Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
*Agus Fajar Riany 1 , Gusmelia Testiana 2 1,2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Raden Fatah Palembang Jl. Panca Usaha No.2085, 5 Ulu, Kecamatan Seberang Ulu I, Kota Palembang Email: 1 1930803043@radenfatah.ac.id, 2 gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id

## ABSTRACT
Stroke  is  a  disturbance  of  brain  function,  both  local  and  general,  that  occurs  suddenly, progressively, and rapidly due to non-traumatic brain blood circulation disorders that lasts more than 24 hours or ends in death. Stroke is also one of the deadliest diseases in Indonesia. In this study, stroke data was used to explore new information or knowledge in it. The process of extracting new information from a set of data is known as data mining. Therefore, this research aims to classify data related to stroke using the Naïve Bayes algorithm to find out whether the patient has a stroke or not. There are 10 attributes that are included in the causes of stroke, among others, gender, age, history of hypertension, history of heart disease, marital status, type of work, type of residence, glucose level, body mass index and smoking status. The results showed that classification with the Naïve Bayes algorithm can be applied in classifying stroke data resulting in an accuracy value of 92.48% in the Good Classification category.
Keywords : data mining; classification; naïve bayes

## ABSTRAK
Stroke merupakan suatu gangguan fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang terjadi secara mendadak progresif, dan cepat akibat gangguan peredaran darah otak non traumatik yang berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian. Stroke juga merupakan salah satu jenis penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Pada Penelitian ini data penyakit stroke dimanfaatkan untuk digali informasi atau pengetahuan baru didalamnya Proses penggalian informasi baru dari sekumpulan data dikenal dengan data mining. Maka dari itu, dengan adanya penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data terkait penyakit stroke menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui apakah pasien tersebut menderita penyakit stroke atau tidak. Terdapat 10 atribut yang yang termasuk dalam penyebab terjadinya stroke antara lain, jenis  kelamin,  usia,  riwayat  penyakit  hipertensi,  riwayat  penyakit  jantung,  status  pernikahan,  jenis pekerjaan,  tipe  tempat  tinggal,  kadar  glukosa,  index  masa  tubuh  dan  status  merokok.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  diterapkan  dalam  mengklasifikasi data penyakit stroke menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,48% dalam kategori Good Classification .
Kata kunci : data mining; klasifikasi; naïve bayes
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No.1 (2023) 42-54

