?url_ver=Z39.88-2004&rft_id=2117031112&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rft.title=IMPLEMENTASI+SUPPORT+VECTOR+MACHINE+DENGAN+RANDOM+OVERSAMPLING+UNTUK+MENGATASI+DATA+TAK+SEIMBANG+PADA+KLASIFIKASI+PENDERITA+PENYAKIT+CARDIOVASCULAR%0D%0A&rft.creator=CANTIKA+%2C+MERITA&rft.subject=500+ilmu+pengetahuan+alam+dan+matematika&rft.subject=510+Matematika&rft.description=Support+Vector+Machine+(SVM)+adalah+salah+satu+metode+machine+learning+yang+digunakan+untuk+pengklasifikasikan+dengan+membagi+data+menjadi+dua+kelas+yang+berbeda.++Prinsip+kerja+SVM+adalah+mencari+fungsi+pemisah+(hyperplane)+yang+terbaik.++Apabila+data+tidak+dapat+dipisahkan+secara+linear+maka+data+tersebut+merupakan+data+nonlinear.++Salah+satu+metode+untuk+mengatasi+hal+tersebut+adalah+dengan+menggunakan+fungsi+kernel.++Tujuan+penelitian+ini+adalah+menerapkan+metode+SVM+untuk+mengetahui+kinerja+fungsi+kernel+terbaik+berdasarkan+nilai+akurasi+tertinggi+terhadap+klasifikasi+penderita+penyakit+cardiovascular.++Namun%2C+pada+dataset+yang+digunakan+dalam+penelitian+memiliki+masalah+ketidakseimba-ngan+data+(imbalance+data).++Oleh+karena+itu%2C+digunakan+Random+Oversampling+(ROS)+untuk+mengatasi+masalah+tersebut.++Hasil+penelitian+menunjukkan+bahwa+fungsi+kernel+terbaik+pada+data+yang+seimbang+adalah+fungsi+Radial+Basis+Function+(RBF)%2C+dengan+parameter+gamma+0%2C1+dan+cost+1+pada+skema+data+training+90%25+dan+testing+10%25+didapat+nilai+akurasi+sebesar+73%2C86%25.%0D%0A%0D%0AKata+Kunci+%3A+Cardiovascular%3B+Kernel+Radial+Basis+Function%3B+Ketidakseimbangan+Data%3B+Random+Oversampling%3B+Support+Vector+Machine.%0D%0A&rft.publisher=Universitas+Lampung&rft.date=2025-12-12&rft.type=Skripsi&rft.type=NonPeerReviewed&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F88446%2F1%2FABSTRAK.pdf&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F88446%2F2%2FSKRIPSI%2520FULL.pdf&rft.format=text&rft.identifier=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F88446%2F3%2FSKRIPSI%2520FULL%2520TANPA%2520BAB%2520PEMBAHASAN.pdf&rft.identifier=++CANTIKA+%2C+MERITA++(2025)+IMPLEMENTASI+SUPPORT+VECTOR+MACHINE+DENGAN+RANDOM+OVERSAMPLING+UNTUK+MENGATASI+DATA+TAK+SEIMBANG+PADA+KLASIFIKASI+PENDERITA+PENYAKIT+CARDIOVASCULAR.++Universitas+Lampung%2C+Fakultas+Matematika+Dan+Ilmu+Pengetahuan+Alam+.+++++&rft.relation=http%3A%2F%2Fdigilib.unila.ac.id%2F88446%2F