Neural network dan support vector machine merupakan dua buah metode klasifikasi yang banyak dipakai dalam pattern recognition dan classification. Neural network merupakan model klasifikasi yang meniru perilaku syaraf manusia sedangkan support vector machine merupakan model klasifikasi yang menggunakan hyperplane dan margin dalam melakukan klasifikasi. Keduanya berbeda dalam pendekatan metode pengklasifikasian yang dilakukan. Pada neural network dengan topologi multilayered, pengklasifikasian akan dilakukan tanpa mencari kombinasi linier dari fitur-fitur masing-masing kelas sehingga bisa disebut metode klasifikasi non-linier. Sedangkan pada support vector machine, pengklasifikasian dilakukan dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah kelas sehingga bisa disebut sebagai metode klasifikasi linier. Keduanya memberikan hasil klasifikasi yang baik dan mempunyai kelebihan masing-masing. Karena itu, dalam tugas akhir ini penulis akan membandingkan performa kedua metode klasifikasi menggunakan citra sel tunggal pap smear. Klasifikasi akan dilakukan ke dalam 2 jenis, yakni pengklasifikasian ke dalam 2 kelas dan pengklasifikasian ke dalam 7 kelas.