## Analisis Prediksi Keterlambatan Pembayaran Listrik Menggunakan Komparasi Metode Klasifikasi Decision Tree dan
Support Vector Machine
Dinda Nabila Batubara * , Agus Perdana Windarto, Eka Irawan
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Jalan Kartini, Proklamasi, Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* dindanabilabatubara@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: dindanabilabatubara@gmail.com Submitted 16-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Energi listrik merupakan salah satu energi yang paling dibutuhkan saat ini. Pada zaman yang serba modern ini, hampir seluruh kegiatan manusia  tidak  lepas  dari  penggunaan  listrik.  Perusahaan  penyedia  tenaga  kelistrikan  satu-satunya  di  Indonesia    adalah  Perusahaan Listrik Negara atau PT. PLN (Persero). PLN Juga memiliki beberapa kendala dan hambatan. Salah satunya adalah jumlah tunggakan yang  sangat besar  terhadap  pelanggan.  Hal  ini  menyebabkan  kerugian  yang  cukup besar  bagi  PLN.  Loket  pembayaran  listrik  juga mengalami hal yang sama seperti yang dirasakan oleh PLN, seperti pada PT Jaya Nuhgra Pratama. Untuk itu dilakukan penelitian ini dengan  membandingkan  dua  metode  dalam  klasifikasi  yaitu  decision Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk  mengetahui  metode mana  yang  paling  baik  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dan  mengetahui  factor  yang  menjadi  penyebab  utama  terjadinya keterlambatan pembayaran listrik.
Kata Kunci: Listrik, Keterlambatan, Decision Tree, Support Vector Machine

## Abstract
Electrical energy is one of the most needed energy today. In this modern era, almost all human activities cannot be separated from the use of electricity. The only electricity supply company in Indonesia is the State Electricity Company or PT. PLN (Persero). PLN also has several obstacles. One of them is the very large amount of arrears to customers. This causes considerable losses for PLN. The electricity payment counter also experienced the same thing as experienced by PLN, as at PT Jaya Nuhgra Pratama. For this reason, this research was conducted by comparing two methods in the classification, namely decision tree and support vector machine to find out which method is the best in solving problems and to find out the factors that are the main causes of delays in electricity payments.
Keywords : Electricity; Delay; Decision Tree; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Energi listrik merupakan salah satu energi yang paling dibutuhkan saat ini. Pada zaman yang serba modern ini, hampir seluruh  kegiatan  manusia  tidak  lepas  dari  penggunaan  listrik.  Perusahaan  penyedia  tenaga  kelistrikan  satu-satunya  di Indonesia  adalah perusahaan Listrik Negara atau PT. PLN (Persero). Berdasakan data dari website resmi yang dikelola oleh PT. PLN (Persero) (https://web.pln.co.id/) Jumlah energi listrik terjual pada tahun 2019 sebesar 245.518,17 GWh meningkat 4,65% dibandingkan tahun sebelumnya.  Selaku Badan Usaha Milik Negara (BUMN), PLN dituntut untuk melaksanakan  kegiatan  usahanya  dengan  sebaik-baiknya  dalam  menghasilkan  produk  yang  berkualitas,  strategi pemasaran yang baik, dan memberikan pelayanan terbaik terhadap pelanggan dalam meningkatkan penjualannya, agar mampu  berdaya  saing  dengan  perusahaan  lainnya  serta  bebas  subsidi  pemerintah  dengan  beban  atau  kerugian  yang dialami [1] . Namun selayaknya perusahaan, PLN Juga memiliki beberapa kendala dan hambatan. Salah satunya adalah jumlah tunggakan yang sangat besar terhadap pelanggan. Hal ini menyebabkan kerugian yang cukup besar bagi PLN. Loket pembayaran listrik juga mengalami hal yang sama seperti yang dirasakan oleh PLN, seperti pada PT Jaya Nuhgra Pratama.  Tunggakan  yang  cukup  besar  ini  terjadi  dikarenakan  tingkat  kesadaran  masyarakat  yang  rendah  dalam membayar  tagihan  listrik  tepat  waktu.  Berdasarkan  masalah  yang  telah  dipaparkan    dilakukan  penelitian  untuk menganalisa faktor penyebab keterlambatan pembayaran listrik sebagai bahan pertimbangan perusahaan dalam mengatasi keterlambatan pembayaran.
