ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulPENERAPAN METODE FUZZY SUPPORT VECTOR MACHINE (FSVM) UNTUK KLASIFIKASI TUBERKULOSIS (TBC) DI RSUD ANUTAPURA PALU |
| Nama: MUH. FAUZAN MAKMUR |
| Tahun: 2026 |
| Abstrak Fuzzy Support Vector Machine (FSVM) adalah metode pengklasifikasian yang menggabungkan konsep Support Vector Machine (SVM) dengan teori fuzzy untuk mengatasi ketidakpastian dan data noise dalam proses klasifikasi. FSVM digunakan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada data yang mengandung ketidakpastian, data tidak seimbang, atau data yang dipengaruhi oleh noise. Penelitian ini menggunakan FSVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF) untuk mengklasifikasikan pasien Tuberkulosis (TBC) di Rumah Sakit Anutapura Palu. Parameter model yang digunakan adalah Cost = 1 dan Gamma = 10 dengan pembagian data training 80 dan data testing 20. Evaluasi pada data latih menghasilkan akurasi 97,11%, sensitivitas 98,01%, dan spesifisitas 96,44%. Sementara pada data uji, akurasi sebesar 81,63%, sensitivitas 88,00%, dan spesifisitas 78,35%. FSVM terbukti efektif sebagai alat bantu diagnosis TBC yang andal. Kata Kunci: Fuzzy Support Vector Machine, Radial Basis Function, Tuberkulosis, Klasifikasi, Akurasi, Sensitivitas, Spesifisitas |