LITERATUR REVIEW: PENGGUNAAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT LAMBUNG
Keywords:
Support Vector Machine (SVM), Machine LearningAbstract
Klasifikasi penyakit lambung merupakan Langkah penting dalam membantu diagnosis medis yang akurat dan efesien. Penelitian ini mengkaji penerapan metode Support Vector Machine (SVM) dalam Mengklasifikasikan penyakit lambung berdasarkan data medis yang releven, sepertti gejala klinis dan hasil uji diagnostic. Metode SVM dipilih karena kemampuannya yang kuat dalam menangani dataset dengan dimensi tinggi serta menghasilkan margin keputusan yang optimal. Data pasien dikumpulkan dari sumber klinis ,kemudian diproses melalui tahapan praproses termasuk normalisasi dan seleksi fitur untuk meningkatkan akurasi model. Hasil eksperimen menunjukan bahwa SVM mampu mencapai tingkat akurasi tinggi dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Temuan ini menunjukan potensi SVM sebagai alat yang efektif dalam membantu tenaga medis membuat keputusan klinis yang lebih cepat dan tepat. Impelementasi metode ini diharapkan dapat mendukung sistem pendukung keputusan medis yang lebih canggih dimasa depan.
References
E. Triadini, S. J. (2019). Metode Systematic Literature Review untuk Identifikasi Platform dan Metode Pengembangan Sistem Informasi di Indonesia.
Fahrur Rozi, M. B. (2023). PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA TBK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS.
Gantar Fitra Fahrudin, S. S. (2024). Pengembangan Model Support Vector Machine untuk Meningkatkan Akurasi. 1419.
J. Sinulingga, M. (2024). IMPLEMENTASI ALGORITMA SVM (SUPPORT VECTOR MACHINES) UNTUK KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT GERD.
Nisa, k., & Khoirun Nisa, H. W. (2021). PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHNE(SVM), DAN RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI KETIDAKHADIRAN DI TEMPAT KERJA.
Perani Rosyani, A. z. (2023). KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN VARIASI MODEL WARNA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE.
Perani Rosyani, W. A. (2022). Security System Pada Berankas dengan Metode Personal Identifikasi Number Berpola Aritmatika Modulo.
Sri Mulyati, A. S. (2023). ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SHOPEEPAYLATER PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE(SVM).
