## KLASIFIKASI PENYAKIT STUNTING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST
Mahmin Banurea 1 , Dinda Betaria Hutagaol 2 , Oloan Sihombing* 3
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima, Medan Email: aminbanurea7@gmail.com , dindackp9@gmail.com , oloansihombing007@gmail.com

## Abstract
This research aims to utilize machine learning technology, especially the Support Vector Machine (SVM) and Random Forest algorithms to classify stunting in children. Stunting is a condition where a toddler's growth and development is hampered due to malnutrition in the first 1,000 days of life. This research uses a dataset of 6,500 data on stunting sufferers with 8 attribute columns such as age, baby's weight, baby's body  length,  weight,  height,  etc.  The  results  of  this  research  show  that  the  SVM  algorithm  provides  an accuracy  of  65.6%  for  testing  data  and  62.7%  for  training  data,  while  the  Random  Forest  algorithm provides higher accuracy, namely 88.2% for testing data and 98.8% for training data. The  hypertuning process of the SVM algorithm succeeded in increasing accuracy up to 81%. This research contributes to efforts to deal with stunting in children through the application of machine learning technology. The results of this research can be used as a reference in developing more precise stunting prediction and prevention models.
Keywords : SVM, Random Forest, Stunting, Machine Learning, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dalam  industri kesehatan  kontemporer  telah  memfasilitasi efisiensi  tenaga  medis  dalam  menjalankan tugasnya, khususnya dalam memberikan pelayanan  kepada  masyarakat  dalam  hal diagnosis  penyakit  [1].  Pada  penelitian  ini penyakit  yang  akan  diagnosis  adalah  penyakit stunting.  Stunting  adalah  kondisi  dimana  balita yang  terhambat  pertumbuhannya  serta  tidak dapat berkembang sebagai akibat dari kekurangan  gizi  yang  terus-menerus,  yang membuat  mereka  sangat  kecil  untuk  usianya terutama  dalam  1.000  hari  pertama  kehidupan [2].  Menurut  data World  Health  Organization (WHO) tentang prevalensi stunting pada anak di bawah usia lima tahun yang dipublikasikan pada tahun  2019,  wilayah  Asia  Tenggara  masih menjadi  wilayah  dengan  angka  prevalensi stunting tertinggi (31,9%) di dunia setelah Afrika (33, 1%), di Asia Tenggara, Indonesia menempati urutan  keenam  secara  keseluruhan  dengan persentasi  36,4%,  setelah  Bhutan,  Timor-Leste, Maladewa, Bangladesh, dan India [3].
Banyak  faktor  yang  mempengaruhi stunting  termasuk  budaya,  pendidikan,  akses  ke perawatan  kesehatan,  status  ekonomi  dan  iklim politik,  kualitas  pangan  dan  sistem  pertanian, sanitasi,  dan  kondisi  lingkungan  semuanya berperan,  sebagai  pengaruh  dari  lingkungan internal,  dalam  rumah  tangga  anak  harus diperhatikan seperti pengasuhan anak yang baik, pemberian  Air  Susu  Ibu  (ASI)  ekslusif, pemberian  Makanan  Pendamping  Air  Susu  Ibu (MPASI)  yang  terbaik,  dan  imunisasi  [4]. Permasalahan  yang  timbul  dari  topik  ini  adalah kurangnya  pengetahuan  masyarakat  terhadap penyebab  dari  stunting  sehingga  tidak  dapat melakukan  pencegahan  penyakit  tersebut  sejak dini, serta menentukan akurasi dari faktor-faktor penyebab stunting sehingga dapat meminimalisir penyakit tersebut. Dengan adanya permasalahan tersebut perlu adanya terobosan dalam melakukan  tindakan  secara  cepat  dan  tepat terhadap faktor-faktor stunting dengan memanfaatkan  bantuan  pembelajaran  mesin ( machine learning ).
Penelitian–penelitian  sebelumnya  telah banyak  membahas  tentang  stunting,  sebagai
referensi peneliti yaitu: “Prediksi Stunting Pada Balita Dengan Menggunakan Algoritma Klasifikasi  Naïve  Bayes”  [5],  penelitian  ini membahas  tentang  mengurangi  angka  stunting pada  balita  dengan  bantuan machine  learning dengan menggunakan data sebanyak 22855 data, selanjutnya  “ Backward  Elimination Untuk Meningkatkan Akurasi Kejadian Stunting
Dengan  Analisis Algortima  Support  Vector Machine ”  [6],  penelitian  tersebut  membahas seberapa  baik  metode backward  elimination dalam  meningkatkan  akurasi  dari  metode  SVM ( Support Vector Machine ) dalam mengklasifikasi faktor resiko stunting, dan pada penelitian “Algoritma K- Means
Untuk Klasifikasi  Provinsi  di  Indonesia  Berdasarkan Paket  Pelayanan  Stunting”  [7],  penelitian  ini membahas  tentang  mengklasifikasikan  program paket pelayanan stunting di Indonesia menjadi 3 klaster.  Cluster  0  terdiri  dari  provinsi  Sumatera Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  dan  lain-lain. Klaster 1  mencakup  provinsi  Aceh, Jawa  Barat, Jawa  Tengah,  dan  lainnya.  Klaster  2  meliputi provinsi  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan, Lampung,  dan  beberapa  lainnya.  Merujuk  pada referensi  yang  telah  dipaparkan  perlu  adanya pencegahan dan penanganan sejak dini terhadap penyakit  stunting.  Berdasarkan  latar  belakang, maka  penelitian  ini  berfokus  pada  “Klasifikasi Penyakit Stunting Dengan Menggunakan Algoritma  SVM ( Support Vector  Machine ) Dan Random Forest ”

