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

## Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Sistem Rekomendasi Produk Perawatan Wajah Berbasis Web
Zain Arif Wildan Sugandi 1a , Sarmini 2b
a Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto
b Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto
Jl.Letjen Pol Soemarto Watumas, Purwanegara, Purwokerto Utara, Banyumas 53123
1 zainarif1005@gmail.com
2 sarmini@amikompurwokerto.ac.id

## Abstrak
Industri kecantikan dan kosmetik yang terus berkembang menghadirkan banyak pilihan produk, yang seringkali membuat konsumen bingung. Kesalahan dalam memilih produk perawatan wajah dapat berdampak buruk pada kesehatan kulit dan kepuasan konsumen. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem  rekomendasi  produk  perawatan  wajah  berbasis  website  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector Machine  (SVM).  Aplikasi  yang  dikembangkan  akan  memberikan  rekomendasi  produk  perawatan  wajah  yang dipersonalisasi  berdasarkan  data  pengguna  yang  meliputi  karakteristik  dan  kondisi  kulit,  serta  riwayat pemakaian produk. Penelitian ini menggunakan pendekatan AI Project Cycle untuk memandu setiap tahapannya, dimana  tahapan  meliputi problem  scopping , data  acquisition,  data  exploration,  data  exploration,  modelling, evaluasi  model  dan  deployment.  Adapun  d ata  preferensi  konsumen  dikumpulkan  melalui  Google  Form.    Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  rekomendasi  produk  perawatan  wajah  berbasis  website  dapat  berjalan dengan  baik  dan  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dimana  hasil  evaluasi  model  menunjukkan  tingkat akurasi  lebih  dari  90%.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  dalam menentukan pilihan produk kecantikan wajah yang sesuai dengan karakteristik kulit wajah pengguna.
Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Support Vector Machine, Produk Perawatan Wajah, Preferensi Konsumen, AI Project Cycle

## Implementation of the Support Vector Machine (SVM) Method in a Web-Based Facial Care Product Recommendation System

## Abstract
The continuously growing beauty and cosmetics industry offers a wide array of product choices, often leaving consumers confused. Mistakes in choosing facial care products can negatively impact skin health and consumer satisfaction.  To  address  this  issue,  this  research  aims  to  develop  a  web-based  facial  care  product recommendation  system  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method.  The  developed  application  will provide personalized facial care product recommendations based on user data, including skin characteristics and conditions, as well as product usage history. This research utilizes the AI Project Cycle approach to guide each stage,  which  includes  problem  scoping,  data  acquisition,  data  exploration,  modeling,  model  evaluation,  and deployment. Consumer preference data is collected through Google Forms. The research findings indicate that the  web-based  facial  care  product  recommendation  system  functions  well  and  provides  appropriate recommendations,  with  model  evaluation  results  showing  an  accuracy  rate  of  over  90%.  This  research  is expected to facilitate users in selecting facial beauty products that match their skin characteristics.
Keywords: Recommendation System, Support Vector Machine, Facial Care Products, Consumer Preferences, AI Project Cycle.

## I. P ENDAHULUAN
Industri kecantikan dan kosmetik merupakan salah satu industri  yang  paling  menguntungkan  di  seluruh  dunia, dengan  nilai  pasar  global  yang  terus  meningkat  di  setiap tahunnya.  Pada  tahun  2017, pasar  produk  kecantikan dan kosmetik  bernilai  $532.43  miliar  dan  diperkirakan  akan
mencapai  $805.61  miliar  pada  tahun  2023.  Ini  berarti tingkat pertumbuhan tahunan rata-rata ( Compound Annual Growth Rate /CAGR) dari pasar tersebut sangat mengesankan yaitu sebesar 7.14% dari tahun 2018 hingga 2023 [1].
Pendapatan  yang  besar  di  industri  kecantikan  dan kosmetik  merupakan  kabar  baik,  namun  hal  ini  juga menciptakan  tantangan  tersendiri  yaitu  persaingan  antar merek  yang  tidak  bisa  dihindari.  Persaingan  yang  ketat antara  merek-merek  terkemuka  dan  produk-produk  baru membuat  ketersediaan  pilihan  produk  bagi  konsumen menjadi  berlebihan.  Akibatnya,  konsumen  menjadi bingung  dan  cemas  karena  tidak  dapat  membedakan antara  produk,  yang  pada  akhirnya  dapat  mengurangi kepuasan dan loyalitas terhadap merek.
Selain  itu,  konsumen  di  industri  ini  sering  mengalami kesulitan  dalam  memilih  produk  yang  tepat.  Hal  ini disebabkan  oleh  setiap  individu  memiliki  jenis  kulit, preferensi,  dan  kebutuhan  yang  berbeda-beda.  Kesalahan dalam  memilih produk  dapat menyebabkan  efek  samping yang  tidak  diinginkan  yang  merugikan  kulit  para konsumen.  Walaupun  konsumen  mungkin  mencari  saran atau rekomendasi dari ahli kecantikan, tidak semua orang dapat  mengakses  atau  mampu  berkonsultasi  secara langsung dengan profesional kecantikan.
Untuk  mengatasi  masalah-masalah  tersebut,  maka penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat memberikan  rekomendasi  produk  perawatan  wajah  yang tepat agar pengguna dapat meminimalisir kesalahan dalam memilih  produk  perawatan  wajah.  Sistem  rekomendasi adalah  program  atau  algoritma  yang  diciptakan  dengan maksud  memberikan  prediksi  atau  tindakan  terkait  suatu item, agar dapat diberikan atau direkomendasikan kepada sejumlah  pengguna  [2].  Sistem  rekomendasi  dapat mempersempit  informasi  yang  sangat  luas  dengan menganalisis  data,  informasi,  dan  konteks  pengguna, sehingga  dapat  memberikan  informasi  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  berdasarkan  hasil  analisisnya. Metode  atau  model  sistem  rekomendasi  kemudian digunakan  untuk  menyajikan  informasi  tersebut  kepada pengguna [3].
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  teknik klasifikasi dalam machine learning yang umum digunakan untuk situasi klasifikasi [4]. Konsep yang digunakan oleh SVM  adalah  menemukan  suatu  batas  atau  hyperplane yang  mampu  memaksimalkan  jarak  antar  kelas  [5].  Pada penelitian  ini,  SVM  digunakan  untuk  memodelkan  dan menganalisis  preferensi  pengguna  berdasarkan  data historis produk perawatan kulit. Penggunaan metode SVM dipilih  karena  metode  ini  mampu  menghasilkan  model yang  baik  meskipun  dilatih  dengan  himpunan  data  yang relatif sedikit.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang mengimplementasikan sistem rekomendasi produk perawatan  wajah  dengan  menggunakan  metode  SVM. Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi produk  perawatan  wajah  yang  personal  dan  efektif, meminimalkan kebingungan konsumen, serta meningkatkan pengalaman perawatan kulit

## II. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  pengembangan  sistem  menggunakan metode AI Project Cycle yang terdapat 6 tahapan:
Gambar 1. AI Project Cycle

## A. Problem scoping
Problem  scopping adalah proses  untuk  mengenali  atau menetapkan  batasan  masalah  yang  sangat  penting  agar kita  tahu  dengan  jelas  apa  yang  ingin  dicapai  dan  lebih mudah menemukan solusinya [6]. Hal Ini membantu agar fokus  penelitian  atau  pekerjaan  sesuai  dengan  tujuan  dan rencana  yang  sudah  ditetapkan.  Dalam  mempermudah proses  penentuan  batasan  masalah,  dikenal  metode  4W yang dapat diaplikasikan:
• Who (Siapa):
Identifikasi  pihak-pihak  yang  terlibat  langsung  atau terkait dengan masalah tersebut.
• What (Apa):  Pemahaman  terhadap  esensi  masalah dan  faktor-faktor  pendukung  yang  mempengaruhi masalah tersebut.
• Where (Dimana):  Konteks  kondisi,  suasana,  atau lokasi tempat masalah terjadi dan diamati.
• Why (Mengapa):  Penyelidikan  terhadap  alasan mengapa  masalah  tersebut  perlu  diselesaikan  dan manfaat  apa  yang  dapat  diperoleh  dari  penyelesaian tersebut.

## B. Data Acquisition
Tahap  ini  adalah  tahap  persiapan  proyek  kecerdasan buatan,  tahap  ini  adalah  mengumpulkan  data  yang diperlukan.  Proses  pengumpulan  ini  membentuk  dasar atau  bahan  mentah  yang  akan  mengalami  tahap pengolahan  lebih  lanjut  [7].  Proses  pengumpulan  data menggunakan google form .

