Klasifikasi Tingkat Kepositifan Pengidap Penyakit Jantung Dengan Pendekatan Algoritma SVM Berbasis Both Kernel (Linear Dan Polynomial) - Aji, Prasetyo Wicaksono; Fatchan , Muhammad; Sunge, Aswan Supriyadi (Universitas Muhadi Setiabudi, 2023)
Penyakit jantung adalah kondisi dengan angka kematian yang signifikan, menyebabkan sekitar 12 juta kematian setiap tahun di seluruh dunia. Fakta ini menunjukkan pentingnya mendeteksi penyakit jantung pada tahap awal. Namun, diagnosa penyakit ini menjadi sebuah tantangan yang berat karena adanya hubungan yang rumit antara karakteristik penyakit jantung. Oleh karena itu, pemahaman mengenai atribut kunci yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan atau klasifikasi penyakit jantung memiliki makna yang sangat penting. Dalam penelitian ini, Mesin Vektor Dukungan (SVM) digunakan sebagai alat Penelitian dengan berpusat pada penilaian penyakit jantung berdasarkan kondisi kesehatan pasien. Data medis digunakan sebagai variabel prediksi utama dalam penelitian ini. Hasil prediksi akan menetapkan penilaian 1 jika terdapat indikasi penyakit jantung pada pasien, dan sebaliknya, akan memberikan penilaian 0 jika tidak ada penyakit jantung yang terdeteksi. Proses pelatihan model SVM ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.