Gede Suwardika. (2017). Pengklasifikasian Pada Data Echocardiogram Dengan Menggunakan Support Vector Machine dan Analisis Diskriminan. International Journal of Natural Science and Engineering. Vol.1 (1) pp. 1-7.

## Pengklasifikasian Pada Data
Echocardiogram Dengan Menggunakan Support Vector Machine dan Analisis Diskriminan
Gede Suwardika 1, *
1 Unit Program Belajar Jarak Jauh Universitas Terbuka Denpasar

## Abstrak
Echocardiogram  (seringkali  disebut  "echo")  adalah  garis  luar  grafik  dari  gerakan jantung.  Selama  tes  ini,  gelombang-gelombang  suara  frekwensi  tinggi,  disebut ultrasound,  menyediakan  gambar-gambar  dari  klep-klep  dan  kamar-kamar  jantung. Dalam  penelitian  ini  dilakukan  tes  terhadap  132  pasien  dengan  respon  meninggal atau  hidup.  Hasil  ketepatan  klasifikasi  antara  data  training  dengan  data  testing dengan  analisis  diskriminan  adalah  96%  sedangkan  dengan  menggunakan  SVM diperoleh  sebesar  88%.  Pengelompokan  dengan  menggunakan  K-Means  dan  Kernel K-Means  menghasilkan  ketepatan  pengelompokan  yang  sama  persis.  Ini menunjukkan  bahwa  data  echocardiogram  memiliki  pengelompokan  yang  baik. Kemudian hasil pengelompokan pada K-Means dibandingkan dengan data aktual yang diklasifikasikan dengan menggunakan diskriminan, SVM dan CART dimana dihasilkan bahwa  data  hasil  dari  K-Means  memiliki  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi pada data aktual.

## PENDAHULUAN
Echocardiogram (seringkali disebut "echo") adalah garis luar grafik dari gerakan jantung. Selama tes  ini,  gelombang-gelombang  suara  frekwensi  tinggi,  disebut  ultrasound,  menyediakan  gambar-gambar dari klep-klep dan kamar-kamar jantung. Dalam penelitian ini dilakukan tes terhadap 132 pasien dengan respon meninggal atau hidup  Edler I. 2004).
Pattern Recognition merupakan salah satu bidang dalam komputer sains, yang memetakan  suatu data ke dalam konsep tertentu yang telah didefinisikan sebelumnya. Konsep tertentu ini disebut class atau category.  Aplikasi  pattern  recognition  sangat  luas,  di  antaranya  mengenali  suara  dalam  sistem  sekuriti, membaca  huruf  dalam  OCR,  mengklasifikasikan  penyakit  secara  otomatis  berdasarkan  hasil  diagnosa kondisi medis pasien dan sebagainya. Berbagai metode dikenal dalam pattern recognition , seperti linear discrimination analysis, hidden markov model hingga metode kecerdasan buatan seperti artificial neural network.  Salah  satu  metode  yang  akhir-akhir  ini  banyak  mendapat  perhatian  sebagai  state  of  the  art dalam pattern recognition adalah Support Vector Machinev (SVM)
Penggunaan  sistem klasifikasi dalam  diagnosis medis  meningkat  secara  bertahap. Machine learning  telah  banyak  digunakan  dalam  bidang  medis  untuk  menganalisa  dataset  medis  (Munawarah, Raudlatul, 2016). Salah satu metode machine learning adalah Support Vector Machine (SVM). Dalam kasus ini, kita akan mencoba menganalisa dengan cara menggunakan Support Vector Machine (SVM). Kemudian dilakukan  pengklasifikasian  kedua  dengan  menggunakan  analisis  diskriminan  untuk  membandingkan seberapa akurat pengklasifikasian dengan 2 metode tersebut.
