Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Menggunakan Support Vector Machine dengan Algoritma Grid Search Cross-validation - Fatmawati; Nur Azizah Komara Rifai (UPT Publikasi Ilmiah Unisba, 2023)
Abstract. Accuracy in determining the object in the appropriate class is a challenge in the classification method. Support Vector Machine is a classification method that is capable of classifying data that does not go through the learning stage and is able to produce a classification model even though there is relatively little data training while still producing good accuracy. The classification performance improvement produced by the SVM method is determined from the parameter settings. Therefore, the grid search algorithm is used to find the optimal parameters. The problem of diabetic retinopathy is important because it is one of the causes of total blindness in several countries. This study aims to apply the SVM method by applying the grid search cross-validation algorithm. Grid search is a method of financing combination models and hyperparameters by testing a single combination of models and validating each combination. The grid search method is paired with cross-validation to obtain the best model in classifying disease status in diabetic retinopathy patients. By using a linear kernel and 5-fold cross-validation, the results obtained for 30 models. The best model for cases of diabetes retinopathy classification is obtained from the cost parameter 10 of 74.8%. Abstrak. Ketepatan dalam menentukan objek pada kelas yang sesuai merupakan tantangan pada metode klasifikasi. Support Vector Machine menjadi metode klasifikasi yang mampu melakukan klasifikasi untuk data yang tidak melewati tahap pembelajaran dan mampu menghasilkan model klasifikasi meskipun data training relatif sedikit dengan tetap menghasilkan akurasi yang baik. Peningkatan performa klasifikasi yang dihasilkan oleh metode SVM ditentukan dari pengaturan parameter. Oleh karena itu, algoritma grid search digunakan untuk melihat parameter yang optimal. Masalah diabetes retinopati menjadi penting karena menjadi salah satu penyebab kebutaan total di beberapa negara. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SVM dengan menerapkan algoritma grid search cross-validation. Grid search merupakan metode penentuan kombinasi model dan hyperparameter dengan melakukan uji coba satu persatu kombinasi model dan melakukan validasi pada setiap kombinasi. Metode grid search dipasangkan dengan cross-validation untuk mendapatkan model terbaik dalam mengklasifikasikan status penyakit pada pasien diabetes retinopati. Dengan menggunakan kernel linear serta 5-fold cross-validation diperoleh hasil sebanyak 30 model. Model terbaik untuk kasus klasifikasi penyakit diabetes retinopati ini didapatkan dari parameter cost 10 sebesar 74,8%.