Identifikasi Gagal Ginjal Kronis dengan Mengimplementasikan Metode Support Vector Machine beserta K-Nearest Neighbour (SVM-KNN) - Alvin Tarisa Akbar; Novanto Yudistira; Achmad Ridok (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Ginjal merupakan bagian vital bagi manusia karena berfungsi untuk menyaring atau membersihkan cairan yang kita minum agar dapat dikonsumsi oleh tumbuh secara normal. Gagal ginjal adalah situasi dimana ginjal mengalami penurunan funsionalnya secara terus-menerus yang mana dapat mengakibatkan ketidakmampuan ginjal untuk berfungsi untuk semestinya. Untuk membantu pasien yang terjangkit penyakit gagal ginjal kronis hal yang terlebih dahulu dilakukan adalah mengindentifikasi penyakit tersebut. Indentifikasi gagal ginjal kronis dengan menggunakan dataset yang dibuat oleh L.Jerlin Rubini dkk. sudah dilakukan dengan berbagai metode klasifikasi, contohnya adalah implementasi metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbour (KNN). Salah satu kelemahan dari SVM adalah bila data terlalu dekat dengan hyperplane adanya potensi untuk salah mengklasifikasi. Lalu salah satu kelemahan dari KNN adalah berpotensi mengalami penuruan akurasi bila nilai k terlalu tinggi atau terlalu rendah yang mana masing-masing mengakibatkan banyaknya noise data atau terlalu kecil data yang digunakan sebagai pembanding. Untuk penelitian ini, kami mengimplementasikan penggabungan metode SVM dengan KNN yang dikenal dengan SVM-KNN yang menggunakan optimasi Simplified Sequential Minimal Optimization (Simplified SMO). Metode ini mencoba untuk menutupi kelemahan dari SVM dan KNN. Penelitian ini melakukan percobaan pada beberapa nilai parameter yang digunakan untuk mendapatkan akurasi pada metode klasifikasi SVM-KNN terbaik.  Parameter yang diuji adalah cost, tolerance, gamma, dan bias pada metode SVM, parameter k pada metode KNN, serta parameter miu pada metode SVM-KNN. Nilai rata-rata akurasi terbaik didapatkan dengan menggunakan SVM-KNN dengan nilai 94,25% dan terbukti lebih baik dari pada SVM dengan 94,09% dan KNN dengan 91,73%.