## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2021

## Prediksi Waktu Kedatangan Pelanggan Servis Kendaraan Bermotor Berdasarkan Data Historis menggunakan Support Vector Machine
Benni Agung Nugroho #1 , Andika Kurnia Adi Pradana #2 , Ellya Nurfarida #3
# Manajemen Informatika, PSDKU Politeknik Negeri Malang di Kota Kediri Jl. Lingkar Maskumambang No.1, Sukorame, Kota Kediri, Jawa Timur
1 benni.agung@polinema.ac.id
2 andika.kurnia@polinema.ac.id
3 ellya.nurfarida@polinema.ac.id
Abstrak—  Dealer  kendaraan  perlu  menjaga  hubungan  baik dengan pelanggan sehingga inti bisnis dealer dapat berlanjut dan berkembang. Salah satu strategi yang digunakan adalah memprediksi  kapan  pelanggan  akan  berkunjung  lagi  untuk servis  kendaraan  (layanan  perawatan  atau  perbaikan kendaraan)  berdasarkan  analisis  data  riwayat  kunjungan pelanggan.  Dengan  hasil  prediksi  berupa  hari  kedatangan pelanggan  dimasa  depan  maka  dealer  kendaraan  dapat mengingatkan  pelanggan  tentang  kapan  waktunya  servis kendaraan.  Support  vector  machine  (SVM)  adalah  sebuah model  pembelajaran  mesin  (machine  learning)  yang menggunakan hyperplane dan support-vector untuk memisahkan kelas dalam suatu ruang dimensi secara optimal sehingga sesuai untuk digunakan dalam pemecahan masalah prediksi waktu kedatangan pelanggan. SVM diimplementasikan  untuk  memprediksi  kapan  pelanggan akan  datang  lagi  dimasa  depan  untuk  perbaikan  atau perawatan  kendaraan.  Hasil  menunjukkan  bahwa,  dengan pemilihan  metode  yang  tepat,  SVM  dapat  memprediksi waktu  kedatangan  pelanggan  dengan  tingkat  akurasi mencapai    92.5%  berdasarkan  validasi  K-Fold  cross- validation  pada  data  latih  dan  mencapai  rata-rata  97.33% untuk pengukuran nilai presisi, akurasi dan recall pada data uji
Kata  kunci — Support  Vector,  SVM,  Klasifikasi,  Prediksi, Hyperplane, Kedatangan Pelanggan

