ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117
DOI: 10.35580/variansiunm107
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
ANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) UNTUK MERAMALKAN INDEKS KUALITAS UDARA DI KOTA MAKASSAR
Rahmat Wahyudi 1 , Suwardi Annas 2 , Zulkifli Rais 3
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords: Grid Search Optimization, Air Quality Index,
Root Mean Square Error (RMSE), Support Vector
Regression (SVR) Abstract:
Air pollution is one of the unresolved problems to date, especially in big cities in Indonesia. This condition is certainly very worrying considering the pollutants released by motorized vehicles such as carbon monoxide (CO), particulate matter (PM), nitrogen oxides ( NO 2 ), sulfur dioxide ( SO 2 ), and carbon dioxide (CO2) are very dangerous to human health. Therefore it is necessary to do research to determine the forecasting of the air quality index in the future. So in this study the SVR method was used to predict the air quality index in Makassar City. SVR is a Support Vector Machine (SVM) development for regression cases. In this study the SVR method was used with the best kernel as an aid in solving non-linear problems, the Min - Max Normalization method for data normalization, the division of training data and data testing used was 80%:20%, the selection of the best model was with Grid Search Optimization. Forecasting results showed that  the  five  air  quality  index variables  in  the  city  of Makassar  were  classified  as good  with RMSE values, namely Particulate (PM10) 0.12352, Sulfur Dioxide ( SO 2 ) 0.11502, Ozone ( O 3 ) 0.13561, Nitrogen dioxide ( NO 2 ) 0 .11380, Carbon Monoxide (CO) 0.00699 means the model's ability to follow data patterns well.
.
1. Pendahuluan *
Peramalan adalah teknik untuk memperkirakan nilai di masa depan dengan memperhatikan data masa lalu dan sekarang. Peramalan adalah alat penting untuk perencanaan yang efektif dan efisien. Peramalan membutuhkan metode, model, atau pendekatan yang akurasinya harus diuji. Semakin akurat suatu model, semakin baik untuk prediksi. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan adalah metode peramalan analisis deret waktu.
Analisis deret waktu adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi struktur probabilistik kondisi yang akan  terjadi  di  masa  depan  dalam  rangka  pengambilan  keputusan  (Aswi  &  Sukarna,  2006).  Metode  yang  umum digunakan untuk pengklasifikasian atau peramalan adalah: Support Vector Machine , Backpropagation , Radial Basis Function , K- Nearest Network , Analisis Diskriminan, Simple Logistic Classifier (SLC), Fuzzy dan masih banyak lagi. Pada umumnya, data yang tersedia di kehidupan nyata jarang linier, sebagian besar non-linier. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan kasus data nonlinier adalah SVR.
Metode SVR ( Support Vector Regression ) merupakan pengembangan SVM untuk kasus regresi yang bertujuan untuk  menemukan  sebuah  fungsi  sebagai  suatu hyperplane (garis  pemisah)  berupa  fungsi  regresi  yang  mana  sesuai dengan  semua  input  data  dengan  error  sekecil  mungkin  (Scholkopf  &  Smola,  2004).  Keunggulan  SVR  adalah kemampuan untuk mengatasi masalah data non-linear dengan menggunakan fungsi kernel sehingga dapat mengatasi
* Corresponding author.
E-mail address : rahmatwahyudi13@gmail.com
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 105
masalah overfitting , sehingga konsep algoritma SVR dapat  menghasilkan nilai prediksi  yang baik  (Furi dkk., 2015). Data Indeks Kualitas Udara Makassar merupakan data non-liniear sehingga cocok untuk menggunakan metode SVR. Makassar merupakan kota dengan tingkat kemajuan yang cukup pesat dalam berbagai bidang, salah satunya di bidang transportasi. Dampak dari majunya industri transportasi sendiri adalah jumlah kendaraan yang terus bertambah setiap tahunnya, yang menyebabkan padatnya kendaraan dan juga bertambahnya polusi udara. Berdasarkan data dari Samsat  Kota Makassar, pada 2018 tercatat 1.425.151 unit atau bertambah 87.009 unit dibandingkan 2017. Adapun, pada 2016 jumlah kendaraan bermotor di  Kota Makassar berkisar 1.252.755 unit. Artinya, dalam dua tahun tercatat pertambahan 172.395 unit. Polusi udara merupakan salah satu permasalahan yang belum terselesaikan sampai saat ini terutama di kota besar di Indonesia (Prahardis dkk., 2018) Kondisi ini tentu sangat mengkhawatirkan mengingat polutan yang  dikeluarkan  oleh  kendaraan  bermotor  seperti  karbon  monoksida  (CO),  nitrogen  oksida  (NOx),  sulfur  dioksida (SO 2 ), dan karbon dioksida ( CO 2 ) sangat berbahaya bagi kesehatan manusia. Selain itu, informasi tentang kualitas udara ini  bisa  menjadi  acuan  bagi  pemerintah  untuk  mengkaji  kembali  kebijakan  yang  berkaitan  dengan  pengaturan  dan pembatasan jumlah kendaraan bermotor (Aini dkk., 2019)
Indeks kualitas udara didefinisikan sebagai gambaran atau nilai hasil transformasi parameter-parameter individual polusi udara yang saling berhubungan, seperti S02 , NOx , SPM, Ox, CO menjadi satu nilai atau satu set nilai sehingga mudah  dimengerti  bagi  masyarakat  awam  (Budiyono  dkk.  2010).  Tujuannya  agar  memberikan  kemudahan  dari keseragaman informasi mutu udara kepada masyarakat di lokasi dan waktu tertentu serta sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan upaya-upaya pengendalian pencemaran udara baik bagi pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Pencemaran udara disebabkan oleh adanya gas buang kendaraan bermotor, kegiatan industri, pemukiman penduduk dan karena sampah. Karena data indeks kualitas udara merupakan data non-linier , maka peneliti memilih menggunakan metode SVR untuk menganalisis data tersebut. Metode SVR diterapkan dengan kernel Radial Basis Function (RBF), dengan demikian metode di atas sangat cocok untuk menangani masalah hubungan non-linier sesuai dengan data yang akan digunakan (Caraka dkk., 2017)
Beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan metode SVR  (Haque dkk., 2022) “Prediksi Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Support Vector Regression Berbasis Web (Studi Kasus Pada Dki Jakarta)”, dengan  nilai RMSE dari 0.052748 sampai 0.117431 dan 𝑅 2 dari 0.393280 sampai 0.91676. Penelitian lainnya yaitu (Siregar, 2022). “Peramalan Curah Hujan Di Kota Medan menggunakan Metode Support Vector Regression ” diperoleh hasil peramalan yang akurat dengan nilai RMSE 0.0388. Penelitian yang dilakukan oleh (Isnaeni dkk., 2022) “Analisis Support  Vector  Regression (SVR)  dengan  kernel Radial Basis  Function (RBF)  untuk  memprediksi  laju  Inflasi  di Indonesia” diperoleh nilai RMSE 0,0020 yang berarti kemampuan model mengikuti pola data dengan baik. Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, metode SVR yang diterapkan pada penelitian di atas memberikan kesimpulan bahwa metode SVR sudah cukup baik dalam hasil prediksinya. Kesalahan yang dihasilkan sudah cukup minim  dengan  bantuan  kernel  dan  pemilihan  parameter  yang  tepat.  Berdasarkan  hal  tersebut  penulis  mengambil penelitian skripsi dengan judul Analisis Support Vector Regression untuk meramalkan Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1  Peramalan
Peramalan  atau  bisa  disebut  dengan forecasting adalah  suatu  kegiatan  untuk  meramalkan  atau  memprediksi keadaan  di  masa  mendatang  melalui  pengujian  di  masa  lalu  (Fajarita  &  Hati,  2018).  Peramalan  merupakan  proses meramalkan  nilai  di  masa  depan  yang  mencakup  permintaan  dalam  hal  kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  untuk memenuhi  permintaan barang, atau jasa. Beberapa teknik peramalan mencoba memproyeksikan pengalaman sejarah dalam bentuk deret waktu ke masa depan.

## 2.2  Support Vector Regression (SVR)
Support Vector Regression (SVR) merupakan pengembangan SVM untuk kasus regresi. Tujuan dari SVR adalah untuk  menemukan  sebuah  fungsi  sebagai  suatu hyperplane (garis  pemisah)  berupa  fungsi  regresi  yang  mana  sesuai dengan semua input data dengan sebuah error dan membuatnya sekecil mungkin (Scholkopf & Smola, 2004). Jika nilai sama  dengan  0  maka  diperoleh  suatu  persamaan  regresi  yang  sempurna.  SVR  mempunyai  kesamaan  dengan pengklasifikasian SVM yaitu dapat memaksimalkan margin dan trik kernel untuk memetakan data yang non-linier . Dalam SVR, tujuan yang akan dicapai adalah untuk menentukan fungsi 𝑓 ( 𝑥 ) yang mempunyai nilai epsilon ( 𝜀 ) paling besar dari target aktual 𝑦𝑖 , untuk keseluruhan data training dan pada saat yang sama juga dicari fungsi yang serata mungkin. Dengan demikian, semua kesalahan (selisih antara output fungsi dengan target aktual) yang nilainya kurang dari 𝜀 akan diabaikan, tetapi tidak akan menerima semua kesalahan yang lebih besar dari 𝜀 . Misalkan terdapat l
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 106
data training , (xi,yi), i = 1,…,l dengan data input x = { 𝒙𝟏 .…, 𝒙𝒍 } ⊆ 𝑅 𝑁 dan y = { 𝑦 1 ,… , 𝑦 𝑙 } ⊆ R dan l adalah banyaknya data training . Fungsi regresi dari metode SVR adalah sebagai berikut: ( 𝒙 )= 𝒘 ( 𝒙 )+ 𝑏 (2.1)
keterangan :
𝒘
: vektor pembobot ( 𝒙 ) : fungsi yang memetakan x dalam suatu dimensi 𝑏 : bias

## 2.3  Fungsi Kernel
Pada kenyataannya tidak semua data itu bersifat linier sehingga mencari bidang pemisah secara linier itu menjadi sulit. Maka dari itu pada kasus non - linier menggunakan fungsi kernel. Fungsi ini dapat melakukan mapping pada ruang input dari data training ke feature space yang lebih tinggi. Ada beberapa fungsi kernel yang sering digunakan dalam literature SVM diantaranya kernel Linear , kernel Polynomial , kernel Radial Basic Function (RBF) atau biasa disebut dengan kernel Gaussian dan kernel Sigmoid . Rumus fungsi kernel tersebut terdapat pada Tabel 1 (Septiningrum dkk., 2015)
Tabel 1 Jenis-Jenis Kernel Nama Kernel Fungsi Gaussian RBF 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp(𝛾( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 )
2 ) Linear 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 Polynomial 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 + 𝑐)𝑑
Sigmoid 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = tan(σ(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) + 𝑐)
Cara kerja SVR ditentukan oleh jenis fungsi kernel yang akan dipakai dan pengaturan parameter kernel. Maka pada penelitian ini peneliti akan menggunakan RBF sebagai fungsi kernel SVR.

