KLASIFIKASI PENYAKIT MIGRAIN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE - Wahyudi, Rizky; Impana Manik, Kristin; Alfin, Muhammad; Bush Henrydunan, John; Haikal Al Majid, Muhammad; Saputra, Kana (Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi, 2025)
Migrain adalah gangguan neurologis yang dapat menurunkan kualitas hidup penderitanya. Diagnosis migrain umumnya dilakukan secara klinis berdasarkan riwayat medis pasien, namun metode ini sering bersifat subjektif dan berisiko mengalami kesalahan klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model klasifikasi migrain berbasis Support Vector Machine (SVM) untuk diagnosis yang lebih tepat. Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan dataset migrain dari Kaggle. Selanjutnya dilakukan analisis deskriptif untuk memahami karakteristik data. Pada tahap preprocessing, nilai yang hilang ditangani, outlier dideteksi dan dihapus menggunakan Interquartile Range (IQR) dan Winsorization, serta fitur numerik dinormalisasi dengan StandardScaler. Ketidakseimbangan kelas dalam dataset diatasi menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Model SVM dioptimalkan menggunakan GridSearchCV dengan parameter C, Gamma, dan kernel RBF. Tiga skema pembagian data yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10 digunakan untuk mengevaluasi model menggunakan Akurasi, F1-Score, dan ROC-AUC.  Dengan akurasi sebesar 75,00%, F1-Score 70,03%, dan ROC-AUC 84,28%, hasil optimal dicapai pada rasio 70:30.  Temuan ini menunjukkan seberapa baik model SVM dapat mengkategorikan migrain.  Penelitian ini memajukan penggunaan pembelajaran mesin untuk diagnosis migrain yang lebih tepat dan dapat dipercaya.