Support Vector Machine (SVM) adalah sistem pembelajaran yang menggunakan ruang hipotesis berupa  fungsi-fungsi  linier  dalam  sebuah  ruang  fitur  (feature  space)  berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan algoritma pembelajaran yang didasarkan pada teori optimasi dengan mengimplementasikan learning bias yang  berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik  (Raudlatul  Munawarah1,  Oni  Soesanto2,  M.  Reza  Faisal, 2016). SVM adalah sistem learning yang menggunakan sebuah ruang hipotesis fungsi linier dalam ruang fitur  berdimensi  tinggi  (Vladimir  N.  Vapnik,1995),  dilatih  dengan  menggunakan  sebuah  algoritma pembelajar  dari  teori  optimasi  yang  mengimplementasikan  sebuah  bias learning yang  diturunkan  dari teori learning statistika  yang  mana  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  klasifikasi  dengan  analisis diskriminan. Menurut Ramana, dkk, 2011) SVM adalah salah satu teknik yang relatif baru dibandingkan
Keywords: Analisis Diskriminan, SVM, K-Means, CART.
dengan  teknik  lain,  tetapi  memiliki  performansi  yang  lebih  baik  di  berbagai  bidang  aplikasi  seperti bioinformatics,  pengenalan  tulisan  tangan,  klasifikasi  teks  dan  lain  sebagainya.  Support  vector  machine (SVM)  sebagai  salah  satu  metode  dari  data  mining  terbukti  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mengklasifikasikan pola-pola paket data jaringan (Jacobus, 2013).
Suatu  Support  Vector  Machine  (SVM)  melakukan  klasifikasi  dengan  membangun  sebuah hyperplane  N-dimensi  yang  optimal  memisahkan  data  menjadi  dua  kategori.  Model  SVM  terkait  erat dengan jaringan saraf. Bahkan, model SVM menggunakan fungsi kernel sigmoid adalah setara dengan dua lapisan, perceptron neural network. Model Support Vector Machine (SVM) adalah saudara dekat dengan multilayer perceptron klasik jaringan saraf.
Menggunakan  fungsi  kernel,  yang  SVM  adalah  metode  pelatihan  alternatif  untuk  polinomial, fungsi  dasar  radial  dan  multi-lapisan  pengklasifikasi  perceptron  di  mana  bobot  jaringan  ditemukan dengan memecahkan masalah pemrograman kuadrat dengan kendala linear, bukan dengan memecahkan non-cembung, minimisasi masalah tidak dibatasi seperti dalam pelatihan jaringan saraf standar. Konsep SVM dapat dijelaskan secara sederhana sebagai usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas pada input space. Pattern yang merupakan anggota dari dua buah kelas : +1 dan - 1  dan  berbagi  alternative  garis  pemisah  (discrimination  boundaries).  Margin  adalah  jarak  antara hyperplane  tersebut  dengan  pattern  terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Pattern  yang  paling  dekat  ini disebut  sebagai  support  vector.  Usaha  untuk  mencari  lokasi  hyperplane  ini  merupakan  inti  dari  proses pembelajaran pada SVM (Christianini, Nello dan John S. Taylor. 2000).
Dalam bahasa sastra SVM, variabel prediktor disebut atribut, dan atribut berubah yang digunakan untuk  menentukan  hyperplane  disebut  fitur.  Tugas  memilih  representasi  yang  paling  cocok  adalah dikenal sebagai seleksi fitur. Satu set fitur yang menggambarkan satu kasus (misalnya, deretan nilai-nilai prediktor) disebut vektor. Jadi tujuan dari pemodelan SVM adalah untuk menemukan hyperplane optimal yang memisahkan cluster dari vektor sedemikian rupa sehingga kasus dengan satu kategori dari variabel target pada satu sisi pesawat dan kasus-kasus dengan kategori yang lain pada ukuran lain dari pesawat. Vektor-vektor di dekat hyperplane adalah vektor-vektor dukungan.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan echocardiogram yang berasal dari UCI Machine Learning Repository . Variabel-variabel yang digunakan: Variabel bebas (X):
1. Survival:  Jumlah  bulan  pasien  selamat  (selamat,  jika  pasien  masih  hidup).  Karena  semua  pasien mengalami  serangan  jantung  pada  waktu  yang  berbeda,  adalah  kemungkinan  bahwa  beberapa pasien bertahan kurang dari satu tahun tetapi mereka masih hidup. Periksa kedua variabel untuk mengkonfirmasi ini. Pasien tersebut tidak dapat digunakan untuk tugas prediksi tersebut di atas.
2. Yang masih hidup. Merupakan sebuah variabel biner. 0 = mati pada akhir periode survival
1 = berarti masih hidup
3. Usia (dalam tahun) ketika serangan jantung terjadi.
4. Efusi perikardial. Efusi perikardial adalah cairan sekitar jantung. 0 = tidak ada cairan
1 = cairan
5. Fractional Shortening: ukuran contracility sekitar jantung, angka yang lebih rendah semakin tidak normal.
6. Epss:  E-titik  pemisahan  septum,  ukuran  lain  kontraktilitas.  Angka  yang  lebih  besar  semakin abnormal.
7. Lvdd:  Dimensi  ventrikel  akhir  diastolik  kiri.  Ini  adalah  ukuran  dari  ukuran  jantung  pada  akhir diastole. Hati yang besar cenderung sakit.
8. Skor dinding gerak: Ukuran bagaimana segmen dari kiri ventrikel bergerak
9. Indeks dinding gerak: sama dengan skor dinding gerak dibagi dengan jumlah segmen yang terlihat. Biasanya segmen 12-13 dilihat di echocardiogram. Gunakan variabel ini bukan dari skor gerakan dinding.
Variabel respon (Y):
Alive at 1: Nilai Boolean. Berasal dari dua atribut pertama. 0 = berarti pasien mati setelah 1 tahun atau memiliki telah diikuti selama kurang dari 1 tahun.
1 = berarti pasien masih hidup pada 1 tahun.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a) Mengevaluasi data echocardiogram apakah terdapat missing value . Kemudian setelah diketahui missing value yang besar pada variable,  maka  dilakukan  penghapusan  pada  variable  tersebut,  b)  Mengevaluasi  data missing  value berdasarkan  observasi.  Jika missing  value memiliki  persentase  yang  besar,  maka  dihilangkan,  c)  Untuk variable  dan  observasi  yang  memiliki missing  value tetapi  tidak  dalam  jumlah  besar,  kekosongan  nilai dapat diisi dengan mean dari tiap-tiap variabel, d) Mengklasifikasikan data dengan menggunakan analisis diskriminan,  e)  Mengklasifikasikan  data  menggunakan  SVM  dengan  bantuan software  Matlab setelah sebelumnya  membagi  data  menjadi  100  data training dan  25  data  sebagai testing ,  f)  Pembandingan ketepatan klasifikasi antara analisis diskriminan dan SVM, g) Mengklasifikasikan dengan menggunakan K- Means dan Kernel K-Means kemudian menentukan hasil prediksi terbaik yang mendekati data aktual, h) Data  aktual  diklasifikasikan  menggunakan  analisis  diskriminan,  SVM  dan  CART  kemudian membandingkan hasilnya, i) Hasil prediksi terbaik pada langkah 7 diklasifikasikan menggunakan analisis diskriminan, SVM dan CART kemudian membandingkan hasilnya.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Langkah pertama yang dilakukan adalah Preprocessing Data Missing Value . Pada tahap ini akan dilakukan  pengevaluasian  terhadap  banyaknya missing  value .  Variabel  Y  memiliki  banyak missing  value yaitu sebesar 58%, sehingga variabel Y dihilangkan. Karena variable Y merupakan variabel respon yang berasal dari 2 variabel pertama, maka variabel X 2 yang bertindak sebagai variable respon. Berdasarkan case / observasi yang memiliki presentase missing value yang besar juga dihilangkan, sehingga perlu dilakukan penghapusan data berdasarkan case -nya yaitu case ke 85, 49, 46, 28, 33, 29, 50. Pada  beberapa  variabel  dan  observasi  yang  memiliki missing  value dengan  persentase  kecil,  maka kekosongan nilai dapat diisi dengan mean yang diperoleh dari masing-masing variable seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Mean Yang Dapat Diisikan Pada Missing value v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 N Valid 124 125 121 125 123 115 121 123 124 Missing 1 0 4 0 2 10 4 2 1 Mean 22.6898  .3120  62.7812  .1840 .2178  12.2111  4.7632  14.4478  1.3509 Sum 2813.53  39.00  7596.53  23.00 26.79  1404.28  576.34  1777.08  167.51
Selanjutnya  dilakukan  Analisis  Diskriminan Untuk  melakukan  analisis  diskriminan  terhadap sebuah  data,  perlu  dilakukan  uji  asumsi  terlebih  dahulu  yang  meliputi  uji  normal  multivariate  dan  uji kehomogenan  matriks  varian  kovarian.  Pada  analisis  diskriminan  digunakan  100  data  sebagai training dan  25  sisanya  sebagai  data testing .  Terdapat  asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam  analisis  diskriminan yaitu bahwa data harus memenuhi asumsi berdistribusi normal multivariate dan matrik varian kovarian antara kategori meninggal dan kategori hidup homogen.
Uji  normal  multivariat  data  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  data  berdistribusi  normal multivariat  atau  tidak.  Uji  normal  multivariat  data  menggunakan macro  minitab untuk  7  variabel  yaitu variabel v 1 sampai variabel v 7 dan hasilnya adalah sebagai berikut: Hipotesis : H 0 : Data echocardiogram berdistribusi normal multivariate. H 1 : Data echocardiogram tidak berdistribusi normal multivariate. 05 . 0 = α Daerah Penolakan : jika t > α, maka gagal tolak H 0 .
Hasil  pengujian  data  didapatkan  nilai  t  sebesar  0.560000  maka  distribusi  data  adalah multinormal. Kesimpulannya adalah data echocardiogram berdistribusi normal multivariate.
35 30 25 20 15 10 5 0 20 15 10 5 0 dd q Scatterplot of q vs dd Gambar 1. Scatterplot Data Echocardiogram
Uji  Kehomogenan  Matrik  Varian  Kovarian  antara  Kategori  0  dan  Kategori  1  dilakukan menggunakan SPSS yaitu dengan menggunakan statistik Box-M dan hasilnya sebagai berikut: Hipotesis :
H 0 : k Σ = = Σ = Σ ... 2 1 dimana k = observasi sampai ke- k.
H 1 : j i Σ ≠ Σ untuk j i ≠ dimana i,j = 1,2,...,n.
05 . 0 = α Daerah penolakan : jika nilai signifikan <  α, maka gagal tolak H 0. Hasil  pengujian  data  tersebut  didapatkan  nilai  p_value  sebesar  0.030  maka  dapat  disimpulkan gagal  tolak  H 0 karena  nilai  signifikan  <  α  yang  artinya  matriks  varians-kovarians  antara  kategori meninggal dan kategori hidup homogen.
Karena  hasil  2  uji  asumsi  di  atas  menunjukkan  bahwa  data  memenuhi  asumsi  berdistribusi normal multivariate dan matrik varian kovarian antara kategori meninggal dan kategori hidup homogen, maka  data  yang  meliputi  100  data training dan  25  data testing dapat  dianalisis  diskriminan  dengan menggunakan SPSS . Dari hasil Group Statistics pertama, diperoleh informasi bahwa untuk kategori 0 yaitu meninggal terdapat 4 variabel sebagai variabel diskriminator karena memiliki nilai standart deviasi yang kurang dari total  standart  deviasi.  Keempat  variabel  tersebut  adalah  v 1 ,  v 3 ,  v 4 dan  v 5 .  Sedangkan  sisanya  adalah variabel yang kurang baik sebagai variabel diskriminator karena memiliki nilai standart deviasi yang lebih besar dari pada total standart deviasi.
Untuk kategori 1 yaitu kategori hidup diperoleh informasi bahwa juga terdapat 4 variabel sebagai variabel  diskriminator  karena  memiliki  nilai  standart  deviasi  yang  kurang  dari  total  standart  deviasi. Keempat variabel tersebut adalah v 1 , v 4 , v 6 dan v 7 . Sedangkan sisanya adalah variabel yang kurang baik sebagai  variabel  diskriminator  karena  memiliki  nilai  standart  deviasi  yang  lebih  besar  dari  pada  total standart deviasi.
