Percentage Split dan K-Fold Cross Validation pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) pada Klasifikasi Penyakit Anemia

Percentage Split dan K-Fold Cross Validation pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) pada Klasifikasi Penyakit Anemia

Klasifikasi, Anemia, Support Vector Machine

Anemia merupakan salah satu penyakit yang memiliki pengaruh terhadap peningkatan angka kematian, penurunan tingkat produktivitas kerja, dan gangguan terhadap perkembangan saraf. Salah satu hal yang dapat dilakukan untuk mengurangi tingkat penderita penyakit anemia adalah deteksi dini dengan memanfaatkan teknologi informasi. Klasifikasi merupakan salah satu teknologi data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi suatu pola yang terdapat dalam sejumlah data. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi penyakit anemia menggunakan metode support vector machine dengan kernel polynomial untuk dan metode latih yang digunakan ialah percentage split dan k-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini ialah pada metode latih percentage split memiliki tingkat akurasi sebesar 92,3% dan pada metode latih k-fold cross validation memberikan hasil akurasi sebesar 90%. Hal ini menunjukkan bahwa metode support vector machine cukup baik untuk digunakan dalam melakukan klasifikasi penyakit anemia

Herlina Hanum1,Syafrina Lamin2, Puspitahati3, Sugandi Yahdin4,Irmeilyana5, Anita Desiani6*, Dite Geovani7, Redina AnFadhila Chaniago8

https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/173/174

UniversitasSriwijaya

Oktober 2024

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text