prediktif (pengelompokan). Metode pohon keputusan yang mewakili aturan mengubah menjadi fakta yang sangat besar. Aturannya mudah dimengerti dalam bahasa alami [16].
Adapun tahapan algoritma Decision Tree C4.5 adalah sebagai berikut: a. Siapkan dataset pelatihan.
b. Tentukan akar dari pohon keputusan.
c. Hitung gain . Guna memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung nilai Gain dapat menggunakan persamaan satu sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(S) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(Si) 𝑁 𝑖=1 (5)
d. Prosedur  untuk  setiap  cabang  terpenuhi  Ulangi  langkah  kedua.  Di  sisi  lain,  untuk  menghitung  nilai entropi, dapat menggunakan Persamaan dua di bawah ini:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝜋 × log 2 𝜋 𝑁 𝑖=1 (6)
e. Proses  partisipasi  pohon  keputusan  berakhir  ketika  semua  cabang    node  N  mendapatkan  kelas  yang sama.

## 2.5      Evaluasi
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi  metode  prediksi  dengan  mengukur  performa  terhadap algoritma Support  Vector  Regression dan Decision  Tree  C4.5. Evaluasi  metode  yang  dilakukan  ialah membandingkan nilai error masing-masing algoritma dengan menggunakan data yang sama dan splitting data yang sama yaitu 70:30.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan pengujian dua algoritma,  yaitu algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree C4.5 menghasilkan prediksi kasus pada pasien stroke berbeda. Pengujian ini menggunakan 5110 dataset dengan 12 feature dari dataset tersedia, Setiap bagian data diuji kepada semua data tersedia. Lalu mengukur hasil  tes  dan  menghitung  kesalahan  untuk  menentukan  tingkat  akurasi  dalam  memprediksi  pasien  stroke. Adapun dataset yang digunakan untuk menyusun laporan ini dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Dataset yang digunakan
Id Gender Age Hypertension Heart Disease Ever Married Work Type Residence Type Avg Glucose BMI Smoking Status Stroke 1 Male 67.0 0.0 1.0 Yes Private Urban 228.69 36.6 formerly smoked Yes 2 Female 61.0 0.0 0.0 Yes Self- employed Rural 202.21 ? never smoked Yes 3 Male 80.0 0.0 1.0 Yes Private Rural 105.92 32.5 never smoked Yes 4 Female 49.0 0.0 0.0 Yes Private Urban 171.23 34.4 smokes Yes 5 Female 79.0 1.0 0.0 Yes Self- employed Rural 174.12 24.0 never smoked Yes … … … … … … … … … … … … 5110 Female 44.0 0.0 0.0 Yes Govt_job Urban 85.28 26.2 unknown No
Sebelum  data  dianalisis,  Pada  proses  ini  dilakukan  tahap  preprocessing  data yaitu  penghapusan  data yang bernilai kosong atau null dan transformasi data agar menyesuaikan dengan kebutuhan algoritma.. Adapun kode program yang memperlihatkan implementasi dari cleaning data dan transformasi data ditunjukkan pada tabel 3.

## Tabel 3. Preprocessing Data
Id Gender Age Hypertension Heart Disease Ever Married Work Type Residence Type Avg Glucose BMI Smoking Status Stroke 1 Male 67.0 0.0 1.0 Yes Private Urban 228.69 36.6 formerly smoked No 2 Male 80.0 0.0 1.0 Yes Private Rural 105.92 32.5 never smoked No 3 Female 79.0 1.0 0.0 Yes Private Rural 174.12 24.0 never smoked No 4 Male 81.0 0.0 0.0 Yes Private Urban 186.21 29.0 formerly smoked No 5 Male 74.0 1.0 1.0 Yes Private Rural 70.09 27.4 never smoked No 6 Female 69.0 0.0 0.0 No Govt_job Urban 94.39 22.8 never smoked No 7 Female 78.0 0.0 0.0 Yes Private Urban 58.57 24.2 unknown Yes … … … … … … … … … … … … 3436 Female 44 0 0 Yes Govt_job Urban 85,28 26,2 Unknown No
Setelah data  melakukan tahap preprocessing ke dalam bentuk yang tepat, dataset tersebut berjumlah 5110  transaksi  dengan  12 feature .  Selanjutnya  adalah  melakukan  Implementasi  model  algoritma Support Vector  Regression dan Decision  Tree  C4.5 yang  telah  dibangun  dengan  rasio  70:30.  Berikut  adalah Implementasi model algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree C4.5 yang telah dibangun dengan rasio 70:30 seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Kinerja Metode Absolute_error Root_mean_squared_error Squared_error Decision Tree C4.5 0.078 +/- 0.221 0.235 +/- 0.000 0.055 +/- 0.209 Support Vector Regression 0.396 +/- 0.045 0.399 +/- 0.000 0.159 +/- 0.044
Gambar 2  menunjukkan hasil perbandingan algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree C4.5 yang telah dibangun dengan rasio 70:30 berdasarkan tingkatan error . Pengujian algoritma di atas menunjukkan bahwa error yang dihasilkan oleh algoritma Decision Tree C4.5 terhadap  rasio 70  :  30  bernilai  0.235 dan  algoritma Support  Vector  Regression terhadap rasio  70  :  30 bernilai 0.399. Saat menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 , maka akan menghasilkan output tambahan berupa  diagram  pohon  keputusan  dimana  terdapat  alur  dalam  memprediksi.  Berikut  adalah  grafik  pohon keputusan yang dihasilkan dengan rasio 70 : 30 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Diagram Perbandingan Kinerja
Gambar 3. Pohon Keputusan Algoritma Decision Tree C4.5

