## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Perbandingan Algoritma Linear Regression, Support Vector Regression,

## dan Artificial Neural Network untuk Prediksi Data Obat
Suci Maharani Putri * , Rice Novita, Mustakim, M Afdal
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950321583@students.uin-suska.ac.id, 2 rice-novita@uin-suska.ac.id, 3 mustakim@uin-suska.ac.id,
4 m.afdal@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950321583@students.uin-suska.ac.id Submitted: 15/05/2024 ; Accepted: 30/05/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Regresi  menjadi  fokus  penting  di  berbagai  bidang  yang  bertujuan  untuk  membuat  perkiraan  nilai  masa  depan  untuk membatu  pengambilan  keputusan  dan  membuat  perencanaan  strategis.  Berbagai  algoritma  regresi  memiliki  kelebihan  dan kekurangannya masing-masing dan performanya dapat berbeda sesuai dengan karakteristik data yang digunakan. Untuk itu analisis lebih  lanjut  diperlukan  untuk  mengetahui  algoritma  yang  tepat  yang  menghasilkan  solusi  terbaik  dari  masalah  yang  akan diselesaikan.  Penelitian  ini  membandingkan  tiga  algoritma  regresi  populer  yaitu  Linear  Regression  (LR),  Support  Vector Regression (SVR), dan Artificial Neural Network (ANN) untuk memrediksi data obat pada salah satu apotek di provinsi Riau. Hingga saat ini, pihak apotek masih belum memiliki metode yang tepat untuk memperkirakan kebutuhan obat setiap bulan dan masih dilakukan berdasarkan perkiraan. Hal tersebut membuat apotek sering mengalami kekurangan bahkan kelebihan stok yang dapat  menyebabkan  kerugian  terlebih  jika  masa  pakai  obat  sudah  terlewat.  Tiga  jenis  obat  dipilih  untuk  menguji  kemampuan algoritma yang diusulkan yaitu Amoxcilin, Antasida dan Paracetamol. Melalui hasil analisis dan perbandingan menunjukkan bahwa algoritma SVR lebih unggul dibandingkan algoritma lainnya pada ketiga jenis data obat jika konteks dan analisis berfokus pada metrik  RMSE.  Sementara  itu  jika  konteks  dan  analisis  berfokus  pada  metrik  MAPE,  maka  algoritma  ANN  lebih  unggul dibandingkan algoritma lainnya. Meskipun LR tidak lebih unggul pada metrik apapun, nyatanya ketiga algoritma (LR, SVR, dan ANN) memiliki nilai MAPE dibawah 10%, yang menunjukkan hasil prediksinya masih dalam kategori sangat akurat. Hal tersebut dibuktikan oleh hasil prediksi dari seluruh model yang diusulkan mampu mengikuti pola dan tren pada data aktual dengan baik.
Kata Kunci: Artificial Neural Network; Linear Regression; Support Vector Regression; Prediksi; Obat
Abstract− Regression  is  a  crucial  focus  in  various  fields  aiming  to  forecast  future  values  to  aid  decision-making  and  strategic planning. Different regression algorithms have their advantages and disadvantages, and their performance can vary depending on the data characteristics. Therefore, further analysis is needed to identify the appropriate algorithm that provides the best solution for  the  problem  at  hand.  This  study  compares  three  popular  regression  algorithms:  Linear  Regression  (LR),  Support  Vector Regression  (SVR),  and  Artificial  Neural  Network  (ANN)  to  predict  drug  data  at  a  pharmacy  in  Riau  province.  Currently,  the pharmacy lacks an accurate method for estimating monthly drug needs, relying instead on rough estimates. This often results in either shortages or overstock, leading to losses, especially if the drugs expire. Three types of drugs, namely Amoxicillin, Antacids, and  Paracetamol  were  selected  to  test  the  proposed  algorithms.  The  analysis  and  comparison  show  that  the  SVR  algorithm outperforms the others on all three drug types when focusing on the RMSE metric. However, when the focus is on the MAPE metric, the ANN algorithm proves to be superior. Although LR does not excel in any metric, all three algorithms (LR, SVR, and ANN) have MAPE values below 10%, indicating highly accurate predictions. This accuracy is evidenced by the prediction results of all proposed models, which effectively follow the patterns and trends in the actual data.
Keywords : Artificial Neural Network; Linear Regression; Support Vector Regression; Prediction; Drugs

## 1. PENDAHULUAN
Machine learning (ML) merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana komputer dapat belajar tanpa diprogram secara eksplisit  menggunakan  data  historis  sehingga dapat membantu  pengambilan keputusan  [1].  Terdapat  banyak  tugas yang dapat dilakukan oleh  ML, salah satunya adalah regresi. Regresi adalah salah satu teknik  ML yang digunakan untuk  memprediksi  nilai  numerik  dari  variabel  terikat  berdasarkan  variabel  prediktor  [2].  Penerapan  regresi  dapat ditemui dalam berbagai bidang, termasuk pada penjualan suatu bisnis. Tujuan dari regresi adalah membuat perkiraan nilai  di  masa  depan  untuk  membatu  pengambilan  keputusan  dan  perencanaan  yang  strategis  sehingga  dapat meminimalkan risiko yang mungkin terjadi.
Terdapat  banyak  algoritma  ML  yang  dapat  diimplementasikan  untuk  melakukan  regresi.  Beberapa  yang populer  yaitu Linear  Regression (LR), Support  Vector  Regression (SVR),  dan Artificial  Neural  Network (ANN). Algoritma  LR  merupakan  pemodelan  berbasis  statistik  untuk  melakukan  prediksi  yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel yaitu variabel pemberi pengaruh dan variabel terpengaruh [3], [4]. Selanjutnya, SVR merupakan penerapan SVM pada kasus regresi [5] dengan menemukan fungsi sebagai hyperplane dengan kesalahan sekecil mungkin [6]. Kemudian ANN merupakan algoritma yang terinspirasi dari struktur jaringan saraf biologis manusia  [7]. Algoritma ini memiliki arsitektur yang terdiri dari lapisan masukan ( input layer ), satu atau lebih lapisan  tersembunyi ( hidden layer ), dan lapisan keluaran ( output layer ).
Setiap algoritma tersebut tentu memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Algortima LR sangat baik untuk melakukan prediksi jangka pendek [8].  Tidak hanya itu, algoritma LR termasuk sederhana sehingga mudah diimplementasikan. Namun LR memiliki kelamahan, yaitu sangat bergantung pada asumsi bahwa hubungan antara variabel adalah linear, sehingga tidak mampu menangkap dan memodelkan data non-linear [8]. Selanjutnya algoritma SVR  efektif  memodelkan  data  berdimensi  tinggi,  serta  dapat  menangani  data  linear  dan  non-linear  dengan  fungsi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
kernel  [9].  Namun  SVR  kekurangannya  adalah  terdapat  banyak  parameter  yang  kompleks,  sehingga  sulit  untuk memilih parameter yang tepat [10]. Kemudian ANN memiliki kelebihan dapat menangani masalah prediksi non-linier yang kompleks [11], [12]. Namun kekurangannya, ANN memerlukan data dan waktu pelatihan yang lebih banyak. Selain itu, algoritma ANN memiliki konfigurasi parameter yang kompleks sehingga sulit untuk menemukan parameter yang tepat, terutama pada jumlah neuron dan lapisannya [7].
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang telah menggunakan algoritma tersebut untuk menangani kasus regresi. Penelitian yang dilakukan oleh S. Agnesti et. al pada tahun 2023 membandingkan algoritma SVR dan Triple Exponential Smoothing (TES) untuk prediksi jumlah pemakaian pada dua jenis obat menghasilkan SVR sebagai yang terbaik dengan nilai MAPE berturut-turut yaitu 10.31% dan 9.38% [13]. Meskipun SVR memberikan hasil yang baik, namun penelitian ini masih memiliki kelemahan, yaitu algoritma SVR yang diimplementasikan hanya menggunakan satu jenis kernel saja, yaitu kernel RBF tanpa menguji kernel lainnya. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh S. Pratista et. al pada  tahun 2023 membandikan SVR dan Singgle Moving Average (SMA) untuk prediksi  jumlah pemakaian pada  dua  jenis  obat  menghasilkan  SMA  sebagai  model  terbaik  dengan  MAPE  sebesar  4.29%  dan  4.10%  [14]. Meskipun SMA terbukti lebih baik dibandingkan SVR, namun penggunaan algoritma SVR hanya diuji menggunakan satu  kernel  yaitu  RBF,  seperti  pada  penelitian  S.  Agnesti  et.  al  pada  tahun  2023  [13].  Selain  itu,  kedua  penelitian tersebut masih dapat dikembangkan  lebih lanjut dengan menerapkan  metode yang lebih canggih, seperti algoritma berbasis neural network .
Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh R. Novita et. al pada tahun 2022 menggunakan algoritma LR pada sistem prediksi untuk menentukan jumlah pemesanan obat menghasilkan nilai MAPE sebesar 12.42% [15]. Meskipun hasil yang didapatkan memiliki kategori prediksi yang akurat, namun penelitian ini hanya menguji satu algoritma saja yaitu LR, yang memiliki batasan tidak dapat memodelkan data non-linear. Kemudian, penelitian  yang dilakukan oleh Z.  Jannah  &  K.  Budayawan  pada  tahun  2024  melakukan  prediksi  kebutuhan  obat  menggunakan  algoritma  ANN menghasilkan  MAPE  sebesar  6.817%  [12].  Hasil  prediksi  yang  didapatkan  memiliki  akurasi  yang  sangat  akurat, namun  model  hanya  diuji  pada  satu  jenis  obat  dan  hanya  menggunakan  parameter learning  rate 0.1  dengan  1000 iterasi tanpa melakukan pengujian hyperpameter lebih lanjut,  seperti penggunaan nilai learning rate yang berbeda ataupun optimizer untuk mendapatkan model yang lebih optimal. Penelitian lainnya dilakukan oleh N. E. Warestika et. al pada tahun 2022 melakukan peramalan stok obat dengan ANN mengasilkan nilai MSE sebesar 67.72 dan RMSE sebesar  8.22  [16].  Sayangnya,  penelitian  ini  tidak  menuliskan  informasi  secara  rinci  tentang hyperparameter yang digunakan pada penelitiannya.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, terlihat bahwa tidak semua algoritma dapat dengan baik memahami pola dan  tren  pada  data  yang  dimodelkan  sehingga  menghasilkan  kemampuan  prediksi  yang  berbeda-beda.  Untuk  itu, penelitian ini melakukan perbandingan tiga algoritma regresi ML, yaitu LR, SVR dan ANN untuk mengembangkan model prediksi yang efektif dan akurat. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya [12]–[16] adalah pada penelitian  ini  mengusulkan  algoritma  regresi  yang  belum  pernah  dilakukan  dan  dibandingkan  oleh  penelitian sebelumnya  dalam  satu  penelitian  dengan  kasus  yang  sama.  Selain  algoritma,  perbedaan  lainnya  adalah  pada penelitian  ini  melakukan  eksperimen  yang  berbeda  dan  mendalam  untuk  mengisi  gap  pada  penelitian  sebelumnya sehingga membuat penelitian ini unik dan memiliki kebaharuan.
Lebih lanjut, penelitian ini menggunakan tiga jenis kernel pada algoritma SVR (linear, RBF dan polynomial) dan  menguji  algoritma  yang  lebih  canggih  berbasis neural  network yaitu  ANN,  sehingga  dapat  memberikan  hasil pengujian yang lebih mendalam dibandingkan penelitian S. Agnesti et. al pada tahun 2023 dan S. Pratista et. al pada tahun  2023, yang hanya  menggunakan  satu  kernel  pada  SVR  [13],  [14].  Selanjutnya, penggunaan  ANN  dan  SVR dengan beberapa kernel mampu memodelkan data non-linear, sehingga dapat melengkapi penelitian R. Novita et. al pada tahun 2022 yang hanya menggunakan LR untuk melakukan prediksi [15]. Kemudian, penelitian Z. Jannah & K. Budayawan pada tahun 2024 dan N. E. Warestika et. al tahun 2022 tidak melakukan pengujian parameter ANN secara mendalam [12], [16], namun penelitian ini melakukan pengujuan parameter untuk mendapatkan model yang optimal, terutama  pada learning  rate dan optimizer .  Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Z. Jannah  &  K.  Budayawan tahun 2024, S. Agnesti et. al pada tahun 2023, dan S. Pratista et. al tahun 2023 hanya menggunakan satu atau dua jenis obat [12]–[14], sedangkan penelitian ini menggunkan tiga jenis obat untuk menguji algoritma yang diusulkan.
Tidak hanya itu, dataset yang digunakan penelitian ini juga berbeda dengan penelitian yang telah ada, yaitu data penjualan dan pembelian obat di salah satu apotek yang berlokasi di Air Tiris, Kecamatan Kampar, Provinsi Riau. Apotek ini dipilih karena memiliki jumlah permintaan obat yang cukup tinggi, sehingga memerlukan analisis yang tepat  untuk  memperkirakan  jumlah  kebutuhannya.  Banyaknya  kebutuhan  obat  membuat  pihak  apotek  sering kekurangan stok.  Melalui data dan informasi yang di dapatkan dari  pihak  apotek, pemesanan obat yang dilakukan dapat mencapai 100 box. Selain itu, apotek ini juga pernah mengalami kelebihan persediaan, sehingga menimbulkan kerugian bagi pihak apotek, terlebih jika masa pakai obat sudah terlewat. Hal tersebut pernah terjadi pada tahun 2022 yang mengalami kelebihan obat mencapai 1000 pcs terutama pada kategori obat penyakit khusus.
Hingga saat ini, pihak apotek masih belum memiliki metode yang tepat untuk memperkirakan kebutuhan obat dan masih melakukan pemesanan berdasarkan perkiraan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, maka penelitian ini akan melakukan prediksi penjualan obat menggunakan tiga algortma regresi ML yang populer, yaitu LR, SVR, dan ANN untuk dapat memperkirakan stok obat sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi bagi apotek sehingga dapat mengurangi resiko terjadinya kerugian akibat kekurangan ataupun kelebihan stok obat.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  algoritma  regresi  berbasis machine  learning (ML)  pada  data  obat  apotek. Seluruh tahapan penelitian digambarkan melalui diagram alir yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Gambar 1 secara garis besar menjelaskan seluruh tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data secara langsung  pada  pihak  apotek,  melakukan pre-processing untuk  memperbaiki  format  data,  pembagian  data menggunakan  tenik hold-out validation ,  pemodelan  menggunakan  tiga  algoritma  ML,  evaluasi  model berdasarkan nilai  kesalahan  ( error )  prediksi  terhadap  data  aktual, dan  analisis  perbandingan  untuk mendapatkan  model  terbaik pada kasus prediksi data obat.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan pengambilan secara langsung ke pihak Apotek. Rentang waktu pengambilan data dimulai dari bulan Januari 2021 hingga Desember 2023 dengan total 36 baris data. Terdapat tiga  data  jenis  obat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Amoxcilin,  Antasida,  dan  Paracetamol.  Pemilihan tersebut didasari oleh ketiga jenis obat tersebut sering mengalami kehabisan stok di apotek.

## 2.3 Pre-processing
Tahapan pre-processing bertujuan untuk menyesuaikan format data sehingga siap untuk dianalisis. Beberapa proses yang dilakukan pada tahap ini yaitu cleaning , ekstraksi fitur, dan normalisasi. Proses cleaning akan membersihkan data dari fitur yang tidak relevan. Kemudian ekstraksi fitur dilakukan untuk membuat sequence pada data sehingga membentuk fitur temporal. Terakhir yaitu normalisasi yang akan mengubah rentang nilai pada data menjadi skala 0 hingga 1 menggunakan teknik min-max normalization .

## 2.4 Pembagian Data
Teknik pembagian data yang digunakan pada penelitian ini adalah hold-out validation . Teknik ini sederhana namun populer  dan  terbukti  efektif. Hold-out akan  membagi  dataset  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian [17]. Proporsi pembagian data yang digunakan pada penelitian ini yaitu 80%:20%, yang artinya 80% dari total data akan dialokasikan sebagai data pelatihan dan 20% sebagai data pengujian.

## 2.5 Pemodelan

## 2.5.1 Linear Regression
Linear regression (LR) merupakan salah satu pemodelan statistik untuk melakukan prediksi yang melibatkan variabel dependen  (Y)  dan  independen  (X)  [3],  [4].  Model simple  linear  regression melibatkan  setidaknya  satu  varabel independen, sedangkan multiple linear regression melibatkan dua atau lebih variabel independen [1], [4]. Algoritma ini  sangat  baik  untuk  melakukan  prediksi  jangka  pendek  [8].  Pada  implementasinya,  LR  akan  menghasilkan persamaan  garis  lurus  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  pedoman  untuk  memprediksi  nilai  pada  waktu  yang mendatang [3]. Hal inilah yang membuat algoritma ini sederhana dan mudah diimplementasikan. Namun algoritma LR memiliki kelemahan, yaitu sangat bergantung pada asumsi bahwa hubungan antara variabel adalah linear, sehingga algortima ini tidak mampu menangkap dan memodelkan data nonlinear [8].
𝑦  =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + . . . 𝛽 𝑖 𝑋 𝑖 (1)

## 2.5.2 Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR)  merupakan  penerapan support  vector  machine (SVM)  pada  kasus  regresi  yang dimodifikasi dengan menambahkan variabel baru yaitu epsilon [5]. Cara kerja SVR yaitu dengan menemukan fungsi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
sebagai hyperplane berupa fungsi regresi yang mencocokkan seluruh data masukan dengan kesalahan sekecil mungkin [6]. Algoritma ini memiliki kelebihan yaitu dapat digunakan pada kasus linear maupun non-linear dengan funsi kernel [9], [18]. Selain itu, algoritma SVR mampu memodelkan data time series berdimensi tinggi [9] dan dapat mengatasi overfitting. Beberapa kernel yang populer pada SVR yaitu kernel linier , polinomial , dan Radial Basis Function (RBF) atau Gaussian [19]. Namun SVR memiliki kekurangannya, yaitu terdapat banyak parameter yang kompleks sehingga sulit untuk memilih parameter yang tepat untuk mendapatkan hasil pemodelan yang optimal [10].
𝑓(𝑥) =   𝑤 𝑇 𝜑(𝑥) + 𝑏
(2)

## 2.5.3 Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) merupakan algoritma yang terinspirasi dari struktur jaringan saraf biologis manusia [7]. Algoritma ini memiliki arsitektur yang terdiri dari lapisan masukan ( input ), satu atau lebih lapisan tersembunyi ( hidden ), dan lapisan keluaran ( output ). Algoritma ANN fleksibel dan adaptif [20], karena dapat diimplementasikan pada kasus klasifikasi dan regresi [21]. Tidak hanya itu, ANN bahakan mampu menangani masalah prediksi non-linier yang kompleks [11], [12]. Namun ANN memerlukan data pelatihan yang lebih banyak untuk menangkap pola pada data  dengan  baik  dan  memerlukan  waktu  pelatihan  yang  lebih  lama.  Selain  itu,  banyaknya  konfigurasi  parameter membuat pengguna sulit untuk menemukan parameter yang tepat, terutama pada jumlah neuron dan lapisannya [7].
𝑦̂   =  𝜎 (𝑤 0 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 𝑚 𝑖 = 1 ) (3)
2.6 Evaluasi

## 2.6.1 Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) merupakan suatu parameter nilai akar kuadrat dari Mean Square Error (MSE) yang digunakan  pada  peramalan  untuk  menghitung  nilai  kesalahan  atau  perbedaan  antara  data  prediksi  dengan  data sebenarnya  [22],  [23].  Semakin  rendah  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  maka  hasil  prediksi  lebih  akurat.  Untuk menghitung nilai RMSE dapat menggunakan persamaan 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)

## 2.6.2 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan rata-rata diferensiasi absolut antara nilai peramalan dan aktual, yang dinyatakan sebagai persentase [22], [23]. Nilai persentase yang rendah menunjukkan hasil prediksi yang semakin baik. Untuk menghitung nilai RMSE dapat menggunakan persamaan 4.
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ | 𝑦𝑖−𝑦̂𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100%
(5)

## 2.7 Analisis Perbandingan
Pada tahap ini, kemampuan prediksi dari setiap model akan dianalisis dan dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Model terbaik akan dipilih berdasarkan hasil evaluasi dengan nilai RMSE dan MAPE yang paling rendah. Selain itu, hasil prediksi setiap model terhadap data aktual juga akan disajikan melalui visualisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan mengambil data secara langsung dengan rentang waktu 3 tahun terakhir, mulai dari Januari 2021 hingga Desember 2023 dengan total 36 baris data. Data yang digunakan terdiri dari tiga jenis obat yaitu Amoxcilin, Antasida, dan Paracetamol. Data tiga jenis obat yang telah dikumpulkan dapat dilihat pada tabel 1, 2, dan 3.
Tabel 1. Data Obat Amoxcilin Bulan Stok Terjual Keterangan Jan-21 500 400 Cukup Feb-21 500 500 Cukup Mar-21 500 570 Tidak cukup Apr-21 580 600 Tidak cukup … … … … Des-23 1300 1500 Tidak cukup

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Tabel 2. Data Obat Antasida
Bulan Stok Terjual Keterangan Jan-21 400 420 Tidak cukup Feb-21 450 430 Cukup Mar-21 450 460 Tidak cukup Apr-21 500 480 Cukup … … … … Des-23 1115 1200 Tidak cukup Tabel 3. Data Obat Paracetamol Bulan Stok Terjual Keterangan Jan-21 500 550 Tidak cukup Feb-21 550 600 Tidak cukup Mar-21 600 620 Tidak cukup Apr-21 620 650 Tidak cukup … … … … Des-23 1020 1045 Tidak cukup
Tabel 1, 2, dan 3 menyajikan sampel data dari tiga jenis obat yang digunakan dalam penelitian ini. Data tersebut menunjukkan  tren  peningkatan  penjualan  obat  setiap  tahunnya,  meskipun  obat  tersebut  juga  sering  mengalami kehabisan stok di apotek.