## 2.4  Normalisasi Data
Normalisasi  data  dilakukan  bertujuan  agar  data  berada  pada  rentang  yang  sama  sehingga  kompleksitas perhitungan  berkurang.  Kemudian  normalisasi  data  bertujuan  untuk  mengurangi  tingkatan  error  dalam  komputasi. Normalisasi  merupakan proses penskalaan nilai atribut dari  suatu data tertentu menjadi  nilai dalam rentang tertentu. Normalisasi dilakukan bertujuan untuk mengurangi adanya kesalahan pada proses data mining. Pada umumnya teknik normalisasi  ini  dapat  dibagi  kedalam  5  jenis  yaitu  :  1) Min-Max ,  2) Z-Score ,  3) Decimal  Scaling ,  4) Sigmoid al,  5) Softmax (Wirawan I Nyoman Trisna & Eksistyanto Ivan, 2015) Metode Min-Max merupakan  metode  paling  sederhana  dengan  melakukan  transformasi linier terhadap  data  asli, kelebihan dari metode ini adalah keseimbangan nilai perbandingan antara nilai sebelum melewati proses normalisasi dan  nilai  setelah  melewati  proses  normalisasi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  normalisasi  data min-max dengan rentang min-max 0,1 sampai 1,0 (Luqyana dkk., 2018). Berikut merupakan formulasi perhitungan normalisasi data.
𝑁 = 𝑦−min(𝑦)
max(𝑦)−min (𝑦) (2.2)
Keterangan: N = Nilai hasil Normalisasi y = Nilai Indeks Kualitas Udara min ( y ) = Nilai minimum Indeks Kualitas Udara max ( y ) = Nilai maksimum Indeks Kualitas Udara

## 2.5  Data Runtun Waktu (Time Series)
Data  runtun  waktu  ( time  series) merupakan  data  yang  disusun  dan  dikumpulkan,  sepanjang  waktu  secara berurutan.  Periode  waktunya  dapat  berupa  tahunan,  kuartal,  bulanan,  mingguan  dan  harian  maupun  perjam.  Model runtun waktu berusaha untuk memprediksi masa depan mengunakan data historis, dengan kata lain model runtun waktu mencoba melihat apa yang terjadi pada suatu kurun waktu tertentu dan menggunakan data masa lalu untuk memprediksi masa yang akan datang (Beaumont dkk., 1984)
Jika  pengamatan  dalam  data  runtun  waktu  dapat  diprediksi  dengan  pasti  dan  tidak  memerlukan  lebih  lanjut penyelidikan, itu disebut time series deterministik dan jika pengamatan hanya dapat menunjukkan struktur dari keadaan probabilistik, maka itu disebut stokastik. Dalam pemodelan analisis time series diasumsikan bahwa data stasioner. Data yang stasioner dikatakan jika tidak ada perubahan tren rata-rata dan perubahan varians (Ahmar dkk., 2018)
2.6  Grid SearchOptimization
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 107
Grid  Search  Optimization digunakan  untuk  penentuan  nilai  parameter.  Dalam  penggunaannya, Grid  Search Optimizati on biasanya diukur dengan cross validation pada data training . Oleh karena itu disarankan untuk mencoba beberapa variasi pasangan parameter pada hyperplane . Cross validation adalah pengtestingan standar yang dilakukan untuk memprediksi error rate . Data Training dibagi secara random kedalam beberapa bagian dengan perbandingan yang  sama  kemudian error  rate dihitung  bagian  demi  bagian,  selanjutnya  hitung  rata-rata  seluruh error  rate untuk mendapatkan error rate secara keseluruhan (Han dkk., 2011) 2.7  Root Mean Square Error  (RMSE)
Salah satu metode untuk menghitung hasil evaluasi suatu model kita dapat menggunakan perhitungan Root Mean Squared Error RMSE digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan suatu model dalam memprediksi seperangkat nilai, dimana semakin kecil (mendekati nol) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat. Nilai kesalahan (galat) digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  simpangan  nilai  dugaan  terhadap  nilai  aktual.  Perhitungan  galat  dengan menggunakan Root Mean Square Error ( RMSE ) dirumuskan oleh sebagai berikut:
𝑅 𝑚𝑠𝑒 = √∑ (𝑦̂ 𝑖 −𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑛 𝑖=1 (2.3)
Dimana : 𝑦 𝑖 : Data actual periode t 𝑦̂ 𝑖 : Data prediksi periode t n : Jumlah data

## 2.8  Indeks Kualitas Udara
Indeks Kualitas Udara atau Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) merupakan ukuran yang digunakan untuk menilai pencemaran udara di suatu daerah. Salah satu negara yang menggunakan ISPU sebagai satuan ukur kualitas udara adalah Indonesia. Indeks kualitas udara didefinisikan sebagai gambaran atau nilai hasil transformasi parameter- parameter individual polusi udara yang saling berhubungan, seperti S02, NOx, SPM, Ox, CO menjadi satu nilai atau satu set nilai sehingga mudah dimengerti bagi masyarakat awam (Budiyono dkk. 2010).
Pencemaran  udara  disebabkan  oleh  adanya  gas  buang  kendaraan  bermotor,  kegiatan  industri,  pemukiman penduduk dan karena sampah. Pemerintah Indonesia telah mengeluarkan beberapa kebijakan dalam upaya pengendalian pencemaran  udara  yang  dimaksudkan  untuk  menekan  beban  pencemaran  udara  baik  dari  sumber  bergerak,  tidak bergerak  maupun  akibat  asap  dari  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Peraturan  Pemerintah  No.  14  Tahun  2020  tentang pengendalian  pencemaran  udara  mengatur  bahan pencemar  yang  perlu  dipantau  yaitu  sulfur  dioksida  ( SO 2 ),  karbon monoksida (CO), nitrogen dioksida ( NO 2 ), partikulat matter 2.5, partikulat matter 10 (PM10), hidrokarbon (HC), dan ozon ( O 3 ).