## I. P ENDAHULUAN
Authorized  dealer kendaraan  adalah  perusahaan  yang berperan sebagai mitra distributor kendaraan dari produsen ke konsumen atau yang disebut sebagai agen penjualan. Inti bisnis dari dealer kendaraan selain jual-beli kendaraan dan suku  cadang,  juga  melayani  jasa  servis  berupa  perawatan dan  perbaikan  kendaraan[1].  Jasa  servis  memberikan keuntungan yang besar bagi dealer kendaraan dikarenakan perawatan  kendaraan  perlu  dilakukan  secara  rutin  agar kondisi  kendaraan  selalu  prima.  Pelanggan  akan  secara berkala datang ke dealer kendaraan yang menyediakan jasa pemeliharaan  yang  memuaskan.  Oleh  sebab  itu,  dealer
kendaraan  perlu  untuk  menjaga  hubungan  yang  baik dengan pelanggan agar inti bisnis dapat terus berjalan dan ditingkatkan. Untuk menjaga hubungan yang baik dengan pelanggan  maka  dealer  kendaraan  perlu  menerapkan strategi  dalam  mengelola  hubungan  dengan  pelanggan, disebut  juga  dengan customer  relationship  management (CRM)[2]. CRM melakukan analisis data terhadap riwayat pelanggan  dengan  perusahaan  untuk  meningkatkan hubungan bisnis dengan pelanggan dengan tujuan menjaga agar  pelanggan  tetap  loyal  terhadap  perusahaan  sehingga dapat  meningkatkan  profit/keuntungan  yang  didapat perusahaan[3].  Salah  satu  strategi  dalam  CRM  adalah memprediksi  kapan  pelanggan  akan  datang  lagi  untuk melakukan  servis  kendaraan.  Dengan  mengetahui  waktu perkiraan  kapan  pelanggan  akan  datang  untuk  servis kendaraan  maka  dealer  dapat  mengingatkan  pelanggan untuk  melakukan  servis  kendaraan  sebagai  bentuk kepedulian dealer kepada pelanggan.
Support  vector  Machine  (SVM) merupakan  salah  satu model  dalam machine  learning yang  dapat  digunakan untuk klasifikasi suatu data menjadi beberapa kelas dengan konsep  yang  secara  matematis  lebih  matang  dibanding artificial  neural  network (ANN)[4].  Penelitian  mengenai SVM untuk prediksi telah banyak dilakukan, diantaranya, penelitian tentang SVM dan genetic algorithm (GA)  untuk memprediksi waktu kedatangan bus menggunakan variabel input  berupa  waktu, panjang jalan  ,  kecepatan  bus,  cuaca dan  kepadatan  jalan  raya[5].  penelitian  tentang  prediksi beban  listrik  pada  hari  berikutnya  di  sektor  bangunan menggunakan  SVM  menggunakan  perangkat  sub- metering[6],  prediksi  apakah  seorang  wanita  menderita kanker  payudara  berdasarkan  riwayat  perawatan  dan gejala-gejala  yang  muncul[7],  dan  prediksi  tentang pergerakan  harga  saham  pada  bursa  efek[8]  berdasarkan data time series
Berdasarkan  pada  penelitian  tentang  SVM  yang dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu[5][6][7][8]  yang menunjukkan SVM dapat memberikan hasil prediksi yang
lebih baik dibanding metode lain, maka pada penelitian ini diusulkan pendekatan penyelesaian masalah menggunakan SVM  untuk  memprediksi  kapan  pelanggan  akan  datang lagi  ke  dealer  untuk  perbaikan  atau  perawatan  kendaraan berdasarkan  data  historis  pelanggan  dimana  didalam  data historis tersebut dapat diekstrak berbagai macam fitur yang dapat  digunakan  untuk  membuat  model  prediksi kedatangan pelanggan. Penelitian yang dilakukan diharapkan  memberikan  kontribusi  pada  bidang machine learning terutama  pada  metode  SVM  untuk  mendukung CRM  pada  dealer  kendaraan  dimana  kontribusi  dalam penelitian ini adalah :
1. Penentuan  fitur  yang  digunakan  pada  metode  SVM untuk  memprediksi  kedatangan  pelanggan  ke  dealer kendaraan berdasarkan data historis pelanggan.
2. Penentuan  kernel  yang  sesuai  pada  metode  SVM berdasarkan  hasil  pengujian K-Fold  cross-validation dan berdasarkan  nilai akurasi, presisi dan recall untuk melakukan prediksi kedatangan pelanggan
3. Penentuan  model  SVM  yang  bisa  digunakan  untuk memprediksi  kedatangan  pelanggan  pada  dealer kendaraan berdasarkan data historis pelanggan
4. Hasil  penelitian  menjadi  salah  satu  metode  alternatif dalam CRM dalam meningkatkan hubungan pelanggan  dan  perusahaan  untuk  meningkatkan keuntungan perusahaan

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Support Vector Machine
Didalam machine  learning , support  vector  machine (SVM)[9][10]  adalah  model  algoritma  pembelajaran terawasi  yang  digunakan  untuk  analisa  data  untuk kebutuhan  klasifikasi  dan  regresi  yang  dikembangkan  di AT&T  Bell  Laboratory  bersama  dengan  koleganya[11], SVM  merupakan  salah  satu  metode  terbaik  untuk melakukan  prediksi  yang  berdasarkan  kerangka  kerja pembelajaran  statistik  yang  dikembangkan  oleh    Vapnik and Chervonenkis.

## B. Linear SVM
SVM  merupakan  salah  satu  algoritma  terbaik  untuk penyelesaian  masalah  klasifikasi.  SVM  membagi  kelas data menggunakan garis pemisah atau hyperplane [12] yang secara umum dinyatakan dalam persamaan 1
𝑤. 𝑥 + 𝑏 = 0 (1)
Hyperplane dalam SVM terdiri dari satu garis pemisah utama  dan  dua  garis  pendukung  seperti  ditunjukkan  oleh Gambar 1. Dengan adanya dua garis pendukung inilah yang membuat  SVM  lebih  baik  dibanding  dengan  algoritma pembelajaran lainnya[13] dalam memisahkan kelas. Untuk mendapatkan garis pemisah utama pada SVM maka yang dilakukan  pertama  adalah  mencari  dua  garis  pendukung antara dua kelas menggunakan persamaan 2 dan 3.
Gambar  1. Hyperplane pada SVM yang memisahkan dua kelas
𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏 ≥ 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑖 = 1 (2)
𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏 ≤ −1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑖 = −1 (3)
dimana b adalah  besaran  skalar, w merupakan normal vector , dan x i merupakan vektor data yang bersinggungan dengan  garis  pendukung    yang  disebut  dengan support vector .  Garis  pemisah  optimum  didapatkan  dengan memaksimalkan  margin  antara  dua  garis  pendukung dengan  menyelesaikan  masalah  optimasi  menggunakan persamaan 4 dan 5, yaitu dengan mencari titik minimal dari persamaan 2 dan 3[14]
min(𝑤) = 1 2 ‖𝑤‖ 2 (4)
dengan batasan
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏) − 1 ≥ 0 (5)
Masalah  optimasi  pada  persamaan  (4)  dan  (5)  dapat diselesaikan  menggunakan  Lagrange multiplier [15]. Setelah masalah optimasi berhasil diselesaikan maka kelas data x i dapat ditentukan berdasarkan persamaan (6)
𝑓(𝑥 𝑑 ) = ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑥 𝑑 + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1 (6)
Dimana x i adalah support vector , ns =urutan support vector , x d adalah  data  yang  akan  diklasifikasi  dan a i adalah Lagrange multiplier

## C. Non-linear SVM
Persamaan  (1)  sampai  dengan  (6)  tersebut  dapat digunakan  apabila  data  terpisah  secara  linear.  Pada permasalahan  di  dunia  nyata,  himpunan  data  pada umumnya terpisah secara non-linear. Untuk menyelesaikan permasalahan non linear ini maka dapat digunakan kernel trick dimana himpunan data dipetakan pada ruang dimensi yang lebih tinggi[16] dengan menggunakan persamaan 7
Φ: 𝑅 𝑝 → 𝑅 𝑞 dengan p<q (7)
sehingga garis pemisah / hyperplane dibentuk dalam ruang vektor yang baru (Gambar 2)
Gambar  2. Mapping data ke dimensi yang lebih tinggi
Tetapi  untuk  menentukan  formula  transformasi Φ itu sendiri  cukup  sulit.  Untuk  itu,  perhitungan  dot  product dapat  digantikan  dengan  fungsi  kernel K(x i ,x j ) yang mendefinisikan  fungsi  transformasi Φ tersebut  yang disebut  dengan kernel  trick [17]  yang  ditunjukkan  dalam persamaan 8
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = Φ 𝑖 (𝑥 𝑖 ). Φ 𝑗 (𝑥 𝑗 ) (8)
Dengan  menggunakan kernel  trick maka  perlu mengetahui fungsi kernel yang dipakai untuk menentukan support  vector .  Pada  umumnya  terdapat  4  jenis  fungsi kernel yang dapat digunakan[18][19], yaitu : 1) Kernel linear, persamaan 9
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 (9)
2) Kernel polynomial, persamaan 10 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = (𝑥 𝑘 𝑇 + 1) 𝑑 (10)
3) Kernel sigmoid, persamaan 11
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = tanh [κ 𝑥 𝑘 𝑇 x + Φ] (11)
4) Kernel radial basis function, persamaan 12
𝐾(𝑥, 𝑥 𝑘 ) = exp {−‖𝑥 − 𝑥 𝑘 ‖ 2 2 /𝜎 2 } (12)
Setelah  menentukan  kernel  yang  akan  dipakai,  maka proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  kernel  dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan 13:
𝑓(Φ(𝑥)) = 𝑤. Φ(𝑥) + 𝑏 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 Φ(𝑥). Φ(𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1,𝑥𝑖𝜖𝑆𝑉 (13) = ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑖 K(x, x 𝑖 ) + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1,𝑥𝑖𝜖𝑆𝑉
dimana SV adalah  data  pada  himpunan  data  latih  yang terpilih sebagai support vector