## 3.2 Pre-processing
Tahapan  awal  dari pre-processing yaitu  melakukan cleaning dengan  menghapus  kolom  yang  tidak  relevan. Selanjutnya ekstraksi fitur dilakukan untuk membentuk  rangkaian ( sequence ) deret waktu dengan membentuk fitur baru yang berisikan informasi tentang data stok dan penjualan obat bulan sebelumnya. Pembentukan fitur temporal juga  dilakukan  untuk  menangkap  pola  yang  berkaitan  dengan  perubahan  waktu. Terakhir  data  dinormalisasi menggunakan teknik min-max normalization sehingga nilai pada data akan dalam skala 0 hingga 1. Berikut adalah data yang telah melalui tahap pre-processing .
Tabel 4. Hasil Preprocessing Data Obat Amoxcilin
Bulan Tahun Stok_Bln_Lalu Penjualan_Bln_Lalu Penjualan 0,091 0,000 0,000 0,000 0,000 0,182 0,000 0,117 0,000 0,048 0,273 0,000 0,167 0,133 0,079 0,364 0,000 0,200 0,167 0,103 … … … … … 0,727 1,000 1,000 1,000 1,000 Tabel 5. Hasil Preprocessing Data Obat Antasida Bulan Tahun Stok_Bln_Lalu Penjualan_Bln_Lalu Penjualan 0,091 0,000 0,000 0,000 0,000 0,182 0,000 0,016 0,077 0,046 0,273 0,000 0,062 0,077 0,076 0,364 0,000 0,093 0,154 0,122 … … … … … 0,727 1,000 1,000 1,000 1,000 Tabel 6. Hasil Preprocessing Data Obat Paracetamol Bulan Tahun Stok_Bln_Lalu Penjualan_Bln_Lalu Penjualan 0,091 0,000 0,000 0,000 0,000 0,182 0,000 0,111 0,100 0,050 0,273 0,000 0,156 0,200 0,125 0,364 0,000 0,222 0,240 0,125 … … … … … 0,727 1,000 1,000 1,000 1,000
Tabel 4, 5, dan 6 menyajikan sampel data tiga jenis obat yang telah dilakukan pre-processing . Terlihat bahwa data sudah sesuai dengan format yang membentuk fitur temporal (Bulan dan Tahun), ekstraksi fitur yang membentuk rangkaian deret waktu (Stok_Bln_Lalu dan Penjualan_Bln_Lalu) dan dalam rentang skala yang sama (0 hingga 1).
3.3 Pembagian Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Teknik hold-out validation diimplementasikan untuk membagi dataset dengan persentase 80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing . Hasilnya dari total 36 data, sebanyak 29 data dengan rentang waktu Januari 2021-Mei 2023  dialokasikan  sebagai  data training dan  sebanyak  7  data  dengan  rentang  waktu  Juni  2023-Desember  2023 dialokasikan sebagai data testing .
3.4 Pemodelan

## 3.4.1 Linear Regression
Pada pemodelan linear regression , terdapat 4 variabel independen (X) yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen  (Y).  Keempat  variabel  independen  tersebut  adalah  Bulan,  Tahun,  Stock_Bln_Lalu,  dan Penjualan_Bln_Lalu, sedangkan variabel dependen (Y) dalam kasus ini adalah Penjualan. Penting untuk dicatat bahwa konsep ini tidak hanya terbatas pada linear regression , namun juga berlaku pada beberapa algoritma yang nantinya akan diimplementasikan pada penelitian ini.

## 3.4.2 Support Vector Regression
Pada algoritma SVR, model akan dilatih dengan beberapa percobaan ( hyperparameter tunning ) pada parameter kernel, C,  gamma,  dan  epsilon  untuk  menghasilkan  model  dengan  kemampuan  terbaik.  Informasi hyperparameter yang digunakan dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Support Vector Regression Hyperparameter Parameter Nilai Kernel Linear, Polynomial, RBF C 0.1, 0.25, 0.5, 1, 2, 3 Gamma 0.1, 0.25, 0.5, 1, 2, 3 Epsilon 0.001, 0.01, 0.1
Tabel  7  menyajikan hyperparameter SVR  yang  akan  diuji,  dengan  aspek utama  pada pengujuan  parameter kernel. Parameter tersebut berperan penting dalam memetakan data non-linear ke dalam ruang fitur berdimensi tinggi, sehingga memungkinkan pemisahan data secara linear. Terdapat 3 jenis kernel yang  diujikan, yaitu kernel Linear, Polynomial, dan Radial Basis Function (RBF).

## 3.4.3 Artificial Neural Network
Arsitektur yang digunakan pada ANN terdiri dari 2 hidden layer dengan 50 neuron di setiap layernya. Proses pelatian pada ANN akan dilakukan menggunakan 4 bacth size dengan 200 epoch. Selain itu, model juga akan dilatih dengan beberapa percobaan ( hyperparameter tunning ). Informasi hyperparameter yang digunakan dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Artificial Neural Network Hyperparameter Parameter Nilai Optimizer Adam, SGD, RMSProp Learning Rate 0.001, 0.0001 Batch Size 4 Epoch 200
Tabel 8 menyajikan hyperparameter ANN yang akan diuji, dengan aspek utama pada parameter optimizer dan learning rate . Parameter tersebut berperan penting dalam memetakan data non-linear ke dalam ruang fitur berdimensi tinggi,  sehingga  memungkinkan  pemisahan  data  secara  linear.  Terdapat  3  jenis  kernel  yang  diujikan,  yaitu  kernel Linear, Polynomial, dan Radial Basis Function (RBF).

## 3.5 Evaluasi

## 3.5.1 Linear Regression
Model yang telah dilatih kemudian akan dievaluasi untuk melihat kemampuannya melakukan prediksi. Hasil evaluasi dengan nilai kesalahan ( error ) yang semakin rendah menunjukkan bahwa model yang dikembangkan memberikan hasil  yang  semakin  baik.  Hasil  evaluasi  model  LR  berdasarkan  metrik  RMSE  dan  MAPE  pada  setiap  jenis  obat ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Evaluasi Model Linear Regression Nama Obat RMSE MAPE (%) Amoxicillin 116.18 4.96 Paracetamol 22.41 1.94 Antasida 28.89 1.67

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Tabel 9 menunjukkan hasil evaluasi model LR dengan kategori prediksi sangat baik. Hal tersebut didasari oleh nilai  MAPE  yang  didapatkan  pada  setiap  jenis  obat  berada  dibawah  10%  meskipun  tanpa  melakukan  konfigurasi parameter lebih lanjut.

## 3.5.2 Support Vector Regression
Melalui hasil evaluasi model SVR, didapatkan bahwa kernel Linear lebih dominan memberikan  hasil terbaik pada setiap  jenis  obat,  terutama  Amoxcilin  dan  Antasida.  Sementara  pada  jenis  obat  Paracetamol,  Kernel  RBF  mampu memberikan  performa  terbaik  dibandingkan  kernel  lainnya. Selain  itu,  kernel  Polynomial  menghasilkan  performa terburuk hampir pada semua jenis obat.
Tabel 10. Hasil Evaluasi Model Support Vector Regression Nama Obat Kernel Parameter RMSE MAPE (%) Amoxicillin Linear C=3; Epsilon=0.001; Gamma=0.1 107.62 4.77 RBF C=2; Epsilon=0.001; Gamma=0.1 146.21 6.63 Polynomial C=0.5; Epsilon=0.01; Gamma=0.25 91.38 6.69 Antasida Linear C=3; Epsilon=0.001; Gamma=0.1 32.08 1.63 RBF C=3; Epsilon=0.001; Gamma=0.1 56.78 3.75 Polynomial C=0.25; Epsilon=0.01; Gamma=0.25 63.95 4.76 Paracetamol Linear C=0.25; Epsilon=0.01; Gamma=0.1 15.03 1.28 RBF C=2; Epsilon=0.001; Gamma=0.25 14.32 1.26 Polynomial C=0.5; Epsilon=0.1; Gamma=0.25 41.17 3.70
Tabel 10 menunjukkan bahwa model SVR memiliki kategori prediksi sangat baik dengan nilai MAPE yang didapatkan pada setiap  jenis obat berada dibawah 10%. Selain itu, hasil pengamatan menunjukkan algoritma SVR lebih dominan memberikan hasil terbaik pada kernel Linear, kemudian diikuti oleh kernel RBF. Sementara itu kernel Polynomial memberikan hasil terburuk hampir pada setiap jenis obat.

## 3.5.3 Artificial Neural Network
Berdasarkan hasil evaluasi model ANN, terlihat bahwa optimizer RMSprop mampu memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan optimizer Adam pada setiap jenis obat. Selain itu, hasil pengamatan menunjukkan semakin kecil nilai  learning  rate  menunjukkan  pemodelan  yang  dihasilkan  juga  semakin  baik.  Hal  tersebut  terlihat  dari  nilai kesalahan ( error ) yang dihasilkan oleh model yang relatif lebih kecil. Berikut adalah rincian dari hasil evaluasi model ANN.
Tabel 11. Hasil Evaluasi Model Artificial Neural Network Nama Obat Optimizer Learning Rate RMSE MAPE Amoxicillin Adam 0.001 135.77 5.92 0.0001 116.56 5.15 RMSprop 0.001 128.70 5.69 0.0001 114.53 4.73 Antasida Adam 0.001 37.60 1.65 0.0001 36.10 1.63 RMSprop 0.001 42.80 2.30 0.0001 35.66 1.56 Paracetamol Adam 0.001 21.78 1.82 0.0001 16.42 1.35 RMSprop 0.001 20.47 1.79 0.0001 14.59 1.17
Tabel 11 menunjukkan bahwa model ANN memiliki kategori prediksi sangat baik dengan nilai MAPE yang didapatkan pada setiap jenis obat berada dibawah 10%. Hasil pengamatan menunjukkan performa ANN memberikan hasil yang lebih baik jika menggunakan optimizer RMSprop dibandingkan Adam. Selain itu, nilai learning rate yang semakin kecil mempu memberikan hasil yang lebih maksimal.

## 3.6 Analisis Perbandingan
Setelah  melakukan  evaluasi,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  algoritma  untuk  mendapatkan model terbaik. Setiap model akan dibandingkan berdasarkan tingkat kesalahan  ( error ) terendah berdasarkan metrik RMSE dan MAPE yang telah didapatkan sebelumnya. Hasil perbandingan dari tiga model algoritma pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Gambar 2. Perbandingan Berdasarkan Nilai RMSE
Gambar 3. Perbandingan Berdasarkan Nilai MAPE
Gambar 2 dan 3 menyajikan perbandingan nilai RMSE dan MAPE yang menghasilkan beberapa informasi. Jika hasil perbandingan berfokus pada metrik RMSE, maka model SVR sedikit lebih  unggul dibandingkan dengan model  ANN.  Pada  jenis  obat  Amoxcilin,  SVR  mendapatkan  nilai  RMSE  sebesar  107.62  sedangkan  ANN  sebesar 114.53. Kemudian pada jenis obat Antasida, SVR memiliki nilai RMSE sebesar 32.08 sedangkan ANN sebesar 35.66. Begitu juga pada jenis obat Paracetamol, dimana SVR memiliki nilai RMSE sebesar 14.23 sedangkan ANN sebesar 14.59. Namun hal sebaliknya terjadi jika hasil perbandingan berfokus pada metrik MAPE, dimana ANN sedikit lebih unggul dibandingkan dengan SVR. Pada jenis obat Amoxcilin, ANN memiliki nilai MAPE sebesar 4.73% sedangkan SVR sebesar 4.73%. Kemudian pada jenis obat Antasida, ANN mendapatkan nilai MAPE sebesar 1.56% sedangkan SVR sebesar 1.63%. Ini juga berlaku pada jenis obat Paracetamol, dimana ANN memiliki nilai MAPE sebesar 1.17% sedangkan SVR sebesar 1.26%.
Beberapa  pertimbangan  dapat  dilakukan  untuk  menghadapi  kasus  tesebut  berdasarkan  kontkeks  dan kebutuhan analisis. Jika kebutuhan analisis menekankan pada akurasi model secara keseluruhan, maka RMSE dapat menjadi pilihan yang lebih baik. Namun jika kebutuhan analisis menekankan pada akurasi model secara relatif dan juga membandingkan hasil pada dataset yang berbeda, maka MAPE dapat menjadi pilihan yang lebih baik. Untuk itu pada penelitian ini fokus utama analisis perbandingan yaitu pada metrik RMSE. Hal ini dikarenakan pada penelitian ini dataset yang digunakan masih sama dan juga lebih menekankan akurasi model secara keseluruhan. Oleh karena itu, berdasarkan pertimbangan tersebut maka SVR merupakan model terbaik mengungguli ANN dan juga LR untuk kasus prediksi tiga jenis data obat.
Setelah mendapatkan model terbaik, tahapan selanjutnya adalah melakukan visualisasi hasil prediksi terhadap data  aktual  untuk  melihat  seberapa  baik  hasil  prediksi  menangkap  pola  dan  trend  dari  data.  Ketika  hasil  prediksi semakin  berdempetan dan mengikuti  pola  dari  data  aktual, maka  hasil  prediksi  dapat dikatakan  sangat  baik.  Hasil visualisai prediksi pada ketiga data penjualan obat dapat dilihat pada gambar dibawah.
Amoxcilin Antasida Paracetamol LR 116,18 22,41 28,89 SVR 107,62 32,08 14,32 ANN 114,53 35,66 14,59 0,00 25,00 50,00 75,00 100,00 125,00 LR SVR ANN Amoxcilin
Antasida Paracetamol LR 4,96% 1,49% 1,67% SVR 4,77% 1,63% 1,26% ANN 4,73% 1,56% 1,17% 0,00% 1,20% 2,40% 3,60% 4,80% 6,00% LR SVR ANN 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Training Aktual Prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
Gambar 5. Hasil Prediksi Penjualan Obat Antasida Terhadap Data Aktual
Gambar 6. Hasil Prediksi Penjualan Obat Paracetamol Terhadap Data Aktual
Berdasarkan gambar 4, 5 dan 6, terlihat bahwa hasil prediksi dari model mampu mengikuti pola dan tren pada data  aktual  dengan  baik,  terutama  pada  data  jenis  obat  Antasida  dan  Paracetamol.  Sementara  pada  jenis  obat Amoxcilin, hasil prediksi model sedikit meleset pada bulan Desember 2023, dimana data aktual pada bulan tersebut terjadi peningatan yang cukup signifikan. Meskipun begitu secara keseluruhan hasil prediksi model pada setiap jenis obat sudah sangat baik. Namun penambahan jumlah data dapat dipertimbangkan untuk memberikan pemahaman yang lebih pada model untuk mempelajari pola dan tren pada data aktual sehingga dapat meningkatkan kemampuan model dan akurasi prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Kemampuan tiga algoritma regresi yang diimplementasikan yaitu Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR) dan Artificial Neural Network (ANN) memberikan hasil yang beragam pada tiga jenis obat yang diujikan. Pada implementasinya,  algoritma  LR  lebih  sederhana  dan  mudah  karena  tidak  memerlukan  konfigurasi  parameter  yang banyak  seperti  SVR  dan  ANN.  Hasil  pengamatan  menunjukkan  algoritma  SVR  lebih  dominan  memberikan  hasil terbaik pada kernel Linear, kemudian diikuti oleh kernel RBF. Sementara itu kernel Polynomial memberikan hasil terburuk hampir pada setiap jenis obat. Selanjutnya, performa ANN lebih baik jika menggunakan optimizer RMSprop dibandingkan Adam dan juga learning rate yang semakin kecil memberikan hasil yang lebih maksimal. Melalui hasil analisis dan perbandingan yang dilakukan, algoritma SVR memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan ANN dan LR jika konteks dan analisis berfokus pada metrik RMSE. Sementara itu, jika konteks dan analisis berfokus pada metrik MAPE, maka ANN lebih unggul dibandingkan algoritma lainnya. Meskipun LR tidak lebih unggul dalam hal
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Training Aktual Prediksi 0 200 400 600 800 1000 1200 Training Aktual Prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 54 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5184
metrik apapun, nyatanya algoritma tersebut termasuk SVR, dan ANN memiliki nilai MAPE dibawah 10%, dimana hasil  prediksinya  masih  dalam  kategori  sangat  akurat.  Selain  itu,  melalui  visualisasi  yang  dilakukan  menunjukkan hasil prediksi dari seluruh model yang diusulkan mampu mengikuti pola dan tren pada data aktual dengan baik. Namun penambahan  jumlah  data  dapat  dipertimbangkan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  pada  model  untuk mempelajari pola dan tren pada data aktual sehingga dapat meningkatkan kemampuan model dan akurasi prediksi .