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  merupakan  salah  satu penyakit  berbahaya  dengan  tingkat kematian yang tinggi di Indonesia. Pada saat ini, stroke semakin menjadi masalah serius  yang  harus  dihadapi  hampir diseluruh dunia.
Hal tersebut dikarenakan  serangan  stroke  yang mendadak dapat
mengakibatkan kematian,  kecacatan  fisik,  dan  mental baik  pada  usia  produktif  maupun  usia lanjut (Pambudi et al., 2022).
Penyakit stroke merupakan jenis penyakit yang mematikan dimana masuk kedalam  10  jenis  penyakit  yang  paling mematikan  di  Indonesia.  Berdasarkan
Laporan Hasil Riskesdas 2018 menunjukkan prevalensi stroke nasional
yang  masih  cukup  tinggi  yaitu  10.9%.
Provinsi  di  Indonesia  dengan  prevalen
stroke tertinggi adalah Provinsi Kalimantan Timur yaitu 14.7%. Sedangkan Provinsi di Indonesia dengan
prevalensi stroke terendah adalah
Provinsi  Papua  yaitu  4.1%  (Kemenkes RI, 2018).
Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia mendefinisikan penyakit
stroke sebagai kerusakan pada otak yang muncul  mendadak,  progresif,  dan  cepat akibat  gangguan  peredaran  darah  otak
non traumatik (Kesehatan, 2019).
Gangguan  tersebut  secara  mendadak
menimbulkan gejala antara lain
kelumpuhan  pada  wajah  atau  anggota badan,  berbicara  menjadi  tidak  jelas, perubahan kesadaran, gangguan penglihatan  dan  lain-lain.  Faktor-faktor yang  menyebabkan  stroke  antara  lain; faktor  kesehatan  (hipertensi,  kolesterol, obesitas dan jantung), faktor gaya hidup (merokok,  kurang  olahraga,  konsumsi obat-obatan  terlarang  dan  kecanduan alkohol), faktor keturunan, dan bertambahnya  usia  (Haryadi  et  al., 2021).  Masalah  penyakit  stroke  di Indonesia  memerlukan  perhatian  yang serius  karena  jumlah  kasus  yang  terus meningkat  dan  mempunyai  angka kematian yang tinggi.
Alternatif  solusi  yang  dilakukan pada penelitian ini adalah memanfaatkan data  penyakit  stroke  untuk  digali informasi atau pengetahuan baru
didalamnya,
sehingga dapat
dimanfaatkan  untuk  membangun  model baru dalam mengklasifikasi pasien untuk mengetahui  apakah  pasien  tersebut menderita  penyakit  stroke  atau  tidak. Proses  penggalian  informasi  baru  dari sekumpulan  data  dikenal  dengan  data mining (Written et al., 2011).
Metode data mining yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu klasifikasi.  Metode  klasifikasi  dalam metode  dalam  data  mining  dengan mengklasifikasi  kelas  target  secara akurat  (Muktamar  et  al.,  2015).  Tujuan dari metode klasifikasi  ini adalah untuk mengklasifikasikan  nilai  suatu  variabel yang  tidak  diketahui  dari  variabel  lain yang  telah  ditentukan  sebelumnya (Nugraha et al., 2022).
Terdapat berbagai algoritma yang  dapat  digunakan  pada  klasifikasi seperti Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  K-
Nearest
Neighbor , dan lainnya. penelitian ini menggunakan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes
untuk  mengklasifikasi  penyakit  stroke.
Algoritma Naïve  Bayes merupakan
pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik sederhana yang
berdasar pada teorema Bayesian dengan asumsi independensi yang kuat
(Prasetyo, 2014). Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi sederhana dimana setiap atribut bersifat
independen  dan  dapat  mempengaruhi
keputusan akhir (Testiana, 2018).
Algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk  memprediksi  probabilitas  milik kelas. Keunggulan dari algoritma Naïve
Bayes yaitu  algoritma  yang  sederhana
dan mempunyai nilai performa yang baik (Siddik et al., 2020).
Terdapat  penelitian  terdahulu yang berkaitan dengan penerapan algoritma Naïve Bayes dan pengklasifikasian penyakit stroke
menggunakan  data  mining.  Penelitian untuk mengklasifikasi dan memprediksi orang-orang  tentang  apakah  orang tersebut akan berpotensi terkena
penyakit stroke atau tidak menunjukkan
performa akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 93,94% (Bugis, 2022). Penelitian selanjutnya untuk mengklasifikasi penyakit diabetes mellitus menunjukkan performa akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 90,20%.
Berdasarkan uraian latar
belakang permasalahan diatas, penelitian ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi pasien  apakah  pasien  tersebut  terkena penyakit  stroke  atau  tidak  dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan  perhitungan  probabilitas  dari setiap  atributnya.  Tujuan  selanjutnya adalah untuk mengetahui akurasi algoritma Naïve Bayes.

## 2. METODE
Metode penelitian adalah metode yang digunakan untuk memperoleh data untuk menghasilkan suatu tujuan.
Metode  penelitian  kuantitatif  adalah metode  penelitian  yang  menggunakan filsafat  positivisme,  untuk  meneliti populasi  atau  sampel  tertentu  dengan pengumpulan data menggunakan instrumen  penelitian,  analisis  data bersifat  kuantitatif  dengan  tujuan  untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono,  2017).  Tujuan  dari  metode penelitian  kuantitatif  adalah  untuk
mengidentifikasi masalah yang ditetapkan  sebagai  tujuan  penelitian.
Pendekatan  deskriptif  merupakan  suatu cara  untuk  mengetahui  eksistensi  dari variabel  bebas.  Dalam  penelitian  ini menerapkan  metode  kuantitatif  yang memanfaatkan data mining dan perhitungan algoritma Naïve Bayes.