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Penyebab stunting, dan kemajuan teknologi  dalam  industri  kesehatan  secara signifikan  mempengaruhi  klasifikasi  penyakit. Dengan perkembangan ini, apa pun dapat dengan cepat  menggunakan machine  learning untuk menemukan temuan diagnostiknya [8]. Alih-alih harus  mengikuti  instruksi  yang  terbentuk sebelumnya (perintah langsung) secara eksplisit, machine learning adalah kecerdasan buatan (AI) yang  memungkinkan  komputer belajar dari data yang disediakan sebelumnya [9]. Pada penelitian saat ini menggunakan bantuan machine learning untuk  mengklasifikasi  faktor  –  faktor  penyebab
dari  penyakit stunting dengan  menggunakan bantuan  model  algoritma SVM ( Support  Vector Machine ) dan Random. Algoritma SVM ( Support Vector  Machine )  adalah  Merupakan  teknik  atau formula untuk mengkategorikan atau meramalkan suatu model machine learning [10], [11]. Sedangkan algoritma Random Forest adalah algoritma  menggunakan teknik pemisahan biner rekursif  untuk  mencapai  simpul  terakhir  dalam struktur  pohon  berbasis  klasifikasi  dan  pohon regresi  [12].  Kedua  algoritma  tersebut  memiliki hubungan  karena  dapat  memprediksi  klasifikasi sebuah model machine learning .

## 2.2 Prosedur Kerja
Prosedur kerja dirancang untuk memastikan  kelancaran  penelitian  ini  dan sebingga  penyelesaian  tepat  waktu.  Tahapan prosedur kerja penelitian disajikan pada gambar 1.
Gambar 1 flowchat prosedur kerja
1. Data acquisition
Data  acquisition merupakan  tahapan pengumpulan  data  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  sebuah  penelitian  [13],  [14].  Pada penelitian  ini  data  yang  digunakan  merupakan data  penyakit  stunting,  dengan  jumlah  data sebanyak  6500  baris  dan  terdiri  dari  8  kolom, seperti dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Dataset Penyakit Stunting
2. Data preparation / preprocessing
Data preparation/ preprocessing merupakan  tahapan  untuk  digunakan  dalam membangun dan melatih model machine learning dikenal sebagai langkah preprocessing . Preprocessing juga  membantu  dalam meningkatkan  kualitas  data.  Tahap  ini  juga termasuk  mengubah  data  menjadi  format  yang lebih  sederhana  untuk  dipahami  model,  seperti dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Preparation / Preprocessing

## 3. Exploratory data analysis
Exploratory  Data  Analysis (EDA) merupakan  tahapan  yang  digunakan  yang bertujuan  untuk  memahami  isi  dataset  melihat kesalahan,  menemukan outlier dalam  kumpulan data, memahami hubungan antar data, menyelidiki  masalah  signifikan,  menemukan pola dalam data [15], [16].
3. Data splitting/partitioning Data  splitting/partitioning merupakan tahapan  pembagian  variabel  yang  bertujuan untuk membuat variabel penentu (X) dan variabel terget (Y) untuk melakukan training pada tahapan selanjutnya  [17].  Pada  tahapan splitting atau partitioning dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Data Splitting/Partitioning

## 5. Model building
Model building merupakan tahapan yang bertujuan  untuk  melakukan  train  dan  testing bertujuan  untuk  melihat  akurasi  dari  model algoritma machine  learning SVM  ( Support Vector Machine ) dan Random Forest yang telah dibuat [18]. Tahapan model building dapat dilihat pada gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Akurasi model SVM ( Support Vector Machine )
Gambar 6. Akurasi model Random Forest
6. Model optimization / hypertuning
Model optimization / hypertuning tahapan  ini  merupakan  proses  mengoptimalkan model yang mendapatkan tingkat akurasi rendah atau  dibawah  80%  baik  model  SVM  ( Support Vector  Machine )  dan random  forest [19]. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 7 dan 8.
Gambar 7. Model Optimization/Hypertuning
SVM ( Support Vector Machine )
Gambar 8. Model Optimization / Hypertuning
Random Forest
7. Model evaluation Model  evaluation merupakan  tahapan menampilkan  evaluasi  dari  model  yang  telah dibuat  yang  bertujuan  untuk  melihat  apakah model  yang  dipakai  memiliki  anomali  akurasi yang  tidak  wajar  atau underfitting dari  model SVM  ( Support  Vector  Machine )  dan Random Forest [20].  Tahapan  ini  dapat  dilihat  pada gambar 9 dan 10.
Gambar 9. Model Evaluation SVM ( Support Vector Machine )
Gambar 10. Model Evaluation Random Forest
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Data Preparation / Preprocessing 3.1.1 Duplicate Removal
Duplicate removal adalah prosedur sistematis untuk  mengidentifikasi  dan  menghilangkan instance  yang  berlebihan  dalam  kumpulan  data. Seperti  menjumlahkan  data  yang  duplikat,  dan menghapus data yang duplikat.
Pada  tahapan  ini  bertujuan  membersihkan dataset  agar  pada  saat  pembuatan  model menghasilkan akurasi yang baik, dimana jumlah data  duplikat  ada  sebanyak  6500  data,  setelah dilakukan  penghapusan  data  duplikat.  Maka didapatkan  data  sebanyak  975  data.  Proses tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  11  dibawah ini:
Gambar 11 . Duplicate Removal

## 3.1.2 Feature Engineering
Tahapan fiture engineering pada penelitian ini bertujuan  untuk  mengubah  tipe  data  dengan menggunakan sebuah library python dari 'SciKit Learn'  yang  berfungsi  mengkonfersi  data-data kategorikal dan string menjadi numerik sehingga dapat dengan mudah dipahami oleh model, pada dataset  yang  digunakan  kolom  asi  dan  gagal tumbuh  dilakukan  konversi  dari  kategorikal menjadi  numerik  agar  data  dapat  dipahami  oleh model. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Fiture Engineering

## 3.1.3 Unused Column Removal
Unused  column  removal ini  merupakan tahapan  menghapus  kolom  jenis  kelamin  pada dataset  yang  bertujuan  membuang  data  yang tidak  perlu  dalam  pembuatan  model  sehingga memberikan akurasi yang baik. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 14. Unused Column Removal
3.2 Exploratory Data Analysis 3.2.1 Outlier Detection
Outlier detection merupakan tahapan melihat outlier pada  dataset  apakah  data  yang  dimiliki memiliki pola-pola yang berbeda dari data yang ada,  pada  penelitian  ini  di  kolom  panjang bayi(cm)  terdapat outlier namun  tidak  memiliki jarak  yang  terlalu  jauh  dari  quartil  bawah  dan juga  tidak  melewati  batas  nilai  ekstrim.  Pada kolom  berat  badan  (kg)  memiliki outlier yang melebihi quartil atas dan hampir mendekati nilai ekstrim serta dapat dikatakan data yang ada pada kolom berat badan (kg) memiliki pola-pola yang berbeda. Tahapan outlier detection  dapat  dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Outlier Detection

## 3.2.2 Pengecekan Persebaran Data
Pada  tahapan  pengecekan  persebaran  data dapat  dilihat  pada  persebaran  data  kolom  umur (bulan) umur anak mulai dari 0 sampai dengan 15 bulan  mengalami  kenaikan  terutama  pada  umur 15  bulan  ada  lebih  dari  150  anak,  pada  kolom berat  bayi(kg)  terlihat  rentang  berat  bayi  mulai
dari  0  ke  2.0kg  ada  sebanyak  20  bayi  dan  bayi dengan berat 3.0 kg ada lebih dari 300 bayi yang merupakan jumlah tertinggi, pada kolom panjang bayi(cm)  dari  rentang  0  sampai  42.5  cm  ada sekitar 20 bayi, dengan jumlah terendah di angka 5 bayi dengan panjang bayi 43.5 cm, sedangkan dengan  jumlah  panjang  bayi(cm)  paling  tinggi ada lebih 400 bayi dengan panjang bayi(cm) 49.5 cm,  pada  kolom  berat  badan(kg)  yang  memiliki berat  25kg  ada  sakitar  10  anak  sedangkan  yang memiliki berat badan(kg) terbanyak dengan berat 8  kg  ada  lebih  dari  250  anak,  dan  pada  kolom tinggi  badan(cm)  dengan  anak  yang  memiliki tinggi  100  cm  ada  sebanyak  40  anak  dan  anak dengan tinggi badan paling banyak lebih dari 150 anak  dengan  tinggi  badan  70  cm.  Tahapan pengecekan  persebaran  data  dapat  dilihat  pada gambar 16 berikut:

## Gambar 16. Pengecekan Persebaran Data

## 3.2.3 Membuat Tabel Korelasi
Tahapan  tabel  korelasi  bertujuan  untuk melihat  hubungan  antar  variabel  yang  saling berhubungan  dengan  catatan  semakin  dekat dengan  angka  1  maka  semakin  berhubungan variabel tersebut, seperti dapat dilihat pada kolom umur(bulan)  berkorelasi  dengan  kolom  berat badan(kg),  kolom  umur(bulan)  berkorelasi dengan  kolom  tinggi  badan(cm).  Tahapan  tabel korelasi dapat dilihat pada gambar 17 berikut:
Gambar 17. Tabel Korelasi
3.3 Data Splitting/Partitioning

## 3.3.1 Membuat Variabel Penentu (X)
Tahapan  ini  bertujuan  membuat  variabel  X yang  dimana  variabel  ini  sebagai  variabel penentu  dalam  melakukan  model machine learning,  dimana  variabel  X  ini  meliputi  kolom Umur  (bulan),  Berat  Bayi  (kg),  Panjang  Bayi (cm), Berat Badan (kg), Tinggi Badan (cm), dan kolom Asi. Tahapan ini dapat dilihat pada gambar 18 berikut:

## Gambar 18. Variabel penentu (X)

## 3.3.2 Membuat Variabel Target (Y)
Tahapan ini juga berfungsi membuat variabel target  dengan  nama  variabel  nya  (Y)  dimana variabel  ini  sebagai  target  dari  sebuah  model dalam  menentukan  hasil  akurasi,  variabel penentu ini digunakan untuk melakukan train and test dengan kolom gagal tumbuh yang digunakan sebagai  variabel  target.  Tahapan  tersebut  dapat dilihat pada gambar 19 berikut:

## Gambar 19. Variabel penentu(Y)

## 3.3.3 Membuat Fungsi Untuk Splitting Data
Pada proses ini berfungsi untuk membagi data set menjadi dua, yang dimana pada penelitian ini menggunakan pembagian data 80% training dan 20 % testing dengan menggunakan random state atau mengacak data sebanyak 101 kali. Tahapan ini dapat dilihat pada gambar 20.

