KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3013-3021 DOI 10.30865/klik.v4i6.1956 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Stroke
Mohd. Azhima, Iis Afrianty * , Elvia Budianita, Siska Kurnia Gusti
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 12050113334@students.uin-suska.ac.id, 2,* iis.afrianty@uin-suska.ac.id, 3 elviabudianita@uin-suska.ac.id¸
4 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: iis.afrianty@uin-suska.ac.id
Abstrak− Stroke  merupakan  penyakit  tidak  menular  yang  dapat  terjadi  secara  tiba-tiba  akibat  gangguan  fungsi  otak  secara  lokal maupun global. Gejala awal penyakit stroke seringkali sulit dikenali sehingga menyebabkan banyak penderitanya tidak menyadari atau merasakan tanda-tandanya, sehingga angka kematiannya cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam melakukan klasifikasi pada penyakit stroke. Dataset yang digunakan terdiri dari 4891 rekam medis dengan kelas stroke dan non stroke yang melibatkan sepuluh variabel relevan (jenis kelamin, usia, hipertensi, riwayat penyakit jantung, BMI, kadar gula darah, dan sebagainya). Penelitian ini menjalankan tiga skenario dengan model arsitektur BPNN [19:25:1], [19:29:1], dan [19:35:1] dengan menggunakan kombinasi variabel tertentu yaitu perbandingan data pelatihan dan pengujian (90:10, 80 :20, 70:30), dan learning rate 0,1; 0,01; 0,001. Hasil pengujian dengan tingkat  rata-rata akurasi tertinggi sebesar 96,14% dicapai  dengan  model  arsitektur  [19:29:1],  learning  rate  0,001,  dan  distribusi  data  pelatihan  dan  pengujian  80:20.  Berdasarka n pengujian dapat disimpulkan bahwa BPNN dinilai mampu mengklasifikasikan penyakit stroke.
Kata Kunci: Backpropagation Neural Network; Klasifikasi; SMOTE; Stroke
Abstract− Stroke is a non-communicable disease that can occur suddenly due to local or global disruption of brain function. The early symptoms of stroke are often difficult to recognize, causing many sufferers not to realize or feel the signs, so the death rate is quite high. This research aims to determine the ability of the Backpropagation Neural Network (BPNN) method in classifying stroke.  The dataset used consists of 4891 medical records with stroke and non-stroke classes which include ten relevant variables (gender, age, hypertension,  history  of  heart  disease,  BMI,  blood  sugar  levels,  and  so  on).  This  research  runs  three  scenarios  with  the  BPNN architecture model [19:25:1], [19:29:1], and [19:35:1] using a certain combination of variables, namely the comparison of training and testing data (90:10, 80 :20, 70:30), and learning rate 0.1; 0.01; 0.001. Test results with the highest average accuracy level  of 96.14% were achieved with an architectural model of [19:29:1], a learning rate of 0.001, and a training and testing data distribution of 80:20. Based on testing, it can be concluded that BPNN is considered capable of classifying stroke.
Keywords : Backpropagation Neural Network; Classification; SMOTE; Stroke

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Stroke adalah jenis penyakit tidak menular yang dapat terjadi secara tiba-tiba karena gangguan fungsi otak lokal atau global. Gejalanya berlangsung selama minimal 24 jam dan dapat menyebabkan kematian, tanpa ada penyebab lain selain gangguan vaskuler [1]. Gejala dini penyakit stroke sukar dideteksi, dengan banyak penderita tidak menyadari atau merasakannya.  Hal  ini  mengakibatkan  banyak  orang  mengabaikan  gejala-gejala  penyakit  tersebut.  Tingginya  angka kematian  yang  disebabkan  oleh  penyakit  ini  seringkali  dikaitkan  dengan  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  tentang stroke  [2].  Kurangnya  pengetahuan  masyarakat  terhadap  penyakit  stroke  membuat  mereka  mengabaikan  gejala-gejala penyakit  ini,  jika  gejalanya  diketahui  lebih  awal  dan  segera  ditangani  sedini  atau  secepat  mungkin  maka  masih  ada kemungkinan para pengidap penyakit stroke dapat diobati dan berangsur pulih [3]. Oleh karena itu, dibutuhkan metode teknologi informatika sebagai langkah untuk memprediksi gejala-gejala penyakit stroke.
Penyakit stroke telah banyak diteliti sebelumnya, seperti pada penelitian yang dilakukan oleh [4] menggunakan metode  Fuzzy  Backpropagation  Neural  Network  (FBPNN).  Penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 86,52%, yang menyimpulkan bahwa pola jaringan tidak mempengaruhi hasil akurasi dengan mengubah jumlah neuron hidden layer. Namun, learning rate, epoch , dan pembagian data berpengaruh pada tingkat akurasi yang dihasilkan. Pada penelitian [5], dilakukan dua jenis metode klasifikasi yaitu SVM dan ansambel (dikantongi) serta jaringan saraf tiruan (ANN),  yang  menghasilkan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  yang  dilatih  dengan  algoritma  penurunan  gradien  stokastik memiliki  akurasi  tertinggi  (95,3%).  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [1]  dengan  performa  algoritma  KNN  terbaik didapatkan  dengan  nilai  k=5  dan  akurasi  93,54%.  Selanjutnya,  penelitian  [6]  mengklasifikasikan  penyakit  stroke menggunakan metode naïve bayes dan mendapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 80% dengan pembagian data 80:20. Terakhir, Backpropagation Neural Network (BPNN) telah digunakan dalam penelitian [7] untuk melakukan prediksi pada penyakit stroke. Model jaringan saraf tersebut mencapai akurasi pelatihan sebesar 98,13% dan akurasi pengujian sebesar 97,97%. Hasil ini menunjukkan bahwa model jaringan saraf tiruan dengan propagasi balik sangat layak digunakan untuk prediksi stroke. Oleh karena itu, berdasarkan penelitian sebelumnya, metode yang akan kita gunakan untuk melakukan klasifikasi penyakit stroke adalah Backpropagation Neural Network (BPNN).
BPNN merupakan salah satu contoh algoritma dalam bidang jaringan syaraf tiruan [8]. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa algoritma pembelajaran jaringan saraf tiruan mampu menyelesaikan masalah pemodelan deret waktu nonlinier dengan menggunakan algoritma backpropagation [9], [10].  Ada 3 fase dalam pelatihan BPNN, yaitu fase maju (feed  forward),  fase  mundur  (back  propagation),  dan  fase  modifikasi  bobot  [11]  .  Terdapat  beberapa  penelitian  yang menggunakan  BPNN  ini  untuk  tugas  klasifikasi. Penelitian  [12]  menggunakan  BPNN  untuk  mengklasifikasi  penyakit
diabetes dan mendapatkan hasil akurasi prediksi sebesar 93% lebih tinggi dibandingkan teknik konvensional. Penelitian [13]  klasifikasi  jenis  kelengkeng  dengan  menggunakan  metode  BPNN  yang  mendapat  hasil  akurasi  sebesar  95%. Selanjutnya, penelitian stiqomatul Fajriyah Yuliati et al, melakukan tugas klasifikasi dengan membandingkan dua metode yaitu knn dan bpnn. Kedua-duanya menghasilkan akurasi yang sama2 tinggi dan menjanjikan yaitu 99,84% [14]. Studi yang dilakukan oleh [10] membahas perbandingan antara metode klasifikasi Backpropagation Neural Network (BPNN) dan  Recurrent  Neural  Network  (RNN).  Dalam  penelitian  ini,  metode  klasifikasi  Backpropagation  Neural  Network terbukti mencapai tingkat akurasi tertinggi dengan nilai sebesar 87,97%.
