## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023

## Analisa Pola Belanja Konsumen serta Prediksi Stok Barang Berbasis Web
I Made Dwi Cahaya Putra #1 , Gusti Made Arya Sasmita #2 , Ni Kadek Dwi Rusjayanthi #3
# Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana Jalan Raya Kampus Udayana, Jimbaran, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali
1 dwicahayapoetra@gmail.com
2 aryasasmita@unud.ac.id
3 dwi.rusjayanthi@unud.ac.id
Abstrak—  Data  mining  merupakan  teknik  pengolahan  data dalam jumlah besar menggunakan berbagai algoritma serta sistem untuk menghasilkan sebuah informasi yang berguna. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sebuah sistem  berbasis  web  dengan  mengimplementasikan  teknik data  mining  yang  dapat  digunakan  dalam  mempermudah melakukan  asosiasi  terhadap  barang  dan  prediksi  stok barang.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua metode  asosiasi  yaitu  dengan  algoritma  FP-Growth  dan apriori  serta  dua  metode  prediksi  yaitu  dengan  algoritma regresi  linier  dan  Support  Vector  Regression  (SVR).  Proses asosiasi  dari  2658  data  transaksi  menggunakan  metode  FP- Growth dan apriori sama-sama menghasilkan jumlah aturan asosiasi  berdasarkan  nilai  minimum  support  dan  confidence yang  sama.  Proses  prediksi  10  jenis  barang  menggunakan regresi  linier  dan  SVR  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang berbeda-beda  tiap  produknya  sehingga  metode  dengan akurasi  tertinggi  dipilih  pada  setiap  produk.  Rata-rata tingkat  kesalahan  prediksi  dengan  MAPE  dari  10  produk menggunakan  metode  regresi  linear  sebesar  12,09% sedangkan  metode  SVR  sebesar  11,51%,  sehingga  metode SVR  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  untuk  diterapkan pada  Timbul  Jaya  Petshop.  Hasil  dari  asosiasi  dan  prediksi dapat  dimanfaatkan  untuk  merancang  strategi  bisnis kedepannya.

## Kata kunci — FP-Growth, Apriori, Regresi Linier, SVR

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan teknologi semakin berkembang di era digital ini.  Perkembangan  teknologi  membuat  perubahan  yang mendasar  dalam  aktivitas  manusia  sehari-hari  [1].  Salah satu pemanfaatan teknologi adalah di bidang perdagangan. Saat  ini,  hampir  semua  toko  menggunakan  sistem komputerisasi untuk menyimpan data penjualan, mengakibatkan  terkumpulnya  jumlah  data  transaksi  yang besar.  Data  transaksi  ini  tersimpan  dalam  database penjualan  barang  dan  terus  bertambah  setiap  harinya karena  volume  transaksi  yang  tinggi.  Penumpukan  data pada perusahaan dapat dijadikan sebagai acuan pengambilan  keputusan  untuk  merancang  strategi  bisnis dengan menggunakan teknologi data mining [2].
Data  mining  merupakan  proses  pencarian  pola  atau informasi menarik dalam sebuah data dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu  [3].  Dalam dunia  bisnis,  data  mining  digunakan  untuk  menganalisa data  serta  membuat  sebuah  kesimpulan  dari  hasil  analisa menjadi informasi berguna untuk meningkatkan keuntungan  perusahaan  serta  merancang  strategi  bisnis. Salah  satu  metode  pada  data  mining  yang  dapat dimanfaatkan suatu perusahaan dalam merancang strategi bisnis adalah metode asosiasi dan prediksi.
Timbul Jaya Petshop merupakan salah satu perusahaan di  Bali  yang  menjual  berbagai  macam  kebutuhan  hewan peliharaan  dan  juga  layanan  untuk  perawatan  hewan (petcare).  Transaksi  yang  terjadi  pada  Timbul  Jaya Petshop  setiap  harinya  menghasilkan  data  transaksi  yang cukup besar, mencapai ribuan jumlah transaksi dari tahun 2019  sampai  2022.  Berdasarkan  dari  hasil  wawancara, data  transaksi  yang  menumpuk  hanya  dijadikan  sebagai arsip  dan  tidak  dimanfaatkan  untuk  memprediksi penjualan  di  toko  mereka  mengenai  stok  barang  yang harus  disediakan  dengan  tepat  sehingga  sering  terjadi kekurangan  dan  kelebihan  stok  produk  dikarenakan perbandingan antar stok produk dengan penjualan produk tersebut  sangatlah  jauh.  Selain  itu,  terdapat  kekurangan dalam  pengorganisasian  produk-produk  yang  paling banyak  terjual  dan  saling  berhubungan,  sehingga  pola pembelian  konsumen  terhadap  produk  yang  dipilih  tidak dianalisis dengan akurat.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  untuk  mengetahui  kebiasaan  pelanggan mengenai apa saja barang yang paling sering dibeli secara bersamaan menggunakan metode asosiasi serta peramalan penyediaan stok di masa  mendatang agar tidak terjadinya penumpukan  stok  akibat  barang  tersebut  sedikit peminatnya  dan  juga  tidak  terjadi  kekurangan  stok  di masa  mendatang  menggunakan  metode  prediksi.  Adapun
penelitian terkait implementasi metode asosiasi menggunakan FP-Growth [4],  [5],  dan  menggunakan apriori    [6],    [7],  sedangkan  penelitian  terkait  prediksi menggunakan  regresi  linier  [8],  [9],  dan  menggunakan algoritma  SVR  [10],  [11].  Penelitian  ini  menggunakan metode FP-Growth dan apriori untuk asosiasi serta regresi linier dan SVR untuk  prediksi  yang  mengacu  pada penelitian  sebelumnya  dan  yang  menjadi  perbedaan  dari penelitian sebelumnya adalah penelitian ini mengkombinasikan  metode  asosiasi  dan  prediksi  dalam suatu  sistem  berbasis website menggunakan  bahasa pemrograman python.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Alur penelitian tentang Analisa pola belanja konsumen serta prediksi stok barang dijabarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Perencanaan
Tahap  perencanaan  merupakan  tahap  paling  awal dalam  membuat  sebuah  penelitian.  Perencanaan  adalah proses  dasar  dalam  menentukan  tindakan  yang  akan dilakukan pada penelitian berdasarkan permasalahan yang ada sehingga dapat dijadikan bahan dalam penelitian.
B. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahap  penggalian  informasi dan  materi  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang dilakukan. Referensi didapat dari berbagai sumber seperti karya tulis, buku, internet, dan lainnya.

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahap  mengumpulkan data yang digunakan pada penelitian seperti data transaksi pelanggan  dan  data  penjualan  barang  yang  diperoleh dari toko  Timbul  Jaya  Petshop.  Data  yang  diperoleh  adalah data  transaksi  pelanggan  harian  dari  Bulan  Januari  2022 sampai  Agustus  2022  sebanyak  2658  transaksi,  dan  data penjualan  barang  bulanan  dari  Bulan  Februari  2019 sampai Bulan September 2022.

## D. Pre-Processing
Pre-processing merupakan  tahap  mengubah  data mentah  menjadi  data  yang  mudah  dimengerti  [12]. Melalui pre-processing ,  memungkinkan  proses  data mining  lebih  efisien.  Tahap pre-processing yang dilakukan  yaitu  seleksi  data  dan  transformasi  data.  Salah satu  tahap pre-processing dilakukan  pada  data  penjualan barang  yaitu  normalisasi  data.  Normalisasi  merupakan transformasi  data  untuk  menghilangkan  redudansi  serta mengubahnya ke bentuk nilai yang mudah dipahami [13]. Teknik  normalisasi  yang  digunakan  pada  data  penjualan barang  bulanan  adalah min-max  normalization . Min-max normalization merupakan  proses  transformasi  linier terhadap  data  asli  untuk  mengubah  nilai  masing-masing variabel  ke  dalam  rentang  nilai  0  sampai  1  [14].  Proses normalisasi min-max dapat menggunakan persamaan 1.
(1)
Xold merupakan  nilai  yang  akan  dinormalisasi,  min( x ) merupakan  nilai  terendah  pada  atribut,  dan  max (x) merupakan nilai tertinggi pada atribut.

## E. Perancangan Aplikasi
Perancangan  aplikasi  asosiasi  serta  prediksi  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman python. Pengujian model  dilakukan  pada jupyter  notebook untuk  menguji model  asosiasi  dan  prediksi  sebelum  diimplementasikan pada website data mining.

## F. Asosiasi
Analisis  asosiasi  atau  association  data  mining  adalah salah satu teknik dalam data mining yang digunakan untuk menemukan  aturan  asosiatif  yang  menghubungkan kombinasi  item  atau  atribut.  Metode  asosiasi  dalam konteks  bisnis  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola- pola  yang  sering  muncul  dalam  transaksi.  [15].  Kekuatan hubungan dalam aturan asosiasi bisa diukur menggunakan dua  parameter  yaitu  parameter support dan confidence. Support digunakan  untuk  mengetahui  probabilitas pelanggan  membeli  barang  secara  bersamaan  atau  suatu
barang dari keseluruhan transaksi. Parameter Confidencce
(tingkat kepercayaan) adalah pengukuran untuk mengetahui  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiasi. Untuk menghitung nilai support dapat menggunakan persamaan 1-2 sebagai berikut.
(1) (2)
Sementara untuk menghitung confidence dapat menggunakan persamaan 3 sebagai berikut.
(3)
Selain support dan confidence ,  terdapat  parameter lift ratio yang  biasanya  digunakan  untuk  menentukan keakuratan atau tingkat validasi pada aturan asosiasi yang sudah  terbentuk  [16].  Rumus  untuk  menghitung  nilai lift ratio dapat dilihat pada persamaan 4 sebagai berikut.

## (4)
Untuk  menghitung  nilai Benchmark  Confidence ,  dapat menggunakan persamaan 5.

## (5)
Pengimplementasian  metode  asosiasi  pada  penelitian ini  menggunakan  2  algoritma  yang  berbeda  dalam menentukan frequent itemset nya yaitu sebagai berikut.
1) FP-Growth: merupakan  pengembangan  dari algoritma Apriori. Algoritma FP-Growth tidak melakukan generate candidate untuk mendapatkan frequent item sets karena  telah  menggunakan  konsep  pembangunan tree dalam  mencari frequent  item  sets dengan  nama FP-Tree . Algoritma FP-Growth membangun  konstruksi  data FP- Tree dengan mengurangi data asli atau dikompresi [17].
2) Apriori: merupakan  salah  satu  algoritma  dasar untuk  menentukan  pola  frekuensi  tinggi.  Algoritma Apriori  terkenal  dalam  mengidentifikasi  pola  frekuensi tinggi. Tahapannya melibatkan iterasi dalam pembentukan kandidat  itemset.  Kandidat k-itemset terbentuk  dengan menggabungkan  (k-1)-itemset  dari  iterasi  sebelumnya. Strategi  Apriori  termasuk  memangkas  kandidat k-itemset
yang  tidak  termasuk  dalam  pola  frekuensi  tinggi  dengan panjang k-1 item [18].

