## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Analisa Prediksi Penjualan Jersey World Cup 2018 Terlaris Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Toko One Sport Football Distro)

## Ahmad Suhairy Batubara
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: suhariyahmad2@gmail.com
Abstrak − Jersey sudah menjadi wabah baru yang sudah membaur dikalangan masyarakat Indonesia, tidak lagi digunakan oleh pria bahkan jersey sudah digunakan oleh wanita. Tidak heran bahwa jersey sering dijumpai di tempat-tempat yang tidak ada hubungannya dengan sepakbola, seperti : kampus, jalan umum, mall, serta bank dalam memeriahkan sesuatu  event tertentu. Dengan begitu banyak minat masyarakat terhadap jersey menjadi peluang pemilik toko jersey untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Apalagi world cup yang diadakan setiap 4 tahun sekali membuat euforia masyarakat menjadi besar. Tetapi nyatanya masih  sering  terjadinya  kekurangan  stock  yang  mengakibatkan  toko  membuang  kesempatan  yang  ada  dari  suatu  event tersebutatau kelebihan stock barang yang akan membuat toko mengalami kerugian akibat barang tidak laku. Prediksi dilakukan untuk memperkirakan nilai untuk masa yang akan datang untuk mengambil keputusan. Penelitian ini menggunakan metode support vector machine diharapkan mampu memprediksi penjualan jersey world cup 2018. Dengan menggunakan fungsi kernel polynominal untuk mendapatkan nilai prediksi, dan hasil yang disimpulkan adalah metode  support vector machine mampu memprediksi penjualan jersey world cup 2018 .
Kata Kunci: Support Vector Machine, Jersey, World Cup, Prediksi.
Abstract −Jersey has become a new outbreak that has blended among the people of Indonesia, no longer used by men even the jersey has been used by women. No wonder that jersey is often found in places that have nothing to do with football, such as: campuses, public roads, malls, and banks in enlivening certain events. With so much community interest in jersey, the jersey shop owner has the opportunity to earn huge profits. Moreover, the world cup which is held every 4 years makes the euphoria of the people become big. But in fact there is still often a shortage of stock which causes the store to waste the opportunity that exists from an event or an excess stock of goods that will make the store suffer losses due to unsold goods. Prediction is done to estimate the value for the future to take a decision. This study uses the support vector machine method is expected to be able to predict sales of 2018 world cup jersey. By using the polynominal kernel function to get  a predictive value, and the results concluded are the support vector machine method is able to predict sales of 2018 world cup jersey.
Keywords : Support Vector Machine, Jersey, World Cup, Prediction.

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengestraksi dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.Dengan adanya data mining maka akan didapatkan suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data-data yang banyak jumlahnya[1].
Jersey bisa  diartikan  sebagai  seragam  atau  kostum  dari  sebuah  klub  atau  tim  nasional  sepakbola.  Dalam sepakbola jersey merupakan  salah  satu  syarat  wajib  dalam  olahraga  ini  sebagai  pertanda  sebuah  klub  atau  tim nasional. Jersey sendiri  biasanya  dikaitkan  dengan  sejarah  atau  filosofi  sebuah  tim  atau  negara  dalam sepakbola,seperti jersey timnas Indonesia dengan warna merah dan celana warna putih melambangkan bendera merah putih, untuk memberikan semangat lebih kepada pemain setiap bertanding.
Prediksi  suatu  proses  memperkirakantentang  sesuatu  yang  terjadi    di  masa  depanberdasarkan  data informasimasa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya atau selesih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi[2].
Support  vector machine(SVM) di perkenalkan pertama kali oleh Vapnikpada tahun 1992 sebagai  konsep unggulandalam  bidang pattern  recognition ,  algoritma  ini  dapat  memilih  model  otomatis  dan  tidakmemiliki masalah overfittin. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Kyoung-jae  metode SVM sangat  baik  untuk  prediksi  karena metode ini dapat meminimalkan kesalahan klasifikasi dan penyimpangan data pada datatraining[3].
Toko One  Sport  Football  Distro yang  bergerak  dalam  dunia  bisnis  perlengkapan  sepakbola  khususnya jersey. Menganalisa prediksi penjualan jersey dibutuhkan untuk mengetahui minat masyarakat dan bisa bersaing dalam dunia bisnis ini. Dan world cup merupakan event yang bisa dimanfaatkan dengan baik oleh pemilik toko baik.  Karena event yang  dilaksanakan  empat  tahun  sekali  menyebabkan  pemilik  usaha  sering  mengalami penumpukan stock barang atau kekurangan stock . Ini diakibatkan minat pembeli tidak sesuai dengan persediaan barang yang ada, jika kelebihan stock mengakibatkan toko sering mengalami kerugian akibat harga jersey yang tidak sesuai harga pasaran atau tidak laku, dan jika kekurangan stock toko membuang kesempatan yang ada. Dalam bisnis kerugian sebisa mungkin harus diminimalkan jadi dengan menganalisa prediksi penjualan jersey world cup 2018 dengan  menggunakan  data  mining,  diharapkan  mampu  memberikan  informasi  yang  membantu  kegiatan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
bisnis sehingga penjual tidak mengalami kerugian dan mendapatkan untung. Dalam prediksi banyak metode yang dapat digunakan salah satu metode yang digunakan dalam data mining ini adalah metode prediksi Support vector machine (SVM).
Dengan metode SVM ini semoga memprediksi jersey  world  cup 2018 bisa memberikan informasi  yang akurat dan bisa dijadikan bahan pertimbangan perusahaan dalam stock barang yang akan dijual, Agar tidak terjadi penumpukan barang yang membuat perusahaan rugi dan bisa memberikan informasi kepada konsumen yang ikut memeriahkan event empat tahun ini, agar bisa membeli jersey yang terlaris dipasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer ( machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan ( knowledge) secara otomatis. Definisi lain diantaranya adalah pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction-based  learning) adalah  proses  pembentukan  defenisi-definisi  konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari [4].

