Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Implementasi GridSearch dalam Meningkatkan Kinerja Model Support Vector Regression (SVR) utuk Prediksi Penjualan Produk pada Meuble Rohman Jaya
Implementation  of  GridSearch  to  Improve  the  Performance  of  the  Support Vector  Regression  (SVR)  Model  for  Predicting  Product  Sales  at  Rohman  Jaya Furniture
Ahmad Baidowi Eko Fitra Firmanda 1 , Ahmad Hudawi AS 2 , Abu Tholib 3 , Juvinal Ximenes Guterres 4
1, 2, 3 Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid, Probolinggo, Indonesia 4 Universidade Oriental Timur Lorosa’e, Unital Becora Dili, Timor Leste email: 1 ahmadbaidowi080102@gmail.com , 2 ahmad.hudawi@unuja.ac.id , 3 ebuenje@gmail.com , 4 guterresmenex@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 14 Mei 2024 Direvisi 15 Juni 2024 Disetujui 20 Juni 2024 Dipublikasi 30 Juni 2024 Di era digitalisasi, prediksi penjualan produk memegang peranan krusial bagi perusahaan untuk memperkirakan  permintaan  di  masa  mendatang.  Meubel  Rohman  Jaya,  usaha  meubel  yang  berdiri sejak  2010,  membutuhkan  prediksi  akurat  guna  mengoptimalkan  ketersediaan  stok  dengan beragamnya  jenis  produk  yang  diproduksi.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  prediksi  penjualan produk  furniture  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Regression  (SVR)  dengan  optimasi GridSearch. Data penjualan 11 produk furniture selama 30 bulan (Januari 2021 - Juni 2023) diolah melalui pengumpulan data dan preprocessing. Pemodelan dilakukan dengan SVR tanpa optimasi dan SVR  dengan  optimasi  GridSearch  untuk  memperoleh  parameter  terbaik.  Prediksi  dihasilkan  lalu dievaluasi menggunakan metrik MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil menunjukkan SVR tanpa optimasi memperoleh MAPE 40,39%, sedangkan SVR dengan GridSearch memperoleh MAPE 0,45%,  mengindikasikan  peningkatan  akurasi  signifikan.  Optimasi  GridSearch  terbukti  efektif meningkatkan  kinerja  prediksi  dan  sangat  direkomendasikan  untuk  diterapkan  dalam  memprediksi penjualan produk di Meubel Rohman Jaya
Katakunci:
Prediksi Penjualan Support Vector Regression
GridSearch

## ABSTRACT
Keyword: Sales Forecasting Support Vector Regression GridSearch In the era of digitalization, product sales forecasting plays a crucial role for companies in estimating future demand. Meubel Rohman Jaya, a furniture business established since 2010, requires accurate predictions to optimize stock availability with the variety of products they produce. This research aims to forecast furniture product  sales  using  the  Support  Vector  Regression  (SVR) algorithm  with  GridSearch  optimization.  Sales data  of  11  furniture  products  over  30  months  (January  2021  -  June  2023)  were  processed  through  data collection  and  preprocessing.  Modeling  was  performed  using  SVR  without  optimization  and  SVR  with GridSearch optimization to obtain the best parameters. Predictions were generated and then evaluated using the  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  metric.  The  results  showed  that  SVR  without  optimization achieved  a  MAPE  of  40.39%,  while  SVR  with  GridSearch  achieved  a  MAPE  of  0.45%,  indicating  a significant  increase  in  accuracy.  GridSearch  optimization  has  proven  effective  in  improving  prediction performance and is highly recommended for implementation in forecasting product sales at Meubel Rohman Jaya. DOI Artikel: https://doi.org/10.35891/explorit .v16i1.5042
Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika with CC-BY 4.0  license. Copyright © 2024, the author’sor(s)

## 1. Pendahuluan
Dalam era digitalisasi yang semakin berkembang pesat saat ini, industri di berbagai sektor bisnis dituntut untuk dapat memanfaatkan data secara efektif untuk meningkatkan kinerja dan daya saing perusahaan [1]. Kebutuhan untuk melakukan analisis data menjadi hal yang krusial bagi perusahaan agar dapat mengambil keputusan bisnis yang tepat. Salah satu bentuk analisis data yang dibutuhkan dan memegang peranan penting adalah prediksi penjualan produk [2]. Melalui prediksi penjualan yang akurat, perusahaan dapat memperkirakan permintaan produk di masa mendatang.
