Klasifikasi Penyakit Pernapasan berbasis Visualisasi Suara menggunakan Metode Support Vector Machine

Abstract

Abstract—Suara merupakan parameter yang sangat penting dalam sistem kesehatan pernapasan. Proses klasifikasi pernapasan dipengaruhi oleh dukungan tubuh dalam mendapatkan oksigen yang menghasilkan keadaan normal dan abnormal. Keadaan abnormal yang dimaksud adalah penyakit asma, bronkitis dan tuberkolosis. Tujuan panelitian ini yaitu mengusulkan Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi penyakit asma, bronkitis dan tuberkolosis. Pemilihan metode Support Vector Machine berdasarkan keunggulan dalam proses generalisasi dengan meminimalkan terjadinya salah prediksi dan estimasi parameter agar ditemukan hyperplane yang terbaik untuk memisahkan kelas. Hasil pengujian mengemukakan bahwa metode Support Vector Machine berhasil diterapkan dalam mengklasifikasi penyakit asma, bronkitis dan tuberkolosis dengan akurasi sebesar 46.37%.

Keywords—Klasifikasi, Penyakit Pernafasan, Visualisasi Suara, MFCC, Support Vector Machine.