Meskipun  berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  klasifikasi  penyakit  stroke  dengan  menggunakan  berbagai metode seperti FBPNN, SVM, KNN, Naïve Bayes, dan BPNN, ada beberapa hal yang masih perlu diteliti lebih lanjut. Sebagian besar penelitian sebelumnya belum mengeksplorasi secara mendalam pengaruh dari berbagai parameter BPNN pada  performa  model  secara  bersamaan  dalam  satu  studi.  Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya  maka  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam melakukan klasifikasi pada dataset yang memiliki dua kelas target yaitu stroke dan tidak stroke.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dilakukan  seperti  pada  Gambar  1.  Pertama  melakukan  pengumpulan  data  selanjutnya  melakukan preprocessing pada dataset yang mana didalam tahap processing terdapat beberapa tahapan untuk melakukan perubahan dan perbaikan dataset. Setelah dilakukan processing, dilanjutkan dengan proses klasifikasi lalu melakukan evaluasi pada model,  sehingga  pada  akhrinya  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan.  Berikut  tahapan  penelitian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari studi sebelumnya [4], [15]. data yang digunakan mencakup jenis stroke dan faktor risiko stroke. Data jenis stroke dibagi menjadi dua kategori dari total 4981 data  stroke,  yaitu  kategori  non-stroke  dengan  4733  data  dan  kategori  stroke  dengan  248  data.  Data  ini  menampilkan informasi terkait penyakit stroke yang berisikan 10 variabel gejala stroke (jenis kelamin, usia, hipertensi, riwayat penyakit jantung, BMI, kadar gula darah, status pernikahan, jenis pekerjaan, jenis tempat tinggal, dan status merokok seperti pada Gambar 2 di bawah:

## 2.3 Preprocessing
Pre-processing adalah tahap mengubah data mentah menjadi data yang sesuai dengan prosedur [16]. Pada penelitian ini dilakukan tahap cleaning dan tranformasi data.
a. Cleaning
Sebelum dataset dapat digunakan pada penelitian ini, dilakukan pengecekan data untuk memastikan tidak ada data yang null atau NaN. Hasil pengecekan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengecekan Nilai Null atau NaN
b. Transformasi Data
Transformasi Data merupakan tahap dalam skala pengukuran dimana data asli diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk  diproses  pada  tahap  selanjutnya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  one-hot  encoding  untuk  melakukan transformasi  data,  setiap  kategori  unik  dalam  variabel  kategorikal  diubah  menjadi  kolom  terpisah  dalam  bentuk representasi biner (0 atau 1) [17]. Adapun variabel yang diubah yaitu; jenis kelamin, status perkawinan, jenis pekerjaan, lingkungan tempat tinggal, dan status merokok. Dataset yang telah melalui proses One Hot Encoding dapat dilihat pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4. Dataset Setelah One Hot Encoding
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Dataset  yang  dilakukan  one  hot  encoding  mengalami  penambahan  kolom  dalam bentuk representasi biner (0 dan 1), hal ini sekaligus menambah jumlah variabel pada dataset.
c. Data Balancing
Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data  antara  kelas  stroke  dan  non-stroke  digunakan  metode  SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). SMOTE bertujuan untuk meningkatkan jumlah data pada kelas minoritas dengan  membuat  sampel  sintetis  baru  berdasarkan  sampel  yang  ada  [18].  Metode  ini  membantu  mengurangi ketidakseimbangan  kelas  dalam  data  dengan  menambahkan  variasi  pada  kelas  minoritas,  sehingga  model  dapat mempelajari pola dengan lebih baik [19] yang terdapat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Sebelum SMOTE
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa dataset yang digunakan memiliki ketimpangan data atau data yang tidak seimbang cukup jauh, dimana kelas stroke hanya 248 data sementara kelas non-stroke berjumlah 4733 data.

## Gambar 6. Setelah SMOTE
Setelah proses SMOTE dilakukan, jumlah dataset meningkat dari 4981 data menjadi 9466 data. Jumlah sampel dalam kelas stroke ditingkatkan hingga setara dengan jumlah sampel dalam kelas non-stroke.
d. Normalisasi Data
Normalisasi  merupakan  pendekatan  reprocessing  yag  salah  satu  mengubah  variabel  dalam  suatu  dataset  untuk memenuhi kondisi tertentu atau memiliki skala yang seragam [20]. Tujuan normalisasi data adalah untuk menghilangkan perbedaan skala atau rentang nilai antara variabel yang berbeda dalam dataset. Dalam penelitian ini digunakan metode min-max scaling untuk melakukan normalisasi data [4]. Berikut persamaan (1):
𝑣 ′ = 𝑣−𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑥 𝐴 −𝑚𝑖𝑛 𝐴 (𝑛𝑒𝑤 max 𝐴 − 𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 ) +  𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑖𝑛 𝐴 (1)
Teknik penskalaan nilai dengan menggunakan rentang spesifik, biasanya dari 0 hingga 1, diterapkan dalam proses ini. Langkah awalnya adalah dengan mengurangkan setiap angka variabel dengan nilai terendah yang ada pada variabel tersebut.

## 2.5 BPNN
Jaringan Syaraf Tiruan Back Propagation (BPNN) merupakan algoritma pembelajaran terawasi yang tediri dari beberapa bagian, yaitu input layer , hidden layer , dan output layer yang selanjutnya terjadi perubahan bobot yang menghubungkan masing-masing layer [13]. Jaringan ini bekerja berdasarkan dua fase, yaitu fase umpan maju dan fase umpan balik. Pada fase  umpan maju, data dari  lapisan masukan diteruskan ke lapisan keluaran melalui lapisan tersembunyi. Jika rentang kesalahan tidak berada dalam batas yang ditentukan sesuai dengan nilai target pada neuron lapisan keluaran, data keluaran akan dikirim kembali ke lapisan masukan melalui lapisan tersembunyi untuk penyesuaian lebih lanjut. Arsitektur umum BPNN dapat dilihat pada Gambar 7 [21].
BPNN memanfaatkan nilai kesalahan keluaran untuk menyesuaikan bobot-bobotnya secara terbalik (backward). Sebelum menghitung kesalahan ini, tahapan perambatan ke depan (forward propagation) harus dilakukan terlebih dahulu. Fungsi aktivasi yang digunakan dalam BPNN harus memenuhi kriteria kesinambungan, dapat dideferensiasi, dan tidak menurun. Contoh fungsi aktivasi yang memenuhi ketiga syarat ini adalah sigmoid, ReLU, logsig, tansig, dan purelin.
Gambar 7. Arsitektur BPNN
Jumlah  neuron  pada  hidden  layer  ditentukan  menggunakan  persamaan  yang  dirujuk  dari  buku  [22]  Berikut persamaan (2) :
𝑖 < 𝑚 < 2𝑖 (2)
Dimana m merupakan neuron hidden dan i merupakan neuron input.
Berdasarkan  gambar  di  atas  jaringan  menggunakan  arsitektur  19-25-1,  dengan  19  neuron  di  lapisan  input,  19 neuron di hidden layer, dan 1 neuron di lapisan output. Neuron di lapisan input berasal dari variabel dalam dataset yang digunakan.

## 2.6 Confusion matrix
Confusion matrix digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur performa dari model ini. Confusion matrix diperlukan untuk  melakukan  proses  pengukuran  pada  model  karena  nilai  kinerja  klasifikasi  pada  dataset  tidak  semua  hasilnya menyentuh  akurasi  100%  [23].  Pada Tabel  1 confusion  matrix  memiliki  4  kategori  hasil  prediksi.  True  Positive (TP) adalah Jumlah observasi yang secara benar diklasifikasikan sebagai positif oleh model,True Negative (TN) adalah Jumlah observasi yang secara benar diklasifikasikan sebagai negatif oleh model,  False Positive (FP) yaitu Jumlah observasi yang seharusnya diklasifikasikan sebagai negatif, tetapi salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model juga dikenal sebagai kesalahan Type I, False Negative (FN) Jumlah observasi yang seharusnya diklasifikasikan sebagai  positif, tetapi salah diklasifikasikan sebagai negatif oleh model. Juga dikenal sebagai kesalahan Type II.
Tabel 1. Confusion Matrix [21] Kelas Benar Stroke Tidak Stroke Stroke True Positive False Positive Tidak Stroke False Negative True Negative Dari confusion matrix lah didapatkan nilai accuracy, precision, recall dan f1 score .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
Precision adalah rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. Dari semua kelas positif yang telah diprediksi dengan benar, berapa banyak data yang benar-benar positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
Recall atau sensivity adalah  akurasi  yang  diprediksi  secara  positif  yang  menjelaskan  berapa  banyak  yang  diberi  label dengan benar
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)
F1 Score adalah perbandingan rata-rata dari precision dan recall yang dibobotkan.
