## JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS
http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jji
Optimasi Support Vector Machine Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Konsumsi Energi Listrik

## Mohamad Ilyas Abas*, Irawan Ibrahim
Universitas Muhammadiyah Gorontalo, Indonesia
*Penulis korespondensi, email: ilyasabas@umgo.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the consumption of electrical energy in Gorontalo and make predictions on the use of electrical energy. Electricity consumption and load in Gorontalo is the subject of this research. The method used in making  predictions  is  SVM  and  PSO  Optimization.  This  algorithm  was  chosen  because  it  has  a  high  accuracy value with a low error rate. The results of this study indicate that SVM-PSO is able to make predictions with time- series  data  with  small  errors.  In  addition,  the  results  of  this  study  can  be  used  to  prepare  long-term  electricity supply  and  can  socialize  good  use  of  electricity  to  the  public.  Alternative  energy  can also  be  a  solution  for  the government to increase the supply of electrical energy so that people's needs for electricity can be met.
Keywords : electricity consumption; SVM-PSO; time-series prediction

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konsumsi energi listrik di Gorontalo dan melakukan prediksi terhadap penggunaan energi listrik. Konsumsi dan beban listrik di Gorontalo menjadi pokok bahasan dalam penelitian ini. Metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  yakni SVM dan  Optimasi PSO .  Algoritma  ini  dipilih  karena memiliki nilai akurasi yang tinggi dengan tingkat error yang rendah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SVM-PSO mampu  melakukan  prediksi  dengan  data time-series dengan error yang  kecil.  Selain  itu,  hasil  dari penelitian ini dapat digunakan untuk mempersiapkan pasokan listrik jangka panjang serta dapat mensosialisasikan penggunaan listrik yang baik kepada masyarakat. Energi alternatif juga dapat menjadi solusi bagi pemerintah guna menambah pasokan energi listrik sehingga kebutuhan masyarakat akan listrik dapat terpenuhi.
Kata kunci : konsumsi energi listrik; SVM-PSO ; prediksi time-series

## P ENDAHULUAN
Energi  adalah  representasi  dari  pelayanan  pemerintah  untuk  menyediakannya.  Energi khususnya  listrik  merupakan  kebutuhan  utama  masyarakat  dalam  rangka  melakukan  aktivitas sehari-hari.  Mulai  untuk  rumah,  kantor,  rumah  sakit,  gedung  pemerintahan,  usaha  dan  lain sebagainya.  Gorontalo  selain  dikenal  sebagai  provinsi  jagung  juga  memiliki  permasalahan pasokan listrik. Untuk saat ini kelistrikan provinsi Gorontalo masih suplai ke tetangga tepatnya Sulut-Amurang  sebesar  375  MW  sedangkan  beban  puncak  mencapai  325  MW  (Gorontalo, 2018).  Jika  mengalami  kerusakan  terhadap  suplai  listrik  tersebut  semua  kabupaten/kota  di Gorontalo mengalami pemadaman total. Hal ini dapat menjadi perhatian lebih bagi pemerintah melalui  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  agar  dapat  meningkatkan  dan  menambah  pasokan energi listrik di Gorontalo.
Dilihat dari latar belakang di atas tentunya masalah listrik ini perlu mendapat perhatian karena menyebabkan  terjadinya  pemadaman  bergilir  di  Gorontalo.  Hal  itu  dilakukan  PLN  guna menghemat  energi  listrik  jangka  panjang.  Tidak  semua  masyarakat  dapat  memahami  hal tersebut.  Hampir  semua  usaha,  UMKM,  gedung  pemerintah,  toko  dan  lain  sebagainya membutuhkan  listrik  1x24  jam.  Apabila  dilakukan  pemadaman  maka  usaha  tersebut  akan mengalami kerugian bahkan menghentikan usahanya. Tentu ditinjau dari segi ekonomi hal ini kurang baik, dikarenakan pemadaman dilakukan rata-rata lebih dari 3 jam atau 8 jam. Bahkan pada  beberapa  hari  rutin  adanya  pemadaman  dengan  alasan  teknis  maupun  non-teknis. Pemerintah  melalui  dinas  terkait  perlu  mempersiapkan  energi  terbarukan  sebagai  alternatif bahkan sebagai energi utama jangka panjang untuk mengatasi masalah kelistrikan (Juaidi dkk, 2016).
Hal ini dijadikan alasan bagi peneliti agar menganalisis konsumsi energi listrik dengan melalui data  yang  ada.  Peneliti  juga  akan  melakukan  pengumpulan  data  di  Dinas  Penanaman  Modal, ESDM  dan  Transmigrasi  Provinsi  Gorontalo  untuk  memperoleh  data  secara time-series konsumsi  listrik  di  Gorontalo.  Data  yang  didapatkan  akan  di  pola  berdasarkan period dan diprediksi  menggunakan  algoritma SVM-PSO guna  mencari error terkecil  dalam  prediksi (Karazmodeh dkk, 2013).
Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memperoleh  informasi  tentang  konsumsi  listrik masyarakat  Gorontalo,  data  konsumsi  dan  beban  listrik  wilayah  Gorontalo  dan  juga  solusi pemerintah dalam upaya menambah pasokan listrik.

## M ETODE
Metode  yang  digunakan  yakni SVM , SVM biasanya  hanya  dilakukan  untuk  klasifikasi  dan clustering tetapi pada kasus ini algoritma SVM digunakan untuk melakukan prediksi.

## Pengumpulan dan Analisis Data
Pengumpulan  data  dilakukan  di  PLN  Gorontalo  dengan  mengambil  data time-series penggunaan konsumsi listrik setiap bulan. Data yang berhasil di ambil  mulai dari tahun 2015 sampai 2019 (Gambar 1).
Gambar 1. Data listrik PLN Gorontalo dari Januari 2015 sampai April 2019

## Sumber: PLN Cabang Gorontalo
Data yang diambil mulai bulan Januari 2015 sampai April 2019. Dari data tersebut kemudian akan dilakukan preprocessing data dengan membuat pola data dari univariate ke multivariate.

## Preprocessing
Tahapan selanjutnya yakni mengubah data yang diolah dari data univariate ke data multivariate yaitu  dengan  mengubah  data  mulai xt,  xt -1,  sampai  dengan xt -10.  Hal  ini  bertujuan  untuk mencari  pola  terbaik  untuk  melakukan  prediksi.  Pola  terbaik  akan  ditentukan  dengan  melihat parameter Root Mean Squared Error (RMSE) paling terkecil dari hasil analisis n. Tujuan time- series multivariate yaitu memodelkan peubah data yang berkorelasi dan tercatat dari waktu ke waktu. Peubah tersebut dinotasikan dalam skema (Gambar 2) dan tabel pola data time-series .
Gambar 2. Skema data univariate menjadi multivariate
Pola data yang digunakan untuk mengubah data univariate menjadi multivariate , hal ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pola data time-series ( univariate ke multivariate ) (Purwanto dkk., 2011) Pattern Input lag Output/ Target 1 2 3 ... m-p x1, x2, x3, x4, ..., xp x2, x3, x4, x5,..., xp+1 x3, x4, x5, x6,..., xp+2 ...
xm-p, xm-p+1, xm-p+2, ..., xm-1
xp+1 xp+2
xp+3 ..... xm x3 xp
xp +1 xp +2 xp +3 xm Target (1) Target
(2) Target (3) Target (m)
x1 x2
Tabel  1  merupakan  pola  yang  digunakan  untuk  mengubah  data univariate ke multivariate dimana: m-p   : nilai pattern
xm-p   : input lag xm
: Output/Target
model  : xm = xm-p, xm-p+1, xm-p+2, ..., xm-1 ...................................................................... (1)

## SVM-PSO
Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah SVM dengan optimasi PSO untuk melakukan  analisis  prediksi  konsumsi  listrik.  Untuk  mendapatkan  nilai RMSE terkecil  dan akurasi  yang  tinggi  optimasi  dilakukan  dengan  menambah PSO (Zhang  dkk,  2019).  Dengan data time-series konsumsi listrik masyarakat di Gorontalo . kemudian data tersebut diubah dari univariate ke multivariate model. Data tersebut diubah menjadi multivariate model dari ( x1, x2, .... xm ) pola terbaik  akan membuat  proses analisis  menjadi  lebih baik.  Dari proses perubahan model data ke multivariate tersebut barulah kemudian data akan diolah menggunakan metode SVM-PSO untuk mendapatkan nilai RMSE yang terkecil dan akurasi yang baik. Optimasi PSO dapat  menurunkan  nilai error apabila  hanya  menggunakan SVM .  Diharapkan  dengan penambahan parameter PSO akan mendapatkan hasil terbaik  yang didapat dari proses analisis yang hanya menggunakan SVM . Sehingga, dapat meningkatkan perfomance untuk memperbaiki nilai RMSE .  Nilai RMSE yang  baik  akan  membuat  penerapan  kombinasi  algoritma  ini  akan mencapai keakuratan dalam melakukan prediksi. Selain menggunakan SVM-PSO peneliti juga melakukan uji-coba terhadap NNGA karena untuk membandingkan seberapa baik NNGA dalam melakukan prediksi (Abas & Lasarudin, 2019).

