## PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE OTAK
Hendriyansyah, Ade Irma Purnamasari, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat hendriyansyah564@gmail.com, irma2974@yahoo.com

## ABSTRAK
Stroke adalah gangguan kesehatan serius yang memiliki tingkat kematian tinggi, sehingga penanganan cepat sangat  penting  untuk  mengurangi  risiko  komplikasi  dan  kerusakan  otak.  Studi  ini  menggunakan  pendekatan Knowledge  Discovery  in  Databases  dan  mengimplementasikan  algoritma  decision  tree  untuk  melakukan klasifikasi penyakit  stroke. Hasilnya  menunjukkan tingkat  akurasi sebesar 85.81%, recall sebesar 86.12%, dan presisi sebesar 85.85%. Dengan demikian, langkah-langkah pencegahan dapat diimplementasikan lebih efektif, membantu mengurangi dampak stroke pada tingkat kesehatan masyarakat.
Kata kunci :  Decision tree, Klasifikasi, Penyakit stroke otak, Knowledge Discovery in Databases (KDD).

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  adalah  suatu  gangguan  kesehatan  yang dapat  berdampak  dalam  jangka  panjang  dan merupakan salah satu penyakit dengan risiko kematian tertinggi. Risiko tersebut semakin meningkat, terutama jika  seseorang  juga  mengalami  gangguan  pada jantung,  yang  dapat  memperburuk  kondisinya  [1]. Gangguan  pada  aliran  darah  ke  otak  dapat menyebabkan  stroke.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena stroke  hemoragik,  dimana  pembuluh  darah  di  otak pecah,  atau  stroke  iskemik,  dimana  pembuluh  darah yang mengantarkan darah ke otak tersumbat. Kondisi ini  mengakibatkan  terganggunya  pasokan  darah  dan oksigen ke sel-sel otak, menyebabkan kerusakan pada jaringan  otak  yang  dapat  berakibat  fatal  atau menimbulkan dampak yang signifikan terhadap fungsi tubuh.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan  dan  mengimplementasikan  teknik klasifikasi  yang  dapat  memprediksi  risiko  seseorang terkena penyakit stroke dengan akurasi tinggi. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk  memberikan informasi yang berharga bagi praktisi kesehatan dalam melakukan  tindakan  pencegahan  atau  intervensi  dini. Langkah-langkah ini diharapkan dapat  meningkatkan efektivitas  dan  tepat  waktu  dalam  penanganan penyakit  stroke,  serta  mengurangi  dampaknya  pada tingkat kesehatan masyarakat secara keseluruhan.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan klasifikasi, Fida Maisa Hana telah melakukan penelitian  yang  membahas  penggunaan  metode algoritma  decision  tree  untuk  mengklasifikasikan individu  yang  mengalami  penyakit  diabetes  dan individu  yang  sehat.  Pengujian  yang  dilakukan menghasilkan  tingkat  Akurasi  yang  tinggi  mencapai 97,12%, dengan tingkat Precision sebesar 93,02%, dan tingkat  Recall  sebesar  100,00%,  yang  menunjukkan bahwa  hasil  klasifikasinya  sangat  baik  [2].  Dalam penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Asmaul  Husnah Nasrullah,  metode  decision  tree  digunakan  untuk mengklasifikasikan produk laris dengan menggunakan
data privat, yaitu data stok dan penjualan barang di PT Cipta Karya Gorontalo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  akurasi  model  klasifikasi  produk  laris menggunakan Decision Tree mencapai 90%, dan nilai AUC sebesar 0.709, yang dapat dikategorikan sebagai klasifikasi  yang  baik  [3].  Penelitian  oleh  Pambudi membahas  tentang  stroke  sebagai  gangguan  fungsi otak  yang  serius  di  Indonesia.  Deteksi  dini  gejala stroke  menjadi  fokus  penelitian  dengan  menganalisis atribut  seperti  usia,  jenis  kelamin,  kadar  glukosa, riwayat  penyakit  jantung,  hipertensi,  tipe  pekerjaan, tipe  tempat  tinggal,  status  merokok,  index  massa tubuh, dan status pernikahan. Penelitian menggunakan algoritma  Decision  Tree  C4.5,  mencapai  akurasi sebesar  99.07%.  Kesimpulannya,  penelitian  ini membantu  memahami  faktor-faktor  penyebab  stroke dan  menyoroti  keefektifan  algoritma  Decision  Tree C4.5  dalam  menganalisis  data  [4].  Pada  penelitian yang dilakukan oleh  fauziah  dan zulfikar tahun 2023 membahas mengenai analisis resiko penyakit jantung dengan  menggunakan  metode  klasifikasi,  khususnya algoritma iterative dichotomiser 3 (ID3). Penelitian ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  dataset  dari  UCI Machine  Learning  Repository  yang  mencakup berbagai  atribut  terkait  kondisi  pasien.  Evaluasi performa dilakukan dengan menggunakan metrik dari confusion matrix, yang menghasilkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang cukup tinggi. Kesimpulannya bahwa  dengan  penerapan  metode  decision  tree menggunakan  algoritma  ID3  dapat  mempercepat pengambilan  keputusan  dalam  mengklasifikasikan resiko  penyakit  jantung  dengan  akurasi  sebesar  85, 71%,  presisi  sebesar  84,  62%  dan  recal  sebesar  84, 62%  [5].  Penelitian  oleh  Wiratama  &  Pradnya membahas  tentang  diabetes  mellitus  (DM)  sebagai penyakit  kronis  dengan  jumlah  penderita  yang  tinggi di  seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia.  Keterlambatan dalam  diagnosis  DM  dapat  meningkatkan  angka kematian,  oleh  itu  penting  untuk  deteksi  dini. Penelitian  ini  membandingkan  tiga  algoritma  (KNN, Naïve  Bayes,  dan  C4.5)  untuk  deteksi  DM  dengan
optimalisasi menggunakan metode backward elimination.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma KNN  yang  dioptimasi  memiliki  akurasi  tertinggi (97,6%),  sedangkan  algoritma  C4.5  yang  dioptimasi memiliki  nilai  AUC  tertinggi  (0,988)  untuk  deteksi dini DM [6].
Penelitian ini menerapkan algoritma decision tree untuk  mengklasifikasikan  penyakit  stroke  otak. Pendekatan  ini  telah  sukses  dalam  penelitian sebelumnya  terkait  diabetes  dan  produk  laris. Misalnya,  penelitian  Fida  Maisa  Hana  mencapai akurasi  97,12%  dalam  mengklasifikasikan  diabetes [2].  Begitu  pula,  Asmaul  Husnah  Nasrullah menggunakan decision tree untuk mengklasifikasikan produk  laris  dengan  akurasi  90%  [3].  Dengan  fokus pada  penyakit  stroke,  metode  ini  diharapkan memberikan  prediksi  yang  akurat  untuk  mendukung penanganan dini. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memperkuat langkah-langkah pencegahan dan intervensi,  meningkatkan  efektivitas  penanganan penyakit stroke otak secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.   Penyakit Stroke Otak Stroke adalah gangguan fungsi sistem saraf pusat (SSP) yang disebabkan oleh terganggunya aliran darah normal  ke  otak.  Stroke  dibagi  menjadi  dua  kategori utama: stroke iskemik dan stroke hemoragik.
Stroke  iskemik  meliputi  stroke  trombotik  dan stroke  emboli.  Diperkirakan  85%  dari  seluruh  stroke adalah  stroke  iskemik.  Otak  sangat  bergantung  pada oksigen dan glukosa untuk metabolisme. Ketika aliran darah  ke  area  tertentu  dari  otak  terhambat  atau berkurang, itu disebut stroke iskemik. Trombosis dan emboli adalah dua penyebab menurunnya aliran darah ke  otak.  Berkurangnya  aliran  darah  merusak  fungsi neurologis  dan  lambat  laun  menyebabkan  iskemia permanen.  Pada  stroke  iskemik,  penurunan  aliran darah  ke  otak  menyebabkan  hipoksemia  di  area tertentu  di  otak,  memicu  reaksi  berantai  yang menyebabkan kematian sel otak. Hal ini menyebabkan masalah  fisik,  psikologis,  dan  sosial  bagi  pasien. Masalah  fisik  yang  terjadi  pada  pasien  stroke  adalah kerusakan saraf. Di antara gejala klinis stroke adalah gangguan  motorik,  gangguan  komunikasi  verbal, gangguan sensorik, gangguan kognitif dan psikologis, dan disfungsi kandung kemih. Neuropati yang terjadi bergantung pada lokasi dan ukuran lesi [9].

## 2.2.   Data Mining
Serangkaian prosedur yang disebut data mining, bertujuan untuk otomatis menghasilkan nilai tambahan dari  database,  mengungkap  informasi  yang  tidak diketahui  secara  manual.  Proses  ini  melibatkan ekstraksi data dari database dan pengenalan pola-pola yang  signifikan  atau  menarik.  Hasil  informasi  yang dihasilkan  berasal  dari  analisis  data  yang  terdapat dalam database, memungkinkan identifikasi wawasan yang tidak terlihat secara langsung. Dengan demikian, data  mining  memanfaatkan  teknik  komputasional
untuk menggali informasi berharga dan mengidentifikasi  hubungan  atau  pola  yang  dapat memberikan  pemahaman  lebih  mendalam  terhadap data yang ada [8].

## 2.3.   Klasifikasi
Metode klasifikasi adalah  untuk  mendefinisikan dan  menunjukkan  perbedaan  antara  satu  kategori informasi  dan  yang  lain  untuk  menentukan  apakah suatu  objek  memiliki  perilaku  dan  karakteristik kelompok tertentu. Selain itu, klasifikasi menunjukkan hubungan antar atribut [10].

## 2.4.   Decision Tree
Pohon  keputusan  merupakan  output  dari perhitungan  entropi  dan  perolehan  informasi  setiap kali atribut pada pohon mendapatkan kelas. Proses ini melibatkan  iterasi  berulang,  di  mana  setiap  langkah melibatkan  pemilihan  atribut  terbaik  berdasarkan entropi dan perolehan informasi. Langkah-langkah ini terus diulang hingga tidak ada lagi operasi komputasi yang  dapat  dilakukan,  dan  setiap  cabang  pohon memiliki  kelas  yang  ditetapkan.  Dengan  demikian, pohon  keputusan  secara  iteratif  menyusun  aturan keputusan berdasarkan atribut-atribut yang signifikan dalam memprediksi hasil kelas [7].

## 2.5.   Confusion Matrix
Metode
evaluasi Confusion Matrix menggunakan  tabel  untuk  menilai  kinerja  model. Dataset  yang  terdiri  dari  dua  kelas  dianggap  positif dalam  matriks  ini,  sedangkan  yang  lain  dianggap negatif. Menghitung nilai Akurasi, Recall, dan Presisi dibantu  oleh  Confusion  Matrix,  yang  menunjukkan seberapa baik kinerja model dalam memprediksi kedua kelas tersebut.
