Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176

## Analisis Pola Penjualan Obat di Apotek Srikandi Menggunakan Algoritma Supervised Learning
Fienda Altamevia 1 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 2* , Elmayati 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Indonesia Email: 1 Fiendaaltamevia1306@gmail.com, 2 harmaoktafialingga@gmail.com,
3 elmayati@univbinainsan.ac.id

## Abstract
Along  with  the  increasing  world  of  the pharmaceutical  industry,  product  information becomes  input  for  companies.  One  of  them  is  drug  sales  information  and  drug  supply information.  Information  on  how  much  drug  supply  is  very  important  because  this  is related  to  how  many  sales  will  occur  or  the  target  market  will  be  achieved  in  a  certain period  of  time.  The  sales  pattern  is  an  activity  to  find  out  how  consumers  buy  products with reference to maintaining the stability of stocks in increasing sales. The author helps the pharmacists of Srikandi Pharmacy to look for forecasting results in the future period by  using  the  Supervised  Learning  Algorithm  to  perform  calculations  using  the  Support Vector  Machine  method  as  a  method  for  calculating  classification  and  prediction processes  with  high-dimensional  space  features.  There  are  344  data  which  are  divided into  two  categories  namely  High  and  Low  which  can  be  seen  from  the  pattern  of  sales. Before looking for prediction results here, we determine the best kernel to look for a high accuracy value to get optimal calculation results. Calculation test results using SVM get an accuracy of 99.2% with Polynomial kernels and C = 1.00, λ = 0.10, g = 000.1, d = 3.0.
Keywords: Drug Sales Pattern Analysis, SVM Method

## Abstrak
Bersamaan  dengan  meningkatnya  dunia  industri  farmasi  maka  informasi  produk menjadi  masukan  bagi  perusahaan.  Salah  satu  yaitu  informasi  penjualan  obat  dan informasi  persediaan  obat.  Informasi  berapa  banyak  persediaan  obat  merupakan  hal yang  sangat  penting  karena  hal  ini  berkaita  dengan  berapa  banyak  penjualan  yang terjadi atau target pasar yang akan dicapai dalam kurun waktu tertentu. Pola penjualan adalah kegiatan untuk mengetahui bagaimana konsumen membeli produk  dengan acuan menjaga  stabilitas  stok  barang  dalam  meningkatkan  penjualan.  Penulis  membantu apoteker  Apotek  Srikandi  untuk  mencari  hasil  peramalan  di  periode  kedepan  dengan menggunakan Algoritma Supervised Learning untuk melakukan perhitungan menggunakan metode Support Vector Machine sebagai metode untuk menghitung proses klasifikasi  dan prediksi  dengan  fitur  ruang  berdimensi  tinggi.ada 344 data  yang  terbagi menjadi dua yaitu kategori Tinggi dan Rendah yang dapat dilihat dari pola penjualanya. Sebelum mencari hasil prediksi disini kita menentukan kernel terbaik untuk mencari nilai akurasi yang tinggi untuk mendapatkan hasil perhitungan yang optimal, Hasil pengujian Perhitungan  menggunakan  SVM  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  99.2%  dengan kernel Polynomial dan nilai C = 1.00, λ = 0.10, g = 000.1, d = 3.0.
Kata kunci : Analisis Pola Penjualan Obat, Metode  SVM

## 1.  Pendahuluan
Bersamaan  dengan  meningkatnya  dunia  industri  farmasi  maka  informasi  produk menjadi  masukan  bagi  perusahaan.  Salah  satu  yaitu  informasi  penjualan  obat  dan informasi persediaan obat. Informasi berapa banyak persediaan obat merupakan hal yang sangat  penting  karena  hal  ini  berkaita  dengan  berapa  banyak  penjualan  yang  terjadi  atau