## Prediksi
Tahapan  terakhir  dari  penelitian  ini  yakni  prediksi,  prediksi  dilakukan  untuk  data  tahun mendatang dengan melakukan uji-coba terlebih dahulu terhadap data yang sudah ada. Penelitian ini  juga  menghasilkan  analisis  tentang  penggunaan  energi  listrik  di  Gorontalo.  Tetapi sebelumnya menguji algoritma SVM-PSO dengan melakukan prediksi terhadap data yang sudah ada untuk mengetahui seberapa efektif algoritma SVM-PSO dalam melakukan prediksi.

## H ASIL DAN D ISKUSI
Dari  data  yang  didapatkan  memang  pada  dasarnya  masih  kurang  karena  setelah  melakukan pengumpulan  data  di  PLN  Gorontalo  ternyata  pihak  PLN  Gorontalo  hanya  memiliki  data  5 tahun  sebelumnya.  Data  yang  diperoleh  sebesar  52 record  data yang  terdiri  dari  data  Januari 2015 sampai April 2019. Pemakaian terendah sebesar 29,746,956 kwh dan pemakaian terbesar 44,715059  kwh  dari  semua record  data .  Untuk  total  pemakaian  berangsur  meningkat  mulai tahun  2015  sampai  2019.  Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan SVM-PSO menunjukkan hasil yang cukup baik untuk hal prediksi. Seperti telah dijelaskan sebelumnya memang SVM- PSO masih  memiliki error yang  cukup  besar  dibandingkan  dengan NN-GA tetapi  hasil pengolahan data menunjukkan bahwa SVM-PSO juga dapat digunakan untuk memprediksi data listrik secara time-series . Hal itu dapat dilihat dari Tabel 2.

## Kernel Model
Total number of Support Vectors : 50 Bias ( offset ): 38119069.340 w[xt-2] = 13.066 w[xt-1] = 13.842
Tabel 2. Prediksi terhadap data xt No xt-2 xt-1 xt prediction [xt] 1 43687056 41762127 41084924 37936234 2 37772321 36975930 34617729 37936200 3 36772328 36600388 38969985 37936195 4 38075717 37322944 36798297 37936202 5 35164149 36031215 31810124 37936189 6 40255558 40801483 37118014 38075741 7 34602544 33418411 33556257 38075695 8 32275555 33385954 34602544 38075688 9 34017660 32275555 33385954 38075689 10 31810124 34017660 32275555 38075688 11 38686525 40951155 44715059 37772334 12 38046485 44052735 43562424 37772343 13 36975930 34617729 38046485 37772307 14 38969985 37772321 36975930 37772324 15 33385954 34602544 33418411 37772296 16 34617729 38046485 44052735 38046489 17 37130260 37936198 37036963 38046498 18 39266640 37282779 37033336 38046502 19 31631562 39266640 37282779 38046484 20 33173458 29746956 31631562 38046454 21 43993087 38838432 42526202 37322967 22 40163668 43687056 41762127 37322973 23 44052735 43562424 43262063 37322984 24 35872096 33690074 43777760 37322924 25 36031215 31810124 34017660 37322918 26 40951155 44715059 43993087 37322976 27 42333772 41917547 40163668 37322971 28 42090048 42333772 41917547 37322972 29 43262063 42090048 42333772 37322974 30 37322944 36798297 35872096 37322940 31 41762127 41084924 38686525 37772343 32 43777760 40255558 40801483 37772347 33 37936198 37036963 37137337 37772319 34 37033336 37130260 37936198 37772316 35 33556257 33173458 29746956 37772293 36 44715059 43993087 38838432 37772371 37 37118014 38417540 36772328 37772321 38 37036963 37137337 38075717 37772316 39 37282779 37033336 37130260 37772316 40 29746956 31631562 39266640 37772267 41 41084924 38686525 40951155 37936215 42 43562424 43262063 42090048 37936238 43 36600388 38969985 37772321 37936203 44 38417540 36772328 36600388 37936201
No xt-2 xt-1 xt prediction [xt] 45 36798297 35872096 33690074 37936193 46 41917547 40163668 43687056 37772342 47 40801483 37118014 38417540 37772328 48 33690074 43777760 40255558 37772328 49 37137337 38075717 37322944 37772320 50 33418411 33556257 33173458 37772293
Tabel 2 menjelaskan bahwa terjadi selisih  yang cukup kecil antara data faktual (xt) dari hasil prediksi  yang  dilakukan  ( prediction [xt]).  Tabel  3  menunjukkan  selisih  faktual  dan  hasil prediksi SVM-PSO .
Tabel 3. Selisih data xt : prediction (xt) No xt-2 xt-1 xt prediction (xt) selisih 1 43687056  41762127 41084924 7936234 3,148,690 2 37772321  36975930 34617729 37936200 (3,318,471) 3 36772328  36600388 38969985 37936195 1,033,790 4 38075717  37322944 36798297 37936202 (1,137,905) 5 35164149  36031215 31810124 37936189 (6,126,065) 6 40255558  40801483 37118014 38075741 (957,727) 7 34602544  33418411 33556257 38075695 (4,519,438) 8 32275555  33385954 34602544 38075688 (3,473,144) 9 34017660  32275555 33385954 38075689 (4,689,735) 10 31810124  34017660 32275555 38075688 (5,800,133) 11 38686525  40951155 44715059 37772334 6,942,725 12 38046485  44052735 43562424 37772343 5,790,081 13 36975930  34617729 38046485 37772307 274,178 14 38969985  37772321 36975930 37772324 (796,394) 15 33385954  34602544 33418411 37772296 (4,353,885) 16 34617729  38046485 44052735 38046489 6,006,246 17 37130260  37936198 37036963 38046498 (1,009,535) 18 39266640  37282779 37033336 38046502 (1,013,166) 19 31631562  39266640 37282779 38046484 (763,705) 20 33173458  29746956 31631562 38046454 (6,414,892) 21 43993087  38838432 42526202 37322967 5,203,235 22 40163668  43687056 41762127 37322973 4,439,154 23 44052735  43562424 43262063 37322984 5,939,079 24 35872096  33690074 43777760 37322924 6,454,836 25 36031215  31810124 34017660 37322918 (3,305,258) 26 40951155  44715059 43993087 37322976 6,670,111 27 42333772  41917547 40163668 37322971 2,840,697 28 42090048  42333772 41917547 37322972 4,594,575 29 43262063  42090048 42333772 37322974 5,010,798 30 37322944  36798297 35872096 37322940 (1,450,844) 31 41762127  41084924 38686525 37772343 914,182
No xt-2 xt-1 xt prediction (xt) selisih 32 43777760  40255558 40801483 37772347 3,029,136 33 37936198  37036963 37137337 37772319 (634,982) 34 37033336  37130260 37936198 37772316 163,882 35 33556257  33173458 29746956 37772293 (8,025,337) 36 44715059  43993087 38838432 37772371 1,066,061 37 37118014  38417540 36772328 37772321 (999,993) 38 37036963  37137337 38075717 37772316 303,401 39 37282779  37033336 37130260 37772316 (642,056) 40 29746956  31631562 39266640 37772267 1,494,373 41 41084924  38686525 40951155 37936215 3,014,940 42 43562424  43262063 42090048 37936238 4,153,810 43 36600388  38969985 37772321 37936203 (163,882) 44 38417540  36772328 36600388 37936201 (1,335,813) 45 36798297  35872096 33690074 37936193 (4,246,119) 46 41917547  40163668 43687056 37772342 5,914,714 47 40801483  37118014 38417540 37772328 645,212 48 33690074  43777760 40255558 37772328 2,483,230 49 37137337  38075717 37322944 37772320 (449,376) 50 33418411  33556257 33173458 37772293 (4,598,835)
Tabel  3  menjelaskan  memang  selisih  yang  dihasilkan  tidak  terlalu  jauh  dari  data  faktual. Terbukti dari beberapa data yang tidak jauh berbeda dengan data sebenarnya. Pada record data 13,34,38,49 membuktikan bahwa selisih yang sangat kecil sehingga menunjukkan bahwa SVM- PSO juga  baik  untuk  prediksi.  Untuk  melihat  keefektifan  metode SVM-PSO dengan membandingkan  dengan  metode  lainnya  yakni NN-GA. Setelah  dilakukan  percobaan  ternyata RMSE menujukkan bahwa NN-GA memiliki error yang relatif kecil seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Prediksi menggunakan NNGA No xt-2 xt-1 xt prediction selisih 1 43,993,087   38,838,432   42,526,202   40,650,374 1,875,828 2 44,715,059   43,993,087   38,838,432   42,790,572   (3,952,140) 3 40,951,155   44,715,059   43,993,087   42,392,715 1,600,372 4 38,686,525   40,951,155   44,715,059   40,242,481 4,472,578 5 41,084,924   38,686,525   40,951,155   39,713,067 1,238,088 6 41,762,127   41,084,924   38,686,525   41,149,953   (2,463,428) 7 43,687,056   41,762,127   41,084,924   41,884,407 (799,483) 8 40,163,668   43,687,056   41,762,127   41,880,416 (118,289) 9 41,917,547   40,163,668   43,687,056   40,747,440 2,939,616 10 42,333,772   41,917,547   40,163,668   41,650,718   (1,487,050) 11 42,090,048   42,333,772   41,917,547   41,765,006 152,541 12 43,262,063   42,090,048   42,333,772   41,920,570 413,202 13 43,562,424   43,262,063   42,090,048   42,389,240 (299,192) 14 44,052,735   43,562,424   43,262,063   42,565,893 696,170 15 38,046,485   44,052,735   43,562,424   41,561,444 2,000,980
No xt-2 xt-1 xt prediction selisih 16 34,617,729   38,046,485   44,052,735   37,234,163 6,818,572 17 36,975,930   34,617,729   38,046,485   36,025,108 2,021,377 18 37,772,321   36,975,930   34,617,729   37,619,973   (3,002,244) 19 38,969,985   37,772,321   36,975,930   38,495,111   (1,519,181) 20 36,600,388   38,969,985   37,772,321   38,439,806 (667,485) 21 36,772,328   36,600,388   38,969,985   37,073,616 1,896,369 22 38,417,540   36,772,328   36,600,388   37,708,678   (1,108,290) 23 37,118,014   38,417,540   36,772,328   38,275,913   (1,503,585) 24 40,801,483   37,118,014   38,417,540   38,701,303 (283,763) 25 40,255,558   40,801,483   37,118,014   40,611,695   (3,493,681) 26 43,777,760   40,255,558   40,801,483   41,274,733 (473,250) 27 33,690,074   43,777,760   40,255,558   40,296,972 (41,414) 28 35,872,096   33,690,074   43,777,760   35,260,273 8,517,487 29 36,798,297   35,872,096   33,690,074   36,661,358   (2,971,284) 30 37,322,944   36,798,297   35,872,096   37,367,540   (1,495,444) 31 38,075,717   37,322,944   36,798,297   37,928,679   (1,130,382) 32 37,137,337   38,075,717   37,322,944   38,075,241 (752,297) 33 37,036,963   37,137,337   38,075,717   37,476,872 598,845 34 37,936,198   37,036,963   37,137,337   37,710,295 (572,958) 35 37,130,260   37,936,198   37,036,963   37,988,447 (951,484) 36 37,033,336   37,130,260   37,936,198   37,471,463 464,735 37 37,282,779   37,033,336   37,130,260   37,494,692 (364,432) 38 39,266,640   37,282,779   37,033,336   38,296,613   (1,263,277) 39 31,631,562   39,266,640   37,282,779   36,995,105 287,674 40 29,746,956   31,631,562   39,266,640   33,350,258 5,916,382 41 33,173,458   29,746,956   31,631,562 33,361,471   (1,729,909) 42 33,556,257   33,173,458   29,746,956 34,494,044   (4,747,088) 43 33,418,411   33,556,257   33,173,458 34,615,413   (1,441,955) 44 34,602,544   33,418,411   33,556,257 34,828,005   (1,271,748) 45 33,385,954   34,602,544   33,418,411 35,053,494   (1,635,083) 46 32,275,555   33,385,954   34,602,544 34,307,096 295,448 47 34,017,660   32,275,555   33,385,954 34,253,607 (867,653) 48 31,810,124   34,017,660   32,275,555 34,448,016   (2,172,461) 49 36,031,215   31,810,124   34,017,660 34,494,704 (477,044) 50 35,164,149   36,031,215   31,810,124 36,253,368   (4,443,244)
Jika dilihat pada Tabel 4 pada dasarnya hasil uji coba tidak jauh berbeda antara SVM-PSO dan NNGA . NNGA juga menunjukkan pada record data 8, 11, 12, 13, 26, 27, 39, 46 yang memilih selisih yang relatif kecil. Jika ditotalkan memang relatif kecil selisih SVM terhadap NNGA hal itu terbukti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan RMSE RMSE SVM-PSO 3,541,155 NNGA 2,565,277 Selisih 975,878 Perbandingan RMSE tidak  terlalu  signifikan  antara SVM-PSO dan NN-GA sehingga  dapat disimpulkan  juga  hasil  prediksi  yang  terbentuk  dari  optimasi SVM-PSO dapat  melakukan prediksi konsumsi energi listrik di Gorontalo berdasarkan data yang diperoleh berdasarkan pada PLN Gorontalo.

