Klasifikasi Presiden Republik Indonesia Menggunakan SVM Kernel Polynomial Dengan Fitur Ektraksi Gabor - Kristianingrum Kristianingrum; Aviv Yuniar Rahman; Istiadi Istiadi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Indonesia adalah negara dengan sistem demokrasi dalam pemerintahannya. Adanya pemilihan presiden yang dilakukan selama 5 tahun sekali dari masa kemerdekaan sampai dengan sekarang. Pemilihan presiden atau yang sering disebut dengan pemilu (pemilihan umum) ini berguna untuk memilih calon presiden dan wakil presiden dalam sebuah negara. Mengingat adanya pergantian presiden setelah 5 tahun dalam 2 periode, para remaja jaman sekarang cenderung mengikuti jaman millennial. Sehingga banyak diantaranya tidak mengenali siapa saja presiden-presiden yang pernah menjabat di Indonesia. Oleh karena itu peneliti mengusulkan Sistem Klasifikasi Presiden Republik Indonesia menggunakan SVM Kernel Polynomial dengan Fitur Ekstraksi Gabor. Tujuan dalam peneliti ini untuk membedakan dan mengklasifikasikan nama presiden berdasarkan dengan foto tersebut. Hasil dalam SVM fitur Gabor kernel Polynomial mendapatkan nilai accuracy tertinggi sebesar 80.77 dengan split ratio 10:90. Parameter precision memiliki nilai tertinggi mencapai 32.56 dengan split ratio 10:90 dan Recall mencapai 32.70 pada split ratio 10:90. Hasil dalam pengujian ini menunjukkan bahwa SVM fitur Gabor kernel Polynomial ialah yang mampu mengklasifikasikan foto presiden dengan baik dan akurat.