KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Pada tahun 2021, International Diabetes Federation (IDF) memprediksi bahwa 537 juta orang berusia antara 20 dan 79 tahun menderita diabetes di seluruh dunia. Penyakit diabetes juga menjadi penyebab 6,7 juta kematian di seluruh dunia dan diperkirakan akan terus bertambah setiap tahunnya. Oleh karena itu, untuk mengurangi angka penderita diabetes dibutuhkan suatu sistem yang menerapkan metode klasifikasi agar dapat mengklasifikasi penyakit diabetes. Metode yang digunakan dalam mengklasifikasi penyakit diabetes pada penelitian ini yaitu Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel linear, kernelrnpolynomial dan kernel RBF. Adapun data yang digunakan bersumber dari website kaggle dengan jumlah data sebanyak 768 record dan 9 atribut termasuk kelas. Penelitian ini dilakukan guna mengetahui perbandingan hasil akurasi dari penerapan ketiga kernel tersebut pada metode SVM. Hasil akurasi tertinggi diperoleh dari penerapan kernel RBF. Akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 85.42%. Sedangkan pada kernel linear dan kernel polynomial menghasilkan akurasi sebesar 80.56% dan 75%.