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176
target pasar yang akan dicapai dalam kurun waktu tertentu. Apotek Srikandi adalah salah satu  apotek  yang  menjual  obat-obatan  yang  cukup  lengkap,  apotek  Srikandi  juga mempunyai  dokter  dan  bidan  pribadi  untuk  menagani  keluh  kesah  pasien  saat  berobat. Apotek  Srikandi  berada  di  daerah  Tugumulyo  yang  beralamat  di  Jl.Notodiharjo Wukirsari,kec.  Tugumulyo,  Kabupaten  Musi  Rawas,  Sumatera  Selatan  31662.  Apotek Srikandi  juga  selalu  menyediakan  beberapa  obat  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen,  maka dari itu apotek ini selalu melakukan persediaan obat sebelum obat permintaan konsumen abis, karena apotek Srikandi merupakan apotek yang cukup besar
Maka  dari  itu  apotek  srikandi  ini  harus  bisa  memprediksi  penjualan  obat  yang  sesuai dengan  permintaan  konsumen  dengan  cara  menghitung  prediksi  pola  penjualan  pada tahun-tahun  sebelumnya  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil  untuk  mempersiapkan permintaan  tahun  kedepannya  agar  bisa  mempertahankan  konsistensi  konsumen.  Pada penelitian  sekarang  akan  mencoba  menganalisis  pola  penjualan  obat  menggunakan Algoritma  Supervised  Learning dengan  Metode Suport  Vector  Machine (SVM)  untuk dapat  membantu  menyelesaikan  permasalahan  di  apotek  Srikandi  ini.  Berdasarkan  latar belakang di atas penulis mencoba membantu apoteker untuk menganalisis pola penjualan berdasarkan  permintaan  konsumen  sehingga  dapat  memprediksi  obat  yang  akan dipersediakan agar dapat menjaga konsistensi pelanggan, dengan membuat analisis yaitu “ Analisis  Pola  Penjualan  Obat  Di  Apotek  Srikandi  Menggunakan  Algoritma  Supervised Learning“. Guna mencari nilai prediksi pola penjualan obat dan membantu menyelesaikan permasalahn yang ada di tempat penelitian tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Analisis
Analisis  adalah  usaha  mengamati  sesuatu  secara  mendetail  dengan  metode  tertentu untuk mengatasi suatu permasalahan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan analisis deskriptif,  yaitu  metode  yang  berkaitan  dengan  pengumpulan  data  dan  penyajian  data sehingga  memberikan  informasi  yang  berguna.metode  analisis  deskriptif  ini  memiliki tujuan untuk menguraikan tentang sifat atau karakteristik dari suatu keadaan dan membuat deskriptif  atau  gambaran  yang  sistematis  dan  akurat  dalam  suatu  permasalahan  yang diselidiki.

## 2.2. Pola penjualan
Pola  penjualan  merupakan  sebuah  aktivitas  yang  menghasilkan  sesuatu  untuk mencapai  sebuah  keuntungan  bagi  kedua  belah  pihak.  Pola  penjualan  bertujuan  untuk menjual produk secara efektif bahkan meningkat dan juga menghasilkan keuntungan.

## 2.3. Algoritma Supervised Learning
Supervised  Learning  adalah  suatu  metode  untuk  menciptakan  artificial  intelligence  ( AI ), untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang tidak di klasifikasikan atau tidak  di  beri  label. Algoritma  yang  bertujuan  untuk  memperkirakan  fungsi  pemetaan sehingga  ketika  ada  variabel  input  (  X  )  kita  dapat  memprediksi  variabel  output  (  Y ).algoritma  supervised  learning  dapat  digunakan  untuk  memproses  berbagai  jenis  data, mulai data yang terstruktur hingga yang tidak terstruktur.
2.4. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (  SVM ) ini pertama kali diusulkan oleh Vapnik pada tahun 1992, dan ini merupakan  serangkaian konsep utama  harmoni di bidang pengenalan pola. SVM adalah salah satu metode yang bisa digunakan dalam proses klasifikasi atau regresi. Metode  SVM  dapat  mengklasifikasikan  masalah  secara  linier  dan  non-linier,  dengan mencari hyperplane yang digunakan untuk jarak maksimal antar kelas data. Tujuan SVM adalah  merancang  metode  pembelajaran  komputasi  yang  efektif  untuk  memisahkan hyperplane dalam  ruang  fitur  berdimensi  tinggi. hyperplane adalah  fungsi  untuk
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176
memisahkan  antara  dua  kelas  pada input  space, sehingga  data  yang  tersebar  dapat dilakukan klasifikasi dan analisis regresi.
Gambar 1 . Ilustrasi SVM
Pada Gambar 1 menunjukkan alternatif garis pemisah ( discrimination boundaries) dimana pattern pada kelas -1 disimbolkan dengan  warna merah  (kotak), sedangkan pattern pada kelas +1, disimbolkan dengan warna kuning (lingkaran). Sedangkan pada gambar 2 ( b ) diperlihatkan bahwa terdapat garis hyperplane yang tepat berada diantara dua buah kelas. Support  vector yaitu  objek  data  terluar  yang  paling  dekat  dengan hyperplane, yang disebut support  vector yaitu  data  yang  paling  sulit  diklasifikasikan  dikarenakan  posisi yang hampir tumpang tindih dengan kelas lain.Pembelajaran support vector machine yaitu menentukan support vector , mengetahui fungsi kernel yang digunakan, serta tidak perlu mengetahui fungsi non- linier . Persamaan support vector machine yaitu : ( x) = wtф(x)+b Dimana : b  = Bias x = (x1,x2,………xD)T= Variabel Input w = (w0,w1,……..wD)T = Parameter Bobot ф(x) = Fungsi Transformasi fitur
SVM  melakukan  training  agar  menghasilkan  bobot  dan  bias.  Dimana  dalam melakukan  training  akan  melakukan  update  nilai  bobot  dan  bias  seperti  persamaan  1. Hasil dari training adalah suatu persamaan garis seperti persamaan 2 [5]. wᵀ x₁ + b ≥ 1
(1)
wᵀ x₁ + b ≤ - 1 Dimana xi adalah variabel input. Hasil training berupa persamaan 2.
f w,b (x) = sgn (w T x + 6) (2)
setiap data latih dinyatakan dalam (x,y),x adalah variabel atau atribut feature set, y adalah label kelas. Klasifikasi linier SVM, dinyatakan dalam persamaan 3. w . x i + b = 0 w . x i + b ≤ 1 w . x i + b ≥ + 1
Di mana w dan b adalah vector bobot atau bobot, dan x i adalah variabel input. Banyak teknik data mining dan machine learning yang dikembangkan dengan asumsi kelinieran ,  sehingga  algoritma  yang  dihasilkan  terbatas  untuk  kasus linier ,  maka  untuk mengatasinya  kita  bisa  menggunakan  metode  kernel.  Adapun  beberapa  kernel  dalam metode SVM , seperti gambar berikut:
Tabel 1. Tipe kernel Jenis Kernel Definisi Linier K K = ( x,y ) = x . y Polynominal K = ( x,y ) = ( x . y + c ) d Gaussian RBF K = (x i , x i )= exp (-y| | x i , x i| | ) 2
Sigmoid K = (x,y) = tan ( a(x,y) + c)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176

## 2.5. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  error (MAPE)  merupakan  salah  satu  ukuran  ketepatan yang  digunakan  untuk  melihat  ketepatan  dalam  metode  peramalan.  Semakin  kecil  nilai MAPE yang diperoleh maka hasil peramalan semakin baik dan akurat[2].

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunkan  metode  penelitian  kuantitatif  ,  yaitu  penelitian  yang mendefinisikan  suatu  proses  menemukakan  pengetahuan  dengan  menggunakan  data berupa  angka  sebagai  bahan  untuk  menganalisis  keterangan  tentang  apa  yang  ingin diketahui.

