PENERAPAN BACKWARD ELIMINATION DAN TEKNIK BAGGING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

Penyakit Jantung merupakan penyakit yang disebabkan karena adanya gangguan fungsi pada jantung dan pembuluh darah. Penyakit jantung merupakan kategori penyakit tidak menular. Dataset yang digunakan yaitu dataset penyakit jantung dari UCI Repository dengan 303 data dan 14 fitur kategorial. Data dianalisis menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan seleksi fitur Backward Elimination dioptimasi dengan Bagging. Seleksi fitur pada penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan fitur-fitur relevan. Metode Bagging terdiri dari dua tahapan yaitu bootstrap dan aggregating. Bootstrap merupakan pengambilan contoh dari data penelitian yang dimiliki sedangkan aggregating merupakan penggabungan banyak nilai dugaan menjadi satu nilai dugaan. Hasil klasifikasi berupa accuracy dengan menggunakan data training 80?n data testing 20%. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Support Vector Machine dengan seleksi fitur Backward Elimination dioptimasi dengan Bagging menunjukkan hasil kinerja yaitu 93% sedangkan tanpa Bagging menunjukkan hasil kinerja yaitu 92%.