Tabel 1 Confusion Matrix Kelas Sebenarnya True False Kelas Predikdi True TP FP False FN TN
Tabel  1,  yang  juga  dikenal  sebagai  Confusion Matrix, merupakan alat evaluasi yang berguna dalam mengklasifikasikan  model  atau  algoritma.  True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive (FP),  dan  False  Negative  (FN)  adalah  empat  elemen utama  Confusion  Matrix,  yang  dapat  dijelaskan sebagai berikut.
a. True  Positive  (TP):  Jumlah  data  yang  telah diprediksi dan benar-benar Positif.
b. False  Positive  (FP):  Sebuah  jumlah  data  yang sebenarnya  Negatif,  tetapi  diduga  Positif  secara salah.
c. True  Negative  (TN):  jumlah  data  yang  benar- benar  Negatif  dan  telah  diprediksi  sebagai Negatif.
d. False  Negative  (FN):  Sebuah  jumlah  data  yang sebenarnya Positif, tetapi diprediksi secara salah sebagai Negatif..
Penilaian  menggunakan  Confusion  Matrix memberikan nilai Akurasi, Recall, Presisi. Perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Accuracy
Merupakan rasio prediksi yang benar dengan data keseluruhan.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 b. Recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan  dengan  jumlah  data  yang  benar positif secara keseluruhan.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 c. Precission
Merupakan  rasio  prediksi  benar  yang  positif dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  keseluruhan yang positif.

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Ucha Putri membahas mengenai masalah global diabetes dengan sekitar  120  juta  penderitanya.  Dengan  menggunakan Algoritma Data Mining C4.5, tujuan penelitian adalah untuk membuat model prediksi yang mengambil data seperti berat badan, usia, tekanan darah, denyut nadi, dan tingkat gula darah. Hasilnya akan digunakan untuk menilai  risiko  diabetes  pada  individu  berdasarkan atribut tersebut, memungkinkan pencegahan dini [11].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pambudi membahas  tentang  stroke  sebagai  gangguan  fungsi otak yang serius di Indonesia. Fokus penelitian adalah untuk menemukan gejala stroke segera dengan melihat informasi  seperti  usia,  jenis  kelamin,  kadar  glukosa, riwayat  penyakit  jantung,  hipertensi,  jenis  pekerjaan, jenis  tempat  tinggal,  status  merokok,  indeks  massa tubuh,  dan  status  pernikahan.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  Decision  Tree  C4.5  dan mencapai  akurasi  sebesar  99.07%.  Kesimpulannya, penelitian ini membantu memahami faktor-faktor yang menyebabkan  stroke  dan  menunjukkan  bahwa algoritma  Decision  Tree  C4.5  sangat  efektif  dalam menganalisis data [4].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Supriyadi membahas  tentang  peningkatan  tridharma  dosen sebagai  upaya  mencapai  keunggulan.  Pemimpin perguruan  tinggi  dapat  memberikan  penghargaan terprogram  kepada  dosen  yang  melakukan  pekerjaan yang  baik.  Dengan  menggunakan  Naive  Bayes  dan Decision  Tree,  penelitian  ini  mengklasifikasikan dosen  sebagai  berprestasi  dan  tidak  berprestasi berdasarkan  faktor-faktor  seperti  jenjang  pendidikan, publikasi  internasional,  riwayat  jabatan  fungsional, dan  lama  memperoleh  serdos.  Dilakukan  di Universitas  Sebelas  Maret  (2018-2021),  hasil pengujian menunjukkan akurasi Naïve Bayes 94,80% dan  Decision  Tree  95,80%,  memberikan  kontribusi dalam  identifikasi  dosen  berprestasi  secara  efektif [12].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  aziz  tahun 2023  membahas  mengenai  pentingnya  prediksi penyakit  jantung  sejak  dini,  mengingat  sulitnya mendeteksi  penyakit  ini  pada  tahap  awal.  Angka kematian  akibat  serangan  jantung  di  seluruh  dunia meningkat  pada  tahun  2016,  menurut  data  WHO. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  decision  tree, tetapi  algoritma  ini  memiliki  kelemahan  dalam memprediksi  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Akibatnya, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  keakuratan  prediksi  penyakit  jantung dengan  menggunakan  metode  kelompok  Boostrap Aggregating  (Bagging)  dan  Adaptive  Boosting (Adaboost).  Kedua  pendekatan  ini  dicoba  untuk memprediksi  kematian  akibat  penyakit  jantung. Menurut  hasil  analisis  perbandingan  dari  tiga  dataset penyakit  jantung,  algortima  C4.5  menghasilkan  nilai akurasi  84,78%  untuk  dataset  penyakit  jantung, prediksi penyakit jantung 72,96%, dan prediksi gagal jantung  79,29%.  Ini  menunjukkan  bahwa  metode optimizasi  ensamble  Boostrap  Agregating  (Bagging) dan  Adaptive  Boosting  (AdaBoost)  mungkin  lebih baik  daripada  performa  klasifikasi  algoritma  base estimator Decision Tree [13].
