## Aplikasi Data Mining Untuk Mendeteksi Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Polynomial (Studi Kasus : Data Pasien Hati India)
Lusy Octoria Sitanggang *1) , Nurdin Bahtiar *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) sitangganglusi@gmail.com, 2) nurdinbahtiar@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan teknologi informasi saat ini telah merambah ke berbagai sektor termasuk sektor  kesehatan.  Dalam  sektor  kesehatan,  perkembangan  ilmu  kedokteran  mengalami kemajuan yang sangat pesat yang ditandai dengan ditemukannya penyakit-penyakit baru yang  belum  teridentifikasi  sebelumnya.  Salah  satu  penyakit  yang  berkembang  saat  ini yaitu penyakit pada organ hati. Salah satunya adalah penyakit Hepatitis. Diagnosa awal penyakit  ini  setelah  memperhatikan  gejala adalah  melakukan  tes  fungsi  hati  yang  biasa disebut LFT (Liver Function Test). Dengan beberapa atribut dari hasil pemeriksaan LFT tersebut  akan  mudah  digunakan  untuk  menganalisis  penyakit  tersebut.  Salah  satu teknologi kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk menganalisis penyakit tersebut adalah    machine  learning.  Machine  Learning  telah  banyak  digunakan  dalam  bidang medis  yaitu  untuk  menganalisa  dataset  medis.  Salah  satu  metode  machine  learning adalah  Support  Vector  Machine  (SVM).  Ciri  dari  metode  ini  adalah  menemukan  fungsi pemisah (klasifier) yang optimal yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda.  Data  yang  digunakan  pada  penelitiaan  ini  didapat  dari  UCI  (Universitas California  Invene)  Machine  Learning  Repository  yang  berjumlah  579  data  pasien. Dalam  dataset  tersebut,  terdapat  11  atribut  yang  akan  digunakan  untuk  mendiagnosis penyakit  dengan  menggunakan  metode  support  vector  machine  polynomial.  Dengan menggunakan  Cross  validation,  menggunakan  pengujian  pada  10  atribut  data  Pasien Hati India memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 87.65%.
Kata Kunci : Support Vector Machine, Hepatitis, Machine Learning, Cross Validation,

## polynomial

## Abstract
The  development  of  information  technology  has  now  penetrated  into  various  sectors including the health sector. In the health sector, the development of medical science has progressed  very  rapidly  marked  by  the  discovery  of  new  diseases  that  have  not  been identified before. One of the diseases that develops now is the disease in the liver. One of them is hepatitis. The initial diagnosis of this disease after paying attention to symptoms is  to  perform  a  liver  function  test  which  is  commonly  called  the  LFT  (Liver  Function Test). With some attributes from the results of the LFT examination it will be easy to use to analyze the disease. One of the artificial intelligence technologies that can be used to analyze the disease  is machine learning. Machine Learning has been widely used in the medical  field  to  analyze  medical  datasets.  One  machine  learning  method  is  Support Vector Machine (SVM). The characteristic of this method is finding the optimal separator function (classifier)  that can separate two data sets from two different classes. The data used in this research was obtained from UCI (University of California Invene) Machine
Learning  Repository,  which  amounted  to  579  patient  data.  In  the  dataset,  there  are  11 attributes  that  will  be  used  to  diagnose  the  disease  using  the  support  vector  machine polynomial  method.  By  using  the  dataset,  there  are  11  attributes  that  will  be  used  to diagnose  the  disease  using  the  support  vector  machine  polynomial  method.  By  using Cross  validation,  using  tests  on  10  attributes  of  Indian  Heart  Patients  has  an  average accuracy value of 87.65%.
Keywords : Support  Vector  Machine ,  Hepatitis, Machine  Learning , Cross  Validation, polynomial

## 1. P ENDAHULUAN
Pada era globalisasi saat ini, Teknologi  Informasi  turut  berkembang sejalan  dengan  perkembangan  peradaban manusia. Perkembangan teknologi informasi ini  meliputi  perkembangan  infrastruktur, seperti hardware, software , teknologi penyimpanan  data (storage ),  dan  teknologi. Saat  ini  perkembangan  teknologi  informasi telah merambah ke berbagai sektor termasuk kesehatan.
Dalam
sektor kesehatan,
perkembangan  ilmu  kedokteran  mengalami kemajuan  yang  sangat  pesat  yang  ditandai dengan  ditemukannya  penyakit-penyakit baru yang belum terindentifikasi sebelumnya.  Salah  satu  penyakit  yang berkembang  saat  ini  yaitu  penyakit  pada organ  hati.  Salah  satunya  adalah  penyakit hepatitis.
Hepatitis  adalah  kelainan  hati  berupa peradangan sel hati. Penyakit ini disebabkan adanya  gangguan  atau  kerusakan  membran hati.  Ada  dua  faktor  penyebabnya  yaitu faktor tinfeksi dan faktor non infeksi. Faktor penyebab  infeksi  antara  lain  virus  hepatitis dan  bakteri  yang  terdapat  pada  hati  (Lika, 2007).
Peradangan ini ditandai dengan meningkatnya  kadar  enzim  hati.  Diagnosis awal  penyakit  ini  setelah  memperhatikan gejala adalah melakukan tes fungsi hati yang biasa  disebut  LFT  ( Liver  Function  Test ) (Green, 2005). Dengan beberapa atribut dari
hasil  pemeriksaan  tersebut  akan  mudah digunakan  untuk  menganalisis  penyakit tersebut.  Salah  satu  teknologi  kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk menganalisis penyakit tersebut adalah machine learning.
Machine learning telah banyak digunakan  dalam  bidang  medis  untuk menganalisa  dataset  medis  (Munawarah, 2016).  Salah  satu  metode machine  learning adalah Support  Vector  Machine (SVM). 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  (Sembiring  2007). Ciri  dari  metode  ini  adalah  menemukan fungsi  pemisah  ( klasifier )  yang  optimal yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda.
Teori  yang  mendasari  SVM  sendiri sudah  berkembang  sejak  1960-an,  tetapi baru diperkenalkan oleh Vapnik, Boser, dan Guyon  pada tahun  1992  dan  sejak  itu  SVM berkembang dengan pesat. SVM merupakan salah  satu  teknik  yang  relative  baru dibandingkan  dengan  teknik  lain,  tetapi memiliki  performansi  yang  lebih  baik  di berbagai bidang aplikasi seperti bioinformatics ,  pengenalan  tulisan  tangan, klasifikasi teks dan lain sebagainya
(Ramana, 2011). SVM juga dikenal sebagai teknik pembelajaran mesin ( machine learning ) paling mutakhir setelah pembelajaran  mesin  sebelumnya  yang dikenal sebagai Neural
Network (NN)(Kerami,  2004).  SVM  berada  dalam satu  kelas  dengan  ANN  dalam  hal  fungsi dan  kondisi  permasalahan  yang  bisa diselesaikan.  Keduanya  masuk  dalam  kelas supervised learning . Terbukti dalam banyak implementasi,  SVM  memberi  hasil  yang lebih  baik  dari  ANN,  terutama  dalam  hal solusi  yang  dicapai.  SVM  selalu  mencapai solusi  yang  sama  untuk  setiap running (Santoso, 2007).
Sejalan dengan perkembangan teknologi saat ini, masyarakat sudah mampu mengakses  internet  salah  satunya  untuk mengakses web .  Dilihat  dari  artikel-artikel ataupun website belum  ditemukan  suatu aplikasi  yang  dapat  mendiagnosis  penyakit Hepatitis  berbasis web .  Sehingga,  dengan menggunakan  metode  klasifikasi Support Vector  Machine (SVM)  akan  dibangun sebuah  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosis seseorang terkena penyakit hepatitis dengan berbasis web .  Aplikasi  ini  dirancang  untuk memberi  kemudahan  kepada  masyarakat atau  tenaga  medis  untuk  mengetahui diagnosis  penyakit  Hepatitis.  Aplikasi  ini dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP.  Bahasa  pemrograman ini  sangat  sederhana  untuk  dipahami  dalam mengelola  situs web dibandingkan  dengan bahasa pemrograman lainnya.

