Sistem Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial APBD Menggunakan Metode Support Vector Machine
Moch. Yazid 1 , Dian Ahkam Sani 2,* , Nanda Martyan Anggadimas 3
Program Studi Informatika, Universitas Merdeka Pasuruan, Indonesia
1 yazid@gmail.com; 2 dian.ahkam@unmerpas.ac.id; 3 nandama@unmerpas.ac.id
* penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 4 April 2024 Direvisi: 27 April 2024 Diterbitkan: 30 April 2024 Pemberian  bantuan  sosial  APBD  (Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah)  merupakan  aspek  krusial  dalam  upaya  pemerintah  untuk mendukung  masyarakat  yang  membutuhkan.  Untuk  meningkatkan efektivitas  dan  efisiensi  dalam  penentuan  penerima  bantuan, perancangan  sistem  rekomendasi  menjadi  suatu  kebutuhan.  Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial APBD  dengan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dan  dilakukan pada  Dinas  Sosial  Kota  Pasuruan  untuk  menggunakan  metode  SVM sebagai  klasifikasi  penerimaan  bantuan  sosial  APBD  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Diharapkan  dengan penelitian  ini  dapat  menghasilkan  suatu  sistem  klasifikasi  yang membantu pemerintah dalam penyaluran bantuan sosial yang lebih tepat sasaran  dan  efisien.  Dengan  penerapan  system  diharapkan  dapat meningkatkan  transparansi,  kecepatan,  dan  ketepatan  dalam  penentuan penerima  bantuan,  sehingga  sumber  daya  dapat  dialokasikan  secara lebih efisien untuk mendukung kesejahteraan masyarakat. Hasil evaluasi model  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  95%,  presisi  mencapai 100%, dan recall sekitar 93%. F1-Score model mencapai 96.5.
Kata Kunci Bansos APBD Klasifikasi SVM

## PENDAHULUAN
Penyaluran bantuan sosial (bansos) yang tepat sasaran merupakan isu krusial di berbagai negara,  termasuk  Indonesia.  Ketidaktepatan  penyaluran  bansos  dapat  menimbulkan berbagai  permasalahan  misalnya  kebocoran  anggaran  dimana penyaluran  Bansos  yang tidak  tepat  sasaran  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  yang  tidak  berhak,  sehingga mengakibatkan  kerugian  finansial  bagi  negara.  Hal  ini  menyebabkan  ketimpangan  sosial bagi  masyarakat  yang  tidak  mendapatkan  bansos  yang  seharusnya  mereka  terima  dapat merasa  diabaikan  dan  tidak  dipercaya  oleh  pemerintah  [1],  [2].  Pemerintah  memiliki tanggung jawab untuk memberikan bantuan sosial kepada masyarakat yang membutuhkan, termasuk  di  antaranya  adalah  program  bantuan  sosial  melalui  Anggaran  Pendapatan  dan Belanja  Daerah  (APBD).  Dalam  upaya  untuk  membantu  meringankan  beban  masyarakat yang  kurang  mampu,  program  bantuan  sosial  ini  dijalankan  oleh  Dinas  Sosial  Kota Pasuruan.
Dana Bantuan Sosial dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) adalah sejumlah  uang  yang  dialokasikan  oleh  pemerintah  daerah  untuk  memberikan  bantuan kepada masyarakat yang membutuhkan, terutama dalam situasi-situasi krisis atau keadaan darurat.  Dalam  penerapannya,  Dinas  Sosial  dihadapkan  pada  tugas  kompleks  dalam memilih calon penerima bantuan sosial APBD. Pemerintah menetapkan kriteria dan syarat tertentu  untuk  menentukan  kelayakan  calon  penerima  bantuan.  Namun,  proses  seleksi calon penerima bantuan ini saat ini dilakukan secara manual, yang menyebabkan prosesnya
memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  kurang  efisien.  Pendekatan  manual  juga  berisiko menyebabkan  adanya  bias  dalam  pengambilan  keputusan,  mengingat  jumlah  data  dan kompleksitas penilaian kelayakan calon penerima.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  solusi  inovatif  dengan  memanfaatkan  kecerdasan buatan,  khususnya machine  learning yang  mampu  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses klasifikasi  penerima  bantuan  sosial  APBD.  Salah  satu  metode  klasifikasi  pada machine learning yang  dapat  digunakan  adalah  metode Support  Vector  Machine .  Metode Support Vector  Machine (SVM)  merupakan  metode  jenis supervised  learning yang  bekerja menggunakan  pemetaan  nonlinear  antar  variabel  dan  menentukan  jarak  menggunakan support vector sehingga proses komputasi menjadi cepat [3]. Disamping itu metode SVM juga memiliki kemampuan untuk menangani data dengan jumlah variabel yang banyak [4]. Beberapa  penelitian  yang  menjadi  referensi  dan  berkaitan  dengan  metode  SVM diantaranya  adalah  [5]  Penelitian  ini  mengusulkan  metode  klasifikasi  kategori  obat menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  tiga  kernel:  linear, polynomial,  dan  RBF.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  200  record  dengan  lima  variabel prediktor: Usia, Jenis Kelamin, Tingkat Tekanan Darah, Tingkat Kolesterol, dan Na to K. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kernel  linear  dan  polynomial  menghasilkan  akurasi terbaik,  yaitu  95.0%.  Sedangkan  kernel  RBF  memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah,  yaitu 94.5%. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM dengan kernel linear dan polynomial dapat menjadi alat yang efektif untuk membantu masyarakat dalam mengklasifikasikan kategori obat  dan  mencegah  konsumsi  obat  yang  tidak  tepat.  Selanjutnya  [6]  dimana  peneliti melakukan  studi  untuk  mengklasifikasikan  tiga  jenis  daun  cengkeh  berdasarkan karakteristik  dan  tekstur  Gray-Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM),  yang  mencakup empat  parameter:  Kontras,  Korelasi,  Energi,  dan  Homogenitas.  Algoritma  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  memproses  nilai  fitur  yang  diekstraksi  dan mengklasifikasikan  daun  secara  akurat.  Penelitian  ini  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar 56,67%  pada  ukuran  gambar  250x250  piksel  dan  48,33%  pada  ukuran  gambar  150x150 piksel  menggunakan  150  data  pelatihan  dan  60  data  uji.  Hasil  ini  menunjukkan  potensi klasifikasi daun otomatis dalam mengidentifikasi spesies tanaman cengkeh secara efisien. Penelitian  [7]  berfokus  pada  penerapan  machine  learning,  khususnya Support  Vector Machine (SVM),  untuk  klasifikasi  buku  perpustakaan  sekolah.  SVM  digunakan  untuk memahami  pola  dan  karakteristik  judul  buku,  kemudian  mengkategorikannya  ke  dalam Dewey  Decimal  Classification  (DDC).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi ekstraksi  fitur  TF-IDF  dan  Word2Vec  menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  73%, mengungguli  metode  ekstraksi  fitur  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  SVM  dapat menjadi  solusi  inovatif  untuk  optimalisasi  pengelolaan  perpustakaan  sekolah.  Dari pemaparan  tersebut  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  metode  SVM sebagai  klasifikasi  penerimaan  bantuan  social  APBD  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi yang  tinggi.  Diharapkan  dengan  penelitian  ini  dapat  menhasilkan  suatu  sistem  klasifikasi yang membantu pemerintah dalam penyaluran bantuan social yang lebih tepat sasaran dan efisien.

## METODE
Bab  ini  akan  menerangkan  tentang  metodologi  penelitian  yang  terdiri  dari:  1).  Studi Pustaka 2). Analisis Kebutuhan 3). Perancangan Sistem 4). Implemetasi Sistem 5). Hasil & Evaluasi Sistem 6). Laporan, sebagaimana Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## Studi Literatur
Pada  tahapan  studi  kasus,  penulis  mencari  referensi-referensi  seperti  jurnal-jurnal penelitian  dan  literasi  penelitian  yang  relevan  dengan  objek  yang  akan  diteliti.  Setelah mendapatkan  referensi-referensi  yang  relevan  tersebut,  penulis  lalu  mencari  informasi- informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini dari referensi-referensi tersebut. Informasi yang didapatkan digunakan dalam penyusunan landasan teori, metodologi penelitian serta pengembangan aplikasinya secara langsung.

## Pengolahan Dataset
Pada  tahap  pengumpulan  data  warga  Kota  Pasuruan  yang  menerima  bantuan  sosial (bansos) dari tahun 2018 hingga 2022, melibatkan 100 orang, penetapan penerima bansos dilakukan berdasarkan status layak. Dari total, 71 orang dianggap layak menerima bantuan, sementara  29  orang  dinyatakan  tidak  layak.  Detail  penerima  bansos  untuk  setiap  tahun adalah  sebagai  berikut:  pada  tahun  2018  terdapat  14  orang  kategori  layak  dan  6  orang kategori tidak layak, tahun 2019 mencakup 12 orang layak dan 8 orang tidak layak, tahun 2020  terdapat  13  orang  layak  dan  7  orang  tidak  layak,  tahun  2021  terdiri  dari  17  orang layak  dan  3  orang  tidak  layak,  sedangkan  tahun  2022  mencakup  15  orang  layak  dan  5 orang  tidak  layak.  Untuk  memberikan  gambaran lebih  rinci,  tabel  1  menunjukkan contoh beberapa  dataset  penerima  bansos,  sementara  Tabel  1  menggambarkan  kategori  yang diterapkan dalam penelitian ini, memberikan informasi lebih lanjut mengenai status layak atau tidak layak berdasarkan kriteria yang digunakan.
Tabel 1. Kategori dan Atribut dataset Kode Kategori Keterangan Kategori Atribut K1 Kepala  Keluarga  atau  pengurus  kepala keluarga yang tidak bekerja Ya Tidak K2 Pernah  khawatir  tidak  makan  atau pernah  tidak  makan  dalam  setahun terakhir Ya Tidak K3 Pengeluaran  kebutuhan  makan  lebih besar dari setengah total pengeluaran Ya Tidak K4 Tidak  ada  pengeluaran  untuk  pakaian selama satu tahun terakhir Ya Tidak K5 Tempat tinggal sebagian besar berlantai  Ya
Studi Literatur Analisa dan
Perancangan
Pengujian Hasil Pengujian Evaluasi Hasil Pengujian
tanah atau plesteran Tidak K6 Tempat tinggal sebagian besar berdinding bambu,kawat,kayu,terpal,kardus,tembok tanpa diplester,rumbia atau seng Ya Tidak K7 Kepemilikan Jamban Milik K Milik Sendiri K8 Sumber Peneramgan Bukan Listrik Daya Listrik 450 va

## Preprocessing
Pada tahap preprocessing , dilakukan dengan 2 tahap yaitu tahap label encoder dan yang kedua tahap standardscale . Tahap preprocessing dilakukan pada dataset pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Dataset Preprocessing No K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Kategori 1 Ya Tidak Ya Tidak Ya Ya Milik Umum Listrik 450va Layak 2 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Milik Umum Bukan Listrik Tidak Layak 3 Tidak Ya Tidak Ya Tidak Tidak Milik Umum Bukan Listrik Tidak Layak 4 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Milik Umum Listrik 450va Layak 5 Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak Milik Umum Listrik 450va Tidak Layak 6 Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Milik Umum Listrik 450va Layak 7 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Milik Umum Listrik 450va Layak 8 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Milik Umum Listrik 450va Layak 9 Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Milik Sendiri Listrik 450va Layak 10 Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Milik Umum Listrik 450va Tidak Layak
Dari  dataset  diatas  gambaran  distribusi  dan  korelasi  antar  parameternya  dibuat  dalam bentuk  heatmap  sebagaimana  Gambar  2  yang  menunjukkan  bahwa  setiap  parameter memiliki  korelasi  yang  bagus.  Sehingga  upaya  untuk  menghilangkan  salah  satu  atribut ditiadakan.

## Label Encoder
Proses label encoder pada dataset tersebut bertujuan untuk mengubah nilai-nilai pada kolom yang bersifat kategorikal menjadi nilai numerik. Pada dataset tersebut, terdapat beberapa kolom (K1, K2, K3, K4, K5, K6, K7, K8) yang berisi nilai kategorikal. Misalnya, pada kolom K1 terdapat nilai "Ya" dan "Tidak", pada kolom K2 terdapat nilai "Ya" dan "Tidak", dan seterusnya. Dengan menggunakan label encoder, setiap nilai kategorikal tersebut akan diubah menjadi nilai numerik. Misalnya, "Ya" dapat diubah menjadi 1 dan "Tidak" dapat diubah menjadi 0. Setelah proses label encoding selesai, dataset akan terlihat seperti tabel 3.
Gambar 2. Korelasi antar parameter. Tabel 3. Hasil proses label encoder No K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Kategori 1 1 0 1 0 1
1 0 1 1 2 0 1 1 1 1
1 0 0 0 3 0 1 0 1 0
0 0 0 0 4 0 1 1 1 1
1 0 1 1 5 1 1 0 1 0
0 0 1 0 6 1 1 1 1 0
0 0 1 1 7 0 1 1 1 1 1 0 1 1 8 0 1 1 1 1
1 0 1 1 9 1 1 1 0 1 1 1 1 1 10 1 1 1 0 0 0 0 1 0
Dengan  data  yang  sudah  diubah  menjadi  nilai  numerik,  kita  dapat  menggunakan dataset  ini  untuk  melatih  model  machine  learning  yang  memerlukan  input  berupa  nilai numerik.

## Support Vector Machine
Proses Support  Vector  Machine (SVM)  pada  dataset  yang  diberikan  dimulai  dengan tahap pemisahan data. Data dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu atribut (K1-K8) yang digunakan  sebagai  fitur  untuk  melakukan  prediksi,  dan  label  yang  merupakan  variabel yang ingin diprediksi, yaitu kategori Layak atau Tidak Layak. Setelah itu, dilakukan tahap preprocessing data, di mana variabel kategorikal seperti "Ya" dan "Tidak" diubah menjadi bentuk  numerik  agar  dapat  diproses  oleh  algoritma  SVM.  Dataset  selanjutnya  dibagi menjadi data pelatihan (training set) dengan rasio 85% dan data pengujian (test set) dengan
rasio 15%. Data pelatihan digunakan untuk melatih model SVM, sementara data pengujian digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  yang  telah  dilatih.  Penting  untuk  menjaga konsistensi  skala  fitur  agar  SVM  dapat  bekerja  dengan  baik.  Proses  selanjutnya  adalah pelatihan  model  SVM  menggunakan  data  pelatihan.  Pada  tahap  ini,  kernel  SVM  dipilih berdasarkan jenis data dan masalah yang dihadapi, seperti kernel linear, polynomial, atau RBF. [11].  Model SVM pada penelitian ini menggunakan model linier yang dilatih dengan menggunakan  data  pelatihan  untuk  membangun  batas  keputusan  yang  memisahkan  dua kelas,  yaitu  Layak  (1)  dan  Tidak  Layak  (0).  Setelah  model  dilatih,  dilakukan  evaluasi kinerja  menggunakan  data  pengujian.  Metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan F1-score digunakan untuk mengukur seberapa baik model SVM dapat mengklasifikasikan data  pada  dataset  tersebut.  Dengan  langkah-langkah  ini,  SVM  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  dan  memprediksi  kategori  Layak  atau  Tidak  Layak  berdasarkan atribut K1-K8 pada dataset.

## Evaluasi Hasil
Evaluasi bertujuan untuk melakukan prediksi data baru yang dimiliki atau yang dibuat. Penelitian  ini  menggunakan  metode  evaluasi  berupa  konfusi  matriks  diantaranya memperhitungkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-Score.  Terdapat  empat  atribut  dari kombinasi nilai yang diprediksi dan nilai yang sebenarnya diantaranya:
- True  Positive (TP):  Jumlah  sampel  yang  secara  benar  diprediksi  sebagai  positif (kelas yang benar)
- False  Positive (FP):  Jumlah  sampel  yang  salah  diprediksi  sebagai  positif  oleh model dengan label asli negatif.
