Klasifikasi Gagal Jantung menggunakan Metode SVM (Support Vector Machine) - Farida, Laili Nur; Bahri, Saiful (Komputika : Jurnal Sistem Komputer, 2024)
Gagal jantung merupakan penyakit mematikan nomor satu di dunia. Menurut data WHO (World Health Organization) dan WHF (World Heart Federation), pada tahun 2025 diperkirakan penyakit jantung akan menjadi penyebab utama kematian di negara-negara Asia. Tahun ini, setidaknya 78% angka kematian global disebabkan oleh penyakit jantung yang terjadi pada orang miskin dan kelas menengah. Data RisKesDas (Riset Kesehatan Dasar) KemenKes (Kementerian Kesehatan) RI tahun 2018, prevalensi gagal jantung di Indonesia berdasarkan diagnosis dokter diperkirakan mencapai 5%, di mana lebih sering terjadi pada pria yaitu sebanyak 66% dibandingkan wanita yang hanya 34%. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi penyakit gagal jantung menggunakan metode Support Vector Machine. Proses uji coba menghasilkan akurasi tertinggi pada kernel linear, RBF dan polynomial masing-masing sebesar 85.96%, 85.84%, dan 84.50%. Kernel yang menghasilkan akurasi paling tinggi, yaitu kernel linear dengan cost 0.1. Proses pengujian menggunakan parameter tersebut menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score berturut-turut sebesar 89.13%, 86.21%, 96.15%, dan 90.91%. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa metode Support Vector Machine cukup baik dalam melakukan klasifikasi pada penyakit gagal jantung.