## 2.2 Support Vector Machine
Support  vector  machine (SVM)  merupakan  metode  klasifikasi  jenis  terpadu  ( supervised) karena  ketika  proses pelatihan,  diperlukan  target  pembelajaran  tertentu,  berbeda  dengan  FCM  yang  dalam  proses  klasifikasi  tidak membutuhkan target pelatihan. SVM merupakan algoritma yang bekerja menggunakan pemetaan nonlinier untuk mengubah pelatihan asli ke dimensi yang lebih tinggi. Dalam hal ini dimensi baru, akan mencari hyperplane untuk memisahkan secara linier dan dengan pemetaan nonlinear yang tepat ke dimensi yang cukup tinggi, data dari dua kelas selalu dapat dipisahkan dengan hyperplane tersebut. SVM menemukan hyperplane ini menggunakan support vector dan margin [3].
SVM muncul pertama kali pada tahun 1992 oleh Vladimir Vapnik bersama rekannya Bernhard Boser dan Isabelle Guyon. Dasar untuk SVM sudah ada sejak tahun 1960-an (termasuk karya awal oleh Vapnik dan Alexei Chervonenkis pada teori belajar statistik).

## 2.3 Prediksi
Peramalan (forecasting) adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan.  Hal  ini  dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis. Bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Atau bisa juga dengan menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Penjualan yang baik dipengaruhi dengan memperhatikan pengendalian stock barang. Dalam penjualan jerseyworld cup yang merupakan event 4 tahun sekali sangat penting sebagai peluang bagi pemilik toko meraup keuntungan. Penumpukan stock dan kekurangan stock dapat mengakibatkan pemilik toko mengalami kerugian dan membuang kesempatan yang ada. Dan khususnya di toko one sport football distro pada tahun 2010 dan 2014 beberapa jersey mengalami  penumpukan  sekitar  kurang  lebih  4  bulan,  mengakibatkan  harga jersey dijual    tidak  sesuai  harga pasaran. Dan dalam event tersebut khususnya mendekati partai final minat masyarakat membeli jersey sangat besar tetapi terkadang stock barang yang ditoko tidak sesuai minat pembeli. Data penjualan jersey yang digunakan dalam penelitian ini ialah data penjualan jersey pada tahun 2010 dan 2014,  dimana  data  diperoleh  dari  pemilik  toko.  Dalam  penelitian  ini  data  penjualan  yang  akan  diolah  dengan metode support  vector machine , terdapat  12 tim yang ikut serta pada world  cup 2010, 2014 dan 2018. Sebagai referensi dapat dilihat dari tabel data penjualan toko One Sport Football Distro tabel 1.
Tabel 1. Data penjualan Toko One Sport Football Distro Tim 2010 2014 Argentina 20 Pcs 30 Pcs Australia 3 Pcs 5 Pcs Brazil 27 Pcs 40 Pcs Inggris 38 Pcs 35 Pcs Jepang 15 Pcs 12 Pcs Jerman 55 Pcs 65 Pcs Meksiko 4 Pcs 4 Pcs

