Text

Klasifikasi penyakit telinga menggunakan metode support vector machine

---

Penilaian

---

Diagnosa penyakit merupakan salah satu penelitian yang sering dilakukan
beberapa waktu terakhir. Dengan kondisi setiap penyakit memiliki jenis gejala yang
cukup banyak dan hampir memiliki kemiripan gejala terhadap penyakit serupa
dengan level yang berbeda. Hal ini dikarenakan gejala penyakit yang sama memiliki
beragam gejala yang dapat menjadi pertimbangan dalam melakukan klasifikasi.
Proses klasifikasi penyakit ini dapat dilakukan oleh sebuah perangkat lunak dalam
melakukan proses komputasi yang kompleks dapat dijadikan alat yang dapat
membantu proses identifikasi penyakit di bidang kedokteran. Penelitian ini
menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi
penyakit telinga tersebut. Data yang digunakan sebanyak 200 dan merupakan data
yang diambil langsung dari praktek dokter spesialis Telinga Hidung dan
Tenggorokan (THT). Hasil pengujian memiliki akurasi dengan akurasi keseluruhan
83,5% (dari 200 data) untuk kernel linier dan 82,4% (dari 200 data) untuk kernel
RBF dengan akurasi tertinggi pada masing – masing kernel yaitu 95% (dari 200
data)

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

-

Publisher

Palembang : Fak. Ilmu Komputer., 2016

Collation

xv, 37 hlm. : ilus.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

NONE

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Support Vector Machine
Klasifikasi Penyakit
Gejala Penyakit

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment