p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Sentimen Citayam Fashion Week menggunakan Support Vector Machine
Ichsan Firmansyah #1 , B. Herawan Hayadi #2
# Universitas Potensi Utama JL. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A, Kota Medan, Sumatera Utara
1 ichsanfirmansyah1989@gmail.com
2 b.herawan.hayadi@gmail.com

## Abstrak
Fashion show merupakan salah satu ajang untuk mengekspresikan diri dalam bentuk busana, dan juga sebagai wadah bagi seseorang untuk menyampaikan pesan tertentu bagi komunitas disekitarnya. Pergelaran peragaan busana Citayam Fashion Week yang cukup trending di media sosial, memberikan beberapa respon dari netizen, khususnya  di  media  sosial tweeter .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  sentimen  netizen  yang dikumpulkan  dari  hasil crawling tweet media  sosial Twitter ,  yang  kemudian  dianalisis  nilai-nilai  sentimen  di dalamnya. Nilai-nilai ini kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma k-means clustering , untuk seterusnya digunakan sebagai kategori target dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma support vector machine. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah dari tiga cluster yang dibentuk, 38,6% respon dari tweet menyatakan sentimen  positif,  40,4%  menyatakan  sentimen  netral,  dan  21%  menyatakan  respon  negatif.  Hasil  klasifikasi menggunakan algoritma SVM menunjukkan akurasi, presisi dan sensitivitas yang cukup baik untuk masing-masing cluster yang terbentuk, dengan rata-rata nilai sebesar 98,75%, 98,96%, dan 97,48%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Tweeter, K-Means Clustering, Support Vector Machine

## Analysis of Citayam Fashion Week Sentiment Using Support Vector Machine

## Abstract
Fashion shows are an event to express themselves in the form of clothing, and also as a place for someone to convey a  certain  message  to  the  surrounding  community.  The  Citayam  Fashion  Week  fashion  show,  which  was  quite trending on social media, gave some responses from netizens, especially on Twitter social media. This study aims to analyze netizen sentiments collected from the results of crawling Twitter social media tweets, which are then analyzed for the sentiment values in it. These values are then grouped using the k-means clustering algorithm, and then used as target categories in the classification process using the support vector machine algorithm. The results obtained in this study are from the three clusters formed, 38.6% of responses from tweets expressed positive sentiments,  40.4%  expressed  neutral  sentiments,  and  21%  expressed  negative  responses.  The  classification results  using  the  SVM  algorithm  show  good  accuracy,  precision  and  sensitivity  for  each  cluster  formed,  with average values of 98.75%, 98.96%, and 97.48%.
Keywords: Sentiment analysis, tweeter, k-means clustering, support vector machine

## I. P ENDAHULUAN
Fashion  show (peragaan  busana)  bukanlah  sekedar memajang  pakaian  yang  dikenakan  oleh  manusia,  namun memiliki  makna  yang  lebih  mendalam,  khususnya  dalam hal  mengekspresikan  diri  dan  pengalaman  hidup  [1]. Sebagai  ajang  untuk  mengekspresikan  diri,  khususnya  di dalam sebuah komunitas, fashion show sudah berkembang dari sekedar sebagai sebuah lifesytle , menjadi the language of  fashion ,  dimana fashion  show merupakan  wadah  bagi seseorang untuk menyampaikan pesan tertentu [2]. Menilik fenomena fashion show , khususnya yang sedang trending saat  ini,  yaitu  Citayam  Fashion  Week,  menarik  untuk
dianalisa bagaimana reaksi masyarakat, khususnya netizen di media sosial Twitter , terhadap gelaran peragaan busana jalanan ini.
Media  sosial  merupakan  salah  satu  wadah  bagi masyarakat,  khususnya  kawula  muda,  dalam  mengakses informasi,  pengetahuan  atau  sekedar  digunakan  untuk berkomunikasi  dengan  rekan  sejawatnya  [3].  Dengan menggunakan analisis sentimen, informasi-informasi yang ada di postingan media sosial, khususnya yang berbentuk teks,  dapat  digali,  diekstrak,  dan  kemudian  dimanfaatkan untuk memperoleh opini masyarakat terkait topik tertentu [4]. Output sentimen analisis berupa sentimen yang bernilai positif,  netral,  maupun  negatif  dari  sebuah  topik  atau
permasalahan  tertentu,  setelah  terlebih  dahulu  melalui proses pre-processing text seperi case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming [5]. Dengan memanfaatkan teknik- tenik information  text  retrieval untuk  proses filtering seperti stopwords, pembobotan  kata,  dan  peletakan  kata, informasi  yang  diperoleh  dapat  diteruskan  sebagai  input bagi  proses data  mining untuk  mengklasifikasikan  data- data yang ada di dalam sebuah dataset [6].