## C. Data Exploration
Eksplorasi  data  merupakan  langkah  berikutnya  setelah mendapatkan  data  dari data  acquisition .  Pada  tahap  ini, fokus  diberikan  untuk  memahami  secara  mendalam karakteristik  data  yang  telah  dikumpulkan.  Proses  ini melibatkan preprocessing data  yang  bertujuan  untuk memahami  dan  meningkatkan  kualitas  data  yang  ada  [8]. Preprocessing adalah  tahap  persiapan  data  sebelum memasuki proses selanjutnya. Secara umum, preprocessing data  melibatkan  penghapusan  data  yang tidak sesuai atau  transformasi data ke dalam bentuk yang lebih mudah diproses oleh sistem [9].
Pada  penelitian  ini  visualisasi  data  divisualisasikan dengan  menggunakan  tabel  untuk  mempermudah  dalam manganalisis dan mengidentifikasi pola pada data.Tableau adalah  sebuah  alat  atau  platform  yang  digunakan  untuk
menciptakan  visualisasi  data  yang  lebih  dinamis ,  user- friendly ,  dan  mudah  diinterpretasi.  Visualisasi  ini melibatkan proses mengubah data yang biasanya disajikan dalam bentuk tabel statis menjadi representasi grafis [10].

## D. Modelling
Tahap modeling merupakan  tahap  lanjutan  setelah melalui data exploration . Pada tahap ini, fokusnya adalah pada  pengembangan  model  yang  melibatkan  beberapa aspek  kunci.  Ini  mencakup  pemilihan  atau  penentuan algoritma  yang  paling  sesuai  dengan  karakteristik  data, pembangunan  infrastruktur  model  yang  efisien,  serta pembagian dataset menjadi subset pelatihan, validasi, dan pengujian [8]. Pada penelelitian algoritma SVM digunkan sebagai model untuk sistem rekomendasi [11].

## E. Evaluasi Model
Proses evaluasi model merupakan langkah kritis dalam menilai  kinerja  model,  yang  dilakukan  dengan  mengukur performanya  menggunakan  dataset  uji.  Dataset  uji merupakan  sekumpulan  data  yang  sebelumnya  tidak diperkenalkan  atau  digunakan  dalam  tahap  pelatihan  dan validasi  model.  Evaluasi  ini  memberikan  gambaran objektif  tentang  kemampuan  model  dalam  menghadapi situasi  dunia  nyata  dan  mengidentifikasi  sejauh  mana model dapat diandalkan dalam tugas yang diberikan [12].
Pada  tahap  evaluasi  penelitian  ini  menggunakan matrics  evaluasi  untuk  mengevaluasi  kinerja  modeling dari  sistem  rekomendasi. Metrics evaluasi  merupakan parameter  yang  digunakan  untuk  menilai  kualitas  model atau algoritma pembelajaran mesin [13]. Dalam penelitian ini, beberapa metrik evaluasi telah diterapkan diantaranya Accuracy,  Precision,  Recall,  dan  F1-Score.  Masing- masing metrik evaluasi ini memiliki rumusan khusus yang digunakan  untuk  mengukur  berbagai  aspek  performa model:
• Accuracy (Akurasi):
• Precision (Presisi):
• Recall (Recall atau Sensitivitas):
• F1-Score :

## F. Deployment
Tahap deployment adalah  saat  dimana  produk  yang telah  berhasil  dikembangkan  didistribusikan  kepada pengguna [14].
Dalam  membangun server yang  dapat  mengelola permintaan  dari  pengguna  peneliti  menggunakan  Flask ( framework web Python ). Flask merupakan sebuah mikro- framework yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Python [15].  Pemilihan Flask dilakukan karena framework ini  dapat  beroperasi  pada  program
dengan  kapasitas  energi  yang  rendah  dan  memerlukan penggunaan  memori  yang  minim,  sehingga  tidak menuntut  sumber  daya  yang  besar.  Pada  tampilan  dan pembuatan website kami menggunakan
HTML,  CSS  dan  JavaScript.  HTML ,  singkatan  dari
Hyper Text Markup Language , adalah bahasa pemrograman  dasar  yang  digunakan  dalam  pembuatan situs web . CSS ,  yang  merupakan  kependekan  dari Cascading  Style  Sheet ,  adalah  seperangkat  aturan  yang digunakan  untuk  mengelola  tampilan  suatu  situs web , sehingga  struktur  tampilan  pada  halaman web dapat menjadi  lebih  terorganisir. JavaScript merupakan  bahasa pemrograman yang digunakan di sisi klien atau client-side . Tujuan  utama  pembuatan JavaScript adalah  untuk meningkatkan fitur-fitur pada situs web sehingga menjadi lebih  dinamis  [16].  Berikut  merupakan  arsitektur  sistem dari deployment project kami:
Gambar 2. Arsitektur Sistem .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Problem Scoping
Problem scoping dilakukan dengan melakukan perincian  dalam  4W,  yaitu what,  who,  why ,  dan where yang ditunjukkan pada tabel berikut.
TABEL I TABEL P ROBLEM S COPPING 4W Rincian What
- - Tantangan pelanggan dalam  memilih  produk yang sesuai dengan kebutuhan kulit dan preferensi mereka. - Kesulitan akses atau biaya untuk berkonsultasi dengan profesional kecantikan. Who Orang-orang yang menggunakan produk perawatan wajah. Why Sulitnya  mencari  produk perawatan wajah yang tepat sesuai prefensi pengguna where Di Indonesia

## B. Data Acquisition
Proses pengumpulan data dengan menggunakan google form  menunjukkan  terdapat  124  responden  yang  mengisi jawaban, seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 berikut:
Gambar 3. Jumlah Responden yang Mengisi jawaban
Jawaban  responden  akan  diubah  ke  format  .csv. Adapun  hasil  data  yang diambil  bisa  dilihat  pada  gambar 4.
Gambar 4. Data dalam bentuk .csv

## C. Data Exploration
Visualisasi  data  pada  data  sistem  rekomendasi divisualisasikan  dengan  menggunakan tableau untuk mempermudah  dalam  manganalisis  dan  mengidentifikasi pola pada data.
Gambar 5. Visualisasi Data
Visualisasi  data  dikelompokan  berdasarkan  pada  jenis kelamin,  usia,  jenis  kulit,  masalah  kulit,  harga,  rating, produk/merk,  jenis face  care .  Adapun  hasil  visualisasi dengan tableau pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Visualisasi Data dengan Tableau

## D. Modelling
Pemodelan  dilakukan  menggunakan  algoritma  SVM, pada tahap ini dilakukan pemisahan data X dan Y, seperti yang ditampilkan pada gambar dibawah.

## Gambar 7. Pemisahan Data X dan Y
Langkah  selajutnya  adalah  memisahkan  data  latih menjadi  dua  bagian,  yaitu  fitur  dan  label.  X  adalah variabel yang  akan  digunakan  sebagai  fitur.  Fitur  adalah variabel yang  digunakan  untuk  melatih  model.  Dalam kasus ini, fitur adalah semua kolom dalam data df, kecuali kolom JenisSkincare dan  Rating.  Y  adalah  variabel  yang akan digunakan sebagai label. Label adalah variabel yang akan diprediksi oleh model. Dalam kasus ini, label adalah kolom JenisSkincare dalam data df.
Gambar 8. Perhitungan Frekuensi Kemunculan Jenis Face care
Selanjutnya,  Untuk  mengurangi bias dalam  model machine learning  dilakukan oversampling .  Kode  tersebut digunakan untuk melakukan oversampling pada data latih. Oversampling adalah  teknik  untuk  meningkatkan  jumlah data dengan kelas minoritas [17].
Gambar 9. Oversampling
Berikutnya  adalah  membagi  data  menjadi  dua  bagian, yaitu data latih dan data uji.
Gambar 10. Training model
Selanjutnya  adalah  bagian  training  model  untuk  tahap ini  dilakukan  settingan  hyperparameter  dengan  nilai  cost (C)  =  10,  gamma  =  1  dan  kernel  menggunakan  Radian Basis Function (rbf).

## E. Evaluasi Model
Pada  tahap  evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan matrics evaluasi . Penggunaan matrics evaluasi  dilakukan untuk  mengevaluasi  kinerja modelling dari  sistem rekomendasi.
Gambar 10. Metrics Evaluasi
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan:
• Akurasi  ( Accuracy ):  Model  memiliki  tingkat akurasi sekitar 93%, yang artinya sebagian besar prediksi yang dilakukan oleh model adalah benar.
• Presisi ( Precision ): Rata-rata presisi untuk semua kelas ( macro avg ) adalah 95%. Ini menunjukkan bahwa  ketika  model  mengklasifikasikan  suatu kelas,  sekitar  95%  dari  prediksinya  adalah  benar positif untuk kelas tersebut.
• Sensitivitas ( Recall ):  Rata-rata recall untuk semua  kelas  ( macro  avg )  adalah  94%.  Ini mengindikasikan bahwa model mampu mengidentifikasi sekitar 94% dari instance positif pada semua kelas yang sebenarnya positif.
• F1-score :  Rata-rata F1-score untuk  semua  kelas
( macro  avg )  adalah  93%. F1-score memberikan keseimbangan antara presisi dan recall , dan nilai sekitar  93%  menunjukkan  kinerja  yang  baik secara keseluruhan.
Dengan  demikian,  model  tersebut  bisa  dikatakan memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan berbagai kelas face care .