## Gambar 20. Fungsi Spliting Data
3.4 MODEL BUILDING 3.4.1 Algoritma SVM ( Support Vector Machine )
Hasil pembuatan model train and test dengan algoritma  SVM  dengan  settingan  pabrik didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  65.6  %  untuk data  testing  sedangkan  untuk  data  training sebesar 62.7 % seperti pada gambar 21.
Gambar 21. Algoritma SVM
3.4.2 Algoritma Random Fores Hasil pembuatan model train and test dengan menggunakan algoritma Random Forest didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  88.20%  untuk data  testing,  sedangkan  untuk  hasil  akurasi
training didapatkan hasil 98.8%. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 22.
Gambar 22. Algoritma Random Forest
3.5 Model Optimization / Hypertuning
3.6.1 Hypertuning Support Vector Machine
(SVM)
Proses hypertuning ini  dilakukan  karena model  algoritma support  vector  machine pada settingan  pabrik  mendapatkan  akurasi  dibawah dari  80%  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan akurasi  model,  dengan  bantuan  library  dari python yaitu GridSearchCV tahapan ini bertujuan meningkatkan  akurasi  dari  model  algoritma support  vector  machine agar  hasil  akurasi  yang didapat  lebih  baik  dari  sebelum.  Setelah dilakukan hypertuning pada  algoritma support vector  machine diperoleh  hasil  akurasi  81%. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 23.
Gambar 23. Hypertuning algoritma SVM
3.6 Model Evaluation
3.6.1 Confusion  matrix SVM  ( Support  Vector
Machine )
Hasil dari proses confusion matrix algoritma support  vector  machine dapat  dilihat  hasil true positif sebanyak  19  kali  percobaan  benar memprediksi  gagal  tumbuh  atau  stunting  ,  hasil dari false  positif sebanyak  77  kali  percobaan salah  memprediksi  gagal  tumbuh  atau  stunting dengan  jumlah  percobaan  sebanyak  96  kali, untuk  hasil  treu  negatif  ada  81  kali  percobaan memprediksi  benar  tidak  terkena  gagal  tumbuh atau stunting, pada hasil false negatif ada 18 kali percobaan memprediksi salah tidak terkena gagal
tumbuh/stunting  dengan  jumlah  percobaan sebanyak  99  kali.  Proses  tersebut  dapat  dilihat pada gambar 24.
Gambar 24. Confusion matrix SVM ( Support Vector Machine )
3.6.2 Confusion matrix Random Forest
Hasil  dari  proses confusion  matrix algoritma Random  Forest dapat  dilihat  hasil true  positif sebanyak  20  kali  percobaan  benar  memprediksi gagal tumbuh atau stunting, hasil dari false positif sebanyak  76  kali  percobaan  salah  memprediksi gagal tumbuh/stunting dengan jumlah percobaan sebanyak 96 kali, untuk hasil true negatif ada 86 kali percobaan memprediksi benar tidak terkena gagal  tumbuh  atau  stunting,  pada  hasil false negatif ada 13 kali percobaan memprediksi salah tidak terkena gagal tumbuh atau stunting dengan jumlah  percobaan  sebanyak  99  kali.  Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 25.
Gambar 25. Confusion matrix Random Forest

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dalam mengklasifikasikan penyakit stunting menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector Machine ) dan Random Forest diperoleh kesimpulan  bahwa  Algoritma  SVM  ( Support
Vector  Machine )  memberikan  akurasi  sebesar 65.6%  untuk  data  testing  dan  62.7%  untuk  data training. Meskipun akurasi ini sudah di atas nilai acak,  tetapi  masih  belum  mencapai  tingkat akurasi  yang  diharapkan.  Algoritma Random Forest memberikan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  SVM  ( Support  Vector Machine ).
Hasil  akurasi  sebesar  88.2%  untuk  data testing dan 98.8% untuk data training. Akurasi ini sudah  relatif  tinggi  dan  menunjukkan  performa yang  lebih  baik  daripada  SVM  ( Support  Vector Machine ). Setelah dilakukan proses hypertuning pada algoritma SVM ( Support Vector Machine ), akurasinya  meningkat  menjadi  81%.  Proses hypertuning membantu  meningkatkan  akurasi model SVM ( Support Vector Machine ) sehingga lebih  mendekati  tingkat  akurasi  dari Random Forest .