## 3.2. Metode Analisa
Penelitian  ini  menggunakan  dua softwere yaitu Microsoft  excel dan softwere Orange dalam  menganalisis  data  dan  penelitian.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  preprosesing data,  mencari  kernel  yang  terbaik  untuk  menjadi  bahan  training  SVM  dan  peramalan menggunakan  metode  SVM . metode  analisa  dalam  mencari  kernel  terbaik  dapat  dilihat dari flowchart di bawah ini.
Gambar 2. Flowchart mencari kernel terbaik
Langkah  awal  dari  analisis  ini  bisa  dilihat  dari flowchart di  atas,  tahap  pertama  yaitu pengumpulan  data  dengan  melakukan  observasi  dan  wawancara  langsung  di  tempat penelitian  yaitu  apotek  srikandi  untuk  memperoleh  data  serta  permasalahan  yang  ada  di apotek  tersebut.  Dalam  pengumpulan  data  ini  di  ambil  dari  sampel  obat  yang  sering keluar  atau  banyaknya  permintaan  obat  dari  konsumen.  Maka  dari  itu  kita  bisa  tau  obat yang  sering  di  cari  konsumen  dan  kita  bisa  memperkirakaan  prediksi  obat  yang  di  cari oleh konsumen di tahun mendatang.
Kemudian  data  yang  sudah  ada  di  olah    menggunakan  preposesing  data,  setelah  data selesai  di  analisis  menggunakan  preposesing  data,  kemudian  data  di  diproses  melalui normalisasi  data  dan  di  normalisasikan  kebentuk  data  yang  sudah    siap  untuk  di  olah
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176
sehingga  mendapatkan  data  yang  dapat  di  input  untuk  melakukan    pemodelan  SVM. kemudian data tersebut di olah menggunakan tahapan-tahapan analisis SVM yaitu :
a) Preprocessing data  yaitu  proses  mengubah  data  mentah  kedalam  bentuk  yang mudah  dipahami[10].yaitu  dengan  mengcleaning  data  dengan  bertujuan membersihkan  data  yang  tidak  penting    kemudian  data  di  normalisasikan kebentuk  yang  mudah  di  pahami  sehingga  data  siap  untuk  di  olah  di  dalam softwere.
b) Pemodelan dengan SVM, tahapan pertama yaitu menentukan tipe kernel dan nilai parameter,  selanjutnya  melakukan  training  SVM  dan  memprediksi  data  testing agar  mendapatkan  generalisasi  tingkat  akurasi  model  tapi  sebelumnya  dipilih model SVM terbaik untuk melakukan peramalan.
c) Nilai  parameter C  (cost),  epsilon, dan gamma ditentukan  oleh  fungsi kernel.
Tahapan ini merupakan penentuan tipe kernel.
d) Pada  penelitian  ini  digunakan  nilai  MAPE  terkecil,  nilai  MAPE  terkecil  akan memiliki hasil peramalan yang baik.
Setelah melakukan tahap-tahap pemodelan SVM, kita bisa melihat kernel yang terbaik untuk  menjadikan    model  SVM  yang  kita  buat  dengan  melihat  nilai  akurasi  yang  paling tinggi dan nilai MAPE yang terkecil. Bila hasil akurasi kecil pemrosesan algoritma akan diulang  kembali  ke  preprocessing  data,  jika  nilai  akurasi  sudah  tinggi  maka  akan  lanjut keproses pemilihan kernel terbaik dengan melihat nilai akurasi tertinggi dari setiap kernel barulah kita bisa menentukan tipe kernel yang bagus untuk melakukan pemodelan SVM.

## 3.3. Pembahasan
Dengan menggunakan softwere orange dimulai dari memasukkan data penelitian pola penjualan  obat  dari  tahun  2019  –  2021  ,  yaitu  ada  288  data  yang  di  olah  yaitu  meliputi table tahun, bulan, nama obat dan jumlah penjualan. Dalam data tersebut terdapat nama- nama variabel obat yaitu, Amoxicilin, Cetirizine, Paracetamol, Paraflu,  Inflason, Latibet, Digoxin, dan Grafalin. kemudian data di olah melalui preprosesing data dan melalui tahap cleaning data untuk mendapatkan data yang siap untuk diolah menggunakan model SVM.
Setelah  mendapatkan  data  dari  olah  cleaning  data  tersebut,  kemudian  data  dibagi menjadi  2  yaitu  70%    data  training  dan  30%  data  testing.    barulah  data  di  test  di  olah menggunakan masing-masing kernel yaitu kernel Linier, Polynomial, RBF, dan Sigmoid. kemudian memilih nilai akurasi yang terbaik dari keempat kernel tersebut. Setelah itu kita mencari  nilai  prediksi  dari  data  2019  –  2022  dengan  melakukan  training  SVM menggunakan  model  kernel  terbaik  yang  di  dapatkan,  barulah  kita  mendapatkan  nilai prediksi.Data  dimasukkan  kedalam  shoftwere  orange  dan  data  training  di  olah  untuk mencari    scornya  dengan  berbagai  macam  tipe  kernel.berikut  perolehan  nilai  dari  setiap kernel.
Tabel 2. Data perolehan Kernel Linier Accuracy F1 Precision  Recall  MAPE 0.959 0.929 0.930 0.930 0.069
Tabel 3. Data Perolehan Kernel Polynomial Accuracy F1 Precision  Recall  MAPE 0.992 0.952 0.956 0.953 0.046
Tabel 4. Data Perolehan Kernel RBF Accuracy F1 Precision  Recall  MAPE 0.990 0.929 0.930 0.930 0.069
Tabel 5. Data Perolehan Kernel Sigmoid Accuracy F1 Precision  Recall  MAPE 0.663 0.567 0.538 0.628 0.37