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Tim 2010 2014 Perancis 38 Pcs 42 Pcs Portugal 20 Pcs 22 Pcs Spanyol 50 Pcs 30 Pcs Swiss 3 Pcs 5 Pcs
Dalam menganalisa suatu masalah baik prediksi maupun klasifikasi, terlebih dahulu kita harus menentuka variabel dari data tersebut. Variabel dari prediksi penjualan jersey ini ialah data 2010 dan data 2014. Kita dapat mencari nilai transformasi data x1{data 2010} , x2 {data 2014}, dengan menggunakan persamaan no (3.22) dengan cara:
x1.1= 0.8∗(20−3) 55−3 + 0.1 = 13.6 52 + 0.1 =0.26 + 0.1 =  0.36 x1.2  = 0.8∗(3−3) 55−3 + 0.1 = 0 52 + 0.1 = 0 + 0.1 =  0.1 x1.3  = 0.8∗(27−3) 55−3 + 0.1 = 19.2 52 + 0.1 = 0.37 + 0.1 =  0.47 x1.4  = 0.8∗(38−3) 55−3 + 0.1 = 28 52 + 0.1 = 0.54 + 0.1 =  0.64 x1.5  = 0.8∗(15−3) 55−3 + 0.1 = 9.6 52 + 0.1 = 0.18 + 0.1 =  0.28 x1.6  = 0.8∗(55−3) 55−3 + 0.1 = 41.6 52 + 0.1 = 0.8 + 0.1 =  0.9 x1.7  = 0.8∗(4−3) 55−3 + 0.1 = 0.8 52 + 0.1 = 0.01+ 0.1 =  0.11 x1.8  = 0.8∗(38−3) 55−3 + 0.1 = 28 52 + 0.1 = 0.54 + 0.1 =  0.64 x1.9  = 0.8∗(20−3) 55−3 + 0.1 = 13.6 52 + 0.1 = 0.34 + 0.1 =  0.36 x1.10 = 0.8∗(50−3) 55−3 + 0.1 = 37.6 52 + 0.1 = 0.72 + 0.1 =  0.82 x1.11 = 0.8∗(3−3) 55−3 + 0.1 = 0 52 + 0.1 = 0 + 0.1 =  0.1 x1.12 = 0.8∗(10−3) 55−3 + 0.1 = 5.6 52 + 0.1 = 0.11 + 0.1 =  0.21 x2.1  = 0.8∗(30−4) 65−4 + 0.1 = 20.8 61 + 0.1 = 0.34 + 0.1 =  0.44 x2.2  = 0.8∗(5−4) 65−4 + 0.1 = 0.8 61 + 0.1 = 0.01 + 0.1 =  0.11 x2.3  = 0.8∗(40−4) 65−4 + 0.1 = 28.8 61 + 0.1 = 0.47 + 0.1 =  0.57 x2.4  = 0.8∗(35−4) 65−4 + 0.1 = 24.8 61 + 0.1 = 0.41 + 0.1 =  0.51 x2.5  = 0.8∗(12−4) 65−4 + 0.1 = 6.4 61 + 0.1 = 0.10 + 0.1 =  0.20 x2.6  = 0.8∗(65−4) 65−4 + 0.1 = 48.8 61 + 0.1 = 0.8 + 0.1 =  0.9 x2.7  = 0.8∗(4−4) 65−4 + 0.1 = 0 61 + 0.1 = 0 + 0.1 =  0.1 x2.8  = 0.8∗(42−4) 65−4 + 0.1 = 30.4 61 + 0.1 = 0.49 + 0.1 =  0.59 x2.9  = 0.8∗(22−4) 65−4 + 0.1 = 14.4 61 + 0.1 = 0.24 + 0.1 =  0.34 x2.10 = 0.8∗(40−4) 65−4 + 0.1 = 28.8 61 + 0.1 = 0.47 + 0.1 =  0.57 x2.11 = 0.8∗(5−4) 65−4 + 0.1 = 0.8 61 + 0.1 = 0.01 + 0.1 =  0.11 x2.12 = 0.8∗(8−4) 65−4 + 0.1 = 3.2 61 + 0.1 = 0.05 + 0.1 =  0.15
Dimana :
0.8 = Ketetapan rumus
0.1 = Ketetapan rumus
20 = Jumlah data 2010 pada data pertama
3 = Jumlah data 2010 terendah
55 = Jumlah data 2010 tertinggi
30 = Jumlah data 2014 data pertama
4 = Jumlah data 2014 terendah
65 = Jumlah data 2014 tertinggi
Sehingga  diperolah  transformasi  data  x1{2010}  =  0.36,  transformasi  data  x2{2014}  =  0.44.  Lakukan langkah yang sama untuk seluruh data, sehingga didapatkan seluruh data transformasi x1, x2, seperti tabel dibawah ini:
Tabel 2. Transformasi Data X1 X2 0.36 0.44

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
X1 X2 0.1 0.11 0.47 0.57 0.64 0.51 0.28 0.20 0.9 0.9 0.11 0.1 0.64 0.59 0.36 0.34 0.82 0.57 0.1 0.11 0.21 0.15
Berdasarkan data pada tabel  3.6 terlihat bahwa untuk  nilai X1 (1) 20 adalah 0.36, dan  X2 (1) 30 adalah 0.44. Untuk X1 dan X2 diambil data yang sudah ditransfromasi yaitu data yang diacak urutannya untuk membuat data  latih.  Untuk  X1  adalah  =  0.36,  0.47,  0.28,  0.1,  untuk  X2  adalah  =  0.44,  0.57,  0.20,  0.1.  Dan  untuk menghasilkan prediksi sementara X2-X1 (0.44 - 0.36 = 0,08). Jika hasil prediksi sementara adalah negatif maka label data latih dan data uji (-1), jika hasil prediksi sementara positif maka tabel data latih dan data uji (1).
Tabel 3. Data Latih X1 X2 Label 0.36 0.44 1 0.47 0.57 1 0.28 0.20 -1 0.1 0.1 1 Tabel 4. Data Uji X1 X2 Label 0.1 0.11 1 0.64 0.51 -1 0.9 0.9 1 0.64 0.59 -1 0.36 0.34 -1 0.82 0.57 -1 0.1 0.11 1 0.21 0.15 -1