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam mendukung penelitian ini dilakukan  pengumpulan  data.  Dalam penelitian ini metode pengumpulan data untuk  mendapatkan  sumber  data  yang akan  digunakan  menggunakan  metode pengumpulan  data  sekunder.  Data Sekunder  adalah  data  yang  diperoleh berdasarkan penelitian sebelumnya,
artinya  peneliti  tidak  harus  mengambil datanya langsung ke lapangan melainkan sudah  dikumpulkan  dan  diolah  oleh peneliti  lain  (Suryani  &  Hendryadi,
2018).  Data  dari  penelitian  ini  diambil
dari situs kanggle
https://www.kaggle.com/datasets/aniket sjadhav/brain-stroke.  Jumlah  sampel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebesar 4.981 data. Data ini terdiri dari 11 atribut dengan rincian 10 sebagai atribut dan 1 sebagai label atau target.

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan klasifikasi yang mempresentasikan  setiap  kelas  objek berdasarkan kesimpulan atau rekapitulasi probabilistik dan
menemukan  kemungkinan  besar  kelas yang sesuai untuk tiap objek-objek yang akan  ditentukan  kelasnya  dari  objek- objek  uji  yang  ada  berdasarkan  atribut- atribut atau variabel yang telah diketahui nilai-nilainya  (Arhami  &  Nasir,  2020). Algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan  suatu  kelas.  Algoritma Naïve  Bayes sangat  cocok  untuk melakukan  klasifikasi  pada  dataset bertipe nominal (Suntoro, 2019).
Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷( 𝑿 | 𝑯 )𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) (1)
X adalah  Data dengan class yang belum diketahui, H adalah Hipotesis data X  merupakan    suatu class spesifik,
P(H|X)  adalah  Probabilitas  hipotesis  H
berdasar kondisi X ( posteriori
probability ),  P(H)  adalah  Probabilitas
hipotesisi  H  ( pror  probability )  dan
P(H|X)  adalah  Probabilitas  X  berdasar kondisi  pada  hipotesis  H,  P(X)  adalah
Probabilitas dari X.
Terdapat  penelitian  terdahulu yang berkaitan dengan penerapan algoritma Naïve Bayes dan
pengklasifikasian penyakit stroke
menggunakan  data  mining.  Penelitian
yang dilakukan (Doni et al., 2021) untuk
mengklasifikasikan tingkat kemungkinan hidup pasien yang telah di diagnosis menderita penyakit Hepatocellular Carcinoma menunjukkan
performa akurasi yang dihasilkan
sebesar  70,30%.  Kemudian  penelitian yang  dilakukan  (Ridwan,  2020)  dalam mengklasifikasi  data  penyakit  diabetes mellitus menunjukkan performa akurasi yang dihasilkan sebesar 90,20%.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah langkah-langkah  yang  akan  dilakukan
pada  penelitian  ini  dan  digambarkan dalam bentuk diagram alir. Diagram alir
tersebut menggambarkan tentang tahapan  proses  penelitian  yang  akan dilakukan sekalian juga menggambarkan penelitian secara menyeluruh. Gambar 1 berikut ini merupakan tahapan penelitian.
Pengumpulan Data Pengolahan Data Mining (Tahapan CRISP-DM) Research Understanding Data Understanding Data Preparation Modelling Evaluation Kesimpulan dan Saran Selesai Mulai Identifikasi Masalah Studi L iterature Penentuan Metodologi

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan
data mining merupakan hasil utama dalam penelitian
ini yang temuan-temuannya akan dibahas  dibagian  hasil  dan  pembahasan ini.  Proses  pengolahan  data  mining
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
dilakukan  dengan  tahap  sesuai Cross Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM). Berikut merupakan uraian setiap tahapan pengolahan data mining yang dilakukan.