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2x 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (6)

## 3.6 Parameter Uji
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa pengujian model pola BPNN yang terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan input, tersembunyi, dan output lalu dibagi kedalam tiga skenario yaitu [19:25:1], [19:29:1], dan [19:35:1], learning rate (α = 0.1),  (α  =  0.01)  dan  (α  =  0.001)  dengan  masing-masing  skenario  akan  dilakukan epoch sebanyak  50  iterasi  serta perbandingan  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  dalam  pengujian  yakni  70%:30%,  80%:20% dan  90%:10%  dari jumlah dataset serta validation test ialah 20% dari data latih.
Tabel 2. Pembagian Data Pembagian Data Data Train Data Test Learning Rate 90:10 8.519 947 0.1 80:20 7.573 1.893 0.1 70:30 6.626 2.940 0.1 80:20 7.573 1.893 0.01 70:30 6.626 2.940 0.01 80:20 7.573 1.893 0.01 80:20 7.573 1.893 0.001 70:30 6.626 2.940 0.001 80:20 7.573 1.893 0.001

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi BPNN
Pengujian menggunakan Library Tensorflow yang ada pada Keras dengan menggunakan bahasa pemograman Python. Pengujian  dilakukan  pada  Google  Colab  dengan  memanggil  library  BPNN.  Pengujian  dilakukan  pada  lima  model arsitektur berbeda yang diuji dengan parameter uji yang telah ditetapkan pada tahap sebelumnya. Library algoritma BPNN yang digunakan dari tensorflow ada pada Gambar 8 .
Gambar 8. Implementasi BPNN
Model arsitektur yang digunakan pada Gambar 8 ialah model arsitektur BPNN [19;21;1] dengan 10 neuron pada layer input, 19 neuron pada hidden layer, dan 1 neuron pada layer output. Neuron di lapisan input berasal dari variabel dalam dataset yang digunakan.

## 3.5 Pembahasan
Pengujian dilakukan sebanyak 27 skema pengujian model pola BPNN yang dibagi kedalam 3 skenario yaitu [19:25:1], [19:29:1], dan [19:35:1] dan Learning rate (α = 0.1), (α = 0.01) dan (α = 0.001) dengan masing-masing skenario akan dilakukan pengujian sebanyak tiga kali masing-masing skema lalu diambil akurasi rata-rata dengan epoch sebanyak 50 iterasi  serta  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  dalam  pengujian  yakni  70%:30%,  80%:20%  dan 90%:10% dari jumlah dataset serta validation test ialah 20% dari data latih.
Hasil pengujian 27 skema dapat dilihat pada Tabel 3-5 berikut:
Tabel 3. Arsitektur Model 19 : 25 : 1 Latih : uji  Learning Rate  Akurasi (%)  Presisi   Recall  F1 70 : 30 0.1 95.18 95 95 95
1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras.models import Sequential
3. from tensorflow.keras.layers import Dense
4.
80 : 20 0.1 95.58 96 95 96 90 : 10 0.1 95.81 96 96 96 70 : 30 0.01 95.45 95 96 95 80 : 20 0.01 95.71 95 95 95 90 : 10 0.01 95.07 95 95 95 70 : 30 0.001 95.49 95 95 95 80 : 20 0.001 95.81 96 96 96 90 : 10 0.001 95.81 96 96 96
Dari hasil pengujian pada Tabel 3, untuk model arsitektur 19-25-1. Akurasi tertinggi yang diperoleh yaitu 95.81% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 96%, Recall 96%, dan f-1 96% pada pembagian data latih 90:10 dengan learning rate (0.1). Sedangkan akurasi terendah yaitu 95.07% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 95%, Recall 95%, dan f-1 score 95% dengan menggunakan learning rate (0,01) dan pembagian data latih 90:10.
