Klasifikasi Pasien Pengidap Diabetes Menggunakan Metode Support Vector Machine

Diniyal Amru Agatsa, Rita Rismala, Untari Novia Wisesty

Abstract

Abstrak Diabetes merupakan penyakit kronis yang terjadi ketika pankreas tidak menghasilkan cukup insulin(hormone yang mengatur gula darah) atau ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin secara efektif. Rata-rata global angka pengidap diabetes pada orang dewasa meningkat hingga dua kali lipat sejak tahun 1980 dari 4,7% menjadi 8,5%. Diabetes menyebabkan 1,5 juta kematian pada tahun 2012. Glukosa darah yang lebih tinggi dari angka optimal menyebabkan 2,2 juta kematian, dengan meningkatkan risiko penyakit kardiovaskular dan lainnya. 43% dari 3,7 juta kematian tersebut terjadi sebelum usia 70 tahun [1]. Untuk itu diperlukan suatu sistem klasifikasi data pasien yang dapat membantu penanggulangan diabetes, dengan menggunakan dataset Pima Indians Diabetes Database yang diperoleh dari UC Irvine Machine Learning Repository dan klasifikasi menggunakan Support Vector Mechine (SVM). Kata kunci: diabetes, klasifikasi, SVM(support vector machine). Abstract Diabetes is a chronic disease that occurs because the pancreas does not produce enough insulin or hormones that cannot be used by insulin. The number of people with global diabetes in adults has doubled since 1980 from 4.7% to 8.5%. Diabetes caused 1.5 million deaths in 2012. Blood glucose higher than the optimal number caused 2.2 million deaths, by increasing the risk of cardiovascular and other diseases. 43% of the 3.7 million deaths occurred before the age of 70 years [1]. For this reason, a patient data classification system is needed to help with diabetes management, using the Pima Indians Diabetes Database dataset obtained from the UC Irvine Machine Learning Repository and collected using Support Vector Machine (SVM). Keywords: diabetes, classification, SVM(support vector machine).

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0