Meubel Rohman Jaya, sebagai salah satu usaha meubel yang telah berdiri sejak tahun 2010, juga tidak luput dari tantangan ini. Dengan beragamnya jenis produk yang diproduksi, perusahaan memerlukan perencanaan penjualan yang matang agar dapat memperkirakan permintaan dari masing-masing produk secara akurat. Namun, tanpa adanya sistem prediksi penjualan yang akurat, Meubel Rohman Jaya sering mengalami masalah kelebihan bahan baku dan stok produk jadi. Hal ini tidak hanya mengakibatkan pemborosan sumber daya, tetapi juga menimbulkan biaya penyimpanan yang tidak perlu. Oleh karena itu, prediksi penjualan produk menjadi kebutuhan krusial bagi perusahaan untuk memastikan ketersediaan stok yang optimal, menghindari kelebihan atau kekurangan persediaan, serta meningkatkan efisiensi operasional dan pengelolaan sumber daya.
Untuk meningkatkan akurasi prediksi penjualan produk tersebut, perlu mengadopsi pendekatan yang lebih canggih dengan memanfaatkan teknologi terkini. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah machine learning . Machine learning memiliki kemampuan dalam mengenali pola tersembunyi dalam data, sehingga memungkinkannya untuk mengambil keputusan pintar [3]. Hal ini telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengolahan data kompleks, seperti yang dilakukan oleh  [4]–[9]. Dengan kemampuan ini, meubel dapat membuat keputusan yang lebih optimal, termasuk dalam hal mengelola stok, merancang strategi pemasaran yang efisien, dan meningkatkan kinerja rantai pasokan. Dalam konteks machine learning untuk prediksi penjualan, Support  Vector  Regression (SVR)  telah  menjadi  salah  satu  metode  machine  learning  yang  populer  untuk  prediksi  penjualan  karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks SVR adalah sebuah metode pengembangan dari Support Vector Machine (SVM)  yang digunakan khusus untuk permasalahan regresi [10]. SVR mampu meramalkan data nonlinear melalui pendekatan regresi dan optimasi dengan “trik kernel” [11]. Dengan beragamnya data penjualan furniture, dan jenis data yang nonlinear, ini sangat cocok untuk diproses menggunakan algoritma SVR. SVR sendiri memiliki kernel yang dapat memetakan vector input kedalam ruang fitur yang berdimensi tinggi [12].
Prediksi menggunakan Machine Learning khususnya Support Vector Regression (SVR) telah menjadi topik penelitian yang menarik dalam beberapa tahun terakhir. Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan metode prediksi penjualan yang akurat.seperti penelitian yang dilakukan oleh [13] dengan judul “Prediksi Penjualan Pertalite Menggunakan Metode Support Vector Regression” Penelitian ini menerapkan metode Support Vector Regression untuk memprediksi penjualan Pertalite, adapun nilai MAPE yang dihasilkan berdasarkan seluruh proses prediksi yakni sebesar 7,6953% . Penelitian  Selanjutnya  dilakukan  oleh  [14]  yang  berjudul  “Prediksi  Harga  Rumah  Di  Kabupaten  Bantul  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Regression”. Penelitian ini menerapkan metode Support Vector Regression untuk  memprediksi harga rumah di Kabupaten Bantul, adapun nilai MAPE yang  dihasilkan  berdasarkan  seluruh  proses  prediksi  yakni  sebesar  11,71%.  Penelitian  oleh  [15]  dengan  judul  “Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen Komoditas Makanan di Kota Surabaya menggunakan Support Vector Regression”. .Penelitian ini Menggunakan metode Support Vector Regression untuk memprediksi Indeks Harga Konsumen Komoditas Makanan di Kota Surabaya, adapun skor MAPE yang dihasilkan dari metode ini adalah 4,31%
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut  dapat  kita  lihat  bahwa  masih  terdapat  beberapa  cara  untuk  peningkatan  kinerja  model  khusunya  dalam prediksi penjualan produk. Salah satu aspek krusial yang dapat mempengaruhi performa SVR adalah pemilihan nilai hyperparameter yang tepat. Kinerja dari  model  prediksi Support  Vector  Regression (SVR)  itu  sendiri  akan  bergantung  pada  seberapa  baik  pemilihan  nilai  hyperparameter  yang dioptimalkan[10]. Maka dari itu, untuk meningkatkan kinerja model, dalam hal ini dilakukan optimasi menggunakan hyperparameter tuning. Salah satu metode hyperparameter tuning yang efektif adalah GridSearch , yang mampu secara sistematis mencari kombinasi hyperparameter terbaik untuk model [16] . Implementasi GridSearch dalam optimasi SVR menjadi fokus utama penelitian ini, mengingat potensinya untuk meningkatkan akurasi prediksi penjualan.
Dengan langkah ini, SVR yang dioptimalkan dengan GridSearch dapat menyesuaikan parameter-parameter terbaik sehingga bisa memberikan prediksi penjualan yang lebih akurat dan kemampuan adaptasi yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi sejauh mana kombinasi SVR dan GridSearch dapat meningkatkan akurasi prediksi penjualan di industri meubel, khususnya pada kasus Meubel Rohman Jaya.

## 2. Kajian Teori
2.1 Machine Learning
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan algoritma yang memampukan komputer untuk belajar dari data, kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan pola dan informasi yang terdapat dalam data [17].
Salah satu aplikasi utama machine learning adalah prediksi. Dalam konteks ini, prediksi merupakan usaha untuk memproyeksikan peristiwa yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan informasi dari masa lampau [18]  . Proses ini didasarkan pada informasi yang dimiliki saat ini dan masa lalu. Dengan demikian, semakin banyak data yang dimiliki, biasanya prediksi akan semakin akurat karena memungkinkan untuk mengidentifikasi pola yang lebih jelas.
Untuk mengoptimalkan proses machine learning, langkah penting yang perlu dilakukan adalah preprocessing. Tahap ini melibatkan pengubahan data mentah menjadi format dan informasi yang lebih efisien dan berguna [19]. Tujuan utama preprocessing adalah membuang informasi yang tidak relevan, melakukan normalisasi, serta mempersiapkan data agar siap untuk diolah lebih lanjut. Oleh karena itu, preprocessing  menjadi tahap krusial yang harus dilakukan sebelum melanjutkan ke tahap pemodelan [20].
2.2 Support Vector Regresion (SVR)
SVR adalah evolusi dari SVM, sebuah algoritma klasifikasi yang terkenal. SVM dimodifikasi untuk menyelesaikan masalah regresi, menghasilkan prediksi dalam berupa bilangan Real amaupun bilangan kontinu [21].
Gambar 1. Ilustrasi SVR (Support Vector Regression) [Sumber:  [22]
Dalam implementasinya, peneliti perlu menentukan parameter, seperti parameter cost (C) yang mengatur jarak maksimum antara setiap data, kemudian parameter epsilon (ε) yang menentukan jarak antara garis bantu (support vector) dan garis regresi, serta parameter gamma (y) yang menentukan seberapa jauh  radius  kernel  atau  area  pengaruh  setiap  sampel  data  pelatihan.  SVR  juga  memungkinkan  penggunaan  berbagai  jenis  kernel  untuk  menangani hubungan non-linear antara variabel, seperti kernel linear, polynomial, dan radial basis function (RBF).
2.3 GridSearch GridSearch adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk mendapatkan kombinasi hyperparameter terbaik, GridSearch bekerja dengan menguji semua kombinasi parameter yang diinginkan dan mengevaluasi model untuk setiap kombinasi, dan memilih parameter yang menghasilkan performa terbaik  bagi  model  [16].  Setelah  melalui  proses  pelatihan,  kombinasi  parameter  dengan  kesalahan  terendah  dipilih  sebagai  hasil  optimasi  metode
GridSearch [23]. Perbedaan utama antara algoritma GridSearch dan metode optimasi lainnya adalah terdapat keterkaitan antara iterasi yang dilakukan, sehingga kemungkinan duplikasi tidak mungkin terjadi jika tidak ada parameter yang sama. Ilustrasi dari proses algoritma GridSearch dapat ditemukan pada gambar berikut:
Gambar 2. Ilustrasi GridSearch
[Sumber: [22] ]
2.4 MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )
MAPE adalah metrik yang mengukur akurasi relatif dengan menunjukkan persentase penyimpangan antara hasil prediksi terhadap nilai sebenarnya [24].  MAPE  dihitung  dengan  mengambil  nilai  absolut  kesalahan  pada  setiap  periode,  membaginya  dengan  nilai  aktual  periode  tersebut,  kemudian merata-ratakan  persentase  nilai  absolut  [25].  Dengan  demikian,  MAPE  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model  peramalan  dalam meramalkan  data  dengan  menyatakan  kesalahan  sebagai  persentase  dari  nilai  aktual.  Semakin  rendah  nilai  MAPE,  semakin  baik  kualitas  model peramalan yang dimiliki. Adapun perhitungannya dapat dilihat dalam rumus berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑌 𝑡 ′ −𝑌 𝑡 𝑌 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 × 100 (1)
Dimana : 𝑌 𝑡 ′ adalah Nilai Prediksi
𝑌 𝑡 adalah Nilai Sebenarnya n adalah Jumlah Data.[22]

## 3. Metodologi Penelitian
Metodologi Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahap, alur lengkapnya dapat dilihat pada gambar 3 berikut :
Gambar 3. Alur Penelitian
3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimulai dengan melakukan observasi dan wawancara langsung dengan pemilik Meubel Rohman Jaya. Data yang dikumpulkan dalam  penelitian  ini  mencakup  informasi  tentang  penjualan  produk  selama  periode  30  bulan,  dari  Januari  2021  hingga  Juni  2023  yang  kemudian dilakukan  pengelompokan  jenis  produk  serta  menghitung  untuk  mengetahui  jumlah  penjualan  masing-masing  produk  pada  setiap  bulannya  yang kemudian disimpan dalam bentuk format .csv untuk memudahkan proses penelitian
3.2 Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan pengecekan terhadap data setelah direkap dalam bentuk .csv untuk memastikan data siap dan tidak ada kesalahan. untuk dilakukan pemodelan lebih lanjut.

## 3.3 Menerapkan Metode GridSearch
Selanjutnya  penelitian  ini  menggunakan  metode  GridSearch  untuk  optimasi  parameter  SVR  karena  metode  ini  menawarkan  pendekatan  yang sistematis dan terarah untuk menemukan kombinasi parameter optimal. Dibandingkan dengan pencarian acak, GridSearch lebih terjamin menemukan solusi optimal dan lebih efisien dalam komputasi. Selain itu, GridSearch tidak memerlukan pengetahuan mendalam tentang probabilitas dan statistik seperti yang dibutuhkan optimasi Bayesian.
3.4 Menerapkan Algoritma Support Vector Regression (SVR)
Kemudian, dilakukan percobaan prediksi menggunakan algoritma SVR dengan dua kali proses pemodelan yakni pemodelan tanpa optimasi lalu pemodelan dengan optimasi nilai parameter terbaik yang sudah ditemukan. Model SVR dalam penelitian ini memprediksi penjualan bulanan produk Meubel Rohman Jaya dalam unit jumlah produk terjual selama enam bulan berikutnya. Input model terdiri dari data penjualan bulanan Meubel Rohman Jaya dari Januari 2021 hingga Desember 2022. Target model adalah jumlah produk terjual setiap bulan dari bulan januari 2023 sampai juni 2023. 3.5 Evaluasi
Langkah  akhir  adalah  mengevaluasi  akurasi  prediksi  yang  telah  dibuat,  dimana  hasil  prediksi  akan  dievaluasi  dengan  menggunakan  metode perhitungan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ), yang melibatkan perbandingan antara nilai prediksi dengan nilai aktualnya.
4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Dataset Data penjualan furniture selama 30 bulan terakhir yakni dimulai dari bulan Januari 2021 hingga Juni 2023:
Tabel 1: Data penjualan selama 30 bulan Nama Produk Jan-21 Feb-21 ….. Jun-23 Meja 35 32 ….. 36 Kursi 40 38 ….. 39 Sofa 20 23 ….. 27 Bupet 20 15 ….. 22 Lemari 15 4 ….. 10 Kusen 30 32 ….. 42 Pintu 34 35 ….. 34 Papan data 25 14 ….. 22 Rak buku 25 30 ….. 36 Papan tulis 7 9 ….. 15 Jendela 14 15 ….. 36 Deskripsi:
Rentan Waktu  : Tabel ini mencakup 30 bulan, dari Januari 2021 hingga Juni 2023.
Fitur : Nama Produk: Tabel memuat data penjualan untuk 11 produk yang berbeda. Penjualan Bulanan: Setiap kolom berisi jumlah penjualan untuk produk-produk tersebut pada bulan tersebut.

