KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES PADA PEREMPUAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Aulia , Zahro Kholili (2023) KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES PADA PEREMPUAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (4Mb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (4Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (4Mb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Diabetes is a common chronic disease caused by high blood sugar levels that exceed normal limits. In diabetics, the pancreas cannot produce the required amount of insulin. Diabetes is a disease that causes the highest death rate in Indonesia. Diabetes is potentially higher in women. This study analyses the classification of those with the potential to develop diabetes, especially women, based on available data. The data used is a dataset from the article The National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. There are many ways to diagnose diabetes, one of which is using the Support Vector Machine algorithm. This study uses four kernels in modelling using SVM, namely linear, polynomial, gaussian, and sigmoid, as well as several training and data testing divisions. The results obtained show the highest model accuracy rate of 87% when using a linear kernel with training and testing data divisions of 95% and 5%. Keywords: Diabetes, Classification, Support Vector Machine. Diabetes adalah penyakit kronis umum yang diakibatkan kadar gula darah yang tinggi dan melewati batas normal. Pada penderita diabetes, pankreas tidak mampu menghasilkan jumlah insulin yang diperlukan. Diabetes merupakan salah satu penyakit yang mengakibatkan angka kematian tertinggi di Indonesia. Diabetes berpotensi lebih tinggi pada perempuan. Untuk membantu mendeteksi penyakit diabetes lebih dini, penelitian ini mengkaji analisis mengenai klasifikasi siapa saja yang berpotensi terkena penyakit diabetes, khususnya pada perempuan, berdasarkan data yang tersedia. Data yang digunakan adalah dataset dari artikel The National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Disease. Terdapat banyak cara dalam mendiagnosa penyakit diabetes, salah satunya adalah menggunakan algoritma Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan empat kernel dalam melakukan pemodelan menggunakan SVM, yaitu linear, polinomial, gaussian, dan sigmoid serta beberapa pembagian training dan testing data. Hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi model tertinggi sebesar 87% ketika menggunakan kernel linear dengan pembagian training dan testing data sebesar 95% dan 5% Kata Kunci: Diabetes, Klasifikasi, Support Vector Machine.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2301238757 . Digilib
Date Deposited:	23 Feb 2023 01:18
Terakhir diubah:	23 Feb 2023 01:18
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/69877

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir