KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA RUMAH SAKIT UMUM PRABUMULIH - Candi Aldama; Muhammad Nasir (P3M Institut Teknologi Pagar Alam, 2023)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan diagnosa pasien diabetes melitus Rumah Sakit Umum Prabumulih menggunakan metode SVM (Support Vector Machine). Metode analisis data yang digunakan yaitu CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining ) dengan tahapan yang dimulai dari Business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Hasil penelitian menunjukkan Nilai akurasi rata - rata sebesar 65% dari perhitungan metode SVM dengan bantuan Software RapidMiner. Selain itu, Semakin banyak sampel data maka semakin besar juga tingkat akurasi kebenaran klasifikasi data pasien diagnosis diabetes melitus, sehingga metode yang dibuat dapat digunakan untuk memprediksi class yang belum diketahui seperti ketepatan diagnosis tipe diabetes melitus. Kontribusi penting dari penelitian ini adalah dapat memberikan informasi mengenai klasifikasi data pasien diagnosis diabetes melitus pada periode yang akan datang.