
Pengklasifikasian Pada Data Echocardiogram Dengan Menggunakan Support Vector Machine dan Analisis Diskriminan
Author(s) -
Gede Suwardika
Publication year - 2017
Publication title -
international journal of natural science and engineering
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2615-1383
pISSN - 2549-6395
DOI - 10.23887/ijnse.v1i1.12434
Subject(s) - computer science , artificial intelligence
Echocardiogram (seringkali disebut "echo") adalah garis luar grafik dari gerakan jantung. Selama tes ini, gelombang-gelombang suara frekwensi tinggi, disebut ultrasound, menyediakan gambar-gambar dari klep-klep dan kamar-kamar jantung. Dalam penelitian ini dilakukan tes terhadap 132 pasien dengan respon meninggal atau hidup. Hasil ketepatan klasifikasi antara data training dengan data testing dengan analisis diskriminan adalah 96% sedangkan dengan menggunakan SVM diperoleh sebesar 88%. Pengelompokan dengan menggunakan K-Means dan Kernel K-Means menghasilkan ketepatan pengelompokan yang sama persis. Ini menunjukkan bahwa data echocardiogram memiliki pengelompokan yang baik. Kemudian hasil pengelompokan pada K-Means dibandingkan dengan data aktual yang diklasifikasikan dengan menggunakan diskriminan, SVM dan CART dimana dihasilkan bahwa data hasil dari K-Means memiliki ketepatan klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi pada data aktual.