Hurriyati, Siti (2023) Implementasi metode support vector machine pada klasifikasi diagnosis penyakit kanker payudara. Undergraduate thesis, Universiitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
16610041.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA:
Support Vector Machine merupakan salah satu jenis machine learning yang banyak digunakan saat ini. Penerapan metode ini mencakup berbagai bidang, salah satunya bidang medis. Pada bidang medis, Support Vector Machine diterapkan pada klasifikasi diagnosis suatu penyakit. Hasil dari metode ini diharapkan dapat memudahkan pihak-pihak terkait dalam proses penanganan pasien sejak dini. Penelitian ini berfokus pada penyakit kanker payudara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM terbaik ketika nilai C=10. Variabel radius (X1) dan perimeter (X3) memiliki pengaruh yang besar pada diagnosis kanker payudara kategori benign, sedangkan variabel texture dan smoothness memiliki pengaruh besar terhadap diagnosis kanker payudara kategori malignant. Tingkat akurasi metode Support Vector Machine pada klasifikasi diagnosis kanker payudara sebesar 96,49%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine bekerja dengan baik pada diagnosis kanker payudara.
ENGLISH:
Support Vector Machine is one of the type of machine learning that widely used recently. The application of this method covers various fields, medical field is one of them. In medical field, Support Vector Machine (SVM) method is applied to the disease diagnosis classification. The results of this method are expected to facilitate related parties in the process of treating patients from an early age. This research focuses on breast cancer. The results show that the SVM model is best when the value is C=10. The radius (X1) and perimeter (X3) variables have a large influence on the diagnosis of benign breast cancer, while the texture and smoothness variables have a large influence on the diagnosis of malignant breast cancer. The accuracy rate of the SVM method in the classification of breast cancer diagnosis is 96.49%. This shows that the SVM method works well in the diagnosis of breast cancer.
ARABIC:
تعد آلة الناقلات الدعم من أنواع التعلم الآلة المستخدمة للنطاق الواسع اليوم. يغطي تطبيق هذه الطريقة فی المجالات المختلفة ، أحدها هو المجال الطبي. فی هذا ، يتم تطبيق دعم شاحنات النقل لتصنيف تشخيص المرض. ومن المتوقع أن تسهل النتائج من هذه الطريقة الأطراف ذات العلاقة في عملية علاج المرضى منذ الآن. يركز هذا البحث على سرطان الثدي. تظهر النتائج أن نموذج SVM هو الأفضل عندما تكون القيمة C=10. متغيرات نصف القطر (X1) والمحيط (X3) لها تأثير كبير على تشخيص سرطان الثدي الحميد ، في حين أن متغيرات النسيج والنعومة لها تأثير كبير على تشخيص سرطان الثدي الخبيث. معدل دقة طريقة جهاز المتجهات الداعمة في تشخيص سرطان الثدي هو 96.49٪. هذا يدل على أن طريقة دعم شاحنات النقل تعمل بشكل جيد في تشخيص سرطان الثدي.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Karisma, Ria Dhea Layla Nur and Jauhari, Mohammad Nafie |
Keywords: | Kanker payudara; Support Vector Machine; Wisconsin Breast Cancer Diagnostic; benign; malignant Breast cancer; Support Vector Machine; Wisconsin Breast Cancer Diagnostic; benign; malignant سرطان الثدي; آلة الناقلات الدعم ; تشخيص سرطان الثدي في ويسكونسن; حميدة; خبيث |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika |
Depositing User: | Siti Hurriyati |
Date Deposited: | 18 Jul 2023 13:33 |
Last Modified: | 27 Jul 2023 11:02 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/52582 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |