Arief, Muhammad (2026) PERBANDINGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN MODIFIED BALANCED RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI PASIEN PENYAKIT MATA DI RUMAH SAKIT PIM. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (155kB)
	Text Abstrak.pdf Download (197kB)
	Text Bab I.pdf Download (246kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (168kB)
	Text Full Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Modified Balanced Random Forest (MBRF) dalam klasifikasi pasien penyakit mata di Rumah Sakit PIM. Data penelitian berupa 2.306 rekam medis pasien dengan berbagai variabel kesehatan, gaya hidup, dan gejala klinis. Proses penelitian diawali dengan pre-processing data, kemudian dilanjutkan dengan implementasi kedua algoritma untuk membangun model klasifikasi. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score melalui confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MBRF memiliki kinerja lebih baik dibandingkan SVM, terutama dalam menangani ketidakseimbangan data, dengan rata-rata nilai F1-Macro sebesar 0,8567, lebih tinggi dibandingkan SVM sebesar 0,8234. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa MBRF lebih unggul dalam memberikan hasil klasifikasi yang akurat dan stabil untuk mendukung diagnosis dini penyakit mata, sehingga dapat menjadi alat bantu medis yang efektif dalam meningkatkan kualitas layanan kesehatan di Rumah Sakit PIM.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Muhammad Arief
Date Deposited:	13 Feb 2026 04:59
Last Modified:	13 Feb 2026 04:59
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/18372

Actions (login required)

View Item