Vol. 3 No. 1, Februari 2021, hlm. 1 – 4

## USING SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) METHOD TO PREDICT BEST SELLER BOOK IN AMAZON
Nengah Widya Utami 1* , Joshael Juinor Soplantila 2
1 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara
2 Informatika, STMIK Primakara
Email: Joshaelsoplantila@gmail.com
Abstrak: Amazon perusahaan teknologi multinasional Amerika yang  berbasis  di  Seattle,  Washington, yang berfokus pada e-commerce, komputasi awan, streaming  digital,  dan  kecerdasan  buatan Big Four   bersama   dengan Google, Apple, dan Facebook. Oleh karena itu perusahaan ini pasti memiliki data  penjualan  yang  banyak  dan  beragam.  Salah  satunya  adalah  data  penjualan  buku.  Dalam penelitian  ini  penulis  tertari  melakukan  analisis  pada  penjualan  buku  terlaris  dengam mengimplementasikan data mining menggunakan alogirtma SVM, dimana data tersebut diambil di Kaggle.com berupa data set..
Kata Kunci: Buku, Data Mining, SVM
Abstract: Amazon is an American multinational technology company based in Seattle, Washington, which focuses on  e-commerce,  cloud  computing, digital  streaming, and  the  Big  Four  artificial  intelligence  along  with  Google, Apple, and Facebook. Therefore this company must have many and varied sales data. One of them is book sales data. In this study, the author is interested in analyzing best-selling book sales by implementing data mining using the SVM algorithm, where the data is taken at Kaggle.com in the form of a data set.
Keywords: Books, Data Mining, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Pada masa ini sangat banyak buku –buku yang memiliki penjualan yang tinggi terutama pada perusahaan –perusahaan yang memiliki nama yang sudah besar seperti Amazon, akan tetapi memiliki kesulitan dalam menganalisis data  buku  –buku  yang  memilki    penjualan terbanyak    atau    terpopuler.  Maka  dari    itu hampir    setiap  perusahaan    memiliki    orang untuk  melakukan  data  mining  dalam  tiap pejualan  pertahun  atau  perbulan  yang  akan terus bertambah.
Penggunaan  alat  bantu  atau  aplikasi sangat  di  perlukan      dalam      data      mining salah   satunya   yaitu Orange, adalah aplikasi yang  berfungsi  dalam  data mining  yang  bisa memproses    data    berjumlah    puluhan  atau ratusan data.
Amazon.com, Inc.    adalah    perusahaan teknologi  multinasional      Amerika      yang berbasis      di      Seattle,  Washington,  yang berfokus        pada        e-commerce,  komputasi awan,    streaming    digital,    dan  kecerdasan buatan.    Perusahaan  ini  dianggap  sebagai salah satu perusahaan   teknologi   Big   Four
bersama      dengan  Google,  Apple,  dan Facebook.
Buku  terpopuler,  merupakan  penjualan atau pembelian buku yang sering di beli atau di cari oleh pembeli dan dapat di temukan di hampir semua toko buku yang ada
Orange,  adalah      software  open      source (karena   ini software   yang   kode   sumber- nya      terbuka      untuk  diupdate.    dipelajari, diubah,  dan      disebarluaskan).  Untuk pengolahan  Data  Analytics  atau  Data  Mining yang akan anda perlukan menganalisis suatu data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Amazon
Amazon.com,  Inc.  adalah  perusahaan teknologi  multinasional  Amerika  yang berbasis    di    Seattle,    Washington,    yang berfokus pada e-commerce, komputasi awan, streaming    digital,   dan    kecerdasan    buatan. Perusahaan  ini dianggap  sebagai  salah  satu perusahaan   teknologi   Big   Four   bersama dengan Google, Apple, dan Facebook.
Vol. 3 No. 1, Februari 2021, hlm. 1 – 4

## 2.2. Best Seller
Best Seller atau buku terlaris adalah buku atau media lain yang tercatat memiliki status penjualan terbaik, dengan daftar buku terlaris yang diterbitkan  oleh  surat  kabar, majalah, dan rantai toko buku.

## 2.3. SVM
Support      Vector  Machine      (SVM) merupakan        salah        satu  metode  dalam supervised      learning      yang  biasanya digunakan  untuk  klasifikasi  (sepertiSupport Vector  Classification)   dan   regresi (Support Vector  Regression).  Dalam  pemodelan klasifikasi,        SVM          memiliki  konsep    yang lebih    matang    dan    lebih    jelas  secara matematis        dibandingkan        dengan  teknik- teknik    klasifikasi    lainnya.    SVM    juga  dapat mengatasi   masalah   klasifikasi   dan regresi dengan linear maupun non linear.
SVM  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi    dalam    data    mining.    Support Vector       Machine       (SVM)      pertama      kali diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992 sebagai  rangkaian  harmonis  konsep-konsep unggulan  dalam  bidang  pattern  recognition. Sebagai salah satu metode pattern recognition, usia  SVM  terbilang  masih  relatif muda. Walaupun demikian, evaluasi kemampuannya  dalam  berbagai  aplikasinya menempatkannya  sebagai  state  of   the  art dalam  pattern  recognition,  dan  dewasa  ini merupakan salah satu tema yang berkembang dengan  pesat.  SVM  adalah  metode  learning machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk   Minimization   (SRM)   dengan   tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space. Tulisan  ini  membahas  teori  dasar  SVM  dan aplikasinya dalam bioinformatika, khususnya pada analisa ekspresi gen yang diperoleh dari analisa microarray.
Secara  umum  dalamSVM  terdapat  2 proses kalsifikasi yaitu:
1. Proses  Training:  dimana  menggunakan training set yang sudah diketahui label – labelnya  untuk  membangun  model  atau fungsi tertentu.
2. Proses testing: pada proses ini yang akan diproses        yaitu        data  –data        yang digunakan untuk diuji keakuratannya.

## 3. METODE
Pada bagian ini  penulis  memilki  tahapan  – tahapan  yang    harus    dilakukan    sehingga mendapat  hasil  yang diinginkan, yaitu:
1. Persiapan Pada        tahap        pertama        akan melakukan,  research  atau  penidentifikasian masalah,  data  pendukung,  tinjauan    pustaka dan  titik  akhir dari penelitian ini atau hasil dari penelitian
2. Pengumpulan Data
Pada tahap kedua ini akan dilakukan data gathering   atau   mengumpulkan   data   yang diperlukan  untuk  melakukan  implementasi algotrma  SVM,  dan  pengujiannya-Penelitian data  Data      penjualan      buku      terlaris      di amazon  di    ambil    dari    Kaggle.com  yang berupa    data    set    yang    berasal  dari pusdatin.kemenkes.go.id-Pemangkasan  data Pada     data     set     yang     tersedia berjumlah 850  data  dan  di  pangkas atau   di   kurangi sehingga   yang terpakai hanya 210 data.
3. Penerapan SVMS Setelah  kedua  langkah  di  atas  telah dilakukan data   yang   sudah   dipangkas   akan diolah kedalam     aplikasi     yaitu Orange yang merupakan aplikasi data mining. Ketika telah diolah  kedalam  aplikasi  mengikuti  langkah  –
langkah  yang  harus  dilakukan  maka  akan muncul hasil dari banyaknya penjualan buku terbanyak pada Amazon
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. SVM (support vector system)
Data yang berjumlah 210 itu diproses di dalam  Orange  yang  akan  diproses  seperti  di bawah ini:
Setelah  itu  data  yang  akan  diproses akandi masukan ke dalam poin –poin tertentu menggunakan   tools   yang   tersedia   di dalam Orange itu.
Sehingga  pada  kahir  dari  proses  aplikasi ini akan muncul hasil seperti ini, dimana ada dua tipe buku yaitu Fiction dan non Fictiondi mana tiap tipe memiliki buku yang  masing – masing  penjualan  buku terpopuler.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  pembahasan  diatas,  dapat disimpulkan    bahwa    hasil    dari    penelitian menunjukan  2    kriteria    buku    berbeda berdasarkan    data    yang    pakai  yaitu  Fiction dan non Fiction, setiap kriteria memiliki buku yang    memiliki    tingkat    penjualan    tertinggi atau  terpopuler,  dan  dapat  dilhat  ketika memilih  salah  satu  kategori    yang    tersedia maka  akan  muncul  presentase nilai tertinggi nya msing –masing
6. DAFTAR REFERENSI
[1]. R, “Analisis    Klasifikasi Menggunakan Metode    SVM    dari    Data Penderita Penyakit Diabetes”, 2019.
[2]. Samsudiney,  “Penjelasan    Sederhana tentang   Apa   Itu   SVM”, 2019.