Di  dalam  Peraturan  Menteri  Lingkungan  Hidup  dan  kehutanan  nomor  14  tahun  2020  pasal  1,  Indeks  Kualitas Udara  atau  Indeks  Standar  Pencemar  Udara  yang  selanjutnya  disingkat  ISPU  adalah  angka  yang  tidak  mempunyai satuan yang menggambarkan kondisi mutu udara ambien di lokasi tertentu, yang didasarkan kepada dampak terhadap kesehatan manusia, nilai estetika dan makhluk hidup lainnya. Nilai ISPU tidak mempunyai satuan. Tujuan disusunnya ISPU agar memberikan kemudahan dari keseragaman informasi mutu udara ambien kepada masyarakat di lokasi dan waktu tertentu serta sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan upaya-upaya pengendalian pencemaran udara baik bagi pemerintah pusat maupun pemerintah daerah.
Parameter  yang  termasuk  dalam ISPU  yakni  PM10,  PM25,  CO, SO 2 , NO 2 , O 3 dan  HC.  Kategori  ISPU  sendiri terbagi atas lima kategori dengan awal berstatus baik hingga terberat yaitu berbahaya dengan rentang masing-masing. Kategori ISPU dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Kategori Indeks Standar Pencemar Udara Rentang Kategori Penjelasan 1-50 Baik Tingkat  mutu  udara  yang  sangat  baik,  tidak  memberikan efek negatif terhadap manusia, hewan dan tumbuhan. 51-100 Sedang Tingkat mutu  udara masih dapat  diterima pada Kesehatan manusia, hewan dan tumbuhan. 101-200 Tidak Sehat Tingkat mutu udara yang bersifat merugikan pada manusia, hewan dan tumbuhan. 201-300 Sangat Tidak Sehat Tingkat  mutu  udara  yang  dapat  meningkatkan  resiko Kesehatan pada sejumlah segmen populasi yang terpapar.
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 108
>300 Berbahaya Tingkat  mutu  udara  yang  dapat  merugikan  Kesehatan serius pada populasi dan perlu penanganan cepat.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup Provinsi Sulawesi Selatan. Dalam penelitian ini data yang digunakan merupakan data harian dengan periode Januari 2022 sampai Desember 2022 sebanyak 365 data.
3.2 Defenisi Operasional Peubah
1. Partikulat (PM 10 ) (X 1 )
Partikel  adalah  pencemar  udara  yang  dapat  bercampur  dengan  bahan  atau  bentuk  pencemar  lainnya. Partikel secara sempit dapat diartikan sebagai bahan pencemar udara yang berbentuk padatan. Pencemar partikel dapat meliputi berbagai macam bentuk, mulai dari bentuk yang sederhana sampai dengan bentuk yang rumit atau kompleks yang kesemuanya merupakan bentuk pencemaran udara
2. Sulfur dioksida ( SO 2 ) (X 2 )
Sulfur dioksida mempunyai karakteristik bau yang tajam dan tidak terbakar di udara. Konsentrasi gas SO 2 di udara akan mulai terdeteksi oleh indera manusia jika konsentrasinya berkisar antara 0,3 – 1 ppm. 3. Karbon monoksida (CO) (X 3 )
Karbon  monoksida  (CO)  adalah  suatu  gas  yang  tidak bewarna,  tidak  berbau  dan  juga  tidak  memiliki rasa. Gas karbon monoksida sebagian besar berasal dari pembakaran bahan fosil dengan udara. Di daerah perkotaan  yang  padat  lalu  lintas  menghasilkan  gas  CO  yang  paling  tinggi  dihasilkan  dari  gas  buang kendaraan bermotor, emisi dari pabrik atau industri, pembangkit listrik. Di dalam rumah  pencemaran udara oleh CO disebabkan gas untuk memasak, untuk pemanas air dan pemanas ruangan. Asap rokok juga merupakan sumber utama dari pencemaran CO ini.
4. Ozon ( O 3 ) (X 4 ) Ozon ( O 3 ) merupakan suatu zat gas yang terkandung pada udara yang kita hirup. Ozon dapat bersifat baik  atau  buruk  tergantung  kondisi  zat  tersebut  terbentuk.  Ozon  yang  buruk  terbentuk  di  dekat permukaan  tanah  ketika  polutan  (yang  disebabkan  oleh  mobil,  pembangkit  listrik,  industri,  kilang minyak,  dan  pabrik  kimia)  bereaksi  secara  kimia  dengan  cahaya  matahari.  Polusi  ozon  lebih  sering terjadi ketika bulan-bulan dengan cuaca yang hangat
3.3  Teknik Analisis Data
Adapun langkah-langkah teknik analisis yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Pengumpulan  data  sekunder  yakni  data  harian  Indeks  Kualitas  Udara  Kota  Makassar  yang  diperoleh  dari  Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Sulawesi Selatan dengan periode data Januari 2022 sampai Desember 2022
2. Menormalisasikan data
3. Menentukan data training dan data testing . Dalam penelitian ini jumlah data training dan data testing masing-masing sebanyak 80% - 20% (Gholamy dkk., 2018)
4. Pemodelan dengan Support Vector Regression pada data Training . 5. Penentuan  nilai  parameter  pada  data training .  Penentuan  nilai  parameter  C  (cost), 𝜀 (Epsilon),  dan 𝛾 (Gamma) dengan menerapkan Grid Search Optimization . 6. Penentuan model terbaik dengan melihat akurasi hasil ketepatan prediksi dengan perhitungan RMSE 7. Mengimplementasikan model terbaik pada data test .
8. Melakukan prediksi satu bulan kedepan.
9. Menarik kesimpulan
4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Analisis Deskriptif
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 109
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  melihat  gambaran  umum  dari  data  penelitian.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  harian  Indeks  Kualitas  Udara  Kota  Makassar  dari  tanggal  1  Januari  2022  sampai  31 Desember 2022 dengan total 365 data yang bersumber dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Sulawesi Selatan.
Tabel 3 Analisis Deskriptif PM10 SO 2 O 3 NO 2 CO Rata-rata 9,91 15,34 11,75 5,26 21,02 Simpangan Baku 4,15 7,26 6,89 5,49 10,22 Minimum 2,50 2,00 0,75 0,46 0,33 Maksimum 24,46 51,00 38,83 41,92 56

## 4.2 Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  proses  pembentukan  struktur  basis  data  sehingga  sebagian  besar ambiguity bisa dihilangkan. Min - Max normalization merupakan  metode  normalisasi  dengan  melakukan  transformasi linier terhadap data asli sehingga menghasilkan keseimbangan nilai perbandingan antar data saat sebelum dan sesudah proses (Nasution Darnisa dkk., 2019)Hasil dari normalisasi data dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 Normalisasi Data No PM10 𝐒𝐎 𝟐 𝐎 𝟑 𝐍𝐎 𝟐 CO 1 0.52 0.05 0.12 0.00 0 2 0.18 0.23 0.06 0.10 0.37 3 0.28 0.23 0.25 0.10 0.37 4 0.28 0.23 0.25 0.10 0.37 5 0.28 0.23 0.25 0.10 0.37 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 361 0.14 0.11 0.20 0.21 0.04 362 0.24 0.16 0.22 0.16 0.07 363 0.32 0.15 0.25 0.16 0.08 364 0.33 0.14 0.22 0.15 0.10 365 0.29 0.16 0.22 0.15 0.09

## 4.3  Pembagian Data Training dan Data Testing
Pada  penelitian ini  data  yang  digunakan  adalah  data  harian  Indeks  Kualitas  Udara  di  Kota  Makassar  yaitu  dari tanggal 1 Januari 2022 – 31 Desember 2022. Sebelum data dianalisis menggunakan metode SVR terlebih dahulu data  dibagi  menjadi  data training dan  data testing .  Data training merupakan  data  yang  digunakan  untuk membangun model dengan metode SVR. Sedangkan data testing adalah data yang digunakan untuk memprediksi dengan metode SVR berdasarkan model yang telah didapatkan sebelumnya. Hasil pembagian data training dan data testing dapat dilihat pada lampiran. Untuk penelitian ini digunakan pembagian  80% - 20% (Gholamy dkk., 2018) 4.4  Pembahasan
1. Penerapan Metode Support Vector Regression
Untuk membangun model SVR pada software R dibutuhkan package tambahan yaitu e1071. Setelah menginstal package e1071  selanjutnya  membuat  model  SVR  pada  data train .  Setelah  model  didapatkan  maka  dilakukan prediksi pada data train .
Gambar 1 Plot data train dengan prediksi SVR tanpa kernel Titik berwarna biru pada Gambar 4.1 merupakan hasil prediksi dengan parameter default yaitu 𝛆 = 0.1, C = 1, dan 𝛾 = 1, sedangkan titik hitam merupakan data train . Untuk mendapatkan hasil yang maksimal diperlukan parameter terbaik dengan error paling minim maka diperlukan pengoptimalan model dengan pemilihan parameter yang tepat.
2. Pemodelan Model Terbaik dengan Grid Search Optimization
Pengoptimalan  model  yang  akan  digunakan  adalah Grid  Search  Optimization dengan  beberapa  tipe  kernel diantaranya Radial Basis Function, Polynomial, Linear, dan Sigmoid . Pengoptimalan model SVR menggunakan Grid  Search  Optimization membutuhkan  parameter  sesuai  dengan  kernelnya. Grid  Search dijalankan  dengan teknik k – fold cross validation . a. Partikulat (PM10)
Tabel 5 Kernel dan Parameter variabel PM10 Kernel Jumlah k 𝜺 Terbaik C terbaik 𝜸 terbaik Error terkecil Radial 2 0,1 3 2 0.13497 5 0,1 3 10 0.12352 10 0,1 3 10 0.12852 Polynomial 2 0,1 0.05 10 0.18922 5 0,1 0.05 10 0.18931 10 0,1 0.1 10 0.18922 Linear 2 0,1 0.1 0.05 0.18779 5 0,1 0.05 1 0.18779 10 0,1 0.05 1 0.18779 Sigmoid 2 0,1 0.05 1 0.19531 5 0,1 0.05 1 0.19531 10 0,1 0.05 1 0.19531
Peubah Partikulat (PM10) memiliki nilai parameter terbaik ketika menggunakan kernel Radial dengan nilai k = 5, 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 3, dan 𝛾 = 10 sebesar 0,11851
Gambar 2 Plot Kernel variabel PM10 Model SVR dengan beberapa kernel pada peubah PM10 dibuat menggunakan data training PM10 memperoleh nilai RMSE terkecil pada kernel Radial sebesar 0.11851 yang artinya model memiliki tingkat akurasi yang baik. Visualisasi perbandingan nilai yang dihasilkan dari uji model SVR dengan data training PM10 dapat dilihat pada Gambar 2 .