Clustering merupakan salah satu penerapan data mining yang  berfungsi  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  berbeda,  berdasarkan  tingkat kedekatannya [7]. Sebagai salah satu algoritma clustering , k-means  clustering mampu  mengubah  sekumpulan  data yang  belum  diberi  label  atau  target  sebelumnya,  menjadi data yang memiliki label melalui proses pengelompokkan berdasarkan  nilai  jarak  kedekatan  masing-masing  data terhadap cluster yang  dibentuk  [8].  Beberapa  penelitian sudah membuktikan bahwa algoritma ini sangat baik untuk dikombinasikan dengan algoritma lain yang membutuhkan label  atau  target  pada  data  di  dalam  dataset,  seperti kombinasi dengan algoritma C4.5, decision tree, dan naïve bayes dalam  klasifikasi  citra  daun  Tin  [9],  kombinasi dengan  algoritma random  forest,  support  vector  machine (SVM),  dan k-medoids dalam  klasifikasi  bunga  Iris  [10], serta kombinasi dengan algoritma J48, random forest , dan k-nearest  neighbors pada  pengenalan  iris  mata  manusia [11].  Berdasarkan  penelitian-penelitian  ini,  algoritma k- means clustering digunakan untuk mengelompokkan nilai sentimen di dalam tweet sehingga diperoleh kategori target berupa sentimen positif, netral, dan negatif, yang kemudian diolah  melalui  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma SVM.
Proses  klasifikasi  SVM  dilakukan  dengan  cara memisahkan  data  menggunakan  sebuah hyperplane, menjadi  dua  kelas,  yaitu  positif  dan  negatif,  berdasarkan nilai kedekatan masing-masing vektor terhadap hyperplane yang  diperoleh  [12].  SVM  merupakan  algoritma  yang populer  digunakan  dalam  masalah  klasifikasi  karena akurasinya yang sangat baik,  seperti penelitian klasifikasi kanker payudara yang menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebesar 96,4% [13], penentuan jurusan siswa SMK dengan nilai akurasi sebesar 89% [14], dan klasifikasi peserta JISC dengan nilai akurasi sebesar 95% [15].
Pada  penelitian  ini,  hasil  klasifikasi  sentimen masyarakat  terhadap  Citayam  Fashion  Week  akan dievaluasi  menggunakan  10- fold  cross  validation ,  untuk memperoleh  nilai  akurasi,  presisi  dan  sensitivitas  dari model  yang  dihasilkan,  sehingga  dapat  diukur  seberapa baik performanya. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk  menganalisa  respon masyarakat, khususnya netizen Indonesia,  terhadap  adanya  pergeleran  busana  Citayam Fashion Week, yang dikumpulkan dari tweet media sosial Twitter.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  Twitter  API  untuk mengumpulkan  data tweet yang  dibutuhkan  di  dalam penelitian.  Dengan  menggunakan widget Twitter  yang disediakan aplikasi Orange 3 data mining, digunakan tiga
kata kunci, yaitu “citayam”, “fashion week” dan “citayam fashion week” dalam proses pengumpulan tweet . Tweet yang  diperoleh  kemudian  difilter  menggunakan widget Select  Rows,  untuk  membuang tweet yang  tidak menggunakan Bahasa Indonesia, dan hasilnya kemudian di pre-process untuk  memperoleh  token-token  yang  akan dianalisa.
Dengan memanfaatkan widget Preprocessing Text yang disediakan  oleh  aplikasi Orange  3,  pre-processing pada penelitian ini dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu:
1) Transformasi :  Pada  proses  ini,  masing-masing tweet ditransformasi menjadi bentuk huruf kecil, kemudian menghilangkan  kata-kata  yang  mengandung  html,  serta membuang kata-kata yang mengandung http atau https.
2) Tokenisasi :  Pada  proses  ini,  digunakan pre- trained Twitter model yang  disediakan  oleh  aplikasi Orange 3 , agar kata-kata yang mengandung simbol “#” dan “@” tidak hilang.