## 3.2 Penerapan Metode Support Vector Machine
Support Vector Machine merupakan algoritma yang bekerja menggunakan pemetaan nonlinier untuk mengubah pelatihan  asli  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Dalam  hal  ini  dimensi  baru,  akan  mencari hyperplane untuk memisahkan secara linier dan dengan pemetaan nonlinear yang tepat ke dimensi yang cukup tinggi, data dari dua kelas selalu dapat dipisahkan dengan hyperplane tersebut. SVM menemukan hyperplane ini menggunakan support vector dan margin . Svm salah satu metode data mining yang bisa digunakan untuk klasifikasi dan prediksi. Didalam penelitian ini svm digunakan  sebagai  metode  data mining prediksi  dengan  mengolah  data  yang  ada  dan  diproses  sesuai langkah yang metode svm . Dimana data penjualan akan dilakukan transformasi data untuk mendapatkan nilai data uji dan data latih, setelah mendapatkan data uji dan data latih maka didapatkan nilai matriks kernel, nilai weight, dan bias. Setelah itu didapatkan hasil prediksi  kemudian dilakukan analisis support  vector machine dan proses akhir ini hasil analisa prediksi penjualan jersey world cup 2018.
Setelah mendapatkan tabel data uji dan tabel data latih yang terdapat 12 data. Dimana 4 data sebagai data latih, dan 8 data sebagai data uji. Maka Langkah Pertama yang dilakukan ialah mencari nilai matriks kernel dengan menggunakan rumus fungsi kernel polynominal.
Langkah Pertama  : Mencari Nilai Kernel K(N*N) Pada Data Latih
Rumus : Fungsi Kernel Polynominal=(Xi.Xj + 1) 2 Dimana :
x1 =  0.36, 0.47, 0.28, 0.1 x2 =  0.44, 0.57, 0.20, 0.1 Penyelesaian: K = (( x1’*x1.1)+(x2’*x2.1)+1) 2 = ((0.36*0.36)+(0.44*0.44)+1)) 2 = (0.1296 + 0.1936+1) 2 = (1.7374) 2 = 1.7509 K = (( x1’*x1.1)+(x2’*x2.1) +1) 2

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
= ((0.36*0.47)+(0.44*0.57) +1)) 2 = (0.1692 + 0.2508+1) 2 = (1.42) 2 = 2.0164
K = (( x1’*x1.1)+(x2’*x2.1) +1) 2
= ((0.36*0.28)+(0.44*0.20) +1)) 2 = (0.1008 + 0.088+1) 2 = (1.1888) 2 = 1.4132 K = (( x1’*x1.1)+(x2’*x2.1) +1) 2
= ((0.36*0.1)+(0.44*0.1) +1)) 2 = (0.036+ 0.044+1) 2 = (1.08) 2 = 1.1664
Lakukan  langkah  yang  sama  untuk  mencari  baris  kedua  dan  seterusnya,  sehingga  didapatkan  matriks kernel K [N*N] seperti dibawah ini :
1.7509    2.0164    1.4132    1.1664
2.0164    2.3895    1.5515    1.2188
1.4132    1.5515    1.2508    1.0983 1.1664    1.2188    1.0983    1.0404
Karena pada fitur label data latih terdapat 4 buah data, maka untuk alpha juga memiliki 4 buah data yang sama sehingga setiap elemen matrik kernel K(N*N) digunakan untuk menghitung nilai alpha dimana jumlah alpha dibagi  dengan  jumlah  kernel  K(N*N)  dikali  dengan  y i y j .  Maksudnya  untuk  mendapatkan  nilai alpha harus menjumlahkan semua nilai matriks kernel serta melihat label  tabel data latih. Sebelum menjumlahkan nilai matriks kernel kita mencari nilai y i y j . Y = [1 1 -1 1] Z = (y’*y) Z =   1  1  -1  1 1  1-1   1 -1  -1  1 -1 1  1  -1  1 Setelah nilai Z telah didapatkan maka gunakan nilai Z sebagai pedoman mencari jumlah kernel K(N*N), bisa dilihat bahwa jika nilai tabel Z positif (+) maka nilai matriksnya positif dan jika nilai tabel Z negatif (-) maka nilai matriksnya negatif. Persamaan ini untuk masing masing kolom matrik. Maka langkah kedua ialah mencari nilai alpha. Langkah Kedua : Mencari Nilai Alpha
Rumus     : 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝛼 ∑ 𝐾(𝑁∗𝑁)
𝛼 = 4 dimana terdapat 4 buah data pada tabel data latih K (N*N)   = 1.7509    2.0164   -1.4132    1.1664 2.0164    2.3895   -1.5515    1.2188
-1.4132   -1.5515    1.2508   -1.0983 1.1664    1.2188   -1.0983    1.0404
Nilai  diatas  didapat  dari  hasil  kernel  pada  langkah  pertama  dikalikan  nilai  Z.  Jumlah  kan  nilai  matriks perkolom untuk mendapatkan nilai jumlah matriks kernel K (N*N), dan perhatikan tanda positif dan negatif. Kolom pertama    = 1.7509 + 2.0164 + (-1.4132) + 1.1664
=3.5205 Kolom kedua = 2.0164 + 2.3895 + (-1.5515)  + 1.2188 =4.0732 Kolom ketiga =-1.4132 + (-1.5515) + 1.2508 + (-1.0983)  = -2.8122 Kolomkeempa     =  1.1664 + 1.2188 + (-1.0983)+ 1.0404 = 2.3273
Jumlah matriks kernel = 3.5205 + 4.0732 + (-2.8122) + 2.3273 = 7.1088 Penyelesaian : 𝛼1=𝑎2=𝑎3=𝑎4
ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠
𝑘𝑒𝑟𝑛𝑒𝑙 = 4 7.1088 = 0.5627 alpha = 0.5627
Setelah didapatkan nilai alpha , langkah selanjutnya ialah mencari nilai weight (w) dan bias. Untuk mencari nilai weight , nilai alpha dikali dengan nilai matrik per kolom. Dimana nilai alpha (+) atau (-) masih berpedoman pada label data latih. Langkah Ketiga   : Mencari Nilai Weight Rumus : w = 𝛼 i y i K (x,x i ) Dimana : 𝛼 = alpha y = label data latih 𝛼 = 0.5627 y = 1 1 -1 1 K= 3.5205,  4.0732, (-2.8122), 2.3273 Penyelesaian: w 1 = a y 1 K 1 w 1 = (0.5627*1)*3.5205