## 2. T INJAUAN P USTAKA
Bagian  ini  menyajikan  hasil  studi pustaka  mengenai  teori  yang  berhubungan dengan  pelaksanaan  dan  penyusunan  tahap pengembangan.

## 2.1 P ENYAKIT H EPATITIS
Menurut  Green  (2005),  Hati  adalah organ  yang  bekerja  paling  keras  di  dalam tubuh  manusia  yang  berbentuk  seperti  bola yang  berada  tepat  di  bawah  tulang  rusuk  di sisi  kanan  perut.  Hati  sangat  berperan penting  dalam  tubuh  manusia  untuk mencerna  makanan,  menyingkirkan  tubuh dari  zat  beracun  dan  menyimpan  energi dalam tubuh. Salah satu penyakit yang dapat menyerang  hati  adalah  penyakit  Hepatitis. Cara  terbaik  untuk  memeriksa  hepatitis adalah  dengan  tes  darah.  Tes  darah  akan menunjukkan  hasil  dari  fungsi  hati  dengan mengukur:
Alanineaminotransferase
(ALT)/SGPT, aspartateaminotransferase
(AST)/SGOT,    alkalinephosphatase  (ALP),
Bilirubin,  Albumin  dan  total  Protein  (TP). (Ramana, 2011)

## 2.2 D ATA M INING
Data Mining adalah proses
pengambilan  informasi  dari  sejumlah  data yang  besar  dimana  informasi  yang  akan didapatkan  adalah  informasi  penting  yang tidak  bisa  didapatkan  dengan  cara  manual, melainkan  dengan  mencari  pola  atau kecenderungan  tertentu  (Chakrabarti,  et  al., 2006).
Data  mining memiliki  tahap-tahap  yang berasal  dari  suatu  data  menjadi  suatu pengetahuan  yang  berguna.  Tahap-  tahap data mining yaitu (Han & Kamber, 2006):
1. Data Cleaning
Merupakan  tahap  pembuangan  data data yang tidak relevan dan data yang tidak  konsisten.  Pembuangan  data merupakan pengecekkan data apa saja yang hilang, tidak valid dan data yang tidak sesuai dengan hipotesa.
2. Data Integration
Merupakan  proses  penambahan  data dengan yang relevan dan
penggabungan data.
3. Data Selection Pemelihan  data  yang  relevan  sebagai dasar analisis untuk melakukan proses mining .
4. Data Transformation
Proses  merubah  data  ke  format tertentu sehingga sesuai untuk melakukan proses mining .
5. Data Mining Proses  mencari  pola  atau  informasi dengan  metode  atau  algoritma data mining tertentu.
6. Pattern evaluation Mengidentifikasi  pola  yang  menarik dari  hasil mining .  Dan  dari  pola  ini dievaluasi  apakah  sesuai  dengan hipotesa atau tidak.
7. Knowledge presentation Menampilkan  pola  informasi  yang dihasilkan  dari  proses mining ,  dan menampilkan  hasil  ke  bentuk  yang mudah dipahami. 2.3 S UPPORT V ECTOR M ACHINE
(SVM)
SVM pertama kali diperkenalkan oleh Vapnik  tahun  1992  sebagai  rangkaian harmonis  konsep-konsep  unggulan  dalam bidang pattern  recognition .  Sebagai  salah satu  metode pattern  recognition ,  usia  SVM terbilang masih relatif muda. Support Vector Machine (SVM)  melakukan  suatu  teknik untuk menemukan fungsi pemisah yang bisa memisahkan  dua  set  data  dari  dua  kelas yang berbeda (Vapnik, 2013).
Gambar 2.1 Usaha SVM dalam menemukan hyperplane terbaik secara nonlinear
Konsep  SVM  dapat  dijelaskan  secara sederhana sebagai usaha mencari
hyperplane-hyperplane terbaik yang berfungsi  sebagai  pemisah  dua class pada input  space .  Gambar  2.2a  memperlihatkan beberapa pola yang merupakan anggota dari dua  buah class :  -1  dan  +1.  Pola  yang tergabung  pada class –1  disimbolkan dengan  warna  merah  (kotak),  sedangkan pola  pada class +1,  disimbolkan  dengan warna kuning (lingkaran). Problem klasifikasi  dapat  diterjemahkan  dengan usaha  menemukan  garis (hyperplane) yang memisahkan antara kedua kelompok tersebut.
Terdapat  beberapa  metode  kernel dalam Support Vector Machine (SVM) :
Tabel 2.1 Jenis Metode Kernel SVM
Adapun langkah-langkah dalam klasifikasi SVM adalah sebagai berikut :
1. Menginisiasi  awal  untuk  nilai  α,  C, epsilon, gamma, lamda, degree (d).
2. Memasukkan data latih
3.  Menentukan dot  product setiap  data dengan  memasukkan  fungsi  kernel (K). Untuk rumus fungsi kernel Linear adalah sebagai berikut :
K(x i ,x j ) = x i . x j .........................................  2.1
4.  Menghitung matriks dengan rumus :
D ij = y i y j (K(( j ) + λ 2 ) .........................  2.2 5.  Mencari nilai error dengan rumus : E i = ..........................................  2.3 No Jenis Kernel Definisi 1 Linear K(x i ,x j ) = x i . x j
2 Polynomial K(x i ,x j ) = ( x i . x j + 1 ) d
3 Gaussian atau Radial Basis Function (RBF) K(x i ,x j ) = exp (- 4 Tangent Hyperbolic (Sigmoid) K(x i ,x j ) =tanh (α x i . x j + β)
6.  Menghitung  nilai  delta  alpha  dengan rumus : δαᵢ = min{max[ γ (1- Eᵢ),-αᵢ ] , C-αᵢ }  ...........  2.4
7.  Menghitung  nilai  α  baru  dengan rumus :
αᵢ = αᵢ + δαᵢ ..............................................  2.5
8. Mencari nilai bias dengan rumus : b =  ( w . x -1 +  w . x +1 ...................  2.6
9. Setelah  mendapat  nilai  α,  w  dan  b maka  dapat  dilakukan  pengujian.
Untuk  menentukan  fungsi  keputusan dengan rumus : f(x)  =  w.x  +  b  atau  f(x)  = ...................................  2.7 2.4 C ROSS V ALIDATION
Cross-validation (CV)  adalah  metode statistik  yang  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma dimana  data  dipisahkan  menjadi  dua  subset yaitu  data  proses  pembelajaran  dan  data validasi / evaluasi. K-Fold Cross Validation melakukan pembagian data dengan membagi  dataset  secara  terstruktur  menjadi k  himpunan  bagian  ( subset ).  Nilai  K  pada penelitian  biasanya  menggunakan  nilai  10 karena 10-fold lebih baik dari metode leave- one-out (Kohavi, 1995).

## 2.5 C ONFUSION M ATRIX
Confusion  Matrix adalah  konsep  dari machine  learning, yang  berisi  informasi tentang  klasifikasi  aktual  dan  prediksi  yang dilakukan  oleh  sistem  klasifikasi.  Sebuah confusion matrix memiliki dua dimensi, satu dimensi  di  indeks  oleh  aktual  kelas  objek, yang lain diindeks oleh kelas yang classifier memprediksi.  Pada  tabel  2.2  menyajikan bentuk  dasar  dari confusion  matrix untuk klasifikasi N=2 (Deng, et al., 2016).
Tabel 2.2 Contoh Confusion Matrix 2 Kelas No  Aktual Prediksi (+) (-) 1 (+) TP (True Positif) FN (False Negatif) 2 (-) FP (False Positif) TN (True Negatif) Hasil  yang  diperoleh  dalam confusion matrix digunakan untuk mengukur performa dari  kinerja classifier dalam  bentuk  akurasi dan parameter evaluasi lainnya.

## 3. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Bab ini merupakan tahapan dari proses pembangunan perangkat lunak, yaitu deskripsi perangkat lunak (analisis penilaian dan  kebutuhan  fungsional),  pemodelan  dan desain  sistem.  Tahapan  ini  juga  merupakan fase  dari  pengembangan  perangkat  lunak menggunakan model proses Waterfall.

## 3.1 P ENGUMPULAN D ATA
Proses  ini  merupakan  pengumpulan data  dan  informasi  terkait  data  pasien penyakit  hati  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Data  yang  digunakan  pada penelitiaan ini didapat dari UCI (Universitas
California Invene) Machine Learning Repository (Janosi  &  Steinbrunn,  2011) yaitu Indian Liver Dataset Patient atau Data Pasien  Hati  India.  Data  Pasien  Hati  India merupakan  catatan  data-data  pasien  hati  di berbagai  rumah  sakit  India.  Data  tersebut dikumpulkan  dari  timur  laut  Andhra Pradesh, India (Classifai, 2017). Data terdiri dari  11  atribut  yang  meliputi  10  atribut masukan dan 1 atribut kelas.
Terdapat 583 jumlah total data dengan 416  data  untuk  kelas  sakit  dan  167  data untuk  kelas  sehat.  Untuk  data  lengkap Pasien Hati India dapat dilihat di http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+ %28Indian+Liver+Patient+Dataset%29.

## 3.2 P REPROCESSING D ATA
Sebelum  melakukan proses data mining perlu dilakukan preprocessing untuk memastikan  data  yang  akan  diolah  di  data
mining  adalah  data  yang  baik.  Data  yang kualitasnya  kurang  baik  adalah  data  yang masih  bersifat incomplete,  noisy ,  dan inconsistent . Incomplete merupakan  tidak lengkapnya  nilai  suatu  atribut,  tidak lengkapnya  atribut-atribut  yang  penting, atau hanya mempunyai data yang merupakan  rekapitulasi. Noisy merupakan data masih mengandung error atau merupakan value yang tidak wajar. Inconsistent merupakan data masih mengandung  nilai  yang  saling  bertentangan (Larose,  2005).  Beberapa  tahapan  yang dilakukan  dalam preprocessing data  adalah sebagai berikut :
1. Pembersihan Data (Data Cleaning) Proses  ini  digunakan  untuk membuang  data  yang  tidak  konsisten dan  bersifat  noise  dari  data  yang terdapat  pada  dataset.  Pada  data Pasien  Hati  India  terdapat  1  tabel dengan  nilai  yang  kosong  yaitu  pada tabel  ratio.  Pada  tabel  ratio terdapat  4 nilai  data  yang  kosong  sehingga dilakukan  pembuangan  data  terhadap data  tersebut.  Maka  dari  583  data pasien  yang  digunakan  sebagai  data pelatihan hanya berjumlah 579 dengan 11 atribut yang sudah lengkap.

## 2. Seleksi Data (Data Selection)
Proses  ini  digunakan  untuk Pemilihan  data  yang  relevan  sebagai dasar analisis untuk melakukan proses
mining .  Pada  data  Pasien  Hati  India terdapat 11 atribut, 10 atribut masukan dan  1  atribut  kelas.  Tidak  ada  seleksi atribut  yang  dilakukan  pada  data Pasien  Hati  India.  Sehingga,  untuk mendiagnosis seseorang terkena penyakit  Hepatitis  dilakukan  dengan menggunakan  10  atribut  pada  data Pasien  Hati  India.  Atribut-atribut tersebut  yaitu:  usia,  jenis  kelamin,
total bilirubin, direct bilirubin, alkaline,  alamine,  aspartate,  total proteins, albumin, dan ratio.
3. Transformasi Data (Data

## Transformation)
Proses  ini  digunakan  untuk merubah  data  ke  format  tertentu sehingga  sesuai  untuk  melakukan proses mining .  Terdapat  11  atribut pada  data  Pasien  Hati  India  yaitu  10 atribut  masukan  dan  1  atribut  kelas. Pada  data  tersebut  akan  dilakukan normalisasi  data.  Normalisasi  adalah proses  transformasi  dimana  sebuah atribut  numerik  diskalakan  dalam range  yang  lebih  kecil  seperti  -1.0 sampai  1.0,  atau  0.0  sampai  1.0. Proses  normalisasi  pada  studi  kasus ini,  atribut  numerik  diskalakan  dalam range  0.0  sampai  1.0.  Teknik  yang dilakukan  untuk  normalisasi  data dengan menggunakan min-max normalization . Min-max normalization memetakan sebuah value v dari atribut A menjadi v '  ke  dalam  range [ new_minA , new_maxA ] dengan rumus: v’ = ( new_maxA – new_minA ) + new_minA ..............  3.1 Dengan : v’   : nilai atribut setelah normalisasi v : nilai atribut sebelum normalisasi
minA :nilai  minimum  dari  semua  nilai dalam atribut
maxA:nilai  maksimum  dari  semua nilai dalam atribut
new_maxA  :  nilai  maksimum  dari semua nilai dalam atribut setelah normalisasi
new_minA  :  nilai  minimum  dari semua nilai dalam atribut setelah normalisasi
3.3 P ROSES K LASIFIKASI
Proses klasifikasi adalah proses pengelompokkan berdasarkan ciri-ciri persamaan  dan  perbedaan.  Pada  penelitian ini  penulis  menggunakan  metode Support Vector  Machine (SVM)  yang  digunakan untuk  mengklasifikasi  dan  memprediksi diagnosis penyakit hepatitis. Metode
Support  Vector  Machine yang  digunakan adalah  metode Support  Vector  Machine Polynomial. Pada proses klasifikasi menggunakan Suport  Vector  Machine ini hanya  memiliki  2  label  yaitu  1 adalah  label positif  dan  -1  adalah  label  negatif.  Label positif merupakan seseorang yang terdiagnosis  penyakit  hepatitis  sedangkan label  negatif  merupakan  seseorang  yang tidak  terdiagnosis  penyakit  hepatitis.  Untuk klasifikasi  data  menggunakan  persamaan- persamaan pada langkah-langkah klasifikasi SVM.

## 4. P EMBAHASAN
Bab  ini  membahas  mengenai  fase implementation .  dan  fase testing pada Aplikasi  Data Mining untuk  Mendeteksi
Penyakit  Hepatitis  menggunakan  metode
Support Vector Machine (SVM) Polynomial .

## 4.1 I MPLEMENTATION
Fase Implementation menjelaskan implementasi  dari  hasil  analisis  dan  desain dengan  pengkodean    untuk  menghasilkan Aplikasi  Deteksi  Penyakit  Hepatitis.  Pada fase  ini  menghasilkan  implementasi source code . dan implementasi antarmuka.

## 4.2 P ENGUJIAN K LASIFIKASI

## P OLYNOMIAL

## Pengujian  klasifikasi  ini  menggunakan
K-Fold  Cross  Validation . K-Fold  Cross Validation melakukan  pembagian  data dengan  membagi  dataset  secara  terstruktur menjadi  k  himpunan  bagian  ( subset ). Pembagian  data  menggunakan  K- Fold Cross  Validation membagi  data  menjadi  K
partisi  dengan  setiap  partisinya  memiliki banyak  data  yang  sama.  Dataset  yang berjumlah  579  ini  akan  dilakukan  proses evaluasi  dengan  K  =  10.  Dengan  90%  data untuk data latih dan 10% data untuk data uji. Pengujian klasifikasi metode SVM Polynomial dengan menggunakan 10 atribut data.  10  atribut  data  tersebut  merupakan atribut  masukan  yang  ada  pada  data  Pasien Hati  India  yaitu  usia.  jenis  kelamin.  total bilirubin.  direct  bilirubin.  alkaline.  alamine. aspartate. total proteins. albumin. dan ratio.
Adapun  hasil  pengujian  dengan  K-Fold Validation adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Klasifikasi SVM
Maka  dapat  kita  simpulkan  bahwa rata-rata nilai akurasi metode SVM Polynomial dengan 10 atribut:
Rata-Rata Akurasi = = = 87.65 % 5. P ENUTUP

## 5.1 K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengerjaan  skripsi  yang telah  dilakukan,  kesimpulan  yang  dapat diambil meliputi:
K SVM Linear SVM Polynomial 1 71.93% 71.93% 2 70.17% 70.17% 3 73.68% 73.68% 4 73.68% 73.68% 5 73.68% 73.68% 6 64.91% 64.91% 7 66.67% 66.67% 8 66.67% 66.67% 9 71.92% 71.92% 10 74.24% 74.24%
1. Dihasilkannya  suatu  Aplikasi  Deteksi Penyakit    Menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) Polynomial (Studi Kasus: Data Pasien Hati India). Aplikasi ini dikembangkan dengan Bahasa Pemrograman PHP. DBMS MySQL. 2. Aplikasi  ini  dapat  menampilkan  hasil akurasi SVM Polynomial menggunakan K-Fold Validation. 3. Dengan menggunakan Cross validation .  menggunakan  pengujian pada 10 atribut. data Pasien Hati India memiliki rata-rata nilai akurasi sebesar 87.65%.
5.2 S ARAN Untuk pengembangan penelitiaan
selanjutnya. dapat dicoba dengan
menggunakan  metode  SVM  Non  linear lainnya  yaitu  RBF  dan  Sigmoid  untuk membandingkan  nilai  akurasi  setiap  jenis kernel metode Support Vector Machine .

## R EFERENSI
[1 ]   Anhar  (2010). Panduan  Menguasai PHP dan MySQL. Jakarta: Media Kita.
[2] Barbara Rosario (2007). “ pplied Natural Language Processing .
[3]   Binus. (2017)  “ 10 Fold Cross Validation ”.
[4]   Chakrabarti.  S..  Ester.  M..  Fayyad.  U.. Gehrke.  J..  Han.  J..  Morishita.  S..  .  .  . Wang.  W.  (2006).  Data  Mining Curriculum: A Proposal.
[5]   Deng.  et  al..  (2016). An  improved method  to  construct  basic  probability assignment  based  on  the  confusion matrix  for  classification  problem. vol 340-341. pp 250-261
[6]   Green.  Chris W.(2005). Hepatitis  Virus dan HIV . Yayasan Spirita:Jakarta
[7]   Hamilton. H..2012. Confusion Matrix.
[8[   Janosi  &  Steinbrunn.  (2011). UCI
Machine Learning Repository.
[9]      Ladjamudin.  Al  Bahra  Bin.  2005. “ Analisis dan Desain Sistem Informasi ”. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10]  Larose.  D.  T.  (2005). Discovering Knowlegde in Data: An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons. Inc.
[11] Lika (2017). Informasi Lengkap Seputar  Penyakit  Hepatitis  yang  Wajib kamu ketahui .
[12] Medistra. (2008). Gangguan Faal (Fungsi) Hati Yang Sering Ditanyakan Oleh Penderita
[13] Munawarah. Raudlatul (2016). Implementasi  Metode  Support  Vector Machine  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Hepatitis . Program S-1 Ilmu Komputer. Universitas Lambung
Mangkurat:Banjarbaru.
[14] Nendrabertus.  (2015) “Eksplorasi Data Mining menggunakan RapidMiner
[15] Nugroho.  Anto  Satriyo.  dkk.  2003.
“ Support  Vector  Machine:  Teori  dan
Aplikasi  dalam  Bioinformatika ”.  dalam jurnal Kuliah Umum IlmuKomputer.Com. Jakarta. [16] Pressman. R. (2010). Software Engineering: A Practitioner's Approach 7th Edition. New York: McGraw Hill.
[17] Ramana. B.V.. Babu. S.P.. &
Venkateswarlu.  N.B.  (2011). A  Critical Study Of Selected Classification Algorithms For Liver Desease Diagnosis .  International  Journal  of Database Management System.
Vol.3(2). pp 101-114.
[18] Santosa.  Budi.  2007.  “ Data  Mining:
Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis ”. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu
[19] Sembiring. Krisantus. (2007). Penerapan  Teknik  Support  Vector
Machine  untuk  pendeteksian  Intrusi pada Jaringan.
[20] Sommerville (2011). Software
Engineering. Jakarta: Erlangga.