3) Filtering :  Pada  proses  ini,  dilakukan  filter terhadap  kata-kata  yang  tidak  mengandung  makna sentimen di dalam Bahasa Indonesia, dengan memilih opsi Bahasa  Indonesia  pada  bagian  Stopwords.  Selanjutnya dilakukan  filterisasi  terhadap  kata-kata  yang  berbentuk angka numerik, dan akhirnya digunakan filterisasi Regexp ( reguler  expression ),  untuk  memisah tweet menjadi  kata- kata berbentuk token.
Gambar 1. Pre-processing text
Widget Sentiment Analysis selanjutnya digunakan untuk menghitung nilai sentimen dari masing-masing tweet, yang dapat bernilai positif, nol, ataupun negatif. Pada tahapan ini digunakan opsi pre-trained Multilangual Sentiment model yang  disediakan  oleh  aplikasi Orange  3 ,  dalam  Bahasa Indonesia.
Nilai sentimen yang diperoleh dari proses ini digunakan sebagai  fitur  dalam  proses clustering menggunakan algoritma k-means clustering . Pada tahapan ini, digunakan parameter  K  =  3,  sesuai  dengan  target  respon  sentimen yang diinginkan, yaitu sentimen positif, netral dan negatif.
Untuk menentukan kategori masing-masing cluster yang dihasilkan  (C1,  C2,  dan  C3),  dihitung  jumlah  masing- masing  sentimen  yang  ada  pada  masing-masing cluster , dengan  sentimen  terbanyak  digunakan  sebagai  kategori untuk cluster tersebut.  Sebagai  contoh,  jika cluster C1 memiliki  anggota  224  sentimen  netral  dan  16  sentimen bernilai  negatif,  maka  C1  dikategorikan  sebagai cluster untuk sentimen netral. Demikian seterusnya untuk cluster C2 dan C3, digunakan proses yang sama.
Data Tweet Transformasi Huruf Kecil Tweet Transformasi Hapus html Transformasi Hapus url Pre-trained Twitter Model
Stopwords Indonesia Filter Numerik Filter Regexp Token

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 10 , No. 4 , Oktober 2022
Gambar 2. Clustering sentimen
Setelah  memperoleh  masing-masing  kategori  cluster, nilai-nilai  ini  digunakan  sebagai  target  dalam  proses klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM,  dengan  fitur berupa  nilai  sentimen  masing-masing tweet ,  Number  of Likes dan Number of Retweet.
TABEL I S AMPEL D ATASET Nilai
Sentimen Number of Likes Number of Retweet Kategori 10 0 149 C2 0 0 8 C1 20 0 13 C2 0 0 13 C1 10 0 13 C2 10 0 0 C2 10 0 101 C2 8.33333 0 101 C2 10 37 11 C2 20 0 11 C2
Dataset  ini  kemudian  diklasifikasi  menggunakan algoritma SVM, dengan kernel RBF, nilai  cost (C) = 0,1, dan  nilai  gamma  (γ)  =  0,1.  Kernel  RBF  digunakan untuk mentransformasikan  nilai-nilai  yang  diperoleh  dari  fitur- fitur  dataset  menjadi  dimensi  yang  lebih  tinggi,  dengan menggunakan persamaan (1) [16]:
𝐾 𝑅𝐵𝐹 (𝑥, 𝑦) = 𝑒𝑥𝑝(−𝛾|𝑥. 𝑦| 2 ), 𝛾 > 0 (1)
Hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM  ini kemudian dievaluasi menggunakan 10- fold cross validation ,  untuk  memperoleh  nilai  akurasi,  presisi,  dan sensitivatas, menggunakan persamaan (2) sampai (4) [17].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 ∗ 100% (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗ 100% (3) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% (4)
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Data  hasil crawling media  sosial  Twitter  dengan  kata kunci  “citayam”,  “fashion  week”  dan  “citayam  fashion week”  dibatasi  pada  2000 tweet yang  digunakan  sebagai dataset. Dataset ini kemudian di filter menggunakan widget Select  Rows,  untuk  memilih tweet yang  berbahasa Indonesia saja. Hasil dari proses ini adalah, dari 2000 tweet yang  diperoleh,  hanya  terdapat  594 tweet yang  dikenali sebagai Bahasa Indonesia.
Hasil pre-processing transformasi 594 tweet ini adalah berkurangnya  14656  token  awal  yang  terdeteksi  menjadi 14656  setelah  melalui  transformasi  Lowercase,  menjadi
14640 melalui transformasi Parse html, dan menjadi 13153 melalui transformasi Remove urls.
Untuk  proses  tokenisasi  menggunakan pre-trained Tweeter model ,  13153  token  dari  proses  transformasi berkurang menjadi 12286.
Untuk  proses  Filtering,  12286  token  dari  proses tokenisasi  berkurang  menjadi  9760  melalui  filterisasi Stopwords  Bahasa  Indonesia,  menjadi  9628  melalui filterisasi  Numbers,  dan  diperoleh  token  akhir  sebanyak 7737 melalui filterisasi Regexp.
TABEL III H ASIL P RE - PROCESSING T EXT Tahapan Token Un-processed 14656 Lowercase 14656 Parse html 14640 Remove urls 13153 Tweet Tokenization 12286 Stopwords Indonesia 9760 Numbers 9628 Regexp 7737
Dengan  menggunakan widget Sentiment  Analysis, dipilih  opsi  Multilangual  Sentiment  Bahasa  Indonesia, untuk memperoleh nilai sentimen positif, netral dan negatif dari  masing-masing tweet .  Dari  proses  ini,  diperoleh  246 tweet yang dideteksi tergolong sentimen positif, 216 tweet yang  tergolong  sentimen  netral,  dan  132 tweet yang tergolong sentimen negatif.
TABEL IIIII H ASIL N ILAI S ENTIMEN
Sentimen Jumlah Positif 246 Netral 216 Negatif 132
Hasil  nilai  sentimen  ini  kemudian  di clustering menggunakan  algoritma k-means  clustering, dengan  tiga cluster untuk  memperoleh  target  dalam  proses  klasifikasi selanjutnya.  Diperoleh  hasil  bahwa  dari  240 tweet yang dikelompokkan  sebagai  C1,  12 tweet merupakan tweet bernilai  sentimen  positif,  224 tweet merupakan tweet bernilai  sentimen  netral,  dan  4 tweet merupakan tweet bernilai  sentimen  negatif.  Dari  229 tweet yang dikelompokkan  sebagai  C2,  229 tweet merupakan tweet bernilai sentimen positif, 0 tweet merupakan tweet bernilai sentimen  netral,  dan  0 tweet merupakan tweet bernilai sentimen  negatif.  Dari  125 tweet yang  dikelompokkan sebagai  C3,  0 tweet merupakan tweet bernilai  sentimen positif, 0 tweet merupakan tweet bernilai sentimen netral, dan 125 tweet merupakan tweet bernilai sentimen negatif. Dari  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  C1 merupakan cluster untuk  sentimen  netral,  C2  merupakan cluster untuk sentimen positif, dan C3 merupakan cluster untuk sentimen negatif.
TABEL IVV H ASIL C LUSTERING Cluster Sentimen Positif Netral Negatif Total C1 12 224 4 240 C2 229 0 0 229 C3 0 0 125 125
Hasil clustering ini  digunakan  sebagai  target  dalam proses klasifikasi menggunakan MLP, dimana untuk fitur- fiturnya  digunakan  Number  of  Likes  dan  Number  of Retweets  dari  isi tweet ,  serta  nilai  sentimen  dari  proses clustering sebelumnya.  Untuk  proses  klasifikasi,  dari konfigurasi kernel RBF dengan nilai C = 0,1, dan nilai γ = 0,1,  diperoleh  tabel confusion  matrix yang  menunjukkan perbandingan antara hasil prediksi klasifikasi dengan nilai aktual pada data.
TABEL V H ASIL C ONFUSION M ATRIX
Predicted Σ Aktu a l C1 C2 C3 C1 229 7 4 240 C2 0 229 0 229 C3 0 0 125 125 Σ 229 236 129
Dari hasil confusion matrix pada Tabel V, diperoleh nilai akurasi, presisi, dan sensitivitas untuk target C1, C2 dan C3 dengan menggunakan persamaan (2) sampai (4):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶1 = 583 594 ∗ 100% = 98,14%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐶1 = 229 229 ∗ 100% = 100%
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐶1 = 229 240 ∗ 100% = 95,41%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶2 = 587 594 ∗ 100% = 98,8%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐶2 = 229 229 ∗ 100% = 100%
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐶2 = 229 236 ∗ 100% = 97,03%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶3 = 590 594 ∗ 100% = 99,32%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝐶3 = 125 129 ∗ 100% = 96,89%
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐶3 = 125 125 ∗ 100% = 100%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil clustering dan  klasifikasi  yang diperoleh pada penelitian ini, dari total 594 tweet mengenai Citayam  Fashion  Week,  terdapat  38,6% tweet yang memiliki respon positif, 40,4% tweet yang memiliki respon netral, dan 21% tweet yang memiliki respon negatif. Dari persentase  ini,  dapat  dikatakan  bahwa  masyarakat cenderung bersikap netral dan bahkan mendukung adanya Citayam  Fashion  Week,  dibandingkan  dengan  persentase
masyarakat  yang  bersikap  menolak.  Dari  hasil  penelitian ini juga dapat disimpulkan bahwa nilai sentimen (baik itu yang  positif,  netral  maupun  negatif)  dapat  digunakan sebagai  target  dalam  proses  klasifikasi,  setelah  terlebih dahulu  dikelompokkan  berdasarkan  persentase  kedekatan antar data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] B. Barry, “Enclothed knowledge: The fashion show as a method of dissemination in arts-informed research,” Forum Qual. Sozialforsch. , vol. 18, no. 3, 2017, doi: 10.17169/fqs-18.3.2837.
[2] T.  Y.  Trisnawati,  “Fashion  sebagai  Bentuk  Ekspresi  Diri  dalam Komunikasi,” J.  Messenger ,  vol.  3,  no.  2,  p.  36,  2016,  doi: 10.26623/themessenger.v3i2.268.
[3] A. S. Hutagalung, A. B. P. Negara, and E. E. Pratama, “Aplikasi Pendeteksi  Cyberbullying  Terhadap  Komentar  Postingan  Media Sosial Instagram dengan Metode Naïve Bayes  Classifier Berbasis Website,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 3, p. 364, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.44843.
[4] S. Mandasari, B. H. Hayadi, and R. Gunawan, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 5, no. 2, pp. 118–126, 2022.
[5] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina, “Implementasi  Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[6] K.  Dalimunthe  and  B.  H.  Hayadi,  “Information  Text  Retrieval Untuk  Pencarian  Data  Penilaian  Mengacu  Pada  Saran  Dari Pengunjung Menggunakan Vector Space Model,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 73–79, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/article/view/3110.
[7] K.  F.  Margolang,  M.  M.  Siregar,  S.  Riyadi,  and  Z.  Situmorang, “Analisa  Distance  Metric  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada Klasifikasi Kredit Macet,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 118– 124, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1262.
[8] E.  Irfiani  and  S.  S.  Rani,  “Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[9] M. Qomaruddin, D. Riana, and A. Anton, “Segmentasi K-Means Citra Daun Tin Dengan Klasifikasi Ciri Gray Level Co Occurance Matrix,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 223, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44139.
[10]  R.  Das,  M.  S.  Ansari,  and  M.  Kanchana,  “IRIS  -  Flower Classification,” High  Technol.  Lett. ,  vol.  27,  no.  4,  pp.  654–659, 2021, doi: http://www.gjstx-e.cn/gallery/65-april2021asdfg.pdf.
[11]  B. T. Chicho, A. M. Abdulazeez, D. Q. Zeebaree, and D. A. Zebari, “Machine  Learning  Classifiers  Based  Classification  For  IRIS Recognition,” Qubahan Acad. J. , vol. 1, no. 2, pp. 106–118, 2021, doi: 10.48161/qaj.v1n2a48.
[12]  Y.  M.  Hutahaean  and  A.  W.  Wijayanto,  “Klasifikasi  Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 63–68, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/51210.
[13]  J.  Kusuma,  B.  H.  Hayadi,  and  R.  Rosnelly,  “Komparasi  Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk  Klasifikasi  Kanker  Payudara,” MIND  (Multimedia  Artif. Intell. Netw. Database) J. , vol. 7, no. 1, pp. 51–60, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/mindjournal/article/view/690 9.
[14]  N. A. Sinaga, Ramadani, K. Dalimunthe, M. S. A. A. Lubis, and R. Rosnelly,  “Komparasi  Metode  Decision  Tree,  KNN,  dan  SVM Untuk Menentukan Jurusan Di SMK,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 94–100, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3598.
[15]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.5,  Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[16]  I. S. Al-Mejibli, J. K. Alwan, and D. H. Abd, “The effect of gamma value  on  support  vector  machine  performance  with  different
kernels,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 5, pp. 5497–5506, 2020, doi: 10.11591/IJECE.V10I5.PP5497-5506.
[17]  J. T. Samudra, B. H. Hayadi, and P. S. Ramadhan, “Komparasi 3 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Kenaikan Jabatan,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 5, no. 2,
pp. 127–133, 2022, [Online].
Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/article/view/5642.