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
w 1 = 0.5627 * 3.5205 = 1.9809 w 2 = a i y 2 K 2 w 2 = (0.5627*1)*4.0732 w 2 = 0.5627* 4.0732 = 2.2920
w 3 = a i y 3 K 3 w 3 = (0.5627*-1)*-2.8122 w 3 = -0.5627* -2.8122  =1.5824
w 4 = a i y 4 K 4 w 4 = (0.5627*1)*2.3273 w 4 = 0.5627 * 2.3273  = 1.3906
Sehingga didapatkan hasil weight =1.9809, 2.2920, 1.5824, 1.3906 Setelah didapatkan nilai w , selanjutnya pilih salah satu Support Vector dari kelas “+1” dan “-1” dari matrik yang mempunyai nilai (+) dan (-). Pada penelitian ini diambil dari nilai kernel matriks pada kolom pertama dan kolom ke tiga untuk menghitung nilai b .
Langkah Ke empat : Mencari Nilai Bias Rumus :  b = − 1 2 ( w. x + + w. x - ) x k1 : 1.7509, 2.0164, 1.4132, 1.1664 x k3 : 1.4132, 1.5515, 1.2508, 1.0983 w
: 1.9809, 2.2920, 1.5824, 1.3906 Penyelesaian : b = − 1 2 ( w. x k1 + w. x k3 )
b = − 1 2 * ((1.9809.*1.7509 + 2.2920*2.0164 + 1.5824*1.4132+ 1.3906* 1.1664) + (1.9809*1.4132 + 2.2920*1.5515 + 1.5824*1.2508 + 1.3906*1.0983) b =  -0.5 * (11.7948 + 9.8320)
b = -0.5 * (21.6268) b = -10.8134 Setelah  mendapatkan  nilai  kernel,  nilai weight ,  dan  nilai  bias  selanjutnya  mencari  nilai  kernel f( ∅ (x)) . Pertama kita harus membuat variabel baru pada tabel data uji, dimana pada langkah sebelumnya x1 dan x2sudah digunakan  untuk  tabel  data  latih.  Maka  untuk  variabel  tabel  data  uji  digunakan  xu  dan  yu,  dimana  xu  sebagai pengganti x1 dan yu sebagai pengganti x2, untuk data latih. Selanjutnya x1 dan x2 data uji dikalikan dengan x1 dan x2 data latih.
Langkah Ke lima : Mencari Nilai Kernel Uji (Ku) Rumus
: Fungsi Kernel Polynominal=(Xi.Xj + 1) 2
Dimana : xu = [0.1, 0.64, 0.9, 0.64, 0.36, 0.82, 0.1, 0.21]; zu = [0.11, 0.51, 0.9, 0.59, 0.34, 0.57, 0.11, 0.15]; x1 = [ 0.36, 0.47, 0.28, 0.1] x2 = [ 0.44, 0.57, 0.20, 0.1] Penyelesaian: Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.1*0.36)+(0.11*0.44)+1^2 Ku = (0.036 + 0.0484 +1)^2 Ku = 1.1759
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.64*0.36)+(0.51*0.44) +1^2 Ku = (0.2304 + 0.2244 + 1)^2 Ku = 2.1164
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.9*0.36)+(0.9*0.44) +1^2 Ku = (0.324 + 0.396 + 1)^2 Ku = 2.9584
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Ku = ((0.64*0.36)+(0.59*0.44) +1^2 Ku = (0.2304 + 0.2596 + 1)^2 Ku = 2.2201
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.36*0.36)+(0.34*0.44) +1^2 Ku = (0.1296 + 0.1496 + 1)^2 Ku = 1.6364
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.82*0.36)+(0.57*0.44) +1^2 Ku = (0.2952 + 0.2508 + 1)^2 Ku = 2.3901 Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.1*0.36)+(0.11*0.44) +1^2 Ku = (0.035+ 0.0484 + 1)^2 Ku = 1.1759
Ku = ((xu’*x1)+(yu’*x2)+1^2 Ku = ((0.21*0.36)+(0.15*0.44) +1^2 Ku = (0.0756 + 0.066 + 1)^2 Ku = 1.303
Ulangi langkah tersebut sehingga untuk kolom kedua sampai ke empat sehingga mendapatkan hasil seperti dibawah ini :
1.1759 1.2314 1.1025 1.0424 2.1164 2.5329 1.6415 1.2432 2.9584 3.7481 2.0506 1.3924 2.2201 2.6801 1.6827 1.2611 1.6364 1.8578 1.3661 1.1449 2.3901 2.9251 1.8053 1.2973 1.1759 1.2314 1.1025 1.0424
1.3033 1.4023 1.1855 1.0733
Setelah mendapatkan nilai kernel Ku, maka kita akan mencari nilai hasil prediksi dimana hasil kernel Ku akan dikalikan dengan weight untuk setiap baris perkolomnya. Dan selanjutnya ditambahkan dengan nilai bias (b) .
Langkah Ke Enam : Mencari Nilai Hasil Prediksi f(Φ(x)) Rumus : f(Φ(x)) = sign(w.(Ku) + b) Dimana w =1.9809, 2.2920, 1.5824, 1.3906 ku 1 =1.1759 1.2314 1.1025 1.0424 ku 2 =2.1164 2.5329 1.6415 1.2432 ku 3 =2.9584 3.7481 2.0506 1.3924 ku 4 =2.2201 2.6801 1.6827 1.2611 ku 5 = 1.6364 1.8578 1.3661 1.1449 ku 6 =2.3901 2.9251 1.8053 1.2973 ku 7 =1.1759 1.2314 1.1025 1.0424 ku 8 =1.3033 1.4023 1.1855 1.0733 b = -10.8134 Penyelesaian : f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 1 ) + b) = sign ((1.9809*1.1759 ) + (2.2920*1.2314) + (1.5824*1.1025) +(1.3906 *1.0424) + (-10.8134) = sign ( 2.3293+2.8224+1.7446+1.4496) + (-10.8134) = sign (8.2616) + (-10.8134) = -2.5518 = -1 f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 2 ) + b) = sign ((1.9809*2.1164) + (2.2920*2.5329) + (1.5824*1.6415) + (1.3906 *1.2432) + (-10.8134) = sign ( 4.1924+5.8054+2.5975+1.7288) + (-10.8134)
= sign (14.2233) + (-10.8134) = 3.4099 = 1