Tabel 4. Arsitektur Model 19 : 29 : 1 Latih : Uji  Learning Rate  Akurasi (%)  Presisi  Recall  F1 70 : 30 0.1 94.11 94 94 93 80 : 20 0.1 95.46 95 95 95 90 : 10 0.1 95.77 96 96 96 70 : 30 0.01 95.47 96 95 95 80 : 20 0.01 95.74 96 96 96 90 : 10 0.01 95.71 96 95 95 70 : 30 0.001 95.54 96 95 95 80 : 20 0.001 96.14 96 96 96 90 : 10 0.001 95.67 96 95 95
Dari hasil pengujian pada Tabel 4, untuk model arsitektur 19-29-1 Akurasi tertinggi yang diperoleh yaitu 96.14% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 96%, Recall 96%, dan f-1 96% pada pembagian data latih 80:20 dengan learning rate (0.001). Sedangkan akurasi terendah yaitu 94.11% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 94%, Recall 94%, dan f- 1 score 93% dengan menggunakan learning rate (0,1) dan pembagian data latih 70:30.
Tabel 5. Arsitektur Model 19 : 35 : 1 latih : Uji  Learning Rate  Akurasi (%)  Presisi  Recall F1 70 : 30 0.1 95.04 95 95 95 80 : 20 0.1 95.78 96 95 95 90 : 10 0.1 95.66 96 96 96 70 : 30 0.01 95.66 96 96 96 80 : 20 0.01 95.53 95 95 95 90 : 10 0.01 96.06 96 95 95 70 : 30 0.001 95.11 95 96 96 80 : 20 0.001 95.81 96 96 96 90 : 10 0.001 95.60 95 95 96
Dari hasil pengujian pada Tabel 5, untuk model arsitektur 19-35-1. Akurasi tertinggi yang diperoleh yaitu 96.06% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 96%, Recall 95%, dan f-1 95% pada pembagian data latih 90:10 dengan learning rate (0.1). Sedangkan akurasi terendah yaitu 95.07% serta hasil evaluasi dengan nilai presisi 95%, Recall 95%, dan f-1 score 95% dengan menggunakan learning rate (0,01) dan pembagian data latih 90:10.
Berdasarkan pengujian yang dilakukan sebanyak 27 skema model pola BPNN, dengan variasi arsitektur [19:25:1], [19:29:1], dan [19:35:1] serta learning rate (α) sebesar 0.1, 0.01, dan 0.001, ditemukan bahwa akurasi tertinggi sebesar 96.14% dicapai oleh model arsitektur [19:29:1] dengan learning rate 0.001 dan pembagian data latih dan data uji 80:20. Hasil evaluasi untuk model ini menunjukkan nilai presisi, recall, dan f-1 score masing-masing sebesar 96%. Sebaliknya, akurasi terendah sebesar 94.11% dengan nilai presisi, recall, dan f-1 score masing-masing sebesar 94% dicapai oleh model yang sama namun dengan learning rate 0.1 dan pembagian data latih dan data uji 70:30. Secara umum, semua arsitektur memiliki rentang akurasi  antara 95% hingga 96% dengan satu-satunya pengecualian akurasi  terendah yaitu 94% pada model [19:29:1]  yang menggunakan learning rate (0,1) dan pembagian data latih 70:30, dengan pembagian data latih dan uji 90:10 menunjukkan tingkat akurasi yang lebih stabil dan rata-rata lebih tinggi dibandingkan skema lainnya. Pengaruh learning rate terhadap hasil akhir tidak konsisten, menunjukkan bahwa hasil lebih dipengaruhi oleh parameter lain seperti pembagian data model arsitektur lain yang diusulkan.
Gambar 9. Confusion Matrix
Pada Gambar 9 terdapat hasil confusion matrix dengan menggunakan model BPNN [19:29:1] dengan pembagian data 80;20 dan learning rate 0,001 diperoleh pada hasil kelas stroke yang diprediksi stroke sebanyak 889 serta kelas stroke yang diprediksi tidak stroke sebanyak 59, dan kelas tidak stroke diprediksi tidak stroke sebesar 927 kemudian kelas tidak stroke yang diprediksi stroke sebanyak 59.