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176
Selain  mendapatkan  nilai  akurasinya,  kita  juga  melihat  nilai  ROC  yang  terbaik  yaitu melihat nilai terbaik. Nilai terbaik ROC yaitu nilai yang mendekati nilai 1. Berikut hasil ROC yang di dapat dari setiap kernel, yang pertama adalah hasil ROC Kernel Linier :
Gambar 3. ROC kernel polynomial
Dapat  kita  lihat  dari  beberapa  ROC  dan  nilai  akurasi  diatas,  nilai  yang  paling mendekati  nilai  1  yaitu  nilai  ROC  kernel  Polynomial.  Jadi  kita  simpulkan  bahwa  dari keempat  kernel  tersebut  yang  merupakan  kernel  yang  terbaik  yaitu  kernel  polynomial. Karena  nilai  keakurasiannya  paling  besar  dan  nilai  ROC  nya  yang  mendekati  nilai  1. kernel Polynomial yang kita pakai dalam pemodelan SVM.

## 3.4. Hasil
Support  Vector  Machine (SVM)  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi data yang akan datang. Maka dari itu Algoritma SVM membutuhkan data beberapa tahun dimasa  lalu,  kemudian  dipelajari  agar  menghasilkan  persamaan  atau  model  dan hyperplane.
Data yang sudah didapat dari proses preposesing data kemudian data di olah sehingga mendapatkan  hasil  dari  normalisasi  data,  barulah  data  kita  input  ke  orange  dan melakukan    model  SVM  menggunakan  tipe  kernel  yang  terbaik,  yaitu  menggunakan kernel polynomial. Kemudian data dibagi menjadi dua yaitu 70 data training dan 30 data testing.  Barulah  data  training  di  proses  atau  diolah  menggunakan  model  SVM  dengan kernel polynomial, dan mendapatkan  hasil dibawah ini :
Tabel 6. Hasil nilai kernel Polynomial
Accuracy F1 Precision  Recall  MAPE 0.992 0.952 0.956 0.953 0.046
Sehingga    nilai  yang  di  dapat    dari    kernel    Polynomial    yaitu  sebesar  99,2% akurasinya dengan nilai MAPE sebesar  4,6%. artinya model svm yang digunakan dengan kernel Polynomial bisa dikatakan baik  dan dapat di terapkan dalam  proses menganalisis pola penjualan obat di apotek srikandi menggunakan algoritma supervised Learning.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  dapat  dismpulkan  bahwa  Metode Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pola  penjualan Obat.  Hasil  eksperimen  menggunakan  kernel  Polynomial  di  dalam  perhitungan  metode SVM  sangat  baik  karena  mendapatkan  nilai  akurasi  mendekati  nilai  kesempurnaan  yaitu 99,2%  dan  nilai  MAPE  sebesar  4,6%.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan menggunakan  metode  SVM  dengan  Data  Linier  dan  berdimensi  tinggi  lebih  baik dimodelkan menggunakan Algoritma Supervised Learning. Berdasarkan kesimpulan yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 170-176
telah  diuraikan,  maka  ada  beberapa  saran  yakni  ada  perbaikan  maupun  pengembangan system pada  analisis  pola  penjualan  obat  menggunakan Algoritma  Suppervised  Learning dengan metode SVM ini agar bisa membantu pihak apotek lebih mudah untuk mengetahui jumlah  persediaan  stok  obat  yang  harus  disediakan  untuk  periode  kedepannya.  Pada penelitian yang akan datang , bisa juga ditambahkan penerapan data mining menggunakan Algoritma  Supervised  Learning dengan  membandingkan  2  metode.  Agar  bisa  melihat hasil akurasi dan ketepatan yang mana yang lebih tinggi dan memberikan nilai informasi yang lebih tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Bode,  “Support  Vector  Machine  Menggunakan  Forward  Selection  untuk  Prediksi Penjualan Obat,” Tecnoscienza , vol. 3, pp. 16–26, 2018.
