Optimasi Parameter Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO) - Yulia Candra Dewi; Joko Purwadi (Jurnal Ilmiah Matematika, 2023)
Prediksi harga bawang merah merupakan hal penting bagi petani dan pemerintah untuk mengurangi risiko ekonomi dan membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga bawang merah di Indonesia menggunakan Support Vector Regression (SVR) yang dioptimalkan dengan algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO). SVR adalah teknik pembelajaran mesin yang efektif untuk regresi, tetapi mempunyai kesulitan dalam menetapkan parameter optimalnya. Untuk itu, algoritma GWO, yang terinspirasi dari strategi berburu serigala, digunakan untuk mengoptimalkan parameter SVR. Dalam penelitian ini, data harga bawang merah sejak tanggal 1 Januari 2022 sampai 31 Desember 2023 yang diperoleh dari website resmi Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS) dikumpulkan dan dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat eror yang diukur dengan RMSE (Root Mean Square Error) untuk model GWO-SVR diperoleh sebesar 0.062561 sedangkan model SVR sebesar 0.078579. Dapat dilihat bahwa terjadi penurunan nilai RMSE, sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma optimasi GWO dapat meningkatkan kinerja dari model SVR.