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 3 ) + b) = sign ((1.9809*2.9584) + (2.2920*3.7481) + (1.5824*2.0506) + (1.3906 *1.3924) + (-10.8134) = sign ( 5.8603+8.5906+3.2449+1.9363) + (-10.8134) = sign (19.5192) + (-10.8134) = 8.7058 = 1 f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 4 ) + b) = sign ((1.9809*2.2201) + (2.2920*2.6801) + (1.5824*1.6827) + (1.3906 *1.2611) + (-10.8134) = sign ( 4.3978+6.1428+2.6627+1.7537) + (-10.8134) = sign (14.8548) + (-10.8134) = 4.0414 = 1 f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 5 ) + b) = sign ((1.9809*1.6364) + (2.2920*1.8578) + (1.5824*1.3661) + (1.3906 *1.1449) + (-10.8134) = sign ( 3.2415+4.2581+2.1617+1.5921) + (-10.8134) = sign (11.1605) + (-10.8134) = 0.3471 = 1 f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 6 ) + b) = sign ((1.9809*2.3901) + (2.2920*2.9251) + (1.5824*1.8053) + (1.3906 *1.2973) + (-10.8134) = sign ( 4.7345+6.7043+2.8567+1.8040) + (-10.8134) = sign (15.9945) + (-10.8134) = 5.1811 = 1
f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 7 ) + b) = sign ((1.9809*1.1759 ) + (2.2920*1.2314) + (1.5824*1.1740) + (1.1025 *1.0424) + (-10.8134) = sign ( 2.3293+2.8224+1.7446+1.4496)+ (-10.8134) = sign (8.2616) + (-10.8134) = -2.5518 = -1
f(Φ(x)) = sign(w.(Ku 8 ) + b) = sign ((1.9809*1.3033) + (2.2920*1.4023) + (1.5824*1.1855) + (1.3906 *1.0733) + (-10.8134) = sign ( 2.5817+3.2141+1.8759+1.4925) + (-10.8134) = sign (9.0808) + (-10.8134) = -1.7326 = -1 Setelah didapatkan hasil dari fungsi f(Φ(x)) didapatkan hasil sebagai berikut:
-2.5518 3.4099 8.7058 4.0414 0.3471 5.1811 -2.5518 -1.7362
Maka hasil tabel dari data uji berubah menjadi seperti dibawah ini, dimana apabila hasil f(Φ(x)) bernilai (+) maka menjadi 1 dan bila hasil f(Φ(x)) bernilai (-) maka menjadi -1. Dapat dilihat seperti Tabel 4.5 dibawah ini
Tabel 5. Label Hasil Prediksi X1 X2 Label Label Hasil Prediksi 0.1 0.11 1 -1 0.64 0.51 -1 1 0.9 0.9 1 1 0.64 0.59 -1 1 0.36 0.34 -1 1 0.82 0.57 -1 1 0.1 0.11 1 -1 0.21 0.15 -1 -1
Tingkat akurasi = 5 8 ∗ 100% = 62.5 %