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 111
b. Sulfur dioksida ( SO 2 )
Tabel 6 Kernel dan Parameter variabel SO 2 Kernel Jumlah k 𝜺 Terbaik C terbaik 𝜸 terbaik Error terkecil Radial 2 0,1 1 10 0.12780 5 0,1 100 10 0.11601 10 0,1 100 10 0.11502 Polynomial 2 0,1 0.2 10 0.15469 5 0,1 0.1 10 0.15469 10 0,1 0.05 10 0.15468 Linear 2 0,1 0.05 1 0.15433 5 0,1 0.2 1 0.15433 10 0,1 0.2 1 0.15433 Sigmoid 2 0,1 0.1 1 0.18467 5 0,1 0.05 1 0.15618 10 0,1 0.05 1 0.15618
Sulfur dioksida ( SO 2 ) memiliki nilai parameter terbaik ketika menggunakan kernel Radial dengan nilai k = 10, 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 sebesar 0.11502
Gambar 3 Plot Kernel variabel SO 2 Model SVR dengan beberapa kernel pada peubah SO 2 dibuat menggunakan data training SO 2 memperoleh nilai RMSE terkecil  pada  kernel Radial sebesar  0.11502  yang  artinya  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik. Visualisasi perbandingan nilai yang dihasilkan dari uji model SVR dengan data training SO 2 dapat dilihat pada Gambar 3 c. Ozon ( O 3 )
Tabel 7 Kernel dan Parameter variabel O 3 Kernel Jumlah k 𝜺 Terbaik C terbaik 𝜸 terbaik Error terkecil Radial 2 0,1 10 10 0.13561 5 0,1 3 10 0.13852 10 0,1 10 10 0.13581 Polynomial 2 0,1 0.15 10 0.18095 5 0,1 0.05 10 0.18096 10 0,1 0.05 10 0.18096 Linear 2 0,1 0.05 1 0.18059 5 0,1 10 1 0.18059 10 0,1 10 1 0.18097 Sigmoid 2 0,1 0.05 10 0.17859 5 0,1 0.05 10 0.17859 10 0,1 0.05 10 0.17895 Ozon ( O 3 ) memiliki nilai parameter terbaik ketika menggunakan kernel Radial dengan nilai k = 2, 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 0,1, dan 𝛾 = 10 sebesar 0.13561
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 112
Gambar 4 Plot Kernel variabel O 3 Model  SVR  dengan  beberapa  kernel  pada  peubah O 3 dibuat  menggunakan  data training O 3 memperoleh  nilai RMSE terkecil  pada  kernel Radial sebesar  0,13561  yang  artinya  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik. Visualisasi  perbandingan  nilai  yang  dihasilkan  dari  uji  model  SVR  dengan  data training O 3 dapat  dilihat  pada Gambar 4 . d. Nitrogen dioksida ( NO 2 ) Tabel 8 Kernel dan Parameter variabel NO 2 Kernel Jumlah k 𝜺 Terbaik C terbaik 𝜸 terbaik Error terkecil Radial 2 0,1 3 1 0.12560 5 0,1 100 10 0.11383 10 0,1 100 10 0.11380 Polynomial 2 0,1 0.2 10 0.13179 5 0,1 0.2 10 0.13179 10 0,1 0.1 10 0.13180 Linear 2 0,1 0.5 1 0.12742 5 0,1 3 1 0.12742 10 0,1 3 1 0.12742 Sigmoid 2 0,1 0.05 1 0.13210 5 0,1 0.05 1 0.13210 10 0,1 0.05 1 0.13210
Nitrogen dioksida ( NO 2 ) memiliki nilai parameter terbaik ketika menggunakan kernel Radial dengan nilai k = 10, 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 sebesar 0.11380
Gambar 4 Plot Kernel variabel NO 2 Model SVR dengan beberapa kernel pada peubah NO 2 dibuat menggunakan data training NO 2 memperoleh nilai RMSE terkecil  pada  kernel Radial sebesar  0,11380  yang  artinya  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik. Visualisasi perbandingan nilai yang dihasilkan dari uji model SVR dengan data training NO 2 dapat dilihat pada Gambar 5 .
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 113
e. Karbon Monoksida (CO)
Tabel 9 Kernel dan Parameter variabel CO Kernel Jumlah k 𝜺 Terbaik C terbaik 𝜸 terbaik Error terkecil Radial 2 0,1 100 10 0.00783 5 0,1 100 10 0.00699 10 0,1 100 10 0.00741 Polynomial 2 0,1 0.2 10 0.03048 5 0,1 0.2 10 0.03105 10 0,1 0.15 10 0.03108 Linear 2 0,1 0.2 1 0.03088 5 0,1 0.1 1 0.03133 10 0,1 0.05 1 0.02901 Sigmoid 2 0,1 0.05 1 0.03165 5 0,1 0.05 1 0.03412 10 0,1 0.05 1 0.03348
Karbon Monoksida (CO) memiliki nilai parameter terbaik ketika menggunakan kernel Radial dengan nilai k = 5, 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 sebesar 0.0069
Gambar 5 Plot Kernel variabel CO Model SVR dengan beberapa kernel pada peubah CO dibuat menggunakan data training CO memperoleh nilai RMSE terkecil  pada  kernel Radial sebesar  0,00699  yang  artinya  model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik. Visualisasi perbandingan nilai yang dihasilkan dari uji model SVR dengan data training CO dapat dilihat pada Gambar 6 .
3. Hasil Akurasi Data Training pada setiap Kernel
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  hasil  evaluasi  suatu  model  adalah  dengan menggunakan metode Root Mean Square Error ( RMSE ), dimana semakin kecil (mendekati nol) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat. Hasil RMSE pada setiap kernel dapat dilihat pada Tabel 10 .
Tabel 10 RMSE tiap kernel PM10 SO 2 O 3 NO 2 CO Radial 0.11851 0.11502 0.13561 0.11380 0.00699 Polynomial 0.18922 0.15468 0.18095 0.13179 0.03048 Linear 0.18779 0.15433 0.18059 0.12742 0.02901 Sigmoid 0.19531 0.15618 0.17859 0.13210 0.03165 Dari hasil pada Tabel 10 nilai RMSE terkecil pada setiap variabel terletak pada saat menggunakan kernel Radial masing-masing  untuk  variabel  PM10  dengan  nilai RMSE 0,11851,  variabel SO 2 dengan  nilai RMSE 0.11502, variabel O 3 dengan nilai RMSE 0,13561, variabel NO 2 dengan nilai RMSE 0,11380, dan variabel CO dengan nilai RMSE 0,11380

## 4. Implementasi pada Data Testing
Setelah mendapatkan model terbaik pada langkah sebelumnya. Selanjutnya, memasukkan model tersebut beserta parameternya pada data testing . Hasil prediksinya dapat dilihat pada gambar dibawah. Pada Gambar  4.7 terlihat  hasil  prediksi  pada  data testing berupa  garis  berwarna  merah  sedangkan  data testing ditunjukkan dengan garis berwarna hitam. Dapat dilihat pada Gambar 7 bahwa data hasil nilai prediksi mendekati nilai data aktual.
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 114

## Gambar 6 Plot data test

## 5. Hasil Prediksi Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar
Hasil prediksi Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar dari bulan tanggal 1 Januari 2023 – 31 Januari 2023 dengan model terbaik dapat dilihat pada Tabel 11 terlihat indeks kualitas udara pada tanggal 1 Januari 2023 – 13 Maret 2023.
Tabel 11 Hasil Prediksi Indeks Kualitas Udara Hari PM10 SO 2 O 3 NO 2 CO 1 7.526362 12.299127 4.782312 4.478085 1.346156 2 7.192237 12.15826 4.765154 4.345071 2.556828 3 7.089332 12.041041 4.360071 4.187222 9.088221 4 6.66742 12.191655 4.317654 4.0075 18.566296 5 6.60518 12.273768 3.679758 3.810933 23.459415 6 6.405105 12.373118 3.403996 3.604451 26.111957 7 6.408976 12.620231 3.726115 3.396502 29.989219 8 6.460192 12.923629 4.206734 3.196467 30.705151 9 6.7062 14.201282 4.944546 3.013933 31.877896 10 6.842125 14.698808 5.409989 2.857914 32.336823 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 29 10.539122 20.277775 18.320363 3.861033 24.969218 30 10.591695 18.565366 18.724555 3.738155 26.992035 31 10.670294 14.890655 18.871156 3.573235 28.442573
a. Partikulat (PM10)
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 115
Plot grafik hasil peramalan PM10 di Kota Makassar mengalami penurunan hingga 5,58 pada pertengahan Januari  2023  kemudian  mengalami  kenaikan  sampai  akhir    Januari  2023  hingga  10,67.    Konsentrasi  PM10 memiliki interval 5,58 – 10,67 dan berdasarkan kategori Indeks Standar Pencemaran Udara berada pada indeks kategori baik. Plot hasil peramalan PM10 dapat dilihat pada Gambar 8 . b. Sulfur dioksida ( SO 2 )
Gambar 8 Hasil Peramalan SO 2 Plot  grafik  hasil  peramalan SO 2 di  Kota  Makassar  mengalami  kenaikan  hingga  15,17  pada  pertengahan Januari 2023 kemudian mengalami fluktuasi sampai akhir  Januari 2023.  Konsentrasi SO 2 memiliki interval 9,29 – 22,18 dan berdasarkan kategori ISPU berada pada indeks kategori baik. Plot hasil peramalan SO 2 dapat dilihat pada Gambar 9 . c. Ozon ( O 3 )
Gambar 9 Hasil Peramalan O 3 Plot grafik hasil peramalan O 3 di Kota Makassar mengalami kenaikan hingga 18,87 pada akhir Januari 2023. Konsentrasi  ISPU  memiliki interval  3,40  –  18,87  dan  berdasarkan  kategori  ISPU  berada  pada indeks  kategori baik. Plot hasil peramalan O 3 dapat dilihat pada Gambar 10 . d. Nitrogen Dioksida ( NO 2 )
Gambar 10 Hasil Peramalan NO 2
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 116
Plot  grafik  hasil  peramalan NO 2 di  Kota  Makassar  mengalami  penurunan  hingga  15,17  pada  pertengahan Januari  2023  kemudian  mengalami  fluktuasi  sampai  akhir   Januari  2023.   Konsentrasi  ISPU memiliki  interval 9,29 – 22,18 dan berdasarkan kategori ISPU berada pada indeks kategori baik. Plot hasil peramalan NO 2 dapat dilihat pada Gambar 11 . e. Karbon Monoksida (CO)
Gambar 11 Hasil Peramalan CO Plot  grafik  hasil  peramalan  CO  di  Kota  Makassar  mengalami  kenaikan  hingga  33,01  pada  pertengahan Januari 2023 kemudian mengalami fluktuasi sampai akhir  Januari 2023.  Konsentrasi ISPU memiliki interval 1,34 – 33,01 dan berdasarkan kategori ISPU berada pada indeks kategori baik. Plot hasil peramalan CO dapat dilihat pada Gambar 12 .

## 5. Kesimpulan
Berikut ini adalah kesimpulan dari peramalan Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar dengan metode SVR.
1. Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  untuk  meramalkan  indeks  kualitas  udara  di  kota Makassar dengan metode SVR diperoleh kesimpulan bahwa model terbaik yang digunakan dari kelima variabel adalah dengan menggunakan kernel radial dengan parameter dan nilai RMSE masing-masing sebagai berikut :
a) Partikulat (PM10) 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 3, dan 𝛾 = 10 dengan hasil akurasi RMSE sebesar 0,12352 b) Sulfur Dioksida ( SO 2 ) 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 dengan hasil akurasi RMSE sebesar 0,11502 c) Ozon ( O 3 ) 𝜀 = 0,1, 𝐶 = 10, dan 𝛾 = 10 dengan hasil akurasi RMSE sebesar 0,13561 d) Nitrogen dioksida ( NO 2 ) 𝜀 = 0,1 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 dengan hasil akurasi RMSE sebesar 0,11380 e) Karbon Monoksida (CO) 𝜀 = 0,1 𝐶 = 100, dan 𝛾 = 10 dengan hasil akurasi RMSE sebesar 0,00699
2. Adapun hasil prediksi dari Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar yakni sebagai berikut
a. Peubah PM10 cenderung naik sedangkan peubah SO 2 , O 3 , NO 2 , dan CO cenderung fluktuatif sampe akhir Januari 2023
b. Berdasarkan hasil prediksi ISPU di Kota Makassar dengan rentang nilai 1 – 33, kualitas udara tergolong baik

## References
Ahmar, A. S., Guritno, S., Abdurakhman, Rahman, A., Awi, Alimuddin, Minggi, I., Tiro, M. A., Aidid, M. K., Annas, S., Sutiksno, D. U., Ahmar, D. S., Ahmar, K. H., Ahmar, A. A., Zaki, A., Abdullah, D., Rahim, R., Nurdiyanto, H., Hidayat, R., … Arifin, A. N. M. (2018). Modeling Data Containing Outliers using ARIMA Additive Outlier (ARIMA-AO). Journal of Physics: Conference Series , 954 (1), 1–12.
Aini, N., Ruktiari, R., Pratama, R., Fitrah Buana, A., &  Lunak, R. P. (2019). Sistem Prediksi Tingkat  Pencemaran Polusi Udara dengan Algoritma Naïve Bayes di Kota Makassar. Journal Kominfo , 3 , 83–90. Aswi, & Sukarna. (2006). Analisis Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Andira Publisher.
Beaumont, C., Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1984). Forecasting: Methods and Applications. Dalam The Journal of the Operational Research Society (Vol. 35, Nomor 1). JSTOR. Budiyono, A. (2003). Indeks kualitas udara. Journal lapan , 3 (1), 6–9.
Rahmat W et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 3 (2023), 104-117 117
Caraka,  R.  E.,  Yasin,  H.,  &  Basyiruddin,  A.  W. (2017).  Peramalan  Crude Palm  Oil  (CPO)  Menggunakan  Support Vector Regression Kernel Radial Basis Related papers. Jurnal Matematika , 7 (1), 1693–1394.
Fajarita, L., & Hati, E. N. (2018). Penerapan forecasting stright line method dalam pengadaan stok barang mendatang studi kasus : PT. Bina Karya Kusuma. Proosiding SINTAK 2018 , 2 , 310–317.
Furi, R. P., Si, M., &  Saepudin, D. (2015). Prediksi  Financial Time Series Menggunakan Independent  Component Analysis  dan  Support  Vector  Regression  Studi  Kasus :  IHSG  dan  JII. ISSN :  2355-9365  e-Proceeding  of Engineering : , 2 (2), 1–10.
Gholamy, A., Kreinovich, V., & Kosheleva, O. (2018). A Pedagogical Explanation A Pedagogical Explanation Part of the Computer Sciences Commons. Departmental Technical Reports , 1 (1–6). Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) . Morgan Kaufmann.
Haque, I. I., Kallista, M., & Setianingsih, C. (2022). Prediksi Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Support  Vector  Regression  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Pada  Dki  Jakarta). e-Proceeding  of  Engineering , 9 , 1256–1266.
Isnaeni,  R.,  Sudarmin,  &  Rais,  Z. (2022).  Analisis  Support  Vector  Regression  (SVR)  dengan  Kernel  Radial  Basis Function  (RBF)  untuk  Memprediksi  Laju  Inflasi  di  Indonesia. VARIANSI:  Journal  of  Statistics  and  Its Application on Teaching and Research , 4 (1), 30–38. https://doi.org/10.35580/variansiunm13 Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 2 (11), 4704–4713. http://j-ptiik.ub.ac.id Nasution Darnisa, A., Khotimah, H. H., & Chamidah, N. (2019). Perbandingan normalisasi data untuk klasifikasi wine menggunakan algoritma K-NN. Journal of Computer Engineering System and Science , 4 (1), 2502–7131.
Peraturan Pemerintah RI. (2020). Peraturan Menteri  Lingkungan Hidup dan Kehutanan  Republik Indonesia  No 14 Tahun 2020 tentang Indeks Standar Pencemaran Udara . 1–16.
Prahardis, R., Syauqi, D., & Akbar, S. R. (2018). Implementasi Sistem Monitoring Polusi Udara Berdasarkan Indeks Standar  Pencemaran  Udara  Dengan  Pemodelan  Finite  State  Machine. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2 (9), 3128–3137.
Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2018). Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond . The MIT Press.
Septiningrum, L., Yasin, H., & Sugito. (2015). Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Support Vector Regression (SVR) dengan Algoritma grid search. Jurnal Gaussian , 4 (2), 315–321.
Siregar,  N.  A. (2022). Peramalan  Curah  Hujan  Di  Kota  Medan  menggunakan  Metode  Support  Vector  Regression. Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) , 1 (1), 1–3.
Wirawan  I  Nyoman  Trisna,  &  Eksistyanto  Ivan.  (2015).  PENERAPAN  NAIVE  BAYES  PADA  INTRUSION DETECTION  SYSTEM  DENGAN  DISKRITISASI  VARIABEL. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi , 13 (2), 182–189.