Banyak cabang ilmu komputer yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut. Salah satunya adalah teknik data mining. Terdapat beberapa tenik dalam data mining, salah satu diantaranya adalah teknik klasifikasi. Cara kerja teknik klasifikasi yaitu menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa kategori (kelas) yang telah didefinisikan [2] . Pada penelitian sebelumnya, penelitian dengan membandingkan antara  dua metode yang terdapat dalam data mining klasifikasi sudah pernah diteliti seperti yang dilakukan oleh [3]  dalam melakukan prediksi tingkat ketepatan pembiayaan, dengan  menggunakan  pemodelan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan Decision  Tree (C4.5)    disimpulkan  berdasarkan tingkat akurasi, bahwa pemodelan metode Decision Tree (C4.5) lebih baik dalam melakukan prediksi pembiayaan dan memperoleh tingkat akurasi  sebesar 56% sedangkan Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi sebasar 50%. Pada penelitian yang dilakukan oleh [4]  dalam mengklasifikasi jalur minat siswa disimpulkan  bahwa tingkat performansi yang diukur dengan algoritma SVM memiliki nilai akurasi sebesar 96,88% sedangkan tingkat performansi dengan  algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki nilai akurasi yang lebih rendah yaitu sebesar 88,87% . Berdasarkan yang telah dipaparkan maka dalam penelitian ini digunakan 2 metode klasifikasi yaitu Decision Tree (C4.5) dan Support Vector Machine (SVM) tujuannya  untuk  membandikan  metode  yang  lebih  baik  dan  akurat  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  telah
dipaparkan. Dari kedua metode tersebut dikaji metode mana yang paling baik dalam memprediksi faktor atau melihat faktor  utama  yang  menjadi  penyebab  keterlambatan  pembayaran  listrik.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi menjadi  bahan  pertimbangan  dan  bahan  penilaian  pihak  yang  bersangkutan  untuk  mengambil  tindakan  dalam  upaya meningkatkan kesadaran masyarakat dalam membayar tagihan listrik secara tepat waktu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Dalam  upaya  untuk  memperoleh  data  yang  diperlukan  dalam  penulisan  skripsi  ini,  penulis  menggunakan prosedure pengumpulan data sebagai berikut :
a. Observasi, Penulis melakukan pengamatan langsung ke PT Jaya Nuhgra Pratama di kota Pematangsiantar, Sumatera Utara.  Observasi  yang  dilakukan  terkait  pemantauan  terhadap  perilaku  masyarakat  dalam  melakukan  pembayaran listrik secara rutin.
b. Wawancara,  Hal  ini  dilakukan  penulis  dengan  bertanya  langsung  kepada  pihak  PT  Jaya  Nuhgra  Pratama  terkait perilaku masyarakat dalam melakukan pembayaran listrik.
c. Pembagian angket atau kuisioner, Pembagian angket dilakukan dengan menyerbarkan 200 angket secara acak kepada pelanggan PT. Jaya Nuhgra Pratama. Jenis kuisioner yang akan dipakai dalam penelitian ini adalah kuisioner tertutup, dimana jawaban telah disediakan oleh peneliti dan responden tinggal memilih jawaban yang tersedia.

## 2.2 Teknik Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  pada  aplikasi Microsoft  Excel  2010 dan  dengan  bantuan  aplikasi WEKA 3.9.2  Data  yang digunakan sebagai berikut.
Tabel 1. Data Kuisioner Pelanggan PT. Jaya Nuhgra Pratama No Penghasilan Jumlah Tanggungan Tanggal Penerimaan Gaji Proses Pembayaran Kualitas KWH Biaya Denda Status 1 Normal Sedikit Akhir Mudah Baik Rendah Tepat Waktu 2 Tinggi Normal Awal Mudah Baik Normal Tepat Waktu 3 Normal Normal Akhir Mudah Baik Normal Terlambat 4 Rendah Sedikit Akhir Mudah Normal Normal Terlambat 5 Tinggi Normal Akhir Rumit Normal Rendah Tepat Waktu 6 Tinggi Sedikit Awal Mudah Normal Normal Tepat Waktu 7 Tinggi Normal Akhir Rumit Normal Rendah Terlambat 8 Tinggi Normal Akhir Rumit Normal Tinggi Terlambat 9 Rendah Normal Akhir Mudah Normal Normal Terlambat 10 Tinggi Banyak Awal Mudah Baik Rendah Tepat Waktu 11 Tinggi Sedikit Awal Rumit Normal Tinggi Terlambat 12 Tinggi Normal Akhir Mudah Baik Rendah Tepat Waktu 13 Rendah Sedikit Akhir Rumit Normal Tinggi Terlambat 14 Normal Normal Akhir Mudah Baik Tinggi Terlambat 15 Rendah Sedikit Awal Mudah Baik Normal Terlambat 16 Tinggi Banyak Akhir Mudah Normal Normal Terlambat 17 Tinggi Banyak Akhir Mudah Baik Normal Telambat 18 Tinggi Sedikit Awal Mudah Baik Normal Tepat Waktu 19 Tinggi Normal Awal Rumit Baik Tinggi Tepat Waktu 20 Normal Sedikit Awal Mudah Baik Normal Tepat Waktu 21 Tinggi Sedikit Akhir Mudah Baik Normal Terlambat 22 Normal Normal Akhir Mudah Baik Normal Terlambat 23 Rendah Sedikit Awal Mudah Baik Normal Tepat Waktu 24 Normal Sedikit Awal Mudah Baik Normal Tepat Waktu 25 Tinggi Normal Akhir Mudah Baik Normal Tepat Waktu

## 2.3 Algoritma C4.5
Algoritma decision tree merupakan algoritma yang paling sering digunakan untuk klasifikasi. Decision tree adalah sebuah diagram alir yang terdiri atas 3 node yaitu root node, internal node, dan leaf node. Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan persamaan (1) :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dengan:
{𝑆 1 , 𝑆 2 , 𝑆 3 , … , 𝑆 𝑛 } = partisi S, sesuai dengan nilai atribut A A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A
|𝑆 𝑖 | : Jumlah kasus pada partisi 𝑆 𝑖 |𝑆| : Jumlah kasus dalam S Sedangkan perhitungan nilai entropy menggunakan persamaan (2) : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Dengan : S : Himpunan kasus n : Jumlah kasus pada partisi S pi : Proporsi 𝑆 𝑖 terhadap S

## 2.4 Algoritma Support Vector Machine
Secara sederhana konsep SVM adalah usaha mencari hyperplane “terbaik” yang berperan penting sebagai garis batas dua buah class. SVM mencari hyperplane ini berdasarkan support vectors dan margin. Support vectors adalah seluruh vektor data  yang  berjarak  paling  mendekati  hyperplane,  sedangkan  margin  menyatakan  lebar  dari  separating  hyperplane (Jumeilah, 2017). Support Vector Machine (SVM) dapat melakukan klasifikasi data yang terpisah secara linier (linearly separable) dan non-linier (nonlinear separable).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma C4.5
Berikut  adalah  tahapan  tahapan  penyelesaian  untuk  membentuk  sebuah  pohon  keputusan  dari  data  kuisioner  untuk mengetahui yang menjadi factor utama keterlambatan konsumen dalam melakukan pembayaran listrik. Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut atribut yang ada. Untuk menghitung gain dan entropy dapat dilihat pada rumus pada bab II. Dengan menggunakan persamaan diatas, maka akan didapatkan entropy dan gain yang digunakan sebagai akar dalam membuat pohon keputusan.
a) Entropy Total
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = (− 45 100 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 45 100 )) + (− 55 100 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 55 100 ))
=0.992774
Entropy total adalah menghitung hasil tepat waktu (45) dan Terlambat (55) dimana 100 adalah keseluruhan jumlah kasus.
b) Entropy Atribut Penghasilan
Untuk atribut penghasilan terdiri dari 3 nilai yaitu : Penghasilan Tinggi, Penghasilan Normal, Penghasilan sedang, dimana nilai entropy masing masing adalah sebagai berikut Penghasilan Tinggi (Jumlah kasus = 71, Hasil Tepat waktu=33 , Hasil terlambat =38
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  = (− 33 71 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 33 71 )) + (− 38 71 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 38 71 ))
=0.99642 c) Gain atribut penghasilan Gain untuk atribut penghasilan adalah :
= 0.992774 − (( 71 100 ∗ 0,99642) +   ( 33 100 ∗ 0,650022) +   ( 38 100 ∗ 0,998636))
= 0,016629
Hal yang sama dalam perhitungan gain dan entropy dilakukan pada seluruh atribut yang ada. Setelah seluruh nilai entropy dan gain diperoleh, selanjutnya hasil dari perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam table 4.2.
