Pengklasifikasian Pada Data Echocardiogram Dengan Menggunakan Support Vector Machine dan Analisis Diskriminan

Authors

  • Gede Suwardika Universitas Terbuka Denpasar

DOI:

https://doi.org/10.23887/ijnse.v1i1.12434

Abstract

Echocardiogram (seringkali disebut "echo") adalah garis luar grafik dari gerakan jantung. Selama tes ini, gelombang-gelombang suara frekwensi tinggi, disebut ultrasound, menyediakan gambar-gambar dari klep-klep dan kamar-kamar jantung. Dalam penelitian ini dilakukan tes terhadap 132 pasien dengan respon meninggal atau hidup. Hasil ketepatan klasifikasi antara data training dengan data testing dengan analisis diskriminan adalah 96% sedangkan dengan menggunakan SVM diperoleh sebesar 88%. Pengelompokan dengan menggunakan K-Means dan Kernel K-Means menghasilkan ketepatan pengelompokan yang sama persis. Ini menunjukkan bahwa data echocardiogram memiliki pengelompokan yang baik. Kemudian hasil pengelompokan pada K-Means dibandingkan dengan data aktual yang diklasifikasikan dengan menggunakan diskriminan, SVM dan CART dimana dihasilkan bahwa data hasil dari K-Means memiliki ketepatan klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi pada data aktual.

Downloads

Published

2017-10-30

How to Cite

Suwardika, G. (2017). Pengklasifikasian Pada Data Echocardiogram Dengan Menggunakan Support Vector Machine dan Analisis Diskriminan. International Journal of Natural Science and Engineering, 1(1), 1–7. https://doi.org/10.23887/ijnse.v1i1.12434

Issue

Section

Articles