Klasifikasi tingkat gejala Covid-19 menggunakan Support Vectore Machine

INDONESIA:

Covid-19 adalah penyakit yang menginfeksi sistem pernapasan yang pertama kali ditemukan pada bulan Desember 2019. Umumnya, gejala Covid-19 adalah demam, batuk batuk, kelelahan, dan kehilangan indra penciuman. Gejala yang sangat parah berupa kesulitan bernafas, sakit pada dada, hingga gangguan pada mobilitas tubuh. Penelitian ini mengklasifikasikan tingkat gejala Covid-19 yang diderita pasien berdasarkan gejala yang diderita menggunakan metode support vector machine dengan demikian, diharapkan dapat membantu tenaga medis untuk melakukan pendiagnosaan tingkat parah pasien yang diderita sehingga tenaga medis dapat melakukan penanganan terhadap pasien lebih cepat.

Metode support vector machine sering digunakan untuk mengatasi masalah biologis. Kebaruan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi Covid-19 berdasarkan gejala yang diderita pasien menggunakan metode support vector machine. Metode support vector machine memerlukan tuning pada parameternya untuk mendapatkan hasil yang optimal. Klasifikasi menggunakan metode support vector machine dapat menghasilkan performa akurasi sebesar 97% dengan menggunakan parameter kernel = RBF, C = 3.6, maksimum iterasi = 799 kali, gamma = auto. Untuk gejala berat (severe) performa presisi mencapai 95%, recall 100%, dan f1 score 97%. Sedangkan untuk gejala ringan (mild) performa presisi mencapai 100%, recall 95%, dan f1-score 97%.

ENGLISH:

Covid-19 is a disease that infects the respiratory system that was first discovered in December 2019. Generally, the symptoms of Covid-19 are fever, coughing, fatigue, and loss of sense of smell. Very severe symptoms include difficulty breathing, chest pain, to disturbances in the body's mobility. This study classifies the level of Covid-19 symptoms suffered by patients based on the symptoms suffered using the support vector machine method, thus, it is hoped that it can help medical personnel to diagnose the severe level of patients suffered so that medical personnel can treat patients faster. The support vector machine method is often used to solve biological problems. The novelty of this study is to classify Covid-19 based on the symptoms suffered by patients using the support vector machine method. The support vector machine method requires tuning in its parameters to get optimal results. Classification using the support vector machine method can produce an accuracy performance of 97% using the kernel parameters = RBF, C = 3.6, maximum iteration = 799 times, gamma = auto. For severe symptoms, precision performance reaches 95%, recall 100%, and f1-score 97%. As for mild symptoms, the precision performance reaches 100%, recall 95%, and f1-score 97%.

ARABIC:

19-Covid هو مرض يصيب اجلهاز التنفسي مت اكتشافه ألول مرة يف ديسمرب 2019 .بشكل عام ، أعراض-Covid
19 هي احلمى والسعال والتعب وفقدان حاسة الشم. تشمل األعراض الشديدة جدا صعوبة يف التنفس وأمل يف الصدر واضطراابت
يف حركة اجلسم. تصنف هذه الدراسة مستوى أعراض19-Covid اليت يعاين منها املرضى بناء على األعراض اليت يعانون منها
ابستخدام طريقة آلة انقل الدعم ، وابلتايل ، من املأمول أن تساعد الطاقم الطيب على تشخيص املستوى احلاد للمرضى الذين يعانون
حىت يتمكن الطاقم الطيب من عالج املرضى بشكل أسرع. غالبا ما تستخدم طريقة آلة انقل الدعم حلل املشكالت البيولوجية. حداثة
هذه الدراسة هي تصنيف 19-Covid بناء على األعراض اليت يعاين منها املرضى ابستخدام طريقة آلة انقل الدعم. تتطلب طريقة
آلة انقل الدعم ضبط معلماهتا للحصول على أفضل النتائج. ميكن أن ينتج عن التصنيف ابستخدام طريقة آلة متجه الدعم أداء دقة
بنسبة ٩٧ ٪ابستخدام معلمات RBF = kernel ،٦.٣ = C ، احلد األقصى للتكرار = ٧٩٩ مرة ، جاما = تلقائي. ابلنسبة
لألعراض الشديدة ، يصل األداء الدقيق إىل ٩٥ ، ٪واستدعاء ١٠٠ ، ٪ودرجة ٪٩٧ F1 .أما ابلنسبة لألعراض اخلفيفة ، فإن
األداء الدقيق يصل إىل ١٠٠ ، ٪واستدعاء ٩٥ ، ٪ودرجة ٪٩٧ f1