Tabel. 2. Tabel perhitungan Node 1 Normal Jumlah Ya  Tidak  Entrophy  Gain Total 100 45 55  0,992774 Penghasilan 0,016629 Tinggi 71 33 38 0,99642 Rendah 6 1 5  0,650022 Normal 23 11 12  0,998636 Jumlah Tanggungan 0,057099 Sedikit 29 18 11  0,957553 Normal 43 17 26  0,968165 Banyak 28 8 20  0,863121 Tanggal Penerimaan Gaji 0,066798 Awal 51 29 22  0,986368
Normal Jumlah Ya  Tidak  Entrophy  Gain Akhir 49 14 35  0,863121 Proses Pembayaran 0,020902 Rumit 10 2 8  0,721928 Mudah 90 44 46  0,999644 Kualitas KWH 0,002552 Baik 26 13 13 1 Normal 74 32 42  0,986787 Biaya Denda 0,000954 Rendah 27 12 15  0,991076 Normal 63 29 34  0,995452 Tinggi 10 4 6  0,970951 max 0,066798
Pada perhitungan tabel 2 dapat diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggiadalah atribut Tanggal Penerimaan Gaji dengan nilai 0,066798 , sehingga atribut tanggal penerimaan gaji merupakan atribut yang menjadi node akar. Pada atribut Tanggal penerimaan gaji yang dijadikan akar, terdapat dua nilai yaitu “Awal” dan “Akhir”. Dari nilai tersebut harus dilakukan perhitungan kembali sehingga dapat membentuk pohon keputusan. Selanjutnya adalah menghitung node 1.1 sebagai akar, sama dengan cara yang dilakukan pada perhitungan sebelumnya. Mengitung entropy dari atribut yang tersisa yaitu, penghasilan, . setelah dihitung entropy, lalu kemudian dihitung gain untuk setiap atribut yang tersisa.
Tabel 3. Perhitungan Entropy dan Gain pada Node 1.1
Jumlah  Ya  Tidak  Entrophy  Gain 51 29 22  0,986368 Total Penghasilan 0,044985 Tinggi 33 22 11  0,918296 Rendah 3 1 2  0,918296 Normal 15 7 8  0,996792 Jumlah Tanggungan 0,114689 sedikit 18 15 3  0,650022 normal 19 10 9  0,998001 banyak 14 6 8  0,985228 Proses Pembayaran 0,074862 Rumit 5 1 4  0,721928 Mudah 46 30 16  0,932112 Kualitas KWH 0,027737 Baik 13 9 4  0,890492 Normal 38 22 16  0,981941 Buruk 0 Biaya Denda 0,011584 Rendah 8 5 3  0,954434 Normal 39 21 18  0,995727 Tinggi 4 3 1  0,811278 Max 0,114689
Dari  hasil  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah  atribut  jumlah  tanggungan  yaitu sebesar 0.114689. yang berarti jumlah tanggungan adalah node akar berikutnya. Ada 3 atribut jumlah tanggungan, yaitu sedikit, normal, dan banyak. Nilai sedikit mempunyai hasil “tepat waktu” dan nilai lainnya perlu dilakukan perhitungan. Perhitungan yang sama dilakukan seperti perhitungan sebelumnya sampai ke node akhir dan memperoleh keputusan.
Berdasarkan gambar 1 dapat dijelaskan bahwa hasil analisis C4.5 menggunakan Software WEKA diperoleh 12 General rules. Dan dapat dibentuk menjadi pohon keputusan  seperti pada gambar berikut :

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Dari gambar 2 dapat dijelaskan bahwa atribut Tanggal Penererimaan Gaji dijadikan node akar, setelahnya atribut Jumlah Tanggungan menjadi node kedua, dan penghasilan dan biaya denda menjadi node selanjutnya.

## 3.2 Hasil Percobaan Support Vector Machine menggunakan Software WEKA
Mengimplementasikan Algoritma Support Vector Machine menggunakan Software WEKA 3.9.5 untuk melihat hasil dan keakuratan  yang  diperoleh.  Sebelumnya  data  akan  disimpan  menggunakan  Microsoft  excel  dengan  extention  .arff. mengubah file excel menjadi extention .arff di notepad seperti pada gambar berikut :
Dari  gambar  3 dapat kita  lihat  hasil  dari  algoritma  SVM. Untuk  mengetahui  atribut mana  yang  menjadi  factor utama dapat dilihat dari tab yang berada dibawah Test Options seperti pada gambar

## Gambar 4. Hasil Algoritma SVM
Dari gambar 4 dapat dilihat tanggal penerimaan gaji merupakan atribut dengan presentasi terendah dengan nilai 53%. Maka dapat disimpulkan bahwa tanggal penerimaan gaji merupakan factor utama yang menjadi penyebab keterlambatan pembayaran listrik di PT Jaya Nuhgra Pratama. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan maka dapat ditentukan hasil Akurasi yang dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4. Hasil perbandingan nilai Akurasi C4.5 dengan SVM
C4.5 SVM Correctly Classified Instace  70% 67% Mean Absolute Error 0.41 0.33 Root Mean Squared Error 0.4932  0.5745
Dari  tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  algotima  C4.5  merupakan  algoritma  yang  tepat  dalam  menyelesaikan permasalalahan yang telah dipaparkan dengan data yang tertera dengan nilai akurasi sebesar 70%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa Data Mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 dan SVM terbukti mampu mengetahui hasil analisis pada factor keterlambatan pembayaran listrik berdasarkan data kuisioner di PT. Jaya Nuhgra Pratama dengan hasil atribut Tanggal Penerimaan Gaji merupakan factor utama penyebab keterlambatan konsumen dalam membayar tagihan listrik.  Hasil uji coba Software WEKA membuktikan, dengan data kuisioner dalam permasalahan keterlambatan pembayaran listrik didapat algoritma C4.5 yang menjadi algoritma yang tepat dalam menyelesaikan kasus tersebut

## REFERENCES
[1] D. Hariyanto and Subhan, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pelanggan Menunggak Rekening Listrik Pada PLN Sub-Rayon Sentebang,” J. Manaj. Motiv. , vol. 11, no. 1, p. 585, 2016.
[2] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018.
[3] Y.  R.  Amalia,  “Penerapan  data  mining  untuk  prediksi  penjualan  produk  elektronik  terlaris  menggunakan  metode  k-nearest neighbor,” 2018.
[4] T.  Rosandy,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  dengan  Metode  Decision  Tree  Untuk  Menganalisa  Kelancaran Pembiayaan,” J. TIM Darmajaya , vol. 2, no. 1, pp. 52–62, 2016.
[5] O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko,  “Analisa  perbandingan  tingkat  performansi  metode  support  vector  machine  dan  naïve  bayes classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 1, pp. 67–72, 2018.
[6] D.  N.  Batubara  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman  Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 588–592, 2019.
[7] R. H. Kusumodestoni, “Komparasi Model Support Vector Machines ( Svm ) dan Neural Network Untuk Mengetahui Tingkat Akurasi Prediksi Tertinggi Harga Saham,” vol. 3, no. 1, 2017.
[8] N. D. Prayoga, “Penerapan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu Pada Perguruan Tinggi (Studi Kasus : Stmik Royal Kisaran),” 2018.
[9] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, 2016.
[10]  R.  P.  Fitrianti,  A.  Kurniawati,  and  D.  Agusten,  “Implementasi  Algoritma  K  -  Nearest  Neighbor  Terhadap  Analisis  Sentimen Review Restoran Dengan Teks Bahasa Indonesia,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2019 , pp. 27–32, 2019.
[11]  M. Fansyuri, “Analisa Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor Dalam ( Study Kasus Pt . Trigatra Komunikatama ) Analysis of  K-Nearest  Neighbor  Classification  Algorithm  in  Determining Accuracy  Value  on  Customer  Pleasure  (  Case  Study  on Pt . Trigatra Komunikatama ),” Humanika J. Ilmu Sos. Pendidikan, dan Hum. , vol. 3, no. 1, pp. 29–33, 2020.
[12]  N. Sagala and H. Tampubolon, “Komparasi Kinerja Algoritma Data Mining pada Dataset Konsumsi Alkohol Siswa,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 98, 2018.
[13]  L.  Ariyani,  “Kajian  Penerapan  Model  C45  ,  Support  Vector  Machine  (  Svm  ),  Dan  Neural  Network  Dalam  Prediksi,” Fakt. Exacta , vol. 9, no. 1, pp. 72–86, 2016.
[14]  T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model Algoritma SVM dan PSO-SVM,” vol. 2, pp. 244–253, 2016.
[15]  F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian Fithri,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[16]  A. Setiyono and H. F. Pardede, “Klasifikasi Sms Spam Menggunakan Support Vector Machine,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 275–280, 2019.
[17]  M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, “Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 2, no. 9, pp. 3112–3123, 2018.
[18]  D. Ahmad Wahid, “Analisis Kapasitas Dan Kebutuhan Daya Listrik Untuk Menghemat Penggunaan Energi Listrik Di Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura,” J. Tek. Elektro UNTAN , vol. 2, no. 1, p. 10, 2014.
[19]  J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PEMESANAN TIKET BUS PADA PO. HANDOYO BERBASIS ONLINE Julianto,” J. Intra-Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[20]  H. Ahyar et al. , Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif , no. March. 2020.