## 4.2 Data Preprocessing
Pada  proses  ini,  dilakukan  pemeriksaan  manual  untuk  mendeteksi  kemungkinan  adanya  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  konsisten.  Namun, berdasarkan metode pengumpulan data melalui wawancara langsung, tidak ditemukan adanya data yang hilang atau tidak lengkap dalam set data ini.
Selanjutnya adalah penghapusan fitur yang tidak akan dipakai dalam proses pemodelan. Adapun fitur yang di hapus yakni Nama Produk karena yang dibutuhkan dalam pemodelan hanyalah bulan dan total penjualan saja.
Berikut adalah gambaran data yang sudah dilakukan preprocessing manual:
Tabel 2: Data penjualan selama 30 bulan setelah Preprocessing Jan-21 Feb-21 ….. Jun-23 35 32 ….. 36 40 38 ….. 39 20 23 ….. 27 20 15 ….. 22 15 4 ….. 10 30 32 ….. 42 34 35 ….. 34 25 14 ….. 22 25 30 ….. 36 7 9 ….. 15 14 15 ….. 36

## 4.3 Modelling
Pada proses pemodelan dimulai dengan menetapkan rentang parameter yang akan diuji pada metode GridSearch . Dalam Hal ini meliputi pelatihan menggunakan  algoritma  SVR  tanpa  optimalisasi,  kemudian  dilanjutkan  dengan  pelatihan  SVR  dengan  optimalisasi  menggunakan  GridSearch. Selanjutnya, hasil pelatihan dibandingkan menggunakan metode pengukuran Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dalam proses ini, hanya data penjualan dari Januari 2021 hingga Desember 2022 yang digunakan sebagai data latih, sementara data penjualan dari januari 2023 hingga Juni 2023 digunakan sebagai data uji.
Berikutnya  adalah  menentukan  nilai  parameter  SVR  untuk  optimalisasi  menggunakan GridSearc h.  Rentang  hyperparameter  SVR  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  bersama  dengan  pilihan  fungsi  kernel  yakni  RBF  akan  diuji  dengan  algoritma GridSearch .  Adapun  rentan  hyperparameter meliputi nilai cost (C) [0.01, 0.1,1, 10, 100], serta nilai gamma (gamma) [0.01, 0.1, 1, 10, 100] lalu kemudian ditemukan parameter terbaik yakni pada tabel 3.
Tabel 3: Hasil Optimasi Gridsearch dalam menentukan parameter terbaik
Hyperparameter Nilai Terbaik Cost (c) 0.01 Gamma(y) 100 Kernel RBF

## 4.3.1 Prediksi menggunakan pemodelan SVR tanpa Optimasi
Pada tahapan ini dilakukan pelatihan SVR tanpa melalui proses optimasi, di mana parameter nilainya menggunakan nilai bawaan atau default dari library sklearn yang berasal dari scikit-learn.org. Hasil prediksinya dapat ditemukan dalam Gambar berikut ini:
Gambar 4. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan Januari 2023
Gambar 5. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan Februari 2023
Gambar 6. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan Maret 2023
Gambar 7. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan April 2023
Gambar 8. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan Mei 2023
Gambar 9. Hasil Prediksi tanpa Optimasi bulan Juni 2023
Nilai MAPE awal model SVR sebelum optimasi parameter adalah 40,39%. Nilai ini menunjukkan bahwa model mampu memprediksi penjualan bulanan dengan tingkat akurasi yang cukup baik.

## 4.3.2 Prediksi Menggunakan pemodelan SVR dengan Optimasi Gridsearch
Prediksi selanjutnya adalah yakni menggunakan SVR dengan optimasi gridsearch dengan mencoba seluruh kombinasi hyperparameter yang telah ditentukan yang kemudian menemukan parameter terbaik yakni parameter SVR terbaik yaitu nilai 𝐶 = 100 dan gamma = 0.01, adapun hasil prediksi yang telah dilakukan dapat dilihat dalam Gambar berikut:
Gambar 10. Hasil Prediksi dengan Optimasi bulan Januari 2023
Gambar 12. Hasil Prediksi dengan Optimasi bulan Maret 2023
Gambar 13. Hasil Prediksi dengan Optimasi bulan April 2023
Gambar 14. Hasil Prediksi dengan Optimasi bulan Mei 2023
Gambar 15. Hasil Prediksi dengan Optimasi bulan Juni 2023
Setelah  optimasi  parameter  dengan  GridSearch,  nilai  MAPE  model  SVR  menurun  menjadi  0,45%.  Penurunan  ini  menunjukkan  bahwa  optimasi parameter berhasil meningkatkan kemampuan model dalam memprediksi penjualan bulanan.