[2] H. O. L. Wijaya, A. A. T. S, A. Armanto, and W. M. Sari, “Prediksi Pola Penjualan Barang pada  umkm  xyz dengan Metode Algoritma  Apriori,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol.  3, no. 4, p. 432, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4200.
[3] M. Raehanun, “Analisis Support Vector Machine (SVM) Dalam Prediksi Permintaan Emas Perhiasan  (Studi  Kasus:  Permintaan  Emas  Perhiasan  dari  Beberapa  Negara  Tertentu Periode Tahun 2000-2021),” vol. 1, pp. 105–112, 2019.
[4] L. M. Ginting, M. M. T. Sigiro, E. D. Manurung, J. Jasa, and P. Sinurat, “Perbandingan Metode  Algoritma  Support  Vector  Regression  dan  Multiple  Linear  Regression  Untuk Memprediksi Stok Obat,” vol. 1, no. 2, 2021.
[5] A.  Wirasto  and  K.  Nisa,  “Komparasi  Algoritma  Machine  Learning  Untuk  Klasifikasi Kelompok  Obat  Comparison  of  Machine  Learning  Algorithms  for  Classification  of  Drug Groups,” vol. 11, no. 2, pp. 196–207, 2021.
[6] I. Colanus, R. Drajana, and A. Bode, “Support  Vector Machine  Untuk Prediksi Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Gorontalo,” J. NOE , vol. 4, no. 2, pp. 3–10, 2021.
[7] W.  Agustina,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi,  “Implementasi  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  Untuk  Klasifikasi  Rumah  Layak  Huni  (Studi  Kasus:  Desa  Kidal Kecamatan  Tumpang  Kabupaten  Malang),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. Vol. 2 No., no. 10, pp. 3366–3372, 2018.
[8] N.  Nafi’iyah,  “Algoritma  SVM  untuk  Memprediksi  Pengunjung  Wisata  Musium  di Jakarta,” KERNEL J. Ris. Inov. Bid. Inform. dan Pendidik. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 33– 41, 2020, doi: 10.31284/j.kernel.2020.v1i1.1156.
[9] S.  Widaningsih,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Siswa  Berprestasi  dengan Menggunakan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 2598–2611, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.859.
[10] A.  Sentiya,  H.  Suroyo,  F.  I.  Komputer,  and  U.  B.  Darma,  “Bina  Darma  Conference  on Computer  Science  analisis  text  clustering  akun  fanpage  shopee  indonesia  dengan  Bina Darma Conference on Computer Science,” pp. 1055–1067.
[11] F.  R.  Lumbanraja,  R.  S.  Sani,  D.  Kurniawan,  and  A.  R.  Irawati,  “Implementasi  Metode Support  Vector  Machine  Dalam  Prediksi  Persebaran  Demam  Berdarah  Di  Kota  Bandar Lampung,” J. Komputasi , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.23960/komputasi.v7i2.2426.
[12] I. A. Magriza, “analisis penerapan algoritma pada,” vol. 2, no. 5, pp. 1–9, 2022.
[13] F.  Fatkhuroji,  S.  Santosa,  and  R.  A.  Pramunendar,  “Prediksi  Harga  Kedelai  Lokal  Dan Kedelai  Impor  Dengan  Metode  Support  Vector Machine  Berbasis  Forward  Selection,” J. Teknol. Inf. , vol. 15, no. 1, pp. 61–76, 2019, [Online]. Available: http://research.
[14] A.  Ishaq,  L.  A.  Utami,  and  S.  Mariana,  “Analisa  Pola  Penjualan  Obat  Menggunakan Algoritma Apriori Pada Apotek Zam-Zam Bogor,” vol. 08, no. 1, pp. 13–23, 2019.
[15] S.  Dwiasnati  and  Y.  Devianto,  “Optimasi  Prediksi  Bencana  Banjir  menggunakan Algoritma SVM untuk penentuan Daerah Rawan Bencana Banjir,” pp. 202–207.
[16] A.  Pratama,  R.  C.  Wihandika,  and  D.  E.  Ratnawati,  “Implementasi  algoritme  support vector machine (SVM) untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. April, pp. 1704–1708, 2018.
[17] H.  Suroyo,  “Penerapan  Machine  Learning  dengan  Aplikasi  Orange  Data  Mining  Untuk Menentukan Jenis Buah Mangga,” pp. 343–347, 2019.
[18] “Detin  Sofia,Pina  Sekarpuji,Fahmi  Fauziah,Agustina  Merdeka  Raya,  "  Analitik  Big  Data Untuk Peramalan Pemasaran Obat," J Instek, vol.4, no.2,2019.