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan splitting data  70:30  terhadap  5110  dataset  pasien  penderita stroke yang diperoleh dari kaggle open datasets dengan menggunakan algoritma Support Vector Regression dan Decision Tree C4.5 menyatakan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 sangat bagus dalam memprediksi dataset pasien penyakit strok karena nilai root mean square error yang dihasilkan sebesar 0.235 dimana lebih
0,078 0,235 0,055 0,396 0,399 0,159 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 Absolute_error Root_mean_squared_error Squared_error Hasil Perbandingan Kinerja Decision Tree C4.5
Support Vector Regression
kecil dibandingkan hasil dari algoritma Support Vector Regression yang menghasilkan root mean square error sebesar 0.3999. Suatu algoritma dikatakan baik dan akurat dalam memprediksi data jika nilai root mean square error yang dihasilkan mendekati nilai 0 [17].

## REFERENSI
[1] S. Joko, Data Mining : Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP, 2019.
[2] F. Ramdhani dan A. Mutamakin, “Analisa Klasifikasi Biaya Pasien Rawat Inap Menggunakan Teknik Data Mining Attribute Importance (AI) dan Algoritma Naive Bayes”.
[3] KEMENKES RI, “Profil Kesehatan Indonesia 2020,” 2021.
[4] D. Haryadi, D. Marini Umi Atmaja, A. Rahman Hakim dan N. Suwaryo, “IDENTIFIKASI TINGKAT RESIKO PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA,” Deny Haryadi, SNTEM, vol. 1, pp. 1198-1207, 2021.
[5] A. E. Pramadhani dan T. Setiadi, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT  ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut)  DENGAN  ALGORITMA  DECISION  TREE (ID3),” Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 2, no. 1, 2014.
[6] Z.  Rustam  dan  P.  Kintandani,  “Application  of  Support  Vector  Regression  in  Indonesian  Stock,” Modelling and Simulation in Engineering, vol. 2019, 2019.
[7] S. Phatak, I. Mishra dan A. Swetapadma, “An Assessment of Decision Tree based Classification and Regression  Algorithms,” 2018  3rd  International  Conference  on  Inventive  Computation  Technologies (ICICT), pp. 92-95, 2018.
[8] R. Rahmaddeni, M. K. Anam, Y. Irawan, S. Susandri dan M. Jamaris, “Comparison of Support Vector Machine and XGBSVM in Analyzing Public Opinion on Covid-19 Vaccination,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 14, no. 1, 2022.
[9] P. Meilina, “PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KALSIFIKASI MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI,” Januari, vol. 7, no. 1, 2015.
[10]   R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” Jurnal Teknologi Rekayasa, vol. 3, no. 1, p. 89, 2018.
[11]   I. Padiku, “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc) Untuk Klasifikasi Kondisi Internal Program Studi,” Jurnal Teknik, vol. 19, no. 1, pp. 65-74, 2021.
[12]   E. S. R. Br.Situmorang, M. K. Anam, R. Rahmaddeni dan A. N. Ulfah, “Perbandingan Algoritma Svm Dan Nbc Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), vol. 13, no. 3, 2021.
[13]   B.  Schlkopf  dan  A.  J.  Smola,  Learning  with  Kernels:  Support  Vector  Machines,  Regularization, Optimization, and Beyond, 2006.
[14]   R.  Amanda,  H.  Yasin  dan  A.  Prahutama,  “ANALISIS  SUPPORT  VECTOR  REGRESSION  (SVR) DALAM MEMPREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT,” vol. 3, no. 4, pp. 849-857, 2014.
[15]   P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro dan B. Winarno, “PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” vol. 3, pp. 64-71, 2020.
[16]   A.  Ginanjar  Mabrur  dan  R.  Lubis,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI KRITERIA NASABAH KREDIT,” Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 53 Edisi. I, no. 1, 2012.
[17]   I.  Suprayogi,  Trimaijon  dan  Mahyudin,  “Model  Prediksi  Liku  Kalibrasi  Menggunakan  Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan (ZST)(Studi Kasus: Sub DAS Siak Hulu),” Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau, vol. 1, no. 1, pp. 1-18, 2014.
[18]  M Mustakim, B Agus dan H Irman, "Performance Comparison Between Support Vector Regression and Artificial Neural Network for Prediction of Oil Palm Production", Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, vol. 9, no. 1, pp. 1-8, 2016.