Abdullah, Riza Zain (2024) PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MERANCANG APLIKASI PENDETEKSI PENYAKIT DIABETES. Undergraduate thesis, Universitas Satya Negara Indonesia.

	Text (Abstrak) Riza Zain Abdullah - 200100015 (ABSTRAK).pdf - Published Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB)
	Text (Bab 1) Riza Zain Abdullah - 200100015 (BAB 1).pdf - Published Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB)

Abstract

International Diabetes Federation pada 2021 diperkirakan bahwa sekitar 537 juta individu di kisaran usia 20 hingga 79 tahun akan terdiagnosis dengan diabetes, angka yang setara dengan 10,5% dari total jumlah penduduk dunia dalam rentang usia tersebut. Dalam rangka meminimalisir komplikasi yang ditimbulkan dari penyakit diabetes, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi yang mampu mendeteksi penyakit diabetes menggunakan algoritma Support Vector Machine. Memanfaatkan algoritma Support Vector Machine untuk mengolah data kesehatan yang luas dan beragam. Metode yang digunakan yaitu metode kuantitatif dengan data sekunder sebanyak 1879 baris data, terdiri dari diagnosis positif dan negatif. Aplikasi ini dibuat untuk mendeteksi dari penyakit diabetes yang cukup akurat tentang kemungkinan seseorang diketahui terkena diabetes berdasarkan data yang dimasukkan. Hasil akurasi yang didapat menunjukkan bahwa aplikasi deteksi menggunakan Support Vector Machine ini memiliki akurasi yang cukup baik dalam mendeteksi penyakit diabetes dengan tingkat akurasi sebesar 80% sehingga model yang mampu memprediksi kemungkinan benar pada 80% kasus. Sisanya, sekitar 20% kemungkinan prediksi kurang tepat. Aplikasi ini memiliki potensi untuk menyediakan solusi masyarakat dalam diagnosis awal dan pencegahan penyakit diabetes.

Actions (login required)

View Item