MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
Vol 7 No 2 (2019)

KLASIFIKASI SCHIZOPHRENIA BERDASARKAN SINYAL EEG MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

IVAN KURNIA LAKSONO (Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya)



Article Info

Publish Date
08 Jul 2019

Abstract

Schizophrenia adalah sindrom yang disertai dengan manifestasi psikologis spesifik yang disebabkan ketidakseimbangan dopamin dalam otak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi schizophrenia adalah elektroensephalogram (EEG). Kemampuan EEG untuk merekam perubahan aktifitas listrik otak membuatnya dapat digunakan sebagai alat identifikasi dengan luaran berupa rekaman sinyal. Pada penelitian ini digunakan algoritma Support Vector Mechine sebagai metode pengolahan data sinyal EEG untuk pengklasifikasian schizophrenia. Dataset yang digunakan adalah kaggle dataset yang terdiri dari 3072 atribut dan 2 kelas yaitu kelas normal dan kelas schizophrenia yang diambil dari 81 subyek, dengan 32 subyek normal dan 49 subyek penderita schizophrenia. Sebelum proses pelatihan, data latih dan data uji dipisah secara acak dengan metode hold-out validation dengan rasio data latih dan data uji 9 : 1, 4 : 1, 7 : 3 dan 3 : 2. Hasil pengujian menghasilkan akurasi terbaik saat rasio 9 : 1 yaitu 70%. Kata kunci : Kaggle dataset, klasifikasi, schizophrenia , sinyal EEG, SVM

Copyrights © 2019






Journal Info

Abbrev

mathunesa

Publisher

Subject

Mathematics

Description

MATHunesa is a mathematical scientific journal published by the Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, The State University of Surabaya with e-ISSN 2716-506X and p-ISSN 2301-9115. This journal is published every four months in April, August, and December. One volume ...