## 4. KESIMPULAN
Metode BPNN yang diusulkan dapat melakukan klasifikasi penyakit stroke dengan baik dan cepat. Dari 27 skema yang telah diuji, ditemukan bahwa learning rate dan model yang diusulkan menghasilkan tingkat akurasi yang tidak konsisten namun  cukup  tinggi.  Selain  itu,  pembagian  data  latih  yang  optimal  cenderung  menghasilkan  hasil  yang  lebih  stabil dibandingkan dengan pembagian data latih yang lebih rendah. Penggunaan metode SMOTE (Synthetic Minority Over- sampling  Technique)  untuk  mengatasi  ketimpangan  data  juga  memberikan  dampak  positif.  Sebelumnya,  pengujian dilakukan  tanpa  menggunakan  SMOTE  dan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  rendah.  Setelah  menggunakan  SMOTE, akurasi  meningkat  secara  signifikan,  menunjukkan  bahwa  teknik  oversampling  ini  efektif  dalam  mengatasi  masalah ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi arsitektur model BPNN tidak mempengaruhi hasil akhir secara signifikan. Hal ini terlihat pada table 3, 4, dan 5 di mana akurasi yang diperoleh untuk setiap model BPNN yang diuji hampir memiliki rentang yang sama. Kombinasi yang tepat antara arsitektur, learning rate, dan pembagian data sangat  penting untuk  mencapai  performa model yang optimal.  Model  terbaik  dari  semua skema menghasilkan akurasi sebesar 96,14%, yang dicapai pada skenario 2 dengan model arsitektur [19;29;1], penggunaan learning rate α = 0,001, dan pembagian data latih 80% serta data uji 20%. Parameter ini juga menghasilkan presisi, recall, dan f-1 score sebesar 0,96.  Penelitian  ini  menegaskan  potensi  BPNN  sebagai  alat  bantu  dalam  diagnosis  dini  penyakit  stroke,  yang  dapat digunakan oleh praktisi kesehatan untuk meningkatkan efektivitas penanganan dan pengelolaan pasien stroke. Penelitian ini  berhasil  dalam  melakukan  penerapan  metode  BPNN  untuk  klasifikasi  penyakit  stroke.  Walau  demikian,  terdapat beberapa aspek yang dapat ditingkatkan untuk penelitian mendatang seperti melakukan meningkatkan model arsitektur dengan  menambah  jumlah lapisan  pada  hidden  layer,  penggunaan metode  oversampling  yang  lain untuk  memperoleh hasil yang lebih optimal, serta  mengikutsertakan tenaga medis atau ahli terkait dalam menerjemahkan hasil klasifikasi penyakit stroke dapat memberikan sudut pandang medis yang lebih mendalam dan mengaitkan hasil klasifikasi dengan dampak medis yang lebih luas.

## REFERENCES
[1] Z. Zuriati and N. Qomariyah, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” ROUTERS J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.25181/rt.v1i1.2665.
[2] N. A. Iskandar, I. Ernawati, and Y. Widiastiwi, “Klasifikasi Diagnosis Penyakit Stroke Dengan Menggunakan Metode Random Forest,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 432–441, 2022, [Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2190
[3] H.  Bugis,  “Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Stroke,” J.  SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan  Kecerdasan Buatan) , vol. 6, no. 1, pp. 8–14, 2022, doi: 10.47970/siskom-kb.v6i1.317.
[4] K. Julita, I. Afrianty, S. Sanjaya, and F. Syafria, “Penerapan Fuzzy Backpropagation Neural Network dalam Klasifikasi Penyakit Stroke,” vol. 8, no. 2, 2023.
[5] P. Govindarajan, R. K. Soundarapandian, A. H. Gandomi, R. Patan, P. Jayaraman, and R. Manikandan, “Classification of stroke disease using machine learning algorithms,” Neural Comput. Appl. , vol. 32, no. 3, pp. 817–828, 2020, doi: 10.1007/s00521-019- 04041-y.
[6] Y. N. Paramitha, A. Nuryaman, A. Faisol, E. Setiawan, and D. E. Nurvazly, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naïve Bayes,”
J. Siger Mat. , vol. 04, no. 01, pp. 11–16, 2023, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/zzettrkalpakbal/full-filled-
[7] B. Tan, “Back Propagation Neural Network Based Stroke Prediction,” CIBDA 2022 - 3rd Int. Conf. Comput. Inf. Big Data Appl. , no. February 2022, pp. 56–59, 2022.
[8] S. J. A. Sarosa, F. Utaminingrum, and F. A. Bachtiar, “Breast cancer classification using GLCM and BPNN,” Int. J. Adv. Soft Comput. its Appl. , vol. 11, no. 3, pp. 157–172, 2019.
[9] P. N. Napitupulu, A. R. Damanik, and J. E. Napitupulu, “Implementasi Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Angka Harapan Hidup Di Kota Jambi,” J. JPILKOM ( J. Penelit. Ilmu Komput. ) , vol. 1, no. 1, pp. 10–15, 2023.
[10]  A. Fany Achmalia, S. Walid, I. Artikel, and S. Artikel, “Peramalan Penjualan Semen Menggunakan Backpropagation Neural Network  Dan  Recurrent  Neural  Network,” UNNES  J.  Math. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  6–21,  2020,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[11]  H. Elvaningsih, Elisawati, F. Tawakal, and Masrizal, “Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) Prediksi Stok Obat Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Puskesmas Dumai Barat),” Semin. Nas. Sains danTeknologi Inf. , pp. 228–232, 2021, [Online]. Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7C228
[12]  I. P. J. and A. A. Rao, “Prediction of Diabetes with a BPNN-NB ensemble classifier,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 7, no. 5, pp. 1652–1657, 2019, doi: 10.26438/ijcse/v7i5.16521657.
[13]  M. Waail et al. , “Klasifikasi Jenis Kelengkeng Berdasarkan Morfologi Daun Dengan Ekstraksi Ciri RGB, GLCM, dan Bentuk Menggunakan Metode BPNN” vol. 4, no. 2, pp. 183–193, 2023.
[14]  Istiqomatul Fajriyah Yuliati, Septie Wulandary, and P. Sihombing, “Penerapan Metode SVM dan BPNN dalam Pengklasifikasian PUS di Jawa Barat,” J. Stat. dan Apl. , vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2020, doi: 10.21009/jsa.04103.
[15]  F.  Nabila,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  dalam  Melakukan  Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Otak,” J.  Ekon.  Vol.  18,  Nomor  1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2023.
[16]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[17]  C. Herdian, A. Kamila, F. Feiters Tampinongkol, A. S. Kembau, G. Agung, and M. Budidarma, “One-Hot Encoding Feature Engineering Untuk Label-Based Data Studi Kasus Prediksi Harga Mobil Bekas,” J. Inf. Interaktif , vol. 9, no. 1, pp. 10–16, 2024.
[18]  M. Ibnu and C. Rachmatullah, “Penerapan SMOTE untuk Meningkatan Kinerja Klasifikasi Penilaian Kredit,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5612.
[19]  E.  Sutoyo  and  M.  A.  Fadlurrahman,  “Penerapan  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi  Television Advertisement Performance Rating Menggunakan Artificial Neural Network,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 379, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[20]  B. Hauriza, M. Muladi, and I. M. Wirawan, “Prediksi Tingkat Inflasi Bulanan Indonesia Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 152–167, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i2.4924.
[21]  S. Janani, R. Thenmozhi, and L. S. Jayagopal, “Theoretical Investigations for the Verification of Shear Centre and Deflection of Sigma Section by Back Propagation Neural Network Using Python,” Arch. Civ. Eng. , vol. 65, no. 2, pp. 181–192, 2019, doi: 10.2478/ace-2019-0027.
[22]  S. Rajasekaran and G. A. V PAI, NEURAL NETWORKS, FUZZY LOGIC AND GENETIC ALGORITHM: SYNTHESIS AND APPLICATIONS (WITH CD) . PHI Learning, 2003. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=bVbj9nhvHd4C
[23]  M. A. Muslim et al. , Data Mining Algoritma C4.5 Disertai contoh kasus dan penerapannya dengan program computer . 2019.