## III. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk memprediksi  kedatangan  pelanggan  dimasa  depan ditunjukkan oleh Gambar 3 dan   dapat dijelaskan sebagai berikut :

## A. Akuisisi Data
Data yang digunakan untuk proses pelatihan dan uji coba didapatkan  dari  dealer  kendaraan  yang  berisi  informasi tentang  ID  pelanggan  dan  tanggal  kedatangannya.  Data yang digunakan adalah data 6 tahun yang berjumlah 1044 data  dengan  150  pelanggan  unik  dari  tanggal  awal  servis
pada  tanggal  8-Februari-2014  sampai  dengan  tanggal  31- Mei-2020, Tabel 1 menunjukkan contoh data tersebut
Gambar  3. Tahapan metode penelitian
TABEL I C ONTOH R AW D ATA UNTUK P ELATIHAN DAN P ENGUJIAN

## B. Ektraksi Fitur
Sebelum  dapat  dilakukan  proses  pelatihan  ataupun  uji coba,  maka  perlu  ditentukan    fitur-fitur  yang  digunakan dalam  proses  pelatihan  ataupun  uji  coba[20][21].  Fitur yang  akan  digunakan  untuk  proses  pelatihan  ataupun  uji coba haruslah fitur yang informatif yang dapat memberikan informasi  bagi  pengguna.  Didalam  proses  pelatihan  ini digunakan  sebanyak  11  fitur  yang  yang  ditunjukkan  oleh Tabel 2.
TABEL II F ITUR UNTUK P ROSES P ELATIHAN DAN P ENGUJIAN
No  Nama Fitur Deskripsi 1 CustomerID ID customer 2 Freq Menghitung frekuensi kedatangan setiap pelanggan 3 FCluster
Segmentasi pelanggan berdasarkan nilai frekuensi. Berdasarkan pada persebaran nilai Frequency pada histogram  Gambar  4  maka FCluster dibagi  ke dalam 6 cluster 4 Ddiff1 Mencari  selisih  hari  antara  servis  terakhir pelanggan (t) dengan servis  sebelumnya (t-1) 5 Ddiff2 Mencari selisih hari antara (t-1) pelanggan dengan servis sebelumnya (t-2) 6 Ddiff3 Mencari selisih hari antara (t-2) pelanggan dengan servis sebelumnya (t-3) 7 DdiffMean Menghitung  nilai  mean/rata-rata  selisih  waktu kunjungan tiap pelanggan 8 DdiffStd Menghitung  nilai  standar  deviasi  selisih  waktu kunjungan tiap pelanggan 9 SegHigh Segmentasi  pelanggan  kedalam  kategori  ini  bila masuk dalam FCluster > 3 10 SegMed Segmentasi  pelanggan  kedalam  kategori  ini  bila masuk dalam 1 < FCluster ≤ 3 11 SegLow
Segmentasi  pelanggan  kedalam  kategori  ini  bila masuk dalam FCluster ≤ 1
Gambar  4. Grafik histogram frekuensi kedatangan pelanggan
Setelah  melalui  ekstraksi  fitur,  maka  didapatkan  115 data  pelanggan  unik  yang  dapat  digunakan  dalam  proses pelatihan  dan  pengujian.  Hal  ini  dikarenakan,  untuk memprediksi waktu kedatangan pelanggan di masa depan dibutuhkan data time series [22] dimana untuk membentuk data time  series minimal    terdapat  4  data  kunjungan pelanggan ke dealer agar pelanggan tersebut memiliki data historis[23]  yang  cukup  untuk  membentuk time  series . Data time series diekstrak ke dalam fitur Ddiff1, Ddiff2 dan Ddiff3 yang  menghitung  waktu  selisih  antar  kedatangan pelanggan dengan kedatangan berikutnya.

