DOI: 10.35580/variansiunm13
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
ANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DENGAN KERNEL RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) UNTUK MEMPREDIKSI LAJU INFLASI DI INDONESIA
Isnaeni R 1 , Sudarmin 1 , Zulkifli Rais 1
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords:
Backpropagation Neural Network; Indikator Kesejahteraan Rakyat; Klasifikasi Abstract:
Inflation is one indicator that affects the economic growth of a country. As a developing country, Indonesia  has  an  unstable  inflation  rate  every  year.  Therefore,  it  is  necessary  to  predict  the inflation  rate  in  the  future  to  be  useful  for  formulating  future  economic  policies.  SVR  is  a Support Vector Machine (SVM) development for regression cases. In the SVR method, the RBF kernel is used as an aid in solving non-linear problems, the Min – Max Normalization method for data normalization,  distribution  of training  data and testing data, selecting the best model with Grid Search Optimization, then forecasting using the model obtained with parameter = 0 ,1, C  = 1, and = 3. The forecasting results obtained  were  evaluated by  looking at the RMSE value, the test value obtained was RMSE of 0.0020, which means the model's ability to follow the data pattern well.

## 1. Pendahuluan *
Prediksi  adalah  sebuah  seni  dan  ilmu  untuk  meramalkan  kejadian  di  masa  mendatang.  Peramalan  dapat dilakukan  dengan  melibatkan  data  masa  lalu  (historis)  kemudian  memproyeksikannya  ke  masa  depan  dengan  suatu bentuk  model  matematis  (Maulana  dkk.,  2019).  Metode  yang  sering  digunakan  dalam  pengklasifikasian  ataupun peramalan  adalah  Support  Vector  Machine,  Backpropagation,  Radial  basis  Function,  K-  Nearest  Network,  Analisis Diskriminan, Simple Logistic Classifier (SLC), Fuzzy, dan masih banyak lagi.
Metode Support Vector Machine (SVM) banyak digunakan dalam penelitian dikarenakan metode ini mampu menyesuaikan  dengan  jenis  data  yang  digunakan  serta  minimnya  kesalahan  error.  Hasil  menunjukkan  efisiensi  dan akurasi yang baik. Metode SVM banyak digunakan untuk melakukan penelitian klasifikasi otomatis (Widiastuti dkk., 2017).  Sedangkan  untuk  menyelesaikan  masalah  regresi,  diterapkan  metode  Support  Vector  Regression  (SVR). Algoritma SVR adalah teori yang diadaptasi dari teori SVM untuk kasus regresi yang menghasilkan keluaran berupa bilangan  riil.  Konsep  algoritma  SVR  dapat  menghasilkan  nilai  peramalam  yang  bagus  karena  SVR  mempunyai kemampuan  menyelesaiakan  masalah  overfitting.  Overfitting  adalah  perilaku  data  saat  data  testing  atau  training menghasilkan akurasi prediksi hampir sempurna(Furi dkk., 2015).
Untuk penelitian  ini, akan digunakan data inflasi  berdasarkan  indeks harga konsumen (IHK). Inflasi dapat diartikan sebagai kenaikan harga barang dan jasa secara umum dan terus menerus dalam jangka waktu tertentu. Untuk mengukur tingkat inflasi, indikator yang banyak digunakan adalah IHK. Perubahan IHK menunjukkan perubahan harga
* Corresponding author.
E-mail address : zulkifli.rais89@unm.ac.id.
DOI: 10.35580/variansiunm13
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
barang  dan  jasa  yang  dikonsumsi  masyarakat  dari  waktu  ke  waktu.  Penetapan  barang  dan  jasa  dalam perhitungan IHK didasarkan pada Survei Biaya Hidup (SBH) yang dilakukan secara berkala oleh BPS.
Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya (Bank Indonesia, 2021). Karena data inflasi merupakan jenis data non – linier, maka peneliti memilih menggunakan metode SVR untuk mengolah data tersebut. Metode SVR diterapkan dengan kernel Radial Basis Function (RBF), dengan demikian metode diatas sangat cocok untuk menangani masalah hubungan non – linier sesuai dengan data yang akan digunakan (Caraka, 2017)
Pada  jurnal  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  SVR  yaitu,  “Implementasi  Support  Vector Regression pada Prediksi Inflasi Indeks Harga Konsumen,“Forecasting Inflation Rate Using Support Vector Regression (SVR) based Weight Attribute Particle Swarm Optimization (WAPSO),” dan “Penerapan Support Vector Regression (SVR)  untuk  Peramalan  Inflasi  Bulanan  Nasional,”.  Metode  SVR  yang  diterapkan  pada  jurnal  penelitian  diatas memberikan kesimpulan bahwa  metode SVR sudah cukup baik dalam  hasil prediksinya. Kesalahan  yang dihasilkan sudah cukup minim dengan bantuan kernel yang berbeda – beda.