Selanjutnya  mencari  fungsi  diskriminan.  Untuk  dapat  memperoleh  fungsi  diskriminan  maka digunakan  tabel canonical  discriminant  function dan  didapatkan  bahwa  rumus  untuk  fungsi diskriminannya  adalah:  D  =  0.894v 1 -0.268v 2 +0.363v 3 .  Fungsi  diskriminan  ini  dapat  digunakan  untuk variabel still  alive yaitu  pasien  meninggal  atau  hidup  (v 8 ).  Pasien  tersebut  dan  dihitung score -nya berdasarkan fungsi diskriminan yang diperoleh.
Dari hasil output diperoleh informasi bahwa pada kategori 0 yang diprediksi tepat berada pada kategori  0  sebanyak  3  data  sedangkan  1  sisanya  tidak  tepat  berada  pada  kategorinya.  Kemudian    pada kategori  1  yang  diprediksi  tepat  pada  kategori  1  seluruh  data  yaitu  sebanyak  21  data.  Persentase ketepatan data berada pada kategori yang benar adalah 96%.
SVM adalah suatu teknik yang relatif baru untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun  regresi.  Dalam  hal  ini  data  yang  ingin  diklasifikasikan  adalah  data echocardiogram. Dalam pengklasifikasian SVM ini ingin diketahui variabel y prediksi berdasarkan data training dan data testing , sehingga nantinya diketahui ketepatan y prediksi terhadap variabel y yang sebenarnya. Dengan bantuan program Matlab , didapatkan hasil seperti Tabel 2 berikut ini:

## Tabel 2. Hasil Prediksi Y Dan Y Testing
Data Training Data Testing Hasil Prediksi Ketepatan Klasifikasi Sesuai Tidak sesuai 80 45 38 7 84% 90 35 30 5 85% 100 25 22 3 88%
Jadi  ketepatan  klasifikasi  dengan  SVM  antara  y  prediksi  dengan  y testing yang  terbaik  adalah sebesar 88% dengan training sebanyak 100 dan 25 sebagai testing . Selanjutnya pengelompokan pada data aktual echocardiogram dengan menggunakan K-Means menghasilkan pengelompokan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Menggunakan K-Means Kelas Total Hasil Klasifikasi -1 71 86 1 54 39
Dari  hasil  pengelompokan  menggunakan  K-Means,  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  71  data dikelompokkan  dalam  kelas  pertama,  sedangkan  sisanya  sebanyak  54  data  dikelompokkan  dalam  kelas kedua.  Hasil  yang  didapatkan  dari  K-Means  akan  dibandingkan  dengan  kernel  K-Means  yang  kemudian dibandingkan  hasilnya  untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  terbaik  yang  mendekati  data  aktual. Dengan  menggunakan  kernel  ‘rbf’  ( Radial  Basis  Function )  dan  ‘poly’  menghasilkan error terkecil didapatkan hasil klasifikasi seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Menggunakan Kernel K-Means
Kelas Total Hasil Klasifikasi -1 71 86 1 54 39
Dari  Table  3.  dan  Table  4.  dapat  dilihat  bahwa  dihasilkan  pengelompokan  yang  sama  persis. Gambar 2. menunjukkan plot hasil pengelompokan dengan menggunakan kedua metode. Pada plot kernel dibandingkan dengan hasil kernel dengan error yang besar sebagai pembanding.
K-Means 0 10 20 30 40 50 60 30 40 50 60 70 80 90 Cluster 1 Cluster 2 Centroids

## Kernel K-Means
Gambar 2 . Plot Hasil Pengelompokan Dengan K-Means dan Kernel K-Means Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  menggunakan  kedua  metode,  maka  diambil  salah  satu  yang terbaik yaitu hasil dari K-Means.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  data  aktual  dan  hasil  k-means  menggunakan analisis  diskriminan,  svm  dan  cart.  Pengklasifikasian  pada  data  aktual  berikut  ini  tanpa  membagi  data menjadi data testing dan data training dilakukan untuk mengetahui bagaimana hasil ketepatan klasifikasi dengan menggunakan analisis  diskriminan, SVM dan CART. Hasil pengklasifikasian dibandingkan dengan klasifikasi  dengan  menggunakan  data  hasil  pengelompokan  dengan  menggunakan  K-Means.  Tabel  5. merupakan perbandingan hasil dengan menggunakan kedua data dengan analisis diskriminan, SVM dan CART.
Tabel 5. Perbandingan Ketepatan Klasifikasi Y Metode Diskriminan SVM CART Data Aktual 83.20% 92.80% 93.60% Hasil K-Means 95.20% 100% 99.20%
Pengklasifikasian  antara  kedua  data  dengan  ketiga  metode  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi dengan  nilai  yang  besar.  Pada  data  aktual,  ketepatan  klasifikasi  terbesar  adalah  dengan  menggunakan metode CART yaitu sebesar 93.6%, sedangkan pada data hasil K-Means dihasil ketepatan sebesar 100% dengan menggunakan SVM.
Berdasarkan Table 5. dapat dilihat bahwa ketepatan klasifikasi kedua data menggunakan ketiga metode menghasilkan ketepatan yang lebih besar dengan menggunakan data hasil dari K-Means. Hal ini dikarenakan data kedua sudah merupakan hasil dari pengelompokan dengan metode K-Means, sehingga pengklasifikasian-nya akan lebih baik dibandingkan dengan data aktual.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  dibuat  berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  adalah  1)  Hasil ketepatan  klasifikasi  antara  y  prediksi  dengan  y testing dengan  analisis  diskriminan  adalah  96% sedangkan  dengan  menggunakan  SVM  diperoleh  sebesar  88%.  Dalam  hal  ini  klasifikasi  menggunakan analisis  diskriminan  menghasilkan  ketepatan  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  menggunakan metode  SVM,  2)  Pengklasifikasian  dengan  menggunakan  K-Means  dan  Kernel  K-Means  menghasilkan ketepatan  klasifikasi  yang  sama  persis.  Ini  menunjukkan  bahwa  data echocardiogram memiliki pengelompokan  yang  baik,  3)  Pada  data  aktual,  ketepatan  klasifikasi  terbesar  adalah  dengan
menggunakan metode CART yaitu sebesar 93.6%, sedangkan pada data hasil K-Means dihasil ketepatan sebesar  100%  dengan  menggunakan  SVM.  Secara  global  dapat  dilihat  bahwa  data  hasil  dari  K-Means menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  pada  data aktual.

## DAFTAR PUSTAKA
Breiman,  Leo,  Jerome  Friedman,  R.  Olshen  and  C.  Stone  (1984).Classication  and  Regression  Trees. Belmont, California: Wadsworth.
D.C. Montgomery. 1991. Design and Analysis of Experiments , Third Edition. John Wiley & Sons.
Christianini,  Nello  dan  John  S.  Taylor.  2000.  An  Introduction  to  Support  Vector  Machines  and  Other Kernel-based Learning Methods. Cambridge University Press
Edler  I.  2004. The  History  of  Echocardiography. Departemen  Kardiologi,  Universitas  Hospital,  Lund, Sweden. http://www.ncbi.nlm.nih.gov diakses pada tanggal 5 januari 2012.
Jacobus, Agustinus, Edi Winarko. 2013. Penerapan Metode Support Vector Machine pada Sistem Deteksi Intrusi secara Real-time. Berkala MIPA, 23 (2).
J.  B.  MacQueen  (1967):  "Some  Methods  for  classification  and  Analysis  of  Multivariate  Observations, Proceedings  of  5-th  Berkeley  Symposium  on  Mathematical  Statistics  and  Probability" ,  Berkeley, University of California Press, 1:281-297
Munawarah, Raudlatul , Oni Soesanto, M. Reza Faisal. 2016. Penerapan Metode Support Vector Machine Pada Diagnosa Hepatitis. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK)  Volume 04, No.01.
N.  Cristianini,  J.  Shawe-Taylor,  An  introduction  to  support  Vector  Machines:  and  other  kernel-based learning methods. Cambridge University Press, New York, NY, USA (2000)
Ramana,  B.  V.,  Babu,  S.  P.,  &  Venkateswarlu,  N.  B.  2011.  A  Critical  Study  Of  Selected  Classification Algorithms  For  Liver  Disease  Diagnosis.  International  Journal  Of  Database  Management  Systems  , Vol. 3 (2), Hal. 101-114.
Vladimir N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, 1995.