## C. Penentuan Kelas pada Data Latih dan Data Uji
Setelah proses ekstraksi fitur, maka langkah selanjutnya adalah  menentukan  kelas  pada  setiap  data  latih  ataupun data  uji[24]  yang  memenuhi  kriteria,  yaitu  yang  fiturnya lengkap.  Kelas  kedatangan  pelanggan  dibagi  menjadi  5, yaitu  kelas  0  sampai  kelas  4  dengan  penentuan  kelas berdasarkan nilai DdiffMean . Untuk penjelasan setiap kelas dapat dilihat pada Tabel 3
TABEL III D ESKRIPSI S ETIAP K ELAS K EDATANGAN P ELANGGAN No  Kelas Deskripsi 1 0 Pelanggan akan  datang lagi setelah  ≤  90  hari dari  tanggal servis terakhir 2 1 Pelanggan akan datang lagi setelah ≤180 hari dari tanggal servis terakhir
3 2 Pelanggan akan datang lagi setelah ≤270 hari dari tanggal servis terakhir 4 3
Pelanggan akan datang lagi setelah ≤360 hari dari tanggal servis terakhir 5 4 Pelanggan akan datang lagi setelah ≥360 hari dari tanggal servis terakhir
Setelah setiap data ditentukan kelasnya, maka setiap data tersebut  siap  untuk  digunakan  sebagai  data  latih  maupun data  uji.  Untuk  contoh  data  latih  yang  dapat  digunakan dalam proses pelatihan dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar  5. Contoh data latih model SVM

## D. Pelatihan dan Pengujian  SVM
Proses  pelatihan  dijalankan  sebanyak  4  kali  dengan setiap pelatihan menggunakan kernel SVM yang berbeda. Untuk kernel yang digunakan sesuai penjelasan mengenai algoritma  SVM  maka  akan  digunakan  kernel  linear, sigmoid,  polynomial  dan  RBF.  Setiap  model  yang dihasilkan  dari  proses  pelatihan  akan  divalidasi  tingkat akurasinya  menggunakan  teknik  validasi K-Fold  cross- validation [25]. Sedangkan untuk pengujian dengan data uji (data yang tidak digunakan dalam proses pelatihan) maka setiap model akan dinilai tingkat akurasi, presisi dan recall - nya

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dataset terdiri dari 115 buah data, sekitar 70% (80 buah data) dipilih secara acak untuk digunakan sebagai data latih dalam  proses  pelatihan  dan  sisanya  30%  (35  buah  data) digunakan sebagai data uji dalam proses pengujian model SVM.
Proses  pelatihan  melibatkan  4  buah  kernel  SVM  yang akan  dibandingkan,  yaitu  kernel  linear,  polinomial,  RBF dan  sigmoid.    Sedangkan  untuk  menilai  akurasi  setiap kernel  SVM  digunakan  metode K-Fold cross-validation dengan  membagi  himpunan  data  latih  menjadi  10 subhimpunan  secara  acak.  Dari  subhimpunan  tersebut setiap  subhimpunan  akan  berkesempatan  menjadi  data testing (1/k) dan  subhimpunan  lainnya  menjadi  data  latih (k-1). Berdasarkan  dari K-Fold cross-validation maka didapatkan  akurasi  setiap  kernel  SVM  dalam  melakukan prediksi seperti ditunjukkan oleh Tabel 4.
TABEL IV H ASIL U JI K ERNEL SVM DENGAN V ALIDASI K-F OLD CROSS - VALIDATION Kernel SVM Akurasi rata- rata (%) Standar Deviasi (%) Linear 92.50 8.29 RBF 60.00 14.57 Polinomial 88.75 8.75 Sigmoid 60.00 14.57
Berdasarkan  dari  hasil  di  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa setiap  kelas  dapat  dipisahkan  secara  linear  yang memberikan  batasan-batasan  setiap  kelas  dengan  lebih akurat dibanding dengan pemisah non-linear. Kernel linear memberikan nilai akurasi prediksi yang paling tinggi  yaitu 92.5% bila dibanding kernel lainnya dan memiliki standar deviasi yang paling kecil dibanding yang lain, yaitu 8.29% yang  menandakan  margin error paling  kecil  dibanding menggunakan kernel SVM yang lain.
Selain validasi model SVM menggunakan K-Fold cross- validation ,  model  SVM  hasil  proses  pelatihan  diuji menggunakan  data  uji.  Performa  dari  model  SVM  yang dihasilkan  akan  dinilai  berdasarkan  dari  nilai  akurasi, presisi dan recall [26] yang ditunjukkan oleh persamaan 14
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝑛𝑇𝑃
𝑛𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑛𝑇𝑃(𝑥) 𝑛𝑇𝑃(𝑥)+𝑛𝐹𝑃(!𝑥) (14) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑛𝑇𝑃(𝑥) 𝑛𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑥)
dengan : nTP = jumlah klasifikasi benar ( true positive ) nData = jumlah data yang diklasifikasi nTP(x) = jumlah data kelas- x yang diklasifikasi benar nFP(!x) = jumlah data bukan kelas- x yang diklasifikasi sebagai kelas- x ( false positive ) nClass(x) = jumlah data kelas- x yang diklasifikasi
Sehingga setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan  35  buah  data  uji,  didapatkan  hasil  deperti ditunjukkan oleh Tabel 5.
TABEL V H ASIL U JI K ERNEL SVM DENGAN D ATA U JI Kernel Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Mean (%) Linear 97 99 96 97.33 Polinomial 94 82 92 89.33 RBF 74 25 33 44.00 Sigmoid 74 25 33 44.00
Terlihat dari hasil pengujian bahwa penggunaan kernel linear  pada  model  SVM  untuk  dataset  pengujian  yang diberikan  memberikan  hasil  prediksi  terbaik  dengan  nilai rata-rata  97.33%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dataset masih  dapat  diklasifikasi  secara  linear  dengan  baik. Sedangkan  untuk  hasil  prediksi  /  klasifikasi  pada  data  uji ditunjukkan  oleh  Gambar  6.  Hasil  prediksi  yang  ditandai dengan  warna  kuning  menunjukkan  hasil  prediksi  yang salah bila dibandingkan dengan data validasi.
Gambar   6. Output hasil  prediksi  model  SVM  dengan beberapa  macam kernel
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian K-Fold  cross- validation , presisi, akurasi, dan recall dapat dilihat bahwa model SVM dengan 11 fitur/parameter prediksi dan kernel trick linear  memberikan  hasil  terbaik  untuk  memprediksi kapan pelanggan akan berkunjung lagi ke dealer kendaraan

