ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulPERBANDINGAN KERNEL LINEAR, RADIAL BASIS FUNCTION (RBF), DAN POLYNOMIAL PADA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI KASUS KELAHIRAN PREMATUR DI RSUD TORABELO |
| Nama: FADILLAH SLAMET |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak kehamilan antara 20 minggu sampai dengan 37 minggu dihitung dari hari pertama. Kelahiran prematur menjadi salah satu penyebab utama kematian bayi baru lahir. Klasifikasi kelahiran prematur merupakan langkah penting dalam membantu merancang strategi yang lebih efektif untuk menurunkan angka kelahiran prematur di Sulawesi Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan hasil ketepatan klasifikasi terbaik menggunakan Support Vector Machine, dari ketiga kernel linear, Radial Basis Function dan Polynomial. Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data register NICU di RSUD Torabelo tahun 2022. Metode pengolahan data meliputi pembagian data menjadi training dan testing. Performa ketiga kernel dievaluasi berdasarkan akurasi klasifikasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Hasilnya menunjukkan bahwa kernel terbaik yang tepat digunakan untuk klasifiaksi kelahiran prematur di RSUD Torabelo tahun 2022 yaitu kernel Radial Basis Function, dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas yang sama, yakni 93,75%, 94,74%, dan 94,74% secara berturut-turut. Kata Kunci: Kelahiran Prematur, Kernel Linear, Kernel Radial Basis Fuction, Kernel Polynomial ,Support Vector Machine. |