<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER"^^ . "Support Vector Machine (SVM) is one of the machine learning methods used for\r\nclassification by dividing data into two different classes. The principle of the\r\nSVM method is to find the best separating function called hyperplane. If the data\r\ncannot be separated linearly then the data is nonlinear data. One method to\r\novercome this is to use a kernel function. The purpose of this research is to apply\r\nthe SVM method to determine the performance of the best kernel function based\r\non the highest accuracy value for the classification of liver disease patients. Based\r\non the analysis results, the best kernel function for this case is the Radial Basis\r\nFunction (RBF) kernel function with a cost value = 12 and gamma = 2.5 on a split\r\ndataset of 90% training and 10% testing, with an accuracy value of 84.63%. By\r\nusing the kernel function and the split dataset proportion, the parameters w and b\r\nare obtained, as follows:\r\n= -5,1951, = -7,3708, = -9,1687, = -9,2968, = -10,6287,\r\n= -10,3948, = 0,1057, = 9,3402, = 2,5066 , b =\r\n0,8868.\r\nKeywords: Support Vector Machine; Radial Basis Function Kernel;\r\nClassification; Liver Disease\r\nSupport Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode machine learning yang\r\ndigunakan untuk pengklasifikasikan dengan membagi data menjadi dua kelas\r\nyang berbeda. Prinsip metode SVM adalah mencari fungsi pemisah disebut\r\nhyperplane yang terbaik. Apabila data tidak dapat dipisahkan secara linear maka\r\ndata tersebut merupakan data nonlinear. Salah satu metode untuk mengatasi hal\r\ntersebut adalah dengan menggunakan fungsi kernel. Tujuan penelitian ini adalah\r\nmenerapkan metode SVM untuk mengetahui kinerja fungsi kernel terbaik\r\nberdasarkan nilai akurasi tertinggi terhadap klasifikasi penderita penyakit liver.\r\nBerdasarkan hasil analisis diperoleh, bahwa fungsi kernel terbaik untuk kasus ini\r\nadalah fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) dengan nilai cost = 12 dan\r\ngamma = 2,5 pada split dataset 90% training dan 10% testing, dengan nilai\r\nakurasi sebesar 84,63%. Dengan menggunakan fungsi kernel dan proporsi split\r\ndataset tersebut diperoleh parameter w dan b, yakni sebagai berikut:\r\n= -5,1951, = -7,3708, = -9,1687, = -9,2968, = -10,6287,\r\n= -10,3948, = 0,1057, = 9,3402, = 2,5066 , b =\r\n0,8868.\r\nKata Kunci : Support Vector Machine; Kernel Radial Basis Function;\r\nKlasifikasi; Penyakit liver"^^ . "2024-03-28" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM "^^ . . . . . . . "Maria Magdalena Naibaho\t"^^ . "\tCitra "^^ . "Maria Magdalena Naibaho\t \tCitra "^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (File PDF)"^^ . . . "1. ABSTRAK - ABSTRACT - Citra Maria Magdalena Naibaho.pdf"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (File PDF)"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (File PDF)"^^ . . . "3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN - Citra Maria Magdalena Naibaho.pdf"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "ANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA\r\nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA\r\n\r\nPENDERITA PENYAKIT LIVER (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #83474 \n\nANALISIS KINERJA BEBERAPA FUNGSI KERNEL PADA \nKLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE TERHADAP DATA \n \nPENDERITA PENYAKIT LIVER\n\n" . "text/html" . . . "500 ilmu pengetahuan alam dan matematika" . .