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pengujian  maka  kesimpulan  yang dapat  diambil  sebagai  berikut  :  SVM  adalah  model pembelajaran  terawasi  di  dalam machine  learning yang digunakan untuk klasifikasi. Ketika SVM akan digunakan
untuk  memprediksi  waktu  kedatangan  pelanggan  untuk servis  kendaraan  pada  dealer  kendaraan,  maka  ekstraksi fitur  pada  data  historis  pelanggan  yang  digunakan  untuk data latih perlu dilakukan agar dapat digunakan oleh SVM untuk  pembelajaran  klasifikasi  data  berdasarkan  model yang diterapkan. SVM awalnya merupakan classifier data- data  yang  dapat  dipisahkan  secara  linear,  tetapi  dengan menggunakan kernel  trick ,  SVM  juga  dapat  digunakan untuk  mengklasifikasi  data-data  non-linear  dengan membawa  data  tersebut  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi. Pengujian  pada  data  latih,  validasi  menggunakan K-Fold cross-validation menunjukkan  data  dapat  diklasifikasikan dengan  baik  menggunakan  kernel  linear  dengan  tingkat akurasi mencapai  92.5% dibanding dengan kernel lainnya. Demikian juga pada data uji, menggunakan kernel linear, data  dapat  diklasifikasikan  dengan  baik  dengan  rata-rata tingkat akurasi mencapai 97.33% menggunakan pengukuran akurasi, presisi dan recall . Hal ini menandakan data  masih bersifat  linear  sehingga  tidak perlu  dibawa  ke dimensi yang lebih tinggi. Hal lain yang perlu diperhatikan adalah pada data latih terdapat data time series kunjungan pelanggan ke dealer sehingga dari data time series ini dapat diekstrak fitur-fitur yang digunakan dalam proses pelatihan ataupun pengujian.

## R EFERENSI
[1] C. Murry, “Advertising in Vertical Relationships: An Equilibrium Model of the Automobile Industry,” SSRN Electron. J. , 2017.
[2] A.  Payne  and  P.  Frow,  “A  strategic  framework  for  customer relationship management,” J. Mark. , 2005.
[3] Bain  &  Company,  “Management  Tools  -  Customer  Relationship Management,” bain.com , 2018. [Online]. Available: https://www.bain.com/insights/management-tools-customer- relationship-management. [Accessed: 27-Jan-2020].
[4] Suyanto, “Support Vector Machine,” in Machine Learning Tingkat Dasar  dan  Lanjut ,  1st  ed.,  Bandung:  Penerbit  INFORMATIKA Bandung, 2018, p. 99.
[5] M.  Yang,  C.  Chen,  L.  Wang,  X.  Yan,  and  L.  Zhou,  “Bus  arrival time  prediction  using  support  vector  machine  with  genetic algorithm,” Neural Netw. World , vol. 26, no. 3, pp. 205–217, 2016.
[6] Y. Fu, Z. Li, H. Zhang, and P. Xu, “Using Support Vector Machine to Predict Next Day Electricity Load of Public Buildings with Sub- metering Devices,” in Procedia Engineering , 2015.
[7] M. W. Huang, C. W. Chen, W. C. Lin, S. W. Ke, and C. F. Tsai, “SVM and SVM ensembles in breast cancer prediction,” PLoS One ,
2017.
[8] Y.  Kara,  M.  Acar  Boyacioglu,  and  Ö.  K.  Baykan,  “Predicting direction  of  stock  price  index  movement  using  artificial  neural networks and support vector machines: The sample of the Istanbul Stock Exchange,” Expert Syst. Appl. , 2011.
[9] V.  VAPNIK,  “Pattern  recognition  using  generalized  portrait method,” Autom. Remote Control , 1963.
[10]  B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik, “Training algorithm for optimal margin classifiers,” in Proceedings of the Fifth Annual ACM Workshop on Computational Learning Theory , 1992.
[11]  C. Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,” Mach. Learn. , 1995.
[12]  W. Li, D. Dai, M. Tan, D. Xu, and L. Van Gool, “Fast Algorithms for  Linear  and  Kernel  SVM+,”  in Proceedings  of  the  IEEE Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 2016.
[13]  D.  R.  Amancio et  al. ,  “A  systematic  comparison  of  supervised classifiers,” PLoS One , 2014.
[14]  C. Campbell and Y. Ying, “Learning with support vector machines,” Synth. Lect. Artif. Intell. Mach. Learn. , 2011.
[15]  S. R. Upreti and S. R. Upreti, “Lagrange Multipliers,” in Optimal
Control for Chemical Engineers , 2013. [16]  “Separating Hyperplane Theorem,” in Encyclopedia of Operations Research and Management Science , 2013.
[17]  K. R. Müller, S. Mika, G. Rätsch, K. Tsuda, and B. Schölkopf, “An introduction  to  kernel-based  learning  algorithms,” IEEE Transactions on Neural Networks . 2001.
[18]  C. C. Chang and C. J. Lin, “LIBSVM: A Library for support vector machines,” ACM Trans. Intell. Syst. Technol. , 2011.
[19]  D.  Meyer,  “Support  vector  machines:  the  interface  to  libsvm  in package e1071,” … Syst. their … , 2014.
[20]  N.  K.  Verma  and  A.  Salour,  “Feature  extraction,”  in Studies  in Systems, Decision and Control , 2020.
[21]  J.  Kittler,  “Feature  selection  and  extraction.,” Handb.  pattern Recognit. image Process. , 1986.
[22]  N.  Sapankevych  and  R.  Sankar,  “Time  series  prediction  using support vector machines: A survey,” IEEE  Comput.  Intell.  Mag. , 2009.
[23]  X. Ma, Y. Tian, C. Luo, and Y. Zhang, “Predicting Future Visitors of Restaurants Using Big Data,” Proc.  -  Int.  Conf.  Mach.  Learn. Cybern. , vol. 1, no. May, pp. 269–274, 2018.
[24]  D.  R.  S.  R  Manikandan,  “Machine  Learning  Algorithms  for Classification,” Int. J. Acad. Res. Dev. , 2018.
[25]  D.  Berrar,  “Cross-validation,”  in Encyclopedia  of  Bioinformatics and Computational Biology: ABC of Bioinformatics , 2018.
[26]  A.  Tharwat,  “Classification  assessment  methods,” Appl.  Comput. Informatics , 2018.