Analisis Prediksi Penjualan Donat Kentang Menggunakan Metode Support Vector Machine Berbasis Web - Kamal, Imanudin; Bodi Santoso, (Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications (JOAIIA), 2026)
Penjualan donat kentang pada usaha mikro sering mengalami fluktuasi setiap periode, sehingga menyulitkan dalam menentukan jumlah produksi dan varian produk yang paling diminati. Permasalahan ini menunjukkan pentingnya penerapan metode prediksi berbasis data historis untuk membantu pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan varian donat kentang dengan tingkat penjualan tertinggi berdasarkan hasil prediksi, membangun sistem prediksi penjualan berbasis web, serta menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) dalam proses prediksi. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine dengan kernel Radial Basis Function (RBF) yang mampu menangani pola data non-linear. Data yang digunakan merupakan data penjualan selama 21 bulan dengan empat varian produk, yaitu original, susu, ubi ungu, dan pandan. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL serta diintegrasikan dengan Python untuk proses perhitungan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine mampu menghasilkan prediksi penjualan yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan, dimana varian donat kentang susu memiliki tingkat penjualan tertinggi, diikuti oleh varian susu. Selain itu, sistem berbasis web yang dibangun mampu mengelola data penjualan, menampilkan visualisasi grafik, serta menyajikan hasil prediksi secara efektif dan mudah digunakan.