Pada tahap evaluasi ini, dilakukan perhitungan nilai kesalahan menggunakan metode mean absolute percentage error (MAPE), di mana semakin kecil  nilai  errornya,  prediksi  tersebut  dianggap  lebih  akurat.  Selanjutnya,  hasil  dari  dua  prediksi  sebelumnya  dipaparkan,  dan  nilai  MAPE  yang
dihasilkan dari kedua prediksi dibandingkan untuk menentukan metode mana yang lebih baik. Berikut adalah hasil perhitungan prosentase rata-rata MAPE untuk kedua metode prediksi yang telah dilakukan.
Tabel 4. Perbandingan MAPE hasil prediksi Evaluasi Prediksi SVR Tanpa Optimasi Prediksi SVR Dengan Optimasi MAPE 40.39 % 0.45%

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  membandingkan  akurasi  prediksi  penjualan  produk  furniture  Meubel  Rohman  Jaya  menggunakan  model Support  Vector  Regression (SVR) dengan dan tanpa optimasi GridSearch . Hasilnya menunjukkan bahwa optimasi GridSearch secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,45% dibandingkan 40,39% untuk SVR tanpa optimasi. Penemuan ini menunjukkan bahwa GridSearch merupakan metode yang efektif untuk meningkatkan kinerja model SVR dalam konteks prediksi penjualan. Kelebihan penelitian ini dibandingkan  penelitian  sebelumnya  adalah  penggunaan  metode  optimasi GridSearch untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  SVR  dalam  konteks penjualan  produk  khususnya  penjualan  furniture.  Hal  ini  memberikan  kontribusi  baru  dalam  bidang  ilmu  prediksi  penjualan  dengan  menunjukkan efektivitas GridSearch dalam meningkatkan kinerja model SVR. SVR dipilih karena kemampuannya dalam menangani data non-linier dan kompleksitas komputasi yang relatif rendah, terbukti bermanfaat dalam meningkatkan akurasi prediksi penjualan produk furniture Meubel Rohman Jaya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] S. Kraus, S. Durst, J. J. Ferreira, P. Veiga, N. Kailer, and A. Weinmann, “Digital transformation in business and management  research: An overview of the current status quo,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 63, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2021.102466.
[2] A. Vinoline and D. Mahendran, “A STUDY ON THE EFFECT OF SALES FORECASTING ON THE ENTERPRISES,” vol. 12, pp. 2243– 2250, Dec. 2023, doi: 10.31838/ecb/2023.12.s2.372.
[3] A. Meylani and E. S. Negara, “Aplikasi Prediksi Kesehatan Menggunakan Machine Learning,” JUPITER J. Penelit. Ilmu dan Teknol. Komput. , vol. 14, no. 2-a, pp. 208–215, 2022.
[4] A. Tholib, N. K. Agusmawati, and F. Khoiriyah, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Lstm Dan Gru,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. , vol. 11, no. 3, 2023.
[5] V. V. Putri, A. Tholib, and C. Novia, “DETEKSI KAGGLE BOT ACCOUNT MENGGUNAKAN DEEP NEURAL NETWORKS,” NJCA (Nusantara J. Comput. Its Appl. , vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2023.
[6] F. N. Fajri, A. Tholib, and W. Yuliana, “Application of Machine Learning Algorithm for Determining Elective Courses in Informatics Study Program,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 3, pp. 485–496, 2022.
[7] A. Hudawi, N. Octavia, A. Elfandiono, A. B. Setiawan, A. A. Ghafur, and A. E. Susanto, “Klasifikasi Pemahaman Santri dalam Pembelajaran Kitab Kuning Menggunakan Algoritma c4. 5. Pohon keputusan (Decision Tree) di Pondok Pesantren Nurul Jadid,” TRILOGI J. Ilmu Teknol. Kesehatan, dan Hum. , vol. 2, no. 3, pp. 266–269, 2021.