## 5. REFERENSI
[1] J.  Rahmad,  S.  H.  Sinurat,  and  D.  Ryan, “Perbandingan  Algoritma  K-Nearest Neighbors ( K-NN ) dan Random Forest terhadap Penyakit Gagal Jantung,” vol. 9, no. 1, pp. 471–486, 2023.
[2] S. Lonang and D. Normawati, “Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan  Feature  Selection  Backward Elimination,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3312. [3] N. O. Nirmalasari, “Stunting Pada Anak : Penyebab  dan  Faktor  Risiko  Stunting  di Indonesia,” Qawwam J. Gend. Mainstreming ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  19–28, 2020, doi: 10.20414/Qawwam.v14i1.2372. [4] A.  Dakhi,  “Hubungan  Pendapatan
Keluarga,  Pendidikan,  dan  Pengetahuan
Ibu  Tentang  Gizi  Dengan  Kejadian Stunting pada Anak Umur 6-23 Bulan di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Jati  Makmur Binjai Utara,” J. Kesehat. Masy. Indones. , vol.  VIII,  pp.  3–77,  2019,  [Online].
Available: http://repo.poltekkes- medan.ac.id/jspui/handle/123456789/108 1 [5] H.  H.  Sutarno,  R.  Latuconsina2,  and  A. Dinimaharawati3,  “Prediksi  Stunting Pada Balita Dengan Menggunakan Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,” e- Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 6657– 6661, 2021, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuni versity.ac.id/index.php/engineering/articl e/view/16456/16167 [6] “Backward Elimination Untuk Meningkatkan Akurasi Kejadian Stunting Dengan  Analisis  Algortima Support Vector Machine ,” vol. 9, no. 2, pp. 217– 225, 2018.
[7] M.  Y.  Matdoan,  U.  A.  Matdoan,  and  M. Saleh  Far-Far,  “Algoritma  K- Means
Untuk  Klasifikasi  Provinsi  di  Indonesia Berdasarkan  Paket  Pelayanan  Stunting,”
PANRITA J. Sci. Technol. Arts , vol. 1, no.
2,  pp.  41–46,  2022,  [Online].  Available: https://journal.dedikasi.org/pjsta
[8] M.  Masrul,  “Studi  Anak  Stunting  dan
Normal  Berdasarkan  Pola  Asuh  Makan serta Asupan Zat Gizi di Daerah Program
Penanggulangan Stunting Kabupaten Pasaman,  Pasaman  Barat,” J.  Kesehat. Andalas , vol. 8, no. 2S, p. 74, 2019, doi:
10.25077/jka.v8i2s.991. [9] J.  Hill,  “(12)  Patent  Application
Publication (10) Pub. No.: US 2005/0105712 A1,” vol. 1, no. 19, 2005.
[10] T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model Algoritma SVM dan PSO- SVM (Studi Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol.
2,  no.  2,  pp.  244–253,  2016,  doi: 10.28932/jutisi.v2i2.476.
[11] Y.  Yao et  al. ,  “K-SVM:  An  effective SVM  algorithm  based  on  K- means
clustering,” J. Comput. , vol. 8, no. 10, pp. 2632–2639, 2013, doi: 10.4304/jcp.8.10.2632-2639. [12] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and Wahyu Hadikristanto, “Klasifikasi Analisis Perbandingan Algoritma Optimasi  pada Random  Forest untuk Klasifikasi  Data  Bank  Marketing,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  187–192,
2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[13] D.  T.  Husni et  al. ,  “Analisis  Big  Data Penjualan  Video  Games  Mengunakan Eda,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.517.
[14] A.  Rijali,  “Analisis  Data  Kualitatif,” Alhadharah J. Ilmu Dakwah , vol. 17, no. 33, p. 81, 2019, doi: 10.18592/alhadharah.v17i33.2374.
[15] R.  Rifaldo,  D.  R.  H.  Sitompul,  S.  H. Sinurat,  and  ...,  “the  Use  of  Data Augmentation  and  Exploratory  Data Analysis in Enhancing Image Features on Apple Leaf Disease Dataset,” … Inf. dan Ilmu  … ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  66–72,  2023,
[Online]. Available: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JU SIKOM/article/view/3438
[16] H. Christanto et al. , “Analisis Perbandingan  Decision  Tree  , Support Vector  Machine ,  dan  Xgboost  dalam Mengklasifikasi  Review  Hotel  Trip Advisor,” J. Teknol. Inform. dan Komput. MH. Thamrin , vol. 9, no. 1, pp. 306–319, 2023.
[17] R.  Sitanggang et  al. ,  “SENTIMENT
ANALYSIS
COMPARE LINEAR REGRESSION  AND  DECISION  TREE REGRESSION ALGORITHM TO DETERMINE FILM RATING ACCURACY,”  vol.  10,  no.  2,  pp.  880– 890, 2022.
[18] J.  Prima et  al. ,  “PREDIKSI  HARGA
MOBIL
MENGGUNAKAN ALGORITMA  REGRESSI  DENGAN HYPER-PARAMETER  TUNING,”  vol.
4, no. 2, pp. 1–5, 2021.
[19] “Amazon Machine  learning Panduan Developer Versi Latest.”
[20] S.  Raschka,  “Model  Evaluation,  Model
Selection,  and  Algorithm  Selection  in
Machine Learning,”  2018,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1811.12808