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  data  uji  yang  diolah  secara  manual  dengan  mengunakan metode support vector machine (SVM) dengan kernel trick polynominal memiliki tingkat akurasi sebesar 62.5 %. Maka dengan hasil ini didapatkan hasil prediksi penjualan jersey world cup 2018 dengan cara mengambil 62.5 % dari penjumlahan data penjualan 2010 dan 2014. Dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Prediksi Penjualan Jersey World Cup 2018 Tim 2010 2014 Hasil Prediksi 2018 Jerman 55 Pcs 65 Pcs 75 Pcs Perancis 38 Pcs 42 Pcs 50 Pcs Spanyol 50 Pcs 30 Pcs 50 Pcs Inggris 38 Pcs 35 Pcs 45 Pcs Brazil 27 Pcs 40 Pcs 41 Pcs Argentina 20 PCs 30 Pcs 31 Pcs Portugal 20 Pcs 22 Pcs 26 Pcs Jepang 15 Pcs 12 Pcs 16 Pcs Uruguay 10 Pcs 8 Pcs 11 Pcs Australia 3 Pcs 5 Pcs 5 Pcs Meksiko 4 Pcs 4 Pcs 5 Pcs Swiss 3 Pcs 5 Pcs 5 Pcs
Dari  hasil  tabel  4.6  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa jersey timnas  Jerman  menjadi jersey terlaris dipasaran,diikutin dengan jersey timnas Perancis dan Spanyol.Dan jersey timnas Australia, Meksiko  dan Swiss menjadi jersey yang kurang diminatin oleh masyarakat.

## 3.3 Pengujian
Dibawah ini merupakan langkah-langkah kerja pengujian pada Matlab 6.1, yaitu sebagai berikut:
1. Buka aplikasi Matlab 6.1 pada Laptop atau Komputer yang telah terinstal Matlab 6.1.
2. Berikut adalah tampilan awal Matlab 6.1.
Gambar 1. Tampilan Awal Matlab 6.1
Gambar 1. tampilan awal sebelum dimasukan koding untuk menguji hasil analisa data prediksi penjualan jersey world cup 2018.
3. Mencari nilai kernel K(N*N)
Untuk  mencari  nilai  kernel  K(N*N)  terlebih  dahulu  kita  harus  memasukan  variabel-variabel  yang dibutuhkan dalam memproses data prediksi. Variabel yang diperlukan adalah : x1 = [ 0.36, 0.47, 0.28, 0.1]; x2 = [ 0.44, 0.57, 0.20, 0.1]; Setelah  variabel-variabel  diatas  sudah  di input maka  mencari  nilai  kernel  K(N*N)  dapat  dilihat  seperti gambar dibawah ini :
Sesuai gambar diatas nilai kernel K(N*N) data latih dengan menggunakan koding seperti dibawah ini: K = ((x1'*x1)+(x2'*x2)+1).^2

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Sehingga didapatkan hasil nilai kernel K(N*N) K =   1.7509    2.0164    1.4132    1.1664 2.0164    2.3895    1.5515    1.2188
1.4132    1.5515    1.2508    1.0983
1.1664    1.2188    1.0983    1.0404
4. Pencarian nilai alpha
Setelah  mendapatkan  nilai  kernel  K(N*N)  maka  selanjutnya  mencari  nilai alpha .  Terlebih  dahulu memasukan variabel label pada data latih. Variabel yang diperlukan: y = [ 1 1 -1 1];
Kemudian melakukan perkalian yi yj, dengan menggunakan koding seperti dibawah ini : z = y’*y;
variabel  z  digunakan  sebagai  penampung  hasil  perkalian  yi  yj,  kemudian  mendapatkan  nilai  alpha yang dapat dilihat seperti gambar dibawah ini:
Gambar 3. Nilai Alpha
Sesuai gambar diatas didapatkan nilai alpha adalah 0.5627 dengan menggunakan coding seperti dibawah ini : (z),alpha = 4/(sum(sum(K.*z))) z = 1     1    -1     1 1     1    -1     1 -1    -1     1    -1 1     1    -1     1 alpha = 0.5627
5. Mencari Nilai Weight
Sebelum  mencari  nilai weight maka  nilai alpha dikalikan  dengan  nilai  y,  maka  diperlukan  variabel penampung dapat dilihat seperti dibawah ini:
A = alpha * y
Setelah mendapatkan nilai variabel A maka langkah selanjutnya ialah memasukan koding untuk mencari nilai weight seperti dibawah ini : (A),W= A*K’
Gambar 4. Nilai Weight
Sesuai gambar diatas maka didapatkan hasil nilai variabel A dan nilai Weight seperti dibawah ini A = 0.5627, 0.5627, -0.5627, 0.5627 W = 1.9809, 2.2920, 1.5824, 1.3096
6. Mencari nilai bias
Setelah  mendapatkan  nilai weight langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  bias.  Dimana  menggunakan nilai  kernel pada kolom pertama dan kolom  ketiga. Sehingga dapat dilihat koding pencarian bias seperti dibawah ini :
(W),(K(1,:)),(K(3,:)), b = (-0.5)*(sum(W.*K(1,:))+sum(W.*K(3,:)))