## G. Prediksi
Prediksi  adalah  proses  estimasi  potensi  kejadian  di masa depan berdasarkan data historis di masa lalu, dengan tujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi di masa yang akan datang [19]. Prediksi data penjualan barang bulanan pada  penelitian  ini  menggunakan  2  algoritma  yang berbeda yaitu regresi linier dan Support Vector Regression (SVR).
1) Regresi  Linier : merupakan  sebuah  metode statistik  yang  melakukan  prediksi  secara  matematis  antar variabel  yaitu  variabel dependen (Y)  dengan  variabel independen (X). Variabel dependen adalah variabel akibat atau  dipengaruhi  sedangkan  variabel independen adalah variabel  sebab  yang  mempengaruhi  variabel  dependen [20]. Regresi linier terdiri dari regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Prediksi penjualan barang bulanan menggunakan  metode  regresi  linier  berganda.  Regresi linier  berganda  merupakan  model  yang  menjelaskan hubungan  satu  variabel dependen dengan  dua  atau  lebih variabel independen [21].  Bentuk  umum  perhitungan regresi linear berganda dapat menggunakan persamaan 6.
(6)
Notasi Y merupakan  variabel dependen (variabel akibat), notasi X merupakan variabel independen (variabel sebab), notasi a merupakan parameter regresi, dan notasi b merupakan koefisien regresi.
2) SVR :    merupakan  metode  SVM  ( Support  Vector Machine )  yang  dikembangkan  untuk  kasus  regresi.  SVR dibuat  dengan  konsep  utama  dapat  mengatasi overfitting dengan  cara  meminimalisir  batas  atas  dari generalization error [22].  Tujuan  dari  SVR  adalah  untuk  menemukan fungsi f(x) yang  berupa  regresi  sebagai hyperplane ,  di mana setiap data input memiliki deviasi maksimum ɛ dari nilai  target  aktual y terhadap  data  pelatihan,  dan mengurangi nilai kesalahan seminimal mungkin [23].
Tingkat akurasi hasil prediksi dalam data mining dapat diukur  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE  menghitung  perbedaan  antara  nilai aktual  dan  nilai  prediksi,  kemudian  mengabsolutkannya agar  bernilai  positif.  Selanjutnya,  perbedaan  tersebut dihitung  dalam  bentuk  persentase  terhadap  nilai  aktual [24]. Rumus untuk menghitung MAPE dapat menggunakan persamaan 8.
(8)
Notasi Xt merupakan  data  aktual  pada  periode  ke t , notasi Ft merupakan  nilai ramalan pada periode ke t , dan notasi n merupakan banyak periode waktu. Penelitian [25] menjelaskan  beberapa  faktor  seperti  komposisi  dataset atau  tahapan pre-processing dapat  mempengaruhi performa  dari  suatu  model  data  mining.  MAPE  memiliki kategori range yang  dijadikan  bahan  pengukuran  untuk mengetahui  kemampuan  dari  suatu  model  prediksi. Kategori  dari range nilai  pada  MAPE  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
TABEL I K ATEGORI N ILAI M APE Range Nilai MAPE Kategori <10% Sangat Baik 10-20% Baik 20-50% Cukup >50% Buruk III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  menguraikan  setiap  proses  dari  mulai  dari pre-processing,  implementasi  model,  evaluasi  hasil, hingga  tampilan website .  Semua  tahapan  yang  dijelaskan menggunakan bahasa pemrograman python .
A. Pre-Processing
Tahap  Pre-Processing  dilakukan  pada  kedua  data. Untuk  data  transaksi, pre-processing yang  dilakukan adalah  mengkategorikan  semua  jenis  barang  (348  jenis) menjadi beberapa kategori yang lebih sedikit.

## Gambar 2. Jenis Barang awal
Jenis barang pada Gambar 2 kemudian dikelompokkan menjadi  suatu  kelompok/kategori  berdasarkan  merk  yang sama atau jenis barang yang serupa sehingga jenis barang tidak  terlalu  banyak  berbeda  dan  berpengaruh  terhadap pencarian kombinasi barang pada proses asosiasi.

## Gambar 3. Barang yang sudah dikategorikan
Gambar  3  merupakan  kumpulan  nama  barang  yang sudah  dikategorikan  menjadi  60  jenis  kategori  barang. Pre-processing selanjutnya  pada  data  penjualan  barang. Data penjualan barang dinormalisasi dengan menggunakan min-max normalization.
TABEL II C ONTOH D ATA P ENJUALAN B ARANG Periode Whiskas Tuna 85 gr Bolt Dog 1 Kg Feb-19 150 126 Mar-19 175 152 Apr-19 136 150 Mei-19 181 131 Jun-19 223 149 Jul-19 135 183 Agu-19 164 192 Sep-19 190 201 Okt-19 213 206 Nov-19 183 247 Des-19 187 163 TABEL III D ATA H ASIL N ORMALISASI Periode Whiskas Tuna 85 gr Bolt Dog 1 Kg Feb-19 0.109170 0.000000 Mar-19 0.218341 0.214876 Apr-19 0.048035 0.198347 Mei-19 0.244541 0.041322 Jun-19 0.427948 0.190083 Jul-19 0.043668 0.471074 Agu-19 0.170306 0.545455 Sep-19 0.283843 0.619835 Okt-19 0.384279 0.661157 Nov-19 0.253275 1.000.000 Des-19 0.270742 0.305785
Tabel  2  Merupakan  contoh  data  penjualan  produk “Whiskas  Tuna  85  gr”  dan  “Bolt  Dog  1  Kg”    sebelum normalisasi,  kemudian  dilakukan  normalisasi  untuk mengubah ke rentang nilai 0-1 seperti pada Tabel 3.