## REFERENCES
[1] A.  Prasetyo,  S.  Salahuddin,  and  A.  Amirullah,  “Prediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda,” Jurnal Infomedia , vol. 6, no. 2, p. 76, 2021, doi: 10.30811/jim.v6i2.2343.
[2] A.  D.  Sidik  and  A.  Ansawarman,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Menggunakan  Machine  Learning,” Formosa Journal of Multidisciplinary Research , vol. 1, no. 3, pp. 559–568, 2022, doi: 10.55927/fjmr.v1i3.745.
[3] R. Ternando, J. Wahyudi, and D. Suranti, “Application of the Multiple Linear Regression Method in Forecasting the Amount of Drug Supply at the Health Center,” Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi (JKOMITEK) , vol. 2, no. 2, pp. 621–628, 2022, doi: 10.53697/jkomitek.v2i2.1043.
[4] A.  M.  A.  Rusdy,  P.  Purnawansyah,  and  H.  Herman,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Pada  Prediksi  Penawaran  dan Permintaan Obat Studi Kasus Aplikasi Point Of Sales,” Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam , vol. 3, no. 2, pp. 121– 126, 2022, doi: 10.33096/busiti.v3i2.1130.
[5] P.  Bhola  and  S.  Bhardwaj,  “Estimation  of  solar  radiation  using  support  vector  regression,” Journal  of  Information  and Optimization Sciences , vol. 40, no. 2, pp. 339–350, 2019, doi: 10.1080/02522667.2019.1578093.
[6] Q. Quan, Z. Hao, H. Xifeng, and L. Jingchun, “Research on water temperature prediction based on improved support vector regression,” Neural Computing and Applications , vol. 34, no. 11, pp. 8501–8510, 2022, doi: 10.1007/s00521-020-04836-4.
[7] H.  Putra  and  N.  U.  Walmi,  “Penerapan  Prediksi  Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Backpropagation,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 100–107, 2020.
[8] M. Masruroh and K. F. Mauladi, “Penerapan Metode Regresi Linear Berganda Dalam Sistem Prediksi Nilai Ujian Nasional Siswa Smp,” Jurnal Teknika , vol. 12, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.30736/jt.v12i1.393.
[9] S. Saadah, F. Z. Z, and H. H. Z, “Support Vector Regression (SVR) Dalam Memprediksi Harga Minyak Kelapa Sawit di Indonesia dan Nilai Tukar Mata Uang EUR/USD,” Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) , vol. 5, no. 1, pp. 85–92, 2021, doi: 10.29303/jcosine.v5i1.403.
[10]  G. H. Saputra, A. H. Wigena, and B. Sartono, “Penggunaan Support Vector Regression Dalam Pemodelan Indeks Saham Syariah Indonesia Dengan Algoritme Grid Search,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , vol. 3, no. 2, pp. 148–160, 2019, doi: 10.29244/ijsa.v3i2.172.
[11]  N. Tampati, “Prediksi Stok Obat pada Apotik Total Life Clinic Menggunakan Model Kombinasi Artificial Neural Network dan  ARIMA,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  49–58,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1373.
[12]  Z. Jannah and K. Budayawan, “Pengembangan Sistem Cerdas Berbasis Data Mining untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Kebutuhan Obat di Puskesmas Parit Rantang,” Al-DYAS , vol. 3, no. 1, pp. 467–479, 2024.
[13]  S. Agnesti, A. Nazir, I. Iskandar, E. Budianita, and I. Afrianty, “Perbandingan Algoritma Triple Exponential Smoothing dan Support Vector Regression dalam Prediksi Pemakaian Obat di Puskesmas,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 12, no. 3, pp. 996–1006, 2023, doi: 10.32520/stmsi.v12i3.3499.
[14]  S.  Pratista,  A.  Nazir,  I.  Iskandar,  E.  Budianita,  and  I.  Afrianty,  “Perbandingan  Prediksi  Obat  Berdasarkan  Pemakaian Menggunakan Algoritma Single Moving Average dan Support Vector Regression,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 7, no. 4, pp. 1860–1868, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6859.
[15]  R. Novita, I. Yani, and G. Ali, “Sistem Prediksi untuk Penentuan Jumlah Pemesanan Obat Menggunakan Regresi Linier,” MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer  Science ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  62–70,  2022,  doi: 10.57152/malcom.v2i1.198.
[16]  N.  E.  Warestika,  D.  Sugiarto,  and  T.  Siswanto,  “Business  Intelligence  Design  for  Data  Visualization  and  Drug  Stock Forecasting,” Intelmatics , vol. 1, no. 1, pp. 9–15, 2021, doi: 10.25105/itm.v1i1.7407.
[17]  A. Rahmadeyan, Mustakim, M. Erkamim, I. Ahmad, Sepriano, and S. Aziz, “Air Pollution Prediction Using Long Short- Term Memory Variants,” in Advances in Intelligent Computing Techniques and Applications , Springer, 2024, pp. 122–132.
[18]  R. E. Cahyono and J. P. Sugiono, “Analisis Kinerja Metode Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Indeks Harga Konsumen,” Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 1, no. 2, pp. 106–116, 2019, doi: 10.35746/jtim.v1i2.22.
[19]  Y. Yang, J. Che, C. Deng, and L. Li, “Sequential grid approach based support vector regression for short-term electric load forecasting,” Applied Energy , vol. 238, pp. 1010–1021, 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.01.127.
[20]  N. Sepriyanti, R. S. Nahampun, M. H. Zikri, I. Ambarani, and A. Rahmadeyan, “Implementation of K-Means Clustering to Group Poverty Levels in Riau Province,” in SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 2022, pp. 59–65.
[21]  A.  Rahmadeyan,  Mustakim,  I.  Ahmad,  A.  D.  Alexander,  and  A.  Rahman,  “Phishing  Website  Detection  with  Ensemble Learning  Approach  Using  Artificial  Neural  Network  and  AdaBoost,”  in 2023  International  Conference  on  Information Technology Research and Innovation (ICITRI) , 2023, pp. 162–166, doi: 10.1109/ICITRI59340.2023.10249799.
[22]  A. Rahmadeyan and Mustakim, “Long Short-Term Memory and Gated Recurrent Unit for Stock Price Prediction,” Procedia Computer Science , vol. 234, pp. 204–212, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.02.167.
[23]  N. T. Luchia, E. Tasia, I. Ramadhani, A. Rahmadeyan, and R. Zahra, “Performance Comparison Between Artificial Neural Network,  Recurrent  Neural  Network  and  Long  Short-Term  Memory  for  Prediction  of  Extreme  Climate  Change,” Public Research  Journal  of  Engineering,  Data  Technology  and  Computer  Science ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  62–70,  2024,  doi: 10.57152/predatecs.v1i2.864.