Klasifikasi pada Dataset Penyakit Hati Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-NN, dan Naïve Bayes - Citra Nurina Prabiantissa (Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2021)
Hati memiliki fungsi yang krusial, yaitu pusat metabolisme yang berfungsi untuk menjaga kebutuhan otak dan sebagai filter darah dari zat-zat yang berbahaya yang datang dari usus. Penyakit hati yang dapat timbul karena kelainan fungsi hati ini adalah liver, hepatitis, kanker hati, sirosis hati, dan penyakit hati lainnya. Penyakit hati kompleks seperti kanker hati membutuhkan screening pasien dengan tepat dan akurat. Sistem klasifikasi ini membantu dokter untuk menentukan penyakit hati pada pasien. Sistem ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan diagnosis pada pasien dan dokter dapat melakukan tindakan pengobatan dengan akurat. Proses pertama ialah dengan melakukan pembersihan dataset hati yaitu dengan mengatasi missing value dan mendeteksi outlier. Setelah pembersihan data, data diklasifikasi dengan tiga algoritma yang berbeda. Algoritma klasifikasi tersebut yaitu Naïve Bayes, KNN, dan SVM. Performa dari ketiga metode tersebut dibandingkan untuk mendapatkan metode yang terbaik untuk dataset hati, dengan cara menentukan nilai performanya yang berupa nilai accuracy, precision, recall, dan F-measure. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketiga algoritma, SVM memiliki rata-rata performa paling baik dengan akurasi sebesar 82,36%.