## F. Deployment
Tahap deployment merupakan tahap untuk membangun system  berbasis  website  untuk  mempermudah  pengguna dalam  menentukan  jenis  produk  perawatan  wajah  yang cocok  untuk  mereka.  Hasil  dari deployment dapat  dilihat pada  gambar  berikut.  Gambar  11  dibawah  menunjukkan tampilan home dari website.
Gambar 11. Tampilan Home
Selanjutnya  pengguna  dapat  mengakses  laman  dimana pengguna  dapat  mencari  rekomendasi  produk  perawatan wajah  berdasarkan  masalah  pada  pengguna.  Halaman  ini dapat  memberikan  rekomendasi  dengan  berdasarkan preferensi  dari  pengguna.  Penguna  akan  diarahkan mengisi form dan  ketika  semua  isian form telah  terisi, maka  sistem  akan  menampilkan  rekomendasi  produk- produk  perawatan  wajah  yang  cocok  untuk  pengguna beserta  gambar  dari  produk-produk  perawatan  wajah tersebut. Seperti tampilan pada gambar berikut:
IV. K ESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi  produk  perawatan  wajah  berbasis  website dengan menggunakan algoritma SVM berhasil memberikan  rekomendasi  produk  yang  sesuai  dengan preferensi pengguna. Tingkat akurasi yang mencapai lebih dari  90%  menunjukkan  bahwa  efektivitas  model  dalam mengidentifikasi  dan  merekomendasikan  produk  dengan tepat. Precision dan recall yang  tinggi  menunjukkan kemampuan model dalam memberikan rekomendasi yang akurat dan responsif terhadap preferensi pengguna.
Implementasi  sistem  ke  dalam  website  dengan antarmuka  pengguna  yang  sederhana  memberikan  akses yang  mudah  bagi  pengguna  untuk  mendapatkan rekomendasi  produk  perawatan  wajah.  Keberhasilan implementasi ini diharapkan dapat meningkatkan pengalaman pengguna, mengurangi kebingungan konsumen,  dan  meningkatkan  kepuasan  dalam  memilih produk perawatan wajah.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi  dalam  mengatasi  tantangan  konsumen  dalam memilih  produk  perawatan  wajah  di  industri  kecantikan. Dengan  memberikan  solusi  rekomendasi  yang  personal dan  efektif,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu meningkatkan  kepuasan  dan  loyalitas  konsumen  di  pasar yang  kompetitif  ini.  Selain  itu,  penelitian  ini  membuka peluang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dengan mempertimbangkan integrasi fitur tambahan dan pembaruan berbasis tren terkini di masa mendatang.
D
AFTAR P USTAKA
[1] A.  Cătălina,  “Current  Development  Trends  of  The  Cosmetic
Industry  Tendințele  Actuale  De  Dezvoltare  a  Industriei
Cosmetice”, doi: 10.5281/zenodo.7542985.
[2] Y.  Visher  Laja  Jaja,  B.  Susanto,  L.  Ricky  Sasongko,  dan  K.
Kunci, “Penerapan Metode Item-Based Collaborative Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Data MovieLens,” 2020. [Daring].
Tersedia pada: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/decartesian
[3] R. Oktafiani dan R. Rianto, “Perbandingan Algoritma Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Decision  Tree  untuk  Sistem Rekomendasi Tempat Wisata,” Jurnal Nasional Teknologi dan
Sistem Informasi , vol. 9, no. 2, hlm. 113–121, Agu 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.113-121.
[4] W.  Apriliah dkk. ,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,”  2021. [Daring]. Tersedia pada: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[5] A. R. Pratama, R. Rizky Aryanto, A. Taufiq, M. Pratama, dan P. Korespondensi, “Model Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Untuk  Sistem  Rekomendasi  Program  Studi  Sarjana  Berbasis Machine  Learning,”  vol. 9, no.  4,  2022,  doi: 10.25126/jtiik.202294311.
[6] F.  Azimah,  K.  Rizky,  dan  N.  Wardani,  “Sistem  Pendeteksi Gejala Awal Covid-19 Dengan Penggunaan Metode Ai Project Cycle”, [Daring]. Tersedia pada: www.kaggle.com.
[7] M.  Amirulhaq  Iskandar,  U.  Latifa,  U.  Singaperbangsa Karawang,  dan  J.  H.  Ronggo  Waluyo,  “Website  Prediksi Customer  Churn  Untuk  Mempertahankan  Pelanggan  Pada Perusahaan Telekomunikasi,” 2023.
[8] D.  Setiawan,  S.  Widodo,  T.  Ridwan,  dan  R.  Ambari,
“Perancangan  Deteksi  Emosi  Manusia  berdasarkan  Ekspresi Wajah Menggunakan Algoritma VGG16,” 2022.
[9] S.  Yana  Nursyi’ah,  A.  Erfina,  dan  C.  Warman,  “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” 2021.
[10] D.  Saepuloh,  “Visualisasi  Data  Covid  19  Provinsi  DKI Menggunakan  Tableau,” Jurnal  Riset  Jakarta ,  vol.  13,  no.  2, Des 2020, doi: 10.37439/jurnaldrd.v13i2.37.
[11] V. Kevin, S. Que, : Analisis, S. Transportasi, A. Iriani, dan H. D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan  Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  (Online  Transportation  Sentiment Analysis  Using  Support  Vector  Machine  Based  on  Particle Swarm  Optimization),”  2020.  [Daring].  Tersedia  pada: www.tripadvisor.com,
[12] A.  R.  Pratama,  Rio  Rizki  Aryanto,  dan  Lizda  Iswari,  “Studi Komparasi  Model  Klasifikasi  Berbasis  Pembelajaran  Mesin untuk  Sistem  Rekomendasi  Program  Studi,” Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 5, hlm. 853–862, Okt 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3392.
[13] E.  Dwi  Pratama,  “The  Journal  on  Machine  Learning  and Computational  Intelligence  (JMLCI)  e-ISSN:  2808-974X Implementasi Model Long-Short Term Memory (LSTM) pada Klasifikasi  Teks  Data  SMS  Spam  Berbahasa  Indonesia.” [Daring]. Tersedia pada: www.undianmtronik75.blogspot.com
[14] N.  A.  Widiastuti  dan  T.  Tamrin,  “PENERAPAN  APLIKASI
MOBILE LOCATION BASED SERVICE UNTUK PERSEBARAN  USAHA  MIKRO  KECIL  MENENGAH DIKABUPATEN JEPARA,” Jurnal SIMETRIS , vol. 11, no. 1,
2020.
[15] R. K. Ngantung dan M. A. I. Pakereng, “Model Pengembangan Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  User  Centered  Design Menerapkan  Framework  Flask  Python,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  3,  hlm.  1052,  Jul 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3054.
[16] M.  DirgaF,  “APLIKASI  E-LEARNING  SISWA  SMK BERBASIS  WEB,”  2021.  [Daring].  Tersedia  pada: https://jurnal.umpar.ac.id/index.php/sylog
[17] L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  dan  M.  Megasari,  “Oversampling, Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada Klasifikasi  Penerima  Bidikmisi  Sejawa  Timur  Tahun  2017,” Journal  of Computer  System  and  Informatics  (JoSYC) , vol.  3, no. 4, hlm. 386–391, Sep 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.