Analisis Prediksi Neural Network dan Support Vector Machine pada Multivariate Time Series Dataset - Mursalim Mursalim (IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), 2022)
Data time series merupakan data yang sering diproduksi oleh manusia setiap harinya dari berbagai bidang baik bidang kesehatan, geoscience, biologi, astronomi dan lainnya. Namun, data time series ini banyak macamnya salah satunya adalah multivariate data dimana jenis data tersebut banyak digunakan oleh peneliti dalam berbagai penelitian. Metode  Machine Learning yang digunakan adalah Neural Network atau NN dan Support Vector Machine  atau SVM yang memiliki kelebihan masing-masing. CRISP-DM metodology akan menerapkan 5 tahapan mulai dari business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dimana pada tahap modeling akan menggunakan 2 model yaitu Neural Network dan Support Vector Machine. hasil penelitian menunjukkan bahwa NN lebih dominan unggul dalam komparasi terbukti pada dataset polution on Beijing menghasilkan RMSE sebesar 0,13. Namun untuk data yang kecil seperti pada indeks saham Google NN mengalami large margin yaitu 2,98 diakrenakan data dan attribut yang terlalu sedikit untuk indeks saham