PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG

Jantung merupakan salah satu organ terpenting yang ada pada tubuh manusia. Dengan nya jantung, darah dapat tersalurkan keseluruh dengan baik. diperlukannya sebuah pola klasifikasi penyakit jantung. Klasifikasi digunakan yaitu metode Support Vector Machines (SVM) dan Neural Net kinerja sangat Pada dataset ini memiliki total 416 instance. Confusion Matrix algoritma SVM terdapat 36 + 34 prediksi benar 7 salah. Network 164 180 41 33 Algoritma tingakat accuracy lebih tinggi dibandingkan Net. Yang berisi nilai AUC 0.833, CA 0.83, F1 0.835, Precision 0.835 Recall 0.835.Berdasarkan hasil penelitian kedua algoritma, bahwa menyelesaikan masalah jantung baik akurasi 83% sedangkan 82% dalam