Kajian Kemampuan Generalisasi Support Vector Machine Dalam Pengenalan Jenis Splice Sites Pada Barisan DNA

Abstract

Beberapa tahun terakhir ini, Support Vector Machine (SVM) telah populer digunakan sebagai model machine learning. Hal ini terutama karena SVM dapat dianalisis secara teoritis, dan secara bersamaan dianggap memberikan kinerja yang lebih baik daripada model machine learning yang biasa digunakan sebelumnya. Pada makalah ini dibahas pendekatan matematis model SVM dalam memecahkan masalah pengenalan pola. Selanjutnya dibahas pula penggunaan model tersebut berupa kajian awal penentuan jenis splice site pada suatu barisan DNA terutama dari segi kemampuan generalisasi atau tingkat keakuratannya. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kemampuan generalisasi SVM sangat baik yaitu sekitar 95.4 %.