- False  Negative (FN):  Jumlah  sampel  yang  salah  diprediksi  sebagai  negatif  oleh model, dengan label asli positif.
- True  Negative (TN):  Jumlah  sampel  yang  secara  benar  diprediksi  sebagai  negatif oleh model.
Dalam konteks evaluasi model dengan konfusi matriks, berikut adalah perhitungan akurasi, presisi, recall, dan F1-score:
- Akurasi = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN).
- Presisi = TP / (TP + FP).
- Recall = TP / (TP + FN).
- F1-Score = 2 * (presisi * recall) / (presisi + recall).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengolahan  dataset  untuk  sistem  rekomendasi  penerima  bantuan  sosial APBD  menggunakan  metode Support Vector  Machine (SVM)  telah  berhasil  memberikan hasil yang cukup baik. Langkah awal dalam proses ini adalah membaca dataset yang telah dikumpulkan  sebelumnya.  Selanjutnya,  dilakukan  transformasi  data  untuk  mengubah variabel  kategorikal  menjadi  representasi  numerik  agar  dapat  digunakan  dalam  analisis atau  pemodelan.  Hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  `LabelEncoder`  dari library scikit-learn yang ada pada bahasa pemrograman python, di mana setiap kolom dengan tipe data 'Object '  diubah  menjadi  representasi  numerik  menggunakan  metode  `fit_transform` dari  `LabelEncoder`.  Langkah  ini  membantu  algoritma  machine  learning,  seperti  regresi linear dan SVM, untuk memberikan hasil yang lebih baik.
Pada tahap klasifikasi SVM, dilakukan pemanggilan model SVM untuk melatih data training dan data testing dengan rasio 85% untuk data training dan 15% untuk data testing , yang  kemudian  diikuti  dengan  proses  prediksi  untuk  menentukan  akurasi  dan  confusion matrix.  Hasil  pada  Tabel  4  menunjukkan  prediksi  dari  hasil  yang  sesungguhnya  dengan prediksi yang sudah dilakukan dengan SVM.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sistem dengan SVM No Data Kategori SVM Hasil Prediksi 1 1 1 Benar 2 0 0 Benar 4 1 1 Benar 5 0 0 Benar 6 1 1 Benar 7 1 1 Benar 8 1 1 Benar 16 1 1 Benar 17 1 0 Salah 21 1 0 Salah 22 0 1 Salah 24 1 1 Benar 25 0 0 Benar 26 1 0 Salah 90 1 1 Benar … … … … 100 0 0 Benar
Dari  hasil  perhitungan  SVM  didapatkan  akurasi training dari  model  tersebut  sebesar 91,2%,  Sedangkan  hasil testing mendapatkan  akurasi  93,3%.  Hasil  dari  confusion  matrix disampaikan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Confusion Matrix
Tabel confusion matrix menggambarkan kategori target atau kelas aktual dengan label "Layak"  dan  "Tidak  Layak,"  serta  hasil  prediksi  model  dengan  "Prediksi  Layak"  dan "Prediksi  Tidak  Layak."  Nilai-nilai  utama  dalam  matriks  tersebut  adalah  True  Positive (TP)  sebanyak  9,  True  Negative  (TN)  sebanyak  5,  False  Positive  (FP)  sebanyak  1,  dan False  Negative  (FN)  sebanyak  0.  Matriks  konfusi  memberikan  gambaran  tentang  sejauh mana model dapat memprediksi dengan benar kedua kategori, "Layak" dan "Tidak Layak." Dengan  memanfaatkan  variable  TP,  TN,  FP  dan  FN  yang  disajikan  dalam  tabel  5,  maka didapatkan hasil presisi sebesar 0.944, recall 0.933 dan F1- score sebesar 0.935. Label Asli
Prediksi Layak Tidak Layak Layak 9 1 Tidak Layak 0 5

## KESIMPULAN
Penyaluran bantuan sosial (bansos) yang tepat sasaran merupakan isu krusial di berbagai negara,  termasuk  Indonesia.  Ketidaktepatan  penyaluran  bansos  dapat  menimbulkan berbagai  permasalahan  misalnya  kebocoran  anggaran  dimana penyaluran  Bansos  yang tidak  tepat  sasaran  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  yang  tidak  berhak,  sehingga mengakibatkan  kerugian  finansial  bagi  negara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menggunakan  metode  SVM  sebagai  klasifikasi  penerimaan  bantuan  sosial  APBD  untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi. Dari hasil perhitungan menggunakan metode SVM didapatkan  akurasi training dari  model  tersebut  sebesar  91,2%,  Sedangkan  hasil testing mendapatkan  akurasi  93,3%  hal  ini  menandakan  bahwa  model  SVM  tidak  menyebabkan overfit sehingga  model  SVM  dikatakan  bagus  dan  berhasil  untuk  menangani  kasus klasifikasi penerimaan bantuan. Selanjutnya, disarankan untuk mengembangkan aplikasi ke dalam  bentuk  web  guna  memudahkan  penggunaan  dan  aksesibilitas  bagi  pengguna  yang lebih  luas.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan cakupan dan aksesibilitas aplikasi rekomendasi ini.

## REFERENSI
[1] C.  Anwar,  M.  Mahmud,  A.  Maruwae,  R.  Hafi,  and  ...,  “Pengaruh  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT)  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  Di  Kota Gorontalo,” Innovative:  Journal  Of  … ,  vol.  3,  pp.
2106–2118, 2023, [Online]. Available: http://j- innovative.org/index.php/Innovative/article/view/2375%0Ahttp://j- innovative.org/index.php/Innovative/article/download/2375/1680
[2] Siti,  “Efektivitas  Penyaluran  Dana  Bantuan  Sosial  Tunai  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di Kabupaten  Rokan  Hilir,” Jurnal  Sumber  Daya  Manusia  Unggul  (JSDMU) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–7, 2022, doi: 10.46730/jsdmu.v2i2.29.
[3] J.  Xu,  “Classification  of  Lubricating  Oil  Types  Using  Mid-Infrared  Spectroscopy  Combined  with Linear Discriminant Analysis– Support Vector Machine Algorithm,” Lubricants , vol. 11, no. 6, 2023, doi: 10.3390/lubricants11060268.
[4] S.  H.  Wibowo  and  R.  Toyib,  “ Support  Vector  Machine Method  for  Recognizing  Patterns  in
Signatures,” JURNAL MEDIA INFOTAMA , 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/2879
[5] M.  Mardewi,  N.  Yarkuran,  S.  Sofyan,  F.  Aziz,  and  A.  N.  I.  Adriana,  “Klasifikasi  Kategori  Obat Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ,” Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2023, doi: 10.59823/jopacs.v1i1.19.
[6] S.  Talib,  S.  Sudin,  and  M.  Dzikrullah  Suratin,  “Penerapan  Metode Support  Vector  Machine (Svm) Pada Klasifikasi Jenis Cengkeh Berdasarkan Fitur Tekstur Daun,” Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, 2024, doi: 10.30787/restia.v2i1.1364.
[7] S.  N.  Cahyani  and  G.  W.  Saraswati,  “Implementation  of Support  Vector  Machine Method  in Classifying  School  Library  Books  With  Combination  of  Tf-Idf  and  Word2Vec,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , vol. 4, no. 6, pp. 1555–1566, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1536.
[8] Putra,  T.  I.  Z.  M.,  Suprapto,  S.,  &  Bukhori,  A.  F.  (2022).  Model  Klasifikasi  Berbasis  Multiclass Classification  dengan  Kombinasi  Indobert  Embedding  dan  Long  Short-Term  Memory  untuk  Tweet Berbahasa Indonesia. Jurnal Ilmu Siber dan Teknologi Digital, 1(1), 1-28.
[9] Pratama,  R.  F.  (2022).  Menerapkan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  di  Klasifikasi Masyarakat Tanjung Lowland di Lampung Timur. Jurnal Portal Data, 2(10).
[10] Nasrullah, A. H. (2018). Penerapan Metode C4. 5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2), 244-250.
[11] Rahman,  O.  H.,  Abdillah,  G.,  &  Komarudin,  A.  (2021).  Klasifikasi  Ujaran  Kebencian  pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan Support  Vector  Machine .  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), 5(1), 17-23.