ARTICLE
TITLE

MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI PENYAKIT LIVER

SUMMARY

Hati adalah organ yang paling besar dan penting bagi tubuh kita. Kita tidak bisa hidup tanpa hati. Penyakit hati merupakan peradangan yang disebabkan oleh infeksi virus, bakteri atau bahan-bahan beracun sehingga hati tidak dapat melakukan fungsinya dengan baik serta  tidak mudah ditemukan dalam tahap awal dalam mendiagnosis penyakit hati. Penanganan pasien dengan penyakit hati pada tahap awal akan memperpanjang hidup pasien. Banyak penelitian menggunakan model Support Vector Machine untuk memprediksi penyakit hati tetapi nilai akurasi yang dihasilkan kurang akurat. Dalam penelitian yang dilakukan ini model algoritma support vector machine dan model algoritma support vector machineberbasiskan particle swarm optimization untuk mendapatkan aturan untuk memprediksi penyakit liver dan memberikan nilai yang lebih akurat dari akurasi. Setelah pengujian dengan dua model support vector machine dan support vector machine berbasiskan particle swarm optimization, mendapatkan hasil dari model algoritma support vector machine nilai akurasinya 71,36% dan nilai akurasi dari AUC sebesar 0.500, sedangkan pengujian menggunakan algoritma suppport vector machine berbasiskan particle swarm optimization mendapatkan hasil nilai akurasinya sebesar 77,36% dan nilai AUC 0.661 untuk tingkat diagnosa klasifikasi yang baik. Kedua metode ini memiliki berbagai tingkat akurasi sebanyak 6,00% dan selisih nilai AUC 0.161

 Articles related

Ilia Bider,Paul Johannesson,Erik Perjons    

Though the concept of shared spaces had been known in Groupware and Computer Supported Cooperative Work (CSCW) for quite a while, it did not become popular until the arrival of the Internet and social software. Implicitly, the concept of shared spaces ha... see more


Slamet Sudaryanto Nurhendratno,sudaryanto sudaryanto    

 Data integration is an important step in integrating information from multiple sources. The problem is how to find and combine data from scattered data sources that are heterogeneous and have semantically informant interconnections optimally. The h... see more


Mihaela Craciun,Dominic Bucerzan,Crina Ratiu,Adriana Manolescu    

In the current conditions, the global economy is in a crisis situation. In terms of crisis management this article supports the Romanian companies. This article analyses some classical bankruptcy prediction models used in Decision Support Syste... see more


Astrid M. Oddershede,Felisa M. Córdova,Rolando Carrasco,Francisco J. Watkins    

This paper presents a multi-criteria decision model based upon user judgmentsto assist the evaluation process of an Information and Communication Technology(ICT) network system in health care to improve the quality of service (QoS).Measuring quality in h... see more


Maria Madlberger,Sabine Matook    

Although considerable research has been conducted on the definition and classification of e-commerce business models, little research has integrated the support and impact of distinct transaction phases within e-commerce business models. Indeed, any chan... see more