Penelitian tahun 2023 oleh Fauziah dan Zulfikar membahas  analisis  risiko  penyakit  jantung  dengan metode  klasifikasi,  khususnya  algoritma  iterative dichotomiser 3 (ID3). Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan  dataset  dari  UCI  Machine  Learning Repository  yang  mencakup  berbagai  atribut  terkait kondisi  pasien.  Evaluasi  performa  dilakukan  dengan menggunakan  metrik  dari  confusion  matrix,  yang menghasilkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang cukup  tinggi.  Mereka  menemukan  bahwa  penerapan metode  decision  tree  dengan  algoritma  ID3 mempercepat pengambilan keputusan dalam mengklasifikasikan  resiko  penyakit  jantung  dengan akurasi 85, 71%, presisi 84, 62%, dan recall 84, 62% [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Qisthiano membahas  bagaimana  prediksi  kelulusan  mahasiswa diklasifikasikan  menggunakan  Decision  Tree  dengan dataset  dari  beberapa  perguruan  tinggi  di  Kota Palembang. Jurusan, perguruan tinggi, jenis kelas yang dipilih siswa, dan nilai mereka dari semester pertama hingga semester ke-4 digunakan dalam penelitian ini. Selain itu, data tahun kelulusan dan tahun masuk siswa juga digunakan. Penelitian ini menggunakan alat bantu Rapidminer  untuk  mengelola  data  klasifikasi  dengan model Decision Tree. Setelah menjalani 5 kali proses validasi  K-Fold,  penelitian  ini  mencapai  akurasi sebesar 87.93% dalam melakukan klasifikasi terhadap prediksi kelulusan siswa [14].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wiratama membahas  tentang  diabetes  mellitus  (DM)  sebagai penyakit  kronis  dengan  jumlah  penderita  yang  tinggi di  seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia.  Keterlambatan dalam  diagnosis  DM  dapat  meningkatkan  angka kematian,  oleh  itu  penting  untuk  deteksi  dini. Penelitian  ini  membandingkan  tiga  algoritma  (KNN,
Naïve  Bayes,  dan  C4.5)  untuk  deteksi  DM  dengan optimalisasi menggunakan metode backward elimination.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma KNN  yang  dioptimasi  memiliki  akurasi  tertinggi (97,6%),  sedangkan  algoritma  C4.5  yang  dioptimasi memiliki  nilai  AUC  tertinggi  (0,988)  untuk  deteksi dini DM [6].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Knowledge  Discovery  in  Database  Process  (KDD) merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam melakukan pemprosesan data atau data mining. Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  akan  diambil dalam proses penerapan metode KDD ini:
Gambar 1. Alur Knowledge Discovery in Databases (KDD)

## 3.1.   Selection Data
Pada tahap ini, melakukan pemilihan data atribut: Karena  tidak  semua  atribut  yang  ada  dalam  data digunakan  untuk  proses  pengolahan  data  mining, proses  pemilihan  data  ini  dilakukan  untuk  memilih atribut  atau  variabel  yang  mempengaruhi  gejala penyakit  stroke  otak  untuk  memprediksi  penyakit stroke otak. Dari 11 atribut, 8 dipilih.

## 3.2.   Preprocessing
Melakukan  Penanganan  Missing  Value:  Tahap ini bertujuan untuk meningkatkan nilai akurasi dengan menangani nilai yang hilang pada setiap atribut.

## 3.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  Melakukan  transformasi  data pada atribut Hypertension, Heart disease, Stroke dari bentuk angka (1 dan 0) menjadi yes dan no.

## 3.4. Data Mining
Pada tahap ini, Melakukan penerapan Split Data: Melakukan penerapan split data, yang berarti membagi dataset yang akan dikategorikan menjadi data training dan  data  testing,  dimana  rasio  pembagiannya  adalah 8:2,  Melakukan  penerapan  algoritma  Decision  Tree: Melakukan  penerapan  algoritma  Decision  Tree  pada dataset yang mengalami penyakit stroke otak.

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Pada  tahap  ini,  Melakukan  evaluasi  pada  hasil penerapan  algoritma  Decision  Tree:  Menghasilkan aturan dari pemodelan pohon keputusan menggunakan algoritma Decision Tree.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sekunder  yang  digunakan  diambil  dari Kaggle.com  dalam  bentuk  format  Comma  Separated Values (CSV).
Tabel 1. Dataset Penyakit Stroke Otak
Tabel  di  atas  menggambarkan  isi  dataset penyakit stroke otak, yang terdiri dari 4982 baris dan 11  atribut  diantaranya  Gender,  Age,  Hypertension, Heart  Disease,  Ever  Married,  Work  Type,  Residence Type,  Avg  Glucose  Level,  BMI,  Smoking  Status, Stroke.  Pada  data  tersebut,  jumlah  data  yang  terkena stroke sebanyak 248 data dan untuk yang tidak terkena stroke sebanyak 4733 data. Dari perbandingan jumlah data yang terkena stroke dan yang tidak terkena stroke, terdapat  perbedaan  yang  sangat  jauh.  Selanjutnya, untuk  mengimbangi  data  karena  ada  perbedaan  data antara  stroke  dan  tidak  stroke,  teknik  SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) digunakan. Di mana metode ini menghasilkan jumlah data yang lebih kecil menjadi jumlah data yang paling besar [15].
Karena  tidak  semua  data  yang  digunakan  siap digunakan  begitu  saja,  preprocessing  adalah  langkah penting dalam proses analisis data. Pada tahap ini, nilai yang  hilang  akan  ditangani,  tetapi  tidak  ditemukan nilai  yang  hilang  pada  dataset  yang  digunakan, kemudian  selanjutnya  akan  dilakukan  pemilihan atribut,  atribut  pada  dataset  penyakit  stroke  otak sebanyak 11 atribut yaitu Gender, Age, Hypertension, Heart  Disease,  Ever  Married,  Work Type,  Residence Type,  Avg  Glucose  Level,  BMI,  Smoking  Status, Stroke,  namun  atribut  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  hanya  8  atribut  yaitu  Gender,  Age, Hypertension,  Heart  Disease,  Avg  Glucose  Level, BMI,  Smoking  Status,  Stroke.  Gejala  yang  paling umum  dialami  oleh  penderita  stroke  otak  adalah atribut yang diplih.
Untuk  mengubah  data  dari  kumpulan  ke  format yang  dapat  diproses  oleh  perangkat  lunak  yang
g e n d e r a g e h y p e rte n si on h e a rt_ d ise a se e v e r_ m a rri ed wo rk _ ty p e Re sid e n c e _ ty p e a v g _ g lu c o se _ lev e l b m i sm o k in g _ s tatu s stro k e Male 67 0 1 Yes Private Urban 228.69  36.6  formerly smoked 1 Male 80 0 1 Yes Private Rural 105.92  32.5  never smoked 1 Female 49 0 0 Yes Private Urban 171.23  34.4  smokes 1 Female 79 1 0 Yes Self-employed Rural 174.12  24 never smoked 1 Male 81 0 0 Yes Private Urban 186.21  29 formerly smoked 1 Male 74 1 1 Yes Private Rural 70.09 27.4  never smoked 1 Female 69 0 0 No Private Urban 94.39 22.8  never smoked 1 Female 78 0 0 Yes Private Urban 58.57 24.2  Unknown 1 Female 81 1 0 Yes Private Rural 80.43 29.7  never smoked 1 Female 61 0 1 Yes Govt_job Rural 120.46  36.8  smokes 1 Female 54 0 0 Yes Private Urban 104.51  27.3  smokes 1 Female 79 0 1 Yes Private Urban 214.09  28.2  never smoked 1 Female 50 1 0 Yes Self-employed Rural 167.41  30.9  never smoked 1 Male 64 0 1 Yes Private Urban 191.61  37.5  smokes 1 Male 75 1 0 Yes Private Urban 221.29  25.8  smokes 1 Female 60 0 0 No Private Urban 89.22 37.8  never smoked 1 Female 71 0 0 Yes Govt_job Rural 193.94  22.4  smokes 1 Female 52 1 0 Yes Self-employed Urban 233.29  48.9  never smoked 1 Female 79 0 0 Yes Self-employed Urban 228.7 26.6  never smoked 1
digunakan,  proses  transformasi  data  terdiri  dari  dua tahap,  yaitu  mengubah  atribut  hypertension,  heart disease,  dan  Stroke  dari  tipe  data  nominal  menjadi numerik. Detail transformasi dari nominal ke numerik terlihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 2. Transformasi
Setelah  melakukan  beberapa  tahapan  yang diantaranya  data  selection,  preprocessing,  dan transformation  maka  tahap  selanjutnya  adalah  data mining.  Teknik  pemodelan  data  mining  yang  dipilih adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritam  Decision Tree.  Klasifikasi  algoritma  decision  tree  digunakan untuk  mencapai  tujuan  awal  yaitu  meningkatkan akurasi  dalam  klasifikasi  penyakit  stroke  otak. Penerapan  data  mining  untuk  klasifikasi  penyakit stroke  otak  menggunakan  algoritma  decision  tree ditunjukkan di sini.
Setelah  melakukan  proses  data  mining,  maka selanjutnya adalah melakukan penghitungan accuracy menggunakan  Confusion  Matrix.  Metode  evaluasi Confusion  Matrix  menggunakan  tabel  untuk  menilai kinerja  model.  Dalam  matriks  ini,  ketika  dataset memiliki dua kelas, salah satunya dianggap positif dan yang  lainnya  dianggap  negatif.  Confusion  Matrix membantu  menghitung  nilai  Accuracy,  Recall,  dan Presisi,  yang  menunjukkan  seberapa  baik  kinerja model dalam memprediksi kedua kelas tersebut.
Tabel 3. Confusion Matrix Decision Tree
Berdasarkan  hasil  Confusion  Matrix  pada  tabel 1.3  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  712  data diklasifikasikan  “Yes”  dengan  valid,  kemudian sebanyak 782 data diklasifikasikan “No” dengan valid.
Setelah diketahui hasil klasifikasi penyakit stroke otak  menggunakan  algoritma  Decision  Tree,  maka dapat diketahui nilai Accuracy, Recall, Precision
Tabel 5. Hasil Accuracy 85,81% Recall 89,67% Presisi 81,19

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma decision  tree  berhasil  mengklasifikasikan  penyakit stroke  otak  dengan  baik.  Dengan  akurasi  sebesar 85.81%, hasil tersebut menunjukkan tingkat keakuratan  yang  tinggi  dalam  memprediksi  kasus- kasus  penyakit  stroke  otak  dalam  dataset  yang digunakan.  Kesimpulannya,  penerapan  algoritma decision  tree  dalam  klasifikasi  penyakit  stroke  otak berhasil  memberikan  hasil  yang  menjanjikan  dengan performa  yang  baik  dalam  memprediksi  serta mengidentifikasi  kasus  penyakit  stroke  otak  dalam dataset yang digunakan. Dalam penelitian selanjutnya diharapkan mencoba eksplorasi penggunaan algoritma lain seperti Random Forest, Support Vector Machines, atau  Neural  Networks  untuk  melihat  apakah  terdapat peningkatan  performa  dalam  klasifikasi  penyakit stroke otak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  B.  S*  and  D.  A.  T,  “Predictive  Model  for Brain Stroke in CT using Deep Neural Network,” Int.  J.  Recent  Technol.  Eng. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 2011–2017, 2020, doi: 10.35940/ijrte.f9954.059120.
[2]  F.  M.  Hana,  “Klasifikasi  Penderita  Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J.  SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.
[3]  A.  H.  Nasrullah,  “Implementasi  Algoritma Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta Didik,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  7,  no.  2,  p. 217, 2021.
[4]  E.  R.  Pambudi,  Sriyanto,  and  Firmansyah, “Teknika  16  (02):  221-226,” Ijccs ,  vol.  16, No.02, no. x, pp. 221–226, 2022.
[5]  E.  Fauziah  and  A.  F.  Zulfikar,  “Penerapan Metode Decision Tree Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Untuk Klasifikasi Resiko  Penyakit  Jantung,” OKTAL    J.  Ilmu Komput.  dan  Sains ,  vol.  2,  no.  04,  pp.  1207– 1219,
2023, [Online]. Available:
https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal /article/view/1302
[6]  M. A. Wiratama and W. M. Pradnya, “Optimasi Algoritma Data Mining Menggunakan Backward
Elimination untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, p.
1, 2022,
doi:
10.23887/janapati.v11i1.45282.
[7]  H.  Sulistiani  and  A.  A.  Aldino,  “Decision  Tree C4.5  Algorithm  for  Tuition  Aid  Grant  Program Classification  (Case  Study:  Department  of Information  System,  Universitas  Teknokrat Indonesia),” Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ. , vol.  7,  no.  1,  pp.  40–50,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8849.
[8]  A. Fitri Boy, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO) Pasar
Atribut Sebelum Transformasi Sesudah Transformasi Hypertension 0 No 1 Yes Heart Disease 0 No 1 Yes Stroke 0 No
True Yes
True No Pred. Yes 712 165 Pred. No 82 782
Domestik  Menggunakan  Algoritma  Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307,  no.  2,  pp.  78–85,  2020,  [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR [9]  D. S. Dewi and A. Asman, “Resiko Stroke Pada Usia  Produktifdi  Ruangrawat  Inap  Rsud Pariaman,” J. Sci. Mandalika , vol. 2, no. 11, pp. 576–581, 2021, [Online]. Available: http://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jomla /article/view/487/389
[10]  O. N. Washilaturrizqi, “Implementasi Algoritma C4  .  5  Untuk  Menentukan  Penerima,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 373– 377, 2023.
[11]  S.  Ucha  Putri,  E.  Irawan,  F.  Rizky,  S.  Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[12]  A.  Supriyadi,  “Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes dan Decision Tree(C4.5) dalam
Klasifikasi Dosen Berprestasi,” Gener. J. , vol. 7, no.
1, pp. 39–49, 2023, doi:
10.29407/gj.v7i1.19797.
[13]  M.  I.  Aziz,  A.  Z.  Fanani,  and  A.  Affandy, “Analisis  Metode  Ensemble  Pada  Klasifikasi Penyakit  Jantung  Berbasis  Decision  Tree,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 1– 12, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5169.
[14]  M. R. Qisthiano, P. A. Prayesy, and I. Ruswita, “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 21– 28, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1850.
[15]  A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi  Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol.  3,  no.  2,  pp.  196–201,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i2.945.