Deskripsi
Penelitian ini menganalisis perbandingan dua algoritme yaitu Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi yang berfokus kepada hasil observasi terhadap kedua algoritme yang akan dibandingkan tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk menemukan algoritme terbaik antara Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi harapan hidup pasien penyakit hepatitis. Hasil klasifikasi diharapkan mampu meminimalisir seawal mungkin keterlambatan penanganan pasien penyakit hepatitis. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data yang bersumber dari website UCI Machine Learning dengan menggunakan metode preprocessing data. Selanjutnya akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritme Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Proses klasifikasi data menghasilkan nilai akurasi dan lama waktu komputasi sebagai parameter untuk menentukan algoritme dengan performa terbaik. Algoritme tersebut nantinya dapat digunakan sebagai landasan pembuatan sebuah sistem dalam penelitian selanjutnya.
