Penerapan Metode Multiclass Support Vector Machine Pada Sistem Penentuan Obat Berdasarkan Gejala Penyakit
Kode Repository :SKI26/FAN/19
NPM :065115102
Nama :Fani Susanti
Pembimbing 1 :-Dr. Iyan Mulyana, M.Kom
Pembimbing 2 :-Agung Prajuhana Putra, M.Kom
Abstrak :-PENERAPAN METODE MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE PADA SISTEM
PENENTUAN OBAT BERDASARKAN GEJALA PENYAKIT
Fani Susanti 1 ,Iyan Mulyana 2 ,Agung Prajuhana Putra 3
email : 1 fanisusanti97@gmail.com, 2 iyan.mulyana@unpak.ac.id, 3 prajuhana.putra@unpak.ac.id
Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Pakuan
ABSTRAK
Swamedikasi adalah upaya masyarakat untuk mengobati dirinya sendiri. Swamedikasi biasanya
dilakukan untuk mengatasi keluhan-keluhan dan penyakit ringan yang banyak dialami
masyarakat, seperti demam, nyeri, pusing, batuk, influenza, sakit maag, kecacingan, diare,
penyakit kulit dan lain-lain. Namun bila tidak dilakukan dengan benar justru akan menimbulkan
masalah baru yaitu adanya resistensi bakteri dan ketergantungan. Kesalahan pengobatan juga
mengakibatkan munculnya penyakit baru karena efek samping obat antara lain seperti gangguan
sistem pencernaan, reaksi hipersensitif, serta memungkinkan terjadi keracunan. MSVM adalah
metode multiclass support vector machine yang digunakan untuk mengelompokkan dan
mengurutkan data obat berdasarkan gejala penyakit. Penelitian ini menggunakan 200 data obat
bebas dan obat bebas terbatas dari buku ISO (Informasi Spesialite Obat Indonesia) dengan 2
atribut utama dan 3 kelas. Berdasarkan pengujian 3-fold cross validation yang telah dilakukan
didapatkan nilai akurasi sebesar 96,5% dengan rata-rata akurasi 88,33%.
Kata Kunci : Swamedikasi, Obat, Gejala Penyakit, MSVM, 3-fold cross validation