## Menghitung nilai RMSE
Untuk  penghitungan  nilai  RMSE  yang  dipergunakan  pada  penelitian  ini  adalah  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Penghitungan nilai RMSE Bulan prediction (p) Target (t) Error Abs error e^2 (p-t) (e) 1 10 20 -10 10 100 2 30 10 20 20 400 3 30 40 -10 10 100 4 50 50 0 0 0 5 50 50 0 0 0 6 40 45 -5 5 25 7 45 55 -10 10 100 8 15 20 -5 5 25 9 25 55 -30 30 900 10 22 42 -20 20 400 11 12 21 -9 9 81 12 22 30 -8 8 64 TOTAL 2,195
Untuk menghitung nilai RMSE , diawali dengan menghitung nilai MSE terlebih dahulu.
MSE =  (total absolute error ) ^2 / 3
= ( total |P – T| ) ^2  / 3 =  2.195 / 12 =  183
RMSE =
= = 13.5

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan SVM-PSO pada  dasarnya SVM merupakan  algoritma  klasifikasi.  Tetapi  pada  kasus  ini SVM digunakan  untuk  melakukan prediksi  kombinasi  antara SVM-PSO menghasilkan  nilai error yang  cukup  baik  meskipun tingkat akurasinya masih kurang jika dibandingkan dengan algoritma prediksi lainnya ( NNGA) . Hal  tersebut  dikarenakan  karena NNGA merupakan  kombinasi  algoritma  yang  memang  telah terbukti  keefektifannya  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Peneliti  mencoba  kombinasi baru dalam prediksi yakni SVM-PSO dan hasilnya cukup baik terbukti dari hasil analisis dan uji coba  yang  dilakukan  dengan  mendapatkan  nilai  selisih  yang  tidak  jauh  berbeda  antara  data faktual dan data hasil prediksi. Diharapkan kepada pengembangan/penelitian selanjutnya untuk melakukan  pengujian  terhadap dataset yang  lebih  banyak  dan  menambahkan  algoritma optimasi lainnya.

## R EFERENSI
Abas, M. I., & Lasarudin, A. (2019). Prediction of arrival domestic and foreign tourists based on regions using  neural  network  algorithm  based  on  genetic  algorithm  Prediction  of  arrival  domestic  and foreign tourists based on regions using neural network algorithm based on genetic algorithm. IOP Conf.  Series:  Journal  of  Physics:  Conf.  Series (2019)  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1175/1/012045
Gorontalo, D. E. P. (2018). Wilayah Provinsi Gorontalo. Artikel , (2016).
Juaidi,  A.,  Montoya,  F.  G.,  Ibrik,  I.  H.,  &  Manzano-agugliaro,  F.  (2016).  An  overview  of  renewable energy  potential  in  Palestine. Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews , 65 ,  943–960. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.07.052
Karazmodeh, M., Nasiri, S., & Hashemi, S. M. (2013). Stock Price Forecasting using Support Vector Machines  and  Improved  Particle  Swarm  Optimization. Journal  of  Automation  and  Control Engineering , 1 (2), 173–176. https://doi.org/10.12720/joace.1.2.173-176
Purwanto., Eswaran, C., & Logeswaran, R. (2011). Improved Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for  HIV/AIDS  Time  Series  Prediction. Informatics  Engineering  and  Information  Science,  Pt  Iii , 253 , 1–13. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25462-8_1.
Zhang,  L.,  Ge,  R.,  &  Chai,  J.  (2019).  Prediction  of  China’s  energy  consumption  based  on  robust principal component analysis and PSO- LSSVM optimized by the Tabu Search Algorithm, 1–21. https://doi.org/10.3390/en12010196