## B. Pengujian Metode Asosiasi
Pengujian  metode  asosiasi  menggunakan  2  algoritma sekaligus untuk membandingkan hasil rule yang diperoleh. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan library mlxtend.
TABEL IV SUPPORT ITEMSET FP-GROWTH No. Itemsets Support 1 whiskas 0,1693 2 aksesoris dan lainnya 0,1042 3 lezato repack 0,0655 4 pasir kucing 0,2141 5 obat-obatan 0,1520 6 ori cat 0,0899 7 life cat 0,1550 8 r.c kucing 0,2141 9 snack kucing 0,1099 10 bolt cat 0,0730 11 best in show 0,0339 12 pedegre 0,2269 13 canibite 0,0884 14 yummy 0,0463 15 cat choice 0,0813 16 tulang 0,0636 17 bio creamy 0,0500 18 super cat 0,0862 19 markotop 0,0828 20 beauty 0,0388 21 susu 0,0512 22 bolt dog 0,1050 23 felibite 0,0357 24 dentastix 0,0937 25 meat jerky 0,0801 26 grain free 0,0707 27 meo 0,1678 28 minino 0,0403 29 excel 0,0395 30 pasir kucing, whiskas 0,0598 31 aksesoris dan lainnya, pedegre 0,0309 32 pasir kucing, r.c kucing 0,0425 33 pasir kucing, life cat 0,0403 34 pedegre, canibite 0,0440
No. Itemsets Support 35 bolt dog, pedegre 0,0594 36 dentastix, pedegre 0,0444 37 meat jerky, pedegre 0,0320 38 pasir kucing, meo 0,0312 39 meo, r.c kucing 0,0421 TABEL V SUPPORT ITEMSET APRIORI No. itemsets support 1 aksesoris dan lainnya 0,1042 2 beauty 0,0388 3 best in show 0,0339 4 bio creamy 0,0500 5 bolt cat 0,0730 6 bolt dog 0,1050 7 canibite 0,0884 8 cat choice 0,0813 9 dentastix 0,0937 10 excel 0,0395 11 felibite 0,0357 12 grain free 0,0707 13 lezato repack 0,0655 14 life cat 0,1550 15 markotop 0,0828 16 meat jerky 0,0801 17 meo 0,1678 18 minino 0,0403 19 obat-obatan 0,1520 20 ori cat 0,0899 21 pasir kucing 0,2141 22 pedegre 0,2269 23 r.c kucing 0,2141 24 snack kucing 0,1099 25 super cat 0,0862 26 susu 0,0512 27 tulang 0,0636 28 whiskas 0,1693 29 yummy 0,0463 30 aksesori dan lainnya, pedegre 0,0309 31 bolt dog, pedegre 0,0594 32 pedegre, canibite 0,0440 33 pedegre, dentastix 0,0444 34 life cat, pasir kucing 0,0403 35 meat jerky, pedegre 0,0320
No. itemsets support 36 meo, pasir kucing 0,0312 37 meo, r.c kucing 0,0421 38 pasir kucing, r.c kucing 0,0425 39 whiskas, pasir kucing 0,0598
Tabel  4  dan  5  merupakan  pencarian  itemset berdasarkan minimal support 0.03 menggunakan algoritma FP-Growth dan apriori. Hasil yang didapat oleh kedua metode sama-sama menghasilkan 39 itemsets yang memenuhi syarat minimum support .
Gambar 4. Hasil pembentukan aturan asosiasi FP-Growth
Gambar 5. Hasil pembentukan aturan asosiasi apriori
Hasil  pembentukkan  aturan  asosiasi  menggunakan algoritma  dan  apriori  sama-sama  menghasilkan  5  aturan asosiasi  berdasarkan  syarat minimum  support 0.03  dan confidence 0.3  (Lihat  Gambar  4  dan  5).  Percobaan kemudian  dilakukan  dengan  mencoba  beberapa  nilai minimum support dan confidence yang berbeda-beda.
TABEL VI J UMLAH A TURAN F P -G ROWTH Minimu m Support Minimum Confidence 10 % 15 % 20 % 25 % 30 % 35
% 40
% 1%
143 93 42 26 17 14 9 2% 61 41 23 17 11 8 4 3% 20 17 10 10 5 5 3 4% 14 14 8 8 4 4 3
Tabel  6  dan  7  merupakan  komparasi  dari  metode FP- Growth dan  Apriori  menggunakan minimum  support dan confidence yang  berbeda-beda,  namun  menghasilkan jumlah aturan asosiasi yang sama.
TABEL VII J UMLAH A TURAN A PRIORI Minimu m Support Minimum Confidence 10 % 15 % 20 % 25 % 30 % 35 % 40 % 1% 143 93 42 26 17 14 9 2% 61 41 23 17 11 8 4 3% 20 17 10 10 5 5 3 4% 14 14 8 8 4 4 3

## Gambar 6. Perbandingan waktu eksekusi
Gambar  6  menjelaskan  perbandingan  waktu  eksekusi dari  metode FP-Growth dan  Apriori  menggunakan minimal  support dari  0.010  sampai  0.050.  Metode FP- Growth cenderung  lebih  cepat  dalam  melakukan pencarian frequent itemset dibanding dengan Apriori. TABEL VIII A TURAN A SOSIASI No. Aturan Support Confidence Lift 1 Jika konsumen membeli produk bolt cat , maka
membeli produk pasir kucing. 0.0263 0.3608 1.6855 2 Jika konsumen membeli produk bolt cat, maka membeli produk whiskas 0.0289 0.3969 2.3443 3 Jika konsumen membeli 0.0289 0.3276 3.1215
No. Aturan Support Confidence Lift produk canibite, maka membeli produk bolt dog 4 Jika konsumen
membeli
produk bolt
dog, maka
membeli produk pedegre 0.0594 0.5663 2.4962 5 Jika konsumen membeli produk tulang, maka membeli produk bolt dog 0.0203 0.3195 3.0440 6 Jika konsumen membeli produk canibite, maka membeli produk pedegre 0.0440 0.4978 2.1946 7 Jika konsumen membeli produk dentastix, maka membeli produk pedegre 0.0443 0.4738 2.0889 8 Jik konsumen membeli produk lezato repack maka membeli produk ori cat 0.0206 0.3160 3.5153 9 Jika konsumen membeli produk meet 0.0319 0.3990 1.7590
No. Aturan Support Confidence Lift jerky, maka membeli produk pedegre 10 Jika konsumen membeli produk whiskas, maka membeli produk pasir kucing 0.0598 0.3533 1.6505 11 Jika konsumen membeli produk tulang, maka membeli produk pedegre 0.0297 0.4674 2.0605
Tabel  8  merupakan  tabel  hasil  aturan  asosiasi berdasarkan minimum  support dan confidence yang ditentukan  yaitu minimum  support 0,02  atau  2%  dan minimum  confidence 0,3  atau  30%.  Metode FP-Growth dan  Apriori  sama-sama  menghasilkan  11  aturan  asosiasi dari  total  2568  transaksi.  Nilai lift  ratio tertinggi  yaitu sebesar 3.5153 ada pada aturan “Jika konsumen membeli produk  lezato  repack,  maka  membeli  produk  ori  cat”. Semakin  tinggi  nilai lift  ratio pada  aturan  asosiasi  maka, semakin  besar  kekuatan  asosiasi  yang  dimiliki,  serta menunjukkan adanya manfaat dari aturan tersebut apabila nilai lift ratio yang dimiliki lebih besar dari 1.

## C. Pengujian Metode Prediksi
Pengujian  metode  prediksi  dilakukan  menggunakan  2 metode sekaligus yaitu regresi linier dan SVR.  Pengujian secara  detail  yang  dijelaskan  di  sini  adalah  pada  produk “Whiskas Junior Tuna”.
Gambar  7  merupakan  visualisasi  penjualan  produk “Whiskas  Junior  Tuna”  dari  bulan  Februari  2019  sampai September  2022.  Pola  data  menunjukkan  adatanya  trend naik.  Proses  selanjutnya  adalah  pengujian  model  regresi linier  dan  SVR  untuk  memprediksi data  testing . Data testing yang  digunakan  adalah  12  data  terakhir  dari keseluruhan data. Sebelum masuk ke implementasi model, proses windowing dilakukan untuk menambahkan variabel penjualan  pada  bulan  sebelumnya  dan  menjadikannya sebagai  variabel x atau  variabel  penyebab.  Untuk  regresi linier  menggunakan windowing  size 3,  sementara  untuk SVR menggunakan windowing size 2.
Gambar 8. Windowing untuk regresi linier

## Gambar 9. Windowing untuk SVR
Gambar  8  merupakan  proses windowing untuk  regresi linier  dengan  membuat  variabel  penjualan  1  bulan,  2 bulan,  dan  3  bulan  sebelumnya.  Gambar  9  merupakan proses windowing untuk  SVR  dengan  membuat  variabel penjualan 1 bulan dan 2 bulan sebelumnya.
Pengujian  pertama  untuk  prediksi  adalah  regresi  linier. Implementasi  model  regresi  linier  menggunakan library sklearn. Proses  dimulai  dengan  membagi  data  menjadi variabel x_train , y_train sebagai  data  latih  dan x_test , y_test sebagai data uji. Variabel x berisi atribut penjualan barang  1  bulan,  2  bulan,  dan  3  sebelumnya,  sementara variabel y berisi  atribut  penjualan  barang.  Setelah membagai  data,  kemudian  melatih  model  regresi  linier pada data x_train dan y_train.

## Gambar 10. Melatih model regresi linier
Gambar  10  merupakan  proses  melatih  model  regresi linier  pada data x_train dan y_train. Model regresi  linear akan  memproses  data  training  untuk  menemukan hubungan  linear  antara  variabel  ( x_train )  dan  variabel ( y_train ).  Perintah fit(  ) digunakan  untuk  melatih  model yaitu  menghitung  parameter-parameter  yang  sesuai dengan data training. Tahap selanjutnya adalah melakukan prediksi  menggunakan  model  regresi  linier pada data testing.

## Gambar 11. Prediksi data testing dengan regresi linier
Gambar  11  merupakan  proses  prediksi  menggunakan model  regresi  linear  pada data  training .  Proses  prediksi pada data testing dilakukan dengan menggunakan perintah predict  (X_test) .  Variabel lin_pred akan  berisi  nilai prediksi yang dihasilkan model regresi linear untuk setiap sampel  dalam data  testing (X_test) .  Hasil  prediksi kemudian  divisualisasikan  untuk  melihat  perbandingan dengan data aktual.
Gambar  13.  Visualisasi  perbandingan  hasil  prediksi  dan  aktual menggunakan Regresi Linier
Gambar  13  grafik  visualisasi  antara  hasil  prediksi  dan data  aktual  pada  produk  “Whiskas  Junior  Tuna” menggunakan  regresi  linier.  Selisih  nilai  prediksi  dan aktual  kemudian  dihitung  menggunakan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  untuk  mengukur  tingkat kesalahan prediksi.

## Gambar 14. Nilai MAPE dari Regresi Linier
Gambar  14  menjabarkan  proses  perhitungan  MAPE pada  metode  regresi  linier  menggunakan library sklearn.metrics. Hasil  nilai  MAPE  sebesar  7.56  %  atau masuk  kategori  sangat  baik.  Model  regresi  linier kemudian digunakan untuk memprediksi penjualan barang untuk  periode  3  bulan  mendatang  atau  bulan  Oktober, November,  dan  Desember  2022.  Hasil  keseluruhan kemudian  dinormalisasi  untuk  melihat  nilai  yang sebenarnya.

## TABEL IX
H ASIL P REDIKSI R EGRESI L INIER
Periode Data Aktual Hasil Prediksi Okt-21 346 321 Nov-21 371 341 Des-21 390 354 Jan-22 412 367 Feb-22 425 384 Mar-22 401 394 Apr-22 393 382 Mei-22 350 381 Jun-22 415 349 Jul-22 433 394 Agu-22 409 392 Sep-22 371 387 Okt-22 375 Nov-22 378 Des-22 373
Tabel  9  menunjukkan  hasil  akhir  dari  prediksi menggunakan regresi linier pada produk  “Whiskas Junior Tuna”. Hasil prediksi pada periode berikutnya adalah 375, 378, dan 373 barang.
Implementasi  model  prediksi  selanjutnya  adalah menggunakan  SVR  pada  data  produk  “Whiskas  Junior Tuna”.  Tahap  pertama  yaitu  membagi  data  training  dan data  testing,  kemudian  melakukan  pencarian  parameter SVR  yang  paling  cocok  untuk  data  produk  “Whiskas
Junior  Tuna”  menggunakan  teknik GridSearch seperti pada gambar 15.

## Gambar 15 proses GridSearch
Tujuan  penggunaan GridSearch adalah  menemukan kombinasi parameter yang menghasilkan performa model terbaik.  Proses  GridSearch  pada  python  menggunakan library  sklearn.model_selection dan  data  yang  digunakan adalah  data  latih ( x_train dan y_train ). Setelah parameter terbaik  berhasil  ditemukan  kemudian  diimplementasikan ke dalam model SVR untuk memprediksi data testing .