## 2. Tinjauan Pustaka
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  (Smola  &  Sch,  2004).  Misalkan  ada  data  training,  dimana merupakan vektor input dan output skalar dan adalah banyaknya data training.  Dengan SVR, ingin ditentukan suatu fungsi  yang  mempunyai deviasi paling besar dari target  aktual, untuk semua data training. Jika nilai  sama dengan 0 maka diperoleh suatu persamaan regresi yang sempurna (Amnda, 2014). Support Vector (SV) adalah sebuah metode statistik  yang  memiliki  konsep  seperti  jaringan  saraf,  dan  fungsi  radial  basis  sebagai  sebuah  jaringan  kasus  khusus. Dalam kasus RBF, algoritma SV otomatis menentukan pusat, bobot dan threshold seperti untuk meminimalkan batas atas  kesalahan  pengtestingan  yang  diharapkan.  Namun  demikian,  hasil  yang  sangat  baik  terlah  diperoleh  dengan menggunakan SVR dalam waktu masalah seri SVR (Caraka, 2017).
SVM  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  kasus  klasifikasi,  namun  prinsip  metode tersebut  dapat dikembangkan  ke  dalam  regresi  dan  metode  peramalan  (Time  Series).  Misalkan  terdapat  l  data training,  (xi,yi),  i  = 1,…,l dengan data input x = {x_(1.)…,x_l} ⊆ ℜN  dan y = {y_1,… ,y_l} ⊆ ℜ dan l adalah banyaknya data training. Fungsi regresi dari metode SVR adalah sebagai berikut:
f(x)= w φ(x)+b (1) dimana : w : vektor pembobot
φ(x) : fungsi yang memetakan x dalam suatu dimensi b : bias
Dalam mendukung menyelesaikan permasalahan non-linier dengan algoritme SVR, maka digunakanlah fungsi kernel. Kelebihan dari penggunaan fungsi kernal ini yaitu mampu menyelesaikan masalah non - linier yang berdimensi lebih tinggi tanpa perlunya perhitungan pemetaan explisit (Furi dkk., 2015)
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 )
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
Linear 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗
Polynimial
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. Grid Search Optimization digunakan untuk  penentuan  nilai  parameter.  Dalam  penggunaannya,  Grid  Search  Optimization  biasanya  diukur  dengan  cross validation pada data training. Oleh karena  itu disarankan untuk mencoba beberapa variasi pasangan parameter pada hyperplane  (Priliani dkk., 2018). 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.
Salah  satu  metode  teknik  cros  validation  yang  umum  digunakan  adalah  k-fold  cross  validation.  Berikut prosedur k-fold cross validation (Han dkk., 2012):
1. Membagi data menjadi k bagian dengan ukuran yang sama
2. k-1 bagian dijadikan data training dan satu bagian dijadikan data testing
3. proses ini dilakukan sebanyak k pengulangan pada setiap kombinasi data testing dan data training.
Salah  satu  metode  untuk  menghitung  hasil  evaluasi  suatu  model  kita  dapat  menggunakan  perhitungan  Root  Mean Squared Error (Priliani dkk., 2018).
𝑅 𝑀𝑆𝐸 = ⁡ √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝐼 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana :
𝑦𝑖
=
Data aktual periode t
y ̂_I = Data prediksi periode t n = Jumlah data

## 3. Metode Penelitian
Uraian Teknik analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut
1. Melakukan pengambilan data di situs website Bank Indonesia (BI)
2. Melakukan preprocessing data
3. Melakukan Normalisasi data
4. Membuat model regresi dengan metode Support Vector Regression
5. Melakukan prediksi dengan metode Support Vector Regression
a. Penentuan Input dan Output. Data input dan output yang digunakan pada penelitian ini adalah data runtun waktu yaitu data Inflasi berdasarkan Indeks Harga Konsumen setiap bulannya dari Januari 2015 sampai dengan Desember 2020 yang diambil melalui website Badan Pusat Statistik.
b. Menormalisasikan data.
c. Menentukan data training dan data testing . Dalam penelitian ini jumlah data training sebanyak 80 % data, dan 20%  data sebagai data test .
d. Pemodelan dengan Support Vector Regression pada data Training.
e. Penentuan nilai parameter pada data training . Penentuan nilai parameter C ( cost ), 𝜀 ( Epsilon ), dan 𝛾 ( Gamma ) dengan menerapkan Grid Search Optimization .
f. Penentuan  model  terbaik  dengan  melakukan  evaluasi  pada  parameter  terbaik  atau  parameter
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
terkecil.
g. Mengimplementasikan model terbaik pada data test.
h. Melakukan prediksi satu tahun kedepan.
6. Membuat Interpretasi dan kesimpulan berdasarkan hasil pengolahan data :

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk melihat Gambaran umum dari data penelitian. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  Inflasi  berdasarkan  Indeks  Harga  Konsumen  dari  Januari  2015  sampai dengan Desember tahun 2020. Data tersebut diperoleh dari website Bank Indonesia(BI). Berikut grafik dan penjelasan dari data tersebut.
Dari  grafik  datas  dapat  disimpulkan  bahwa  selama  6  tahun  terakhir  dari  tahun  2015  –  2020  Inflasi bulanan  nasional  mengalami  penurunan.  Dari  grafik  tersebut  dilihat  penurunan  inflasi  hamper  setiap bulannya. Penurunan inflasi ini biasa disebut dengan deflasi.
Tabel 2 Statistika Deskriptif data Inflasi Bulanan Nasional Inflasi Keterangan (Persen) Min 1,32 Max 7,26 Median 3,31 Mean 3,66 Std. Deviasi 1,47
Pada Tabel 2 diperoleh nilai minimum dari data Inflasi sebesar 1,32 % dan nilai maksimum sebesar 7,26 %. Standar Deviasi atau jarak antara data terhadap nilai rata – ratanya adalah 1,47 %. Serta Median dari data diperoleh nilai sebesar 3,31 % dan rata – rata dari Inflasi adalah 3,66 %.
Langkah selanjutnya yaitu menormalisasi data menggunakan metode perhitungan normalisasi min – max. Setelah dilakukan normalisasi data, dilanjutkan dengan membagi data menjadi data train dan data test .
A. Normalisasi Data
Normalisasi data adalah  proses  pembentukan  struktur  basis  data  sehingga  sebagian  besar ambiguity bisa dihilangkan. Min-Max normalization merupakan metode normalisasi dengan melakukan
Gambar.2 Plot time series dari data Inflasi
Gambar 4.2 Nilai Inflasi Berdasarkan IHK tahun 2015 - 2020
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
transformasi linier terhadap data asli sehingga menghasilkan keseimbangan nilai perbandingan antar data saat sebelum dan sesudah proses (Nasution dkk., 2019).
B. Pembagian Data training dan Data testing
Sebelum  data  dianalisis  menggunakan  metode  SVR  terlebih  dahulu  data  dibagi  menjadi  data training dan data testing. Data train merupakan data yang digunakan untuk membangun model dengan metode SVR. Sedangkan data test adalah data yang digunkan untuk memprediksi dengan metode SVR berdasarkan model yang telah didapatkan sebelumnya.
C. Penerapan Metode Support Vector Regression
1. Membangun Model 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.
Titik berwarna merah pada Gambar 4.3 merupakan hasil prediksi dengan parameter 𝛆 = 0, C = 5,  dan 𝛾 =  3,  sedangkan  titik  hitam  merupakan  data train. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal dengan  melihat  parameter  yang  terbaik  serta error paling  minim  maka  diperlukan  pengoptimalan model.
2. Pemilihan Model terbaik dengan Grid Search Optimization Pengoptimalan model yang akan digunakan adalah Grid Search Optimization dengan tipe kernel Radial Basis Function . Pengoptimalan model SVR menggunakan Grid Search Optimization membutuhkan parameter sesuai dengan kernelnya. Grid Search dijalankan dengan teknik k – fold cross validation .
Jumlah k � Terbaik C terbaik 𝜸 Terbaik error terkecil 3 0,1 1 3 0,0046 5 0,1 2 3 0,0057 10 0,1 3
3 0,0055
Gambar 3 Prediksi SVR tanpa menggunakan kernel
Tabel 3 Parameter hasil grid search
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
Didapatkan nilai parameter berbeda – beda untuk nilai k yang berbeda pada Tabel 3. Terlihat bahwa error terkecil saat nilai k = 3 ketika 𝛆 = 0,1, C = 1, dan 𝛾 = 3 sebesar 0,0046, selanjutnya saat nilai k = 5 dengan 𝛆 = 0,1, C = 2, dan 𝛾 = 3 error terkecilnya sebesar 0,0057, dan saat nilai k = 10 dengan 𝛆 = 0,1,  C  =  3,  dan 𝛾 =  3 error terkecilnya  sebesar  0,0055.  Maka  dengan  melihat  nilai error terkecil parameter model yang akan digunakan adalah 𝛆 = 0,1, C = 1, dan 𝛾 = 3 dengan nilai k adalah 3.
Sebelum  mendapatkan  parameter  yang  ada  pada  Tabel  4.5.  langkah  pertama  yaitu memasukkan  beberapa  nilai  parameter  pada  syntax  di  R  studio.  Setelah  itu  secara default output menghasilkan parameter – parameter terbaik dengan error terkecil.
Parameter dari model terbaik yang didapatkan sebelumnya digunakan untuk memperediksi data train, dan menghasilkan prediksi seperti pada Gambar 4.4 .
Terlihat pada Gambar 4 hasil prediksi pada data train setelah menggunakan parameter terbaik yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Hasil  prediksi  ditunjukkan  dengan  titik  yang  berwarna  biru, sedangkan data aktual ditunjukkan dengan garis yang berwarna hitam. Dengan melihat Gambar tersebut terlihat bahwa data prediksi mengalami fase naik turun namun tidak drastis seperti pada data aktual.
3. Implementasi pada Data Test
Setelah mendapatkan model terbaik pada langkah sebelumya. Selanjutnya memasukkan model tersebut beserta parameternya pada data test. Hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 4.5
Pada Gambar 5 terlihat hasil prediksi pada data test berupa titik berwarna merah sedangkan data testing ditunjukkan dengan titik berwarna hitam. Dapat dilihat pada Gambar 4.3 bahwa hasil nilai prediksi mendekati  data  aktual.  Untuk  melihat  ketepatan  hasil  prediksi, pada  penelitian  ini  digunakan  metode RMSE untuk melihat nilaim sum square error . Dengan bantuan software R hasil perhitungan nilai RMSE
Gambar 4 Prediksi data Train
Gambar 5 Plot nilai prediksi pada data test
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
didapatkan nilai 0,0020 yang artinya kemampuan model dapat mengikuti pola data dengan baik. Berikut perbandingan dan nilai aktual pada data test yang dapat dilihat pada Tabel 4.7
Dari Tabel 7 terlihat bahwa nilai prediksi mendekati nilai aktualnya, sehingga dapat dikatakan bahwa model dengan parameter yang digunakan cocok dengan data yang digunakan. Berikut diagram garis perbandingan data aktual dengan data prediksi.
Terlihat pada Gambar 6 bahwa data prediksi dengan model terbaik menghasilkan nilai prediksi yang mendekati data aktual.
4. Hasil prediksi Inflasi Bulanan Nasional Indonesia
Hasil prediksi Inflasi di Indonesia dari periode Januari 2021 – Desember 2021 dengan model terbaik  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.8.  Berdasarkan  Tabel  4.8  terlihat  nilai  Inflasi  pada  bulan  Januari sampai dengan Desember 2021 mengalami penurunan setiap bulannya.
5.

## Tabel 7 Perbandingan Data Aktual dengan Data Prediksi
Bulan Data aktual Data prediksi 59 6,79 5,11 60 7,26 4,74 61 4,14 4,28 62 3,31 3,90 63 3,49 3,70 64 3,88 3,66 65 3,82 3,67 Bulan Data aktual Data prediksi 66 3,58 3,61 67 3,40 3,44 68 3,18 3,20 69 2,57 2,99 70 2,83 2,86 71 2,98 2,83 72 2,19 2,89
Gambar 6 Diagram Garis Perbandingan
Data Aktual dengan Data Prediksi
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
6.
.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan untuk memprediksi laju Inflasi di Indonesia dengan metode SVR didapatkan beberapa kesimpulan.
1. Prediksi  laju  inflasi  Indonesia  dengan  metode  Support  Vector  Regression  digunakan  metode  Grid  Search Optimization untuk mendapatkan model terbaik dengan melihat parameter terbaik yaitu 𝛆 = 0,1, C = 1, dan γ = 3. Model ini akan digunakan untuk memprediksi laju Inflasi satu tahun kedepan.
2. Akurasi  hasil  prediksi  dilakukan  dengan  melihan  nilai  Root  Mean  Square  Error.  Terlihat  nilai  RMSE  yang dihasilkan pada penelitian ini sebesar 0,0020 yang artinya kemampuan model dapat mengikuti pola data dengan baik.
3. Hasil prediksi Inflasi dari  Januari 2021 sampai dengan Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel  . Terlihat laju Inflasi mengalami fase naik turun namun tidak drastis. Berikut Tabel perbandingan prediksi laju Inflasi Indonesia dengan data aktual Inflasi bulanan Nasional Indonesia.

## References
Ahmar, A. S., Tiro, M. A., Annas, S., dkk. (2018). Modeling Data Containing Outliers using ARIMA Additive Outlier (ARIMA-AO). Journal of Physics: Conference Series, 954(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/954/1/012010
Amnda, R. dkk. (FSM U. (2014). Analisis Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat. Jurnal Gaussin, 03, 849–857.
Caraka,  R. E.  (2017).  Peramalan  Crude  Palm  Oil  (  CPO  )  Menggunakan  Support  Vector  Regression  Kernel  Radial Basis. 7(1), 43–57.
Desvina, A., Pani Di, K., Pekanbaru, K., Matematika, J., Sains, F., Sultan, U. I. N., Kasim, S., Hr, J., No, S., & Baru, S. (2015). Penerapan Metode Box-Jenkins dalam Meramalkan Indeks Harga KonsumendDi Kota Pekanbaru. I(1), 39–47.
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.
Bulan Prediksi Inflasi Juli 2021 3,44 Agustus 2021 3,20 September 2021 2,99 Oktober 2021 2,86
November 2021
2,83 Desember 2021 2,89
Tabel 8 Hasil Prediksi Inflasi di Indonesia Bulan Prediksi Inflasi Januari 2021 4,28 Februari 2021 3,90 Maret 2021 3,70 April 2021 3,66 Mei 2021 3,67 Juni 2021 3,61
Vol. 4 No. 1 (2022), 1-8
https://doi.org/10.35580/variansiunm6
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining : Concepts and Solution Manual.
Indonesia, B. (2020). Data Inflasi. 2020.
Khatimi, H., & Alkaff, M. (2017). Penerapan support vector regression (svr) untuk peramalan inflasi bulanan nasional. 29–34.
Makridakis,  S.  G.,  Wheelwright,  S.  C.,  &  Hyndman,  R.  J.  (1997).  Forecasting:  Methods  and  Applications,  Third Edition. null, null.
Maulana, Noval Dini, D. (2019). Implementasi Metode Support Vector Regression ( SVR ) Dalam
Peramalan  Penjualan  Roti  (  Studi  Kasus :  Harum  Bakery  ).  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, 3(3), 2986–2995.
Nasution, D. A., Khotimah, H. H., & Chamidah, N. (2019). Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi  Wine Menggunakan  Algoritma  K-NN.  Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal,  4(1),  78. https://doi.org/10.24114/cess.v4i1.11458
Priliani, E. M., Putra, A. T., & Muslim, M. A. (2018). Forecasting Inflation Rate Using Support  Vector Regression (SVR)  Based  Weight  Attribute  Particle  Swarm  Optimization  (WAPSO).  Scientific  Journal  of  Informatics, 5(2), 118–127. https://doi.org/10.15294/sji.v5i2.14613
Septiningrum, L., Yasin, H., & Sugito. (2015). Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan menggunakan Support Vector Regression (SVR) dengan Algoritma Grid Search. 4, 315–321.
Smola, A. J.,  & Sch, B. (2004). Smola, Schölkopf  -  2004  - Statistics and Computing  -  A tutorial on support vector regression.pdf. Statistics and Computing, 14(3), 199–222.
Widiastuti,  N.  I.,  Rainarli,  E.,  &  Dewi,  K.  E.  (2017).  Peringkasan  dan  Support  Vector  Machine  pada  Klasifikasi Dokumen. Jurnal Infotel, 9(4), 416. https://doi.org/10.20895/infotel.v9i4.312