[8] W. J. Shudiq, A. H. As, and M. F. Rahman, “Penentuan Metode Terbaik Dalam Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun (Metode K-NN dan SVM),” J. Teknol. dan Manaj. Inform. Vol 6, No 2 Desember 2020DO  - 10.26905/jtmi.v6i2.5156 , Dec. 2020, [Online]. Available: https://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/view/5156
[9] A. Ilham, N. A. Verdikha, and A. J. Latipah, “Klasifikasi Ujaran Kebencian di Twitter Menggunakan Fitur Ekstraksi Glove dengan Support Vector Machine(SVM) ,” Explor. IT J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2 SE-Articles, Dec. 2023, doi: 10.35891/explorit.v15i2.4108.
[10]  R. Laref, E. Losson, A. Sava, and M. Siadat, “On the optimization of the support vector machine regression hyperparameters setting for gas sensors array applications,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 184, pp. 22–27, 2019.
[11]  P.  P.  D. di Bandara  Sultan, “Support  Vector  Regression  (SVR)  Model  for  Forecasting  Number  of  Passengers on  Domestic  Flights  at  Sultan Hasanudin Airport Makassar”.
[12]  D. I. Purnama, “Peramalan jumlah penumpang datang melalui transportasi udara di Sulawesi Tengah menggunakan Support Vector Regression (SVR),” J. Ilm. Mat. dan Terap. , vol. 17, no. 1, 2020.
[13]  R. S. Laminullah, H. Annur, and I. S. Kumala, “Prediksi Penjualan Pertalite Menggunakan Metode Support Vector Regression,” J. Cosphi , vol.
4, no. 1, 2020.
[14]  W. M. P. Dhuhita, “Prediksi Harga Rumah Di Kabupaten Bantul Menggunakan Algoritma Support Vector Regression,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 11, no. 2, 2024.
[15]  A. A. Suyono, K. Kusrini, and M. R. Arief, “Prediksi Indeks Harga Konsumen Komoditas Makanan di Kota Surabaya menggunakan Support Vector Regression,” Metik J. , vol. 6, no. 1, pp. 45–51, 2022.
[16]  M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.  Mardianto,  “Peningkatan  Kinerja  Akurasi prediksi  penyakit diabetes  mellitus  menggunakan metode grid Seacrh Pada algoritma logistic regression,” JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 280–284, 2020.
[17]  B. Siswoyo, “MultiClass decision forest machine learning artificial intelligence,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[18]  A.  Afriyudi,  “Prediksi  jumlah  siswa  baru  dengan  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (studi  kasus:  SMK  Ethika  palembang),” PREDIKSI  JUMLAH  SISWA  BARU  DENGAN  MENGGUNAKAN  Metod.  EXPONENTIAL  SMOOTHING  (STUDI  KASUS  SMK  ETHIKA PALEMBANG) , 2022.
[19]  H.  Said,  N.  H.  Matondang,  and  H.  N.  Irmanda,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat Dikonsumsi,” Techno.Com;  Vol  21,  No  2  Mei  2022DO    -  10.33633/tc.v21i2.5901 ,  May  2022,  [Online].  Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/5901
[20]  F.  Sidik,  I.  Suhada,  A.  H.  Anwar,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pembelajaran  Daring  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, pp. 34–43, 2022.
[21]  A. B. Raharjo, Z. Z. Dinanto, D. Sunaryono, and D. Purwitasari, “Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Support Vector Regression,” Techno. Com , vol. 20, no. 3, pp. 372–381, 2021.
[22]  I.  M.  Gananta,  I.  N.  Purnama,  and  K.  Q.  Fredlina,  “OPTIMASI  PREDIKSI  HARGA  EMAS  DENGAN  METODE  SUPPORT  VECTOR REGRESSION (SVR) MENGGUNAKAN ALGORITMA GRID SEARCH,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 6, pp. 3160–3165, 2023.
[23]  T. T. Ngoc, L. van Dai, and D. T. Phuc, “Grid search of multilayer perceptron based on the walk-forward validation methodology,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 11, no. 2, pp. 1742–1751, 2021.
[24]  D. Swanjaya and D. P. Pamungkas, “Analisa Hasil Prediksi Metode Least Square menggunakan Korelasi dan MAPE pada Toko PS,” Gener. J. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2021.
[25]  A. Hajjah and Y. N. Marlim, “Analisis error terhadap peramalan data penjualan,” Techno. Com , vol. 20, no. 1, pp. 1–9, 2021.