## Gambar 16 prediksi data testing dengan SVR
Gambar  16  menjelaskan  proses  implementasi  SVR menggunakan parameter terbaik yang dibentuk sebelumnya. Parameter terbaik untuk implementasi model SVR pada  produk “Whiskas  Junior Tuna”  adalah ‘C’:10, ‘epsilon’:  0.01,  dan  ‘kernel’:  ‘linear’.  Hasil  prediksi kemudian divisualisasikan dalam bentuk grafik.
Gambar  17.  Visualisasi  perbandingan  hasil  prediksi  dan  aktual menggunakan SVR
Hasil  nilai  prediksi  dan  selisihnya  dengan  nilai  aktual kemudian  dihitung  untuk  mencari  kesalahan  prediksi menggunakan  MAPE.  Proses  perhitungan  MAPE  dapat dilihat pada gambar 18.
Nilai  MAPE  untuk  hasil  prediksi  produk  “Whiskas Junior  Tuna”  pada  gambar  12  menggunakan  SVR menunjukkan  nilai  sebesar  7.07%  atau  masuk  kategori Sangat  Baik.  Model  SVR  selanjutnya  digunakan  untuk memprediksi  penjualan  produk  untuk  periode  berikutnya. Hasil akhir kemudian didenormalisasi untuk mengembalikan nilai awal.
TABEL X HASIL PREDIKSI SVR Periode Data Aktual Hasil Prediksi Okt-21 346 330 Nov-21 371 336 Des-21 390 355 Jan-22 412 372 Feb-22 425 389 Mar-22 401 402 Apr-22 393 393 Mei-22 350 382 Jun-22 415 357 Jul-22 433 379 Agu-22 409 407 Sep-22 371 400 Okt-22 372 Nov-22 368 Des-22 365
Tabel  10  merupakan  hasil  akhir  prediksi  menggunakan metode  SVR  pada  produk  “Whiskas  Junior  Tuna”.  Hasil prediksi penjualan barang untuk  periode mendatang yaitu bulan  Oktober  sebesar  372  barang,  bulan  November  368 barang, dan bulan Desember 365 barang.

## D. Hasil Pengujian Regresi Linier dan SVR untuk semua produk
Hasil  pengujian  model  regresi  linier  dan  SVR selanjutnya  diimplementasikan  ke  10  produk.  Hasil  nilai MAPE pada setiap pengujian model kemudian dibandingkan  untuk  melihat  metode  yang  lebih  cocok diimplementasikan pada setiap produk.
TABEL VI

## PERBANDINGAN NILAI MAPE
Nama Produk Regresi Linear SVR Whiskas Tuna 85 gr 8,6 % 10,2 % Bolt Dog 1 Kg 13,0 % 11,5 % Whiskas Junior Tuna 7,5 % 7,0 % Canbite 1 Kg 15,7 % 14,9 %
Nama Produk Regresi Linear SVR Pedegre Beef 130 gr 15,3 % 17,2 % Whiskas Junior Mackarel 8,5 % 9,0 % Bolt Cat 1 Kg 17,2 % 11,7 % Lezato Repack 7,9 % 7,6 % Life Cat Salmon 85 gr 16,1 % 15,5 % Pedegre Puppy 11,1 % 10,5 %
Tabel  VI  merupakan  tabel  perbandingan  nilai  MAPE dari  masing-masing  metode  pada  setiap  produk.  Nilai MAPE  terendah dari metode regresi  linier  adalah  sebesar 7,5%  dan  nilai  tertinggi  adalah  17,2%,  sedangkan  nilai MAPE  terendah  dari  metode  SVR  adalah  7,0%  dan  nilai tertinggi  adalah  17,2%.  Pemilihan  metode  prediksi  untuk setiap  produk  didasari  oleh  metode  yang  memiliki  nilai MAPE yang paling kecil atau tingkat akurasi yang terbaik dari masing-masing metode.
Produk “Whiskas  Tuna  85  gr”  lebih  cocok menggunakan  metode  Regresi  Linear  karena  tingkat kesalahannya  sebesar  8,6%  dan  lebih  kecil  dari  metode SVR  yang  memiliki  tingkat  kesalahan  sebesar  10,2%. Produk  “Bolt  Dog  1  Kg”  lebih  cocok  menggunakan metode  SVR  karena  tingkat  kesalahannya  sebesar  11,5% dan  lebih  kecil  dari  metode  regresi  linear  yang  memiliki tingkat kesalahan sebesar 13,0%. Produk “Whiskas Junior Tuna”  lebih  cocok  menggunakan  metode  SVR  karena tingkat  kesalahannya  sebesar  7,0%  dan  lebih  kecil dibandingkan metode regresi linear yang memiliki tingkat kesalahan  7,5%.  Produk  “Canibite  1  Kg”  lebih  cocok menggunakan  metode  SVR  karena  tingkat  kesalahannya sebesar  14,9%  dan  lebih  kecil  dibandingkan  metode regresi  linear  dengan  tingkat  kesalahan  15,7%.  Produk “Pedegre Beef 130 gr” lebih cocok menggunakan metode regresi  linear  karena  tingkat  kesalahannya  sebesar  15,3% dan  lebih  kecil  dibandingkan  SVR  dengan  tingkat kesalahan14,9%.  Produk  “Whiskas  Junior  Mackarel” lebih  cocok  menggunakan  metode  regresi  linear  dengan tingkat kesalahan 8,5% dan lebih kecil dibanding metode SVR dengan tingkat kesalahan 9,0%. Produk “Bolt Cat 1 Kg”  lebih  cocok  menggunakan  metode  SVR  dengan tingkat kesalahan 11,7% dan lebih kecil dibanding metode regresi  linear  dengan  tingkat  kesalahan  17,2%.  Produk “Lezato Repack” lebih cocok menggunakan metode SVR karena  tingkat  kesalahannya  7,6%  dan  lebih  kecil  dari regresi  linear  dengan  tingkat  kesalahan  7,9%.  Produk “Life  Cat  Salmon  85  gr”  lebih  cocok  menggunakan metode SVR dengan tingkat kesalahan sebesar 15,5% dan lebih  kecil  dibandingkan  metode  regresi  linier  yang memiliki  tingkat  kesalahan  sebesar  16,1%.  Produk
“Pedegre Puppy” lebih cocok menggunakan metode SVR karena  memiliki  tingkat  kesalahan  sebesar  10,5%  dan lebih  kecil  dibandingkan  dengan  metode  regresi  linier yang memiliki tingkat kesalahan sebesar 11,1%.

## E. Pengujian Website Data Mining
Website dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan  menggunakan framework Django. Halaman dashboard berisi  2  fitur  pada sidebar yaitu fitur Assosiation dan fitur Forecasting .
Gambar 18. Fitur Asosiasi
Gambar  18  merupakan  halaman  fitur  asosiasi  pada website .  Pada  fitur  utama  berisi  kolom  untuk  menginput file excel yang akan digunakan untuk proses asosiasi.
Gambar 19. Fitur asosiasi setelah upload file excel
Setelah  file  excel  diupload  seperti  pada  gambar  19, kemudian  akan  muncul  3  kolom  untuk  memilih  metode asosiasi,  menentukan  nilai minimum  support ,  dan menentukan  nilai minimum  confidence .  Detail  data  yang diupload  juga  akan  muncul  pada  bagian  bawah  untuk mengetahui daftar transaksi yang terjadi dan melihat detail transaksi seperti tanggal transaksi, no.faktur, kode barang, nama barang, dan jumlah barang di setiap transaksi.

## Gambar 20. Hasil aturan asosiasi
Gambar  20  menampilkan  hasil  aturan  asosiasi. Halaman  hasil  menampilkan  aturan  asosiasi  yang terbentuk  berdasarkan  metode  asosiasi  yang  dipilih,  nilai minimum  support dan minimum  confidence yang ditentukan.  Pada  pojok  kiri  atas  terdapat  tombol  untuk mengeksport hasil aturan asosiasi menjadi file CSV.
Gambar 21. fitur forecasting
Gambar  21  merupakan  tampilan  utama  halaman  fitur forecasting yang  berisi  kolom  untuk  menginput  file bertipe excel yang akan digunakan untuk proses prediksi.
Gambar 22. Tampilan forecasting setelah upload file
Gambar  22.  Merupakan  tampilan  fitur forecasting apabila  sudah  melakukan  input file  excel .  Akan  muncul kolom  untuk  memilih  metode  prediksi  yang  akan digunakan,  kolom  untuk  memilih  barang  yang  akan diprediksi,  dan  jumlah  periode  berikutnya  yang  ingin
diprediksi.  Daftar  nama  barang  serta  periode  penjualan nya juga dapat dilihat pada bagian bawah website .

## Gambar 23. Halaman hasil prediksi
Hasil prediksi yang ditampilkan pada gambar 23, berisi grafik  penjualan  barang,  hasil  prediksi  untuk  periode bulan  berikutnya, nilai  MAPE  pada  model  prediksi,  serta grafik  perbandingan  antara  data  aktual testing dengan hasil prediksi data testing .

## IV. K ESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  proses asosiasi  menggunakan  metode FP-Growth dan  Apriori serta proses prediksi menggunakan regresi linier dan SVR pada  perusahaan  Timbul  Jaya  Petshop  adalah  sebagai berikut:
1) Pencarian  pola  belanja  konsumen  dapat  dilakukan dengan  mencari  kombinasi-kombinasi  barang  yang kemungkinan  dibeli  secara  bersamaan  dalam  satu transaksi  menggunakan  metode  asosiasi.  Metode asosiasi  yang  digunakan  adalah  metode FP-Growth dan apriori. Kedua metode sama-sama menghasilkan 11  aturan  asosiasi  berdasarkan  nilai minimum support 0,02 dan nilai minimum confidence 0.3 serta pemilihan aturan terbaik dilihat berdasarkan nilai lift ratio yang  tinggi  atau  diatas  1.  Nilai lift  ratio yang semakin  tinggi  menunjukkan  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  semakin  bermanfaat  atau  semakin  valid. Nilai lift  ratio tertinggi  yaitu  sebesar  3.5153  ada pada aturan “Jika konsumen membeli produk lezato repack,  maka  membeli  produk  ori  cat”.  Hasil  dari aturan asosiasi dapat dimanfaatkan untuk mengetahui  merancang  strategi  bisnis  seperti penempatan  barang  secara  berdekatan  terhadap barang  yang  memiliki  hubungan  yang  kuat,  serta menerapan promosi atau diskon.
2) Proses prediksi penjualan barang dengan menggunakan  metode  regresi  linier  dan Support Vector  Regression (SVR)  tingkat  nilai  MAPE  yang
berbeda-beda. Prediksi dengan menggunakan regresi linier  menerapkan  metode windowing dengan windowing  size 3  sementara  untuk  prediksi menggunakan SVR menerapakan metode windowing dengan window  size 2.  Produk  yang  lebih  cocok menggunakan metode regresi linier ada pada produk “Whiskas Tuna  85 gr”, “Pedegre  Beef  130 gr”, dan “Whiskas Junior Mackarel”. Sementara produk yang lebih  cocok  menggunakan  metode  SVR  ada  pada produk  “Bolt  Dog  1  Kg”,  “Whiskas  Junior  Tuna”, “Canibite 1 Kg”, “Bolt Cat 1 Kg”, “Lezato Repack”, “Life  Cat  Salmon  85  gr”,  dan  “Pedegre  Puppy”. Hasil  prediksi  di  masa  mendatang  dapat  digunakan sebagai  penunjang  untuk  memperkiran  penyediaan stok barang.

## R EFERENSI
[1] F. M. I. D. W. Mateus Paga Tana, “Penerapan Metode Data Mining Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada Toko  Oase  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” JIMP  (Jurnal Informatika  Merdeka  Pasuruan), vol.  3  No  2,  pp.  17-22,  Agustus 2018.
[2] F.  Yunita,  “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNKAN ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTRING  PADA  PENERIMAAN MAHASISWA BARU (STUDI KASUS : UNIVERSITAS  ISLAM INDRAGIRI),” Jurnal SISTEMASI, Vols. 7, Nomor 3, pp. 238-249, September 2018.
[3] M.  H.  Siregar,  “KLASTERISASI  PENJUALAN  ALAT-ALAT BANGUNAN  MENGGUNAKAN  METODEK-MEANS  (STUDI KASUS  DI  TOKO  ADI  BANGUNAN),” JURNAL  TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE, vol. 1 No.2, pp. 83-91, Desember 2018.
[4] A.  J.  Alexander  Radityo  Wibowo,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING  METODE  ASOSIASI  ALGORITMA  FP-GROWTH PADA  PERUSAHAAN  RITEL,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, Vols. 10, Nomor 2, pp. 200-212, Desember 2020.
[5] A. B. P. Rusnandi Suparni, “Penerapan Data Mining untuk Analisis Market  Basket  dengan  Algoritma  FP-Growth  pada  PD  Pasar Tohaga,” Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika, Vols. 9, Nomor 1, Maret 2020.
[6] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” Jurnal  Teknik Komputer, Vols. 4, No. 1, Februari 2018.
[7] V. C. H. M. Z. E. W. S. Rifqi Hammad, “PENERAPAN METODE APRIORI  SEBAGAI  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMBENTUKAN  PAKET  PENJUALAN  BIBIT  BUAH,”
JURNAL SAINTEKOM, Vols. 12, No.1, Maret 2022.
[8] S.  A.  W.  H.  Z.  Z.  Oliver  Januardi  Ababil,  “PENERAPAN METODE  REGRESI  LINIER  DALAM  PREDIKSI  PENJUALAN LIQUID  VAPE  DI  TOKO  VAPOR  PANDAAN  BERBASIS WEBSITE,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), vol.  6 No. 1, Februari 2022.
[9] D.  F.  Fitria  Habibatul  Hamdanah,  “ANALISIS  PERFORMANSI ALGORITMA LINEAR REGRESSION DENGAN GENERALIZED LINEAR MODEL UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PADA USAHA MIKRO, KECIL, DAN MENENGAH,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  : JANAPATI, Vols. 10, Nomor 1, Maret 2021.
[10]   G. M. A. S. G. A. A. P. Marria Tesalonika Siregar, “Perbandingan Analisis  Metode  Peramalan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Menular  di Kota  Bandung  (Studi  Kasus:  Dinas  Kesehatan  Kota  Bandung),” JITTER-  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Komputer, Vols.  3,  No.  1, April 2022.
[11]   B. D. S. C. D. Noval Dini Maulana, “Implementasi Metode Support Vector  Regression  (SVR)Dalam  Peramalan  Penjualan  Roti  (Studi Kasus:  Harum  Bakery),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vols. 3, No. 3, pp. 2986-2995, Maret 2019.
[12]   H.  S.  P.  E.  E.  P.  Billy  Gunawan,  “Sistem  Analisis  Sentimen  pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” JEPIN (Jurnal
Edukasi  dan  Penelitian  Informatika), Vols.  4,  No.  2,  Desember 2018.
[13]   I.  K.  G.  D.  P.  N.  K.  D.  R.  Gede  Eridya  Bayu  Seyoga, “Perbandingan  Antara  Backpropagation,  Holt-Winter,  dan  Metode Regresi Polinomial dalam Peramalan Kasus Gigitan Anjing di Bal,” Jurnal Ilmiah Merpati, vol. 9 No. 3, Desember 2021. [14]   M. Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,
Minkowski  Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K- Means Clustering berbasis Chi-Square,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan  IT  (JPIT),  Vol.04,  No.01,  Januari  2019, Vols.  04., No.01, Januari 2019.
[15]   A.  R.  Y.  Agus  Juniadi,  “Prediksi  Persediaan  Bahan  Baku  untuk Produksi  Percetakan  Menggunakan  Metode  Asosiasi,” Paradigma, Vols. 23, No. 1, Maret 2021.
[16]   A.  K.  A.  A.  N.  Zaenal  Abidin,  “PENERAPAN  ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA  DUA  (STUDI  KASUS:  TOKO  PRIMA  MOTOR SIDOMULYO),” JURNAL  TEKNOINFO, Vols.  16,  Nomor  2,  pp. 225-232, Juli 2022.
[17]   D.  R.  G.  D.  W.  T.  H.  Satia  Suhada,  “Penerapan  Algoritma  FP- Growth  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada AHASS Cibadak,” JURNAL SWABUMI, vol. 8  No.2,  pp. 118-126,
September 2020.
[18]   E.  Elisa,  “Market Basket  Analysis  Pada Mini  Market  Ayu  Dengan Algoritma Apriori,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 2 No. 2, pp. 472-478, 2018.
[19]   E. B. N. S. Devi Sari Oktavia Panggabean, “Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi Linear  Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer), vol.  7  No. 1, pp. 56-62, Februari 2020.
[20]   D.  F.  Ghebyla  Najla  Ayuni,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Untuk  Prediksi  Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ,” Jurnal Telematika, Vols. 14, No 2, 2019.
[21]   Y. S. M. S. Novrizal Nazeriandy Siregar, “Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Penggunaan  Daya  Listrik  Pada  PT.PLN (Persero)  Rayon  Medan  Selatan  Dengan  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Berganda,” Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen  Informatika  dan  Komputer), vol.  20.  No.1,  pp.  20-27, Februari 2021.
[22]   M.  T.  F.  S.  A.  Listiya  Surtiningsih,  “Prediksi  Jumlah  Kunjungan Wisatawan  Mancanegara  Ke  Bali  Menggunakan  Support  Vector Regression  dengan  Algoritma  Genetika,” Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol.  2  No.  8,  pp.  2578- 2586, Agustus 2018.
[23]   J.  P.  S.  S.  T.  Rokhmad  Eko  Cahyono,  “Analisis  Kinerja  Metode Support  Vector  Regression  (SVR)  dalam  Memprediksi  Indeks Harga  Konsumen,” JTIM  :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Multimedia, Vols. 1, No. 2, pp. 106-116, Agustus 2019.
[24]   D. I. M. Riki Maulana Fauzi, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN  METODE  LEAST  SQUARE  UNTUK MEMPREDIKSI  PENJUALAN  LAMPU  LED  PADA  PT. SUMBER  DINAMIKA  SOLUSITAMA,” Jurnal  Sosial  dan Teknologi  (SOSTECH), Vols.  1,  Number  8,  pp.  907-919,  August 2021.
[25]   G.  M.  A.  S.  I.  M.  A.  D.  S.  Gusti  Agung  Mayun  Kukuh  Jaluwana, “Analysis of Public Sentiment Towards Goverment Efforts to Break the  Chain  of  Covid-19  Transmission  in  Indonesia  Using  CNN  and Bidirectional  LSTM,” JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), vol. 6 No. 4, pp. 511-520, Agustus 2022.