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Gambar 5. Nilai Bias
Sesuai gambar 5. dimana ans ialah nilai kernel kolom tertentu, dikarenakan dalam mencari nilai bias diatas menggunakan nilai kernel kolom pertama dan nilai kernel kolom ketiga. Sehingga mendapatkan hasil ans dan bias seperti dibawah ini.
Ans ( Kernel Kolom Pertama) = 1.7509, 2.0164, 1.4123, 1.1664 Ans ( Kernel Kolom Ketiga)   = 1.4132, 1.5515, 1.2508, 1.0983 b = -10.8134
7. Mencari Nilai Kernel Data Uji
Untuk menccari nilai kernel uji maka digunakan data pada tabel data uji pada tabel 4.4. Untuk mendapatkan nilai Kernel uji maka dilakukan perkalian x1 dan x2 pada data uji dengan x1 dan x2 pada data latih. Maka diperlukan variabel seperti dibawah ini: xu = [0.1, 0.64, 0.9, 0.64, 0.36, 0.82, 0.1, 0.21]; zu = [0.11, 0.51, 0.9, 0.59, 0.34, 0.57, 0.11, 0.15];
Gambar 6. Nilai Kernel Ku Data Uji
Sesuai  gambar  diatas  untuk  mendapatkan  nilai  kernel  data  uji  atau  digunakan  variabel  ku  dengan menggunakan koding seperti dibawah ini: Ku = (((xu'*x1)+(yu'*x2))+1).^2 Ku =  1.1759    1.2314    1.1025    1.0424 2.1164    2.5329    1.6415    1.2432
2.9584    3.7481    2.0506    1.3924
2.2201    2.6801    1.6827    1.2611
1.6364    1.8578    1.3661    1.1449
2.3901    2.9251    1.8053    1.2973
1.1759    1.2314    1.1025    1.0424
1.3033    1.4023    1.1855    1.0733
8. Mencari nilai f(Φ(x))
Setelah mendapatkan nilai ku maka untuk mendapatkan nilai fungsi f(Φ(x)) dengan cara nilai matriks ku dikali dengan nilai weight dan ditambah dengan nilai bias, untuk masing masing baris pada matriks ku.
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 246 - 257
Dari gambar diatas dapat dilihat hasil dari fungsi f(Φ(x)), dengan memasukan koding seperti dibawah ini: (W),(b),F=[sum(Ku(1,:).*W)+b;sum(Ku(2,:).*W)+b;sum(Ku(3,:).*W)+b; sum(Ku(4,:).*W)+b;sum(Ku(5,:).*W)+b;sum(Ku(6,:).*W)+b;sum(Ku(7,:).*W)+b;sum(Ku(8,:).*W)+b;] Sehingga menghasilkan nilai fungsi f(Φ(x)) sebagai berikut:
-2.5518,  3.4099, 8.7058, 4.0414, 0.3471, 5.1811, -2.5518, -1.7362 Dengan  melihat  hasil  pengujian support  vector  machine menggunakan Matlab 6.1  ,  dapat  disimpulkan bahwa hasil perhitungan manual dan diuji dengan Matlab 6.1 mendapatkan nilai yang sama. Dengan mendapatkan nilai akurasi 62.5% memprediksi penjualan jersey world cup 2018.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari bab-bab sebelumnya maka penulis dapat memberikan kesimpulan bahwa :
1. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan metode Support Vector Machine didapatkan hasil prediksi sebesar 62.5 % untuk mendapatkan hasil penjualan jersey world cup 2018.
2. Hasil prediksi menunjukan bahwa jersey timnas Jerman menjadi jersey world cup 2018 terlaris dan diminatin oleh masyarakat.

## REFERENCES
[1] Kusrini and Emha T.L, Algoritma Data Mining , Yogyakarta : Andi. 2009
[2] B.S.Kusuma, “ Analisa Peramalan Permintaan Air Minum Dalam Kemasan
Pada PT. XYZ Dengan Metode Least Square dan Standard Error of Estimate”, Malikussaleh Industrial Engineering Journal , vol.IV, pp.42-47, 2015 [3] Widodo,P.P, Handayanto,R.T, Herlawati, Penerapan Data Mining dengan MATLAB, Bandung: Rekayasa Sains.2013
[4] Hermawati, Fajar.Astuti, Data Mining , Yogyakarta: Andi. 2013
[5] Nofriansyah,Dicky, Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan , Yogyakarta: Deepublish.2014
[6] Prasetyo, Eko, Data Mining – Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB , Yogyakarta: Andi, 2012
[7] Herjanto, Eddy, Manajemen Operasi Edisi ketiga , Jakarta: Grasindo, 2015
[8] Indrajani, Perancangan Basis Data dalam All in 1 , Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2011
[9] https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jersey_(clothing)
[10] Sitorus, Lamhot, Algoritma dan Pemrograman , Yogyakarta: Andi, 2015
[11] Tjolleng, Amir, Pengantar Pemrograman MATLAB , Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2017
[12] Sahyar,  H, Algoritma  dan  Pemrograman  menggunakan  MATLAB  (Matrik  Laboratory)  Edisi  Pertama ,  Jakarta: Kencana, 2016
[13] Widyardini,S.T, Pemrograman MATLAB untuk Pengolahan Citra Digital, Malang: UB Press.2015