## 3.1 Pemahaman  Penelitian  (Research

## Understanding)
Proses  data  mining  diawali dengan melakukan pemahaman penelitian ( research understanding )
yang bertujuan untuk memahami permasalahan  dan  menetapkan  tujuan dilakukannya data mining. Sebagaimana permasalahan  yang  telah  diuraikan dalam  latar  belakang,  maka  penerapan data mining pada penelitian ini bertujuan untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi penyakit  stroke  untuk  mengetahui apakah pasien tersebut menderita stroke atau  tidak  menggunakan  algoritma Naïve Bayes menggunakan perhitungan probabilitas  dan  untuk  mengetahui akurasi dari algoritma tersebut.
3.2 Pemahaman Data (Data Understanding) Tahap setelah pemahaman penelitian adalah pemahaman data ( data understanding ).  Tahap  ini  bertujuan untuk memahami karakteristik data yang akan  diolah.  Adapun  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  data  mining
adalah  sampel  data  dari  situs  kaggle sebanyak 4981 data. Atribut dataset awal terdiri dari 11 atribut dengan  rincian 10 sebagai  atribut  dan  satu  sebagai  label atau target. Atribut-atribut tersebut yaitu
gender, age, hypertension, heart_diseasi, ever_married, work_type, residence_type, avg_glucose_level,
BMI , smoking_status , dan stroke. Tabel
1 berikut ini merupakan dataset awal.
Tabel 1. Dataset Awal
Gender Age Hypertension  … Stroke Male 67 0 … 1 Male 80 0 … 1 Female 49 0 … 1 Female 79 1 … 1 Male 81 0 … 1 Female 78 1 … 0 Male 33 0 … 0 Female 51 0 … 0 … … … … … Female 80 1 0

## 3.3 Persiapan Data (Data Preparation)
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses transformasi pada dataset awal.
Transformasi
dilakukan untuk
mengkonversi  nilai  beberapa  atribut yang bernilai numerik, menjadi nominal. Berikut ini beberapa atribut yang bernilai numerik yang dikonversi menjadi
nominal, atribut tersebut antara lain; age,
hypertension,
heart_disease
avg_glucose_level, BMI  dan  stroke.
Sedangkan  yang  bernilai  nominal  tidak dilakukan  konversi,  atribut  yang  tidak
dikonversi antara lain; gender, ever_married, work_type,
residence_type dan smoking_status.
Berikut  ini  Tabel  2  proses  transformasi data pada setiap atribut .
Tabel 2. Transformasi Atribut No Atribut Sub Atribut Konversi 1 Age
0 - 5 Balita
5 – 11 Kanak-kanak 12 – 16 Remaja Awal 17 – 25 Remaja Akhir 26 – 35 Dewasa Awal 36 – 45 Dewasa Akhir 46 – 55 Lansia Awal 56 – 65 Lansia Akhir >65 Manula 2 Hypert ension 0 No 1 Yes 3 Heart_ Disease 0 No
1 Yes
4 Avg_G lucose_ Level > 126 Diabetes 100 - 125 Prediabetes 70 - 99 Normal 5 BMI <18,5 Underweight 18,5 – 24,9 Normal 25 – 29,9 Overweight 30 - 34,9 Obese >35 Extremely Obese 6 Stroke 0 No 1 Yes Setelah proses transformasi selesai  maka  dataset  telah  siap  untuk
diolah  ke  tahap  selanjutnya.  Tabel  3 berikut  merupakan  dataset  yang  telah melalui transformasi dibeberapa
atributnya.
Tabel 3. Dataset Hasil Preparation Data Gender Age Hypertensi on …  Stroke
Male Manula No … Yes Male Manula No … Yes Female Lansia Awal No … Yes Female Manula Yes … Yes Male Manula No … Yes Female Manula Yes … No Male Dewasa Awal No … No Female Lansia Awal No … No … … … … … Female Manula Yes No

## 3.4 Pemodelan (Modeling)
Tahap  ini  merupakan  tahapan implementasi  dari  teknik  dan  algoritma yang  dipilih. Tools yang  digunakan untuk  melakukan  perhitungan  manual
menggunakan
Microsoft
Excel,
sedangkan  untuk  pengujiannya  juga menggunakan Software  Rapid  Miner .
Pada  penelitian  ini  akan  diterapkan klasifikasi dengan menggunakan
algoritma yang telah dipilih yaitu Naïve Bayes .  Jumlah  sampel  pasien  penyakit stroke  yang  dijadikan  sampel  untuk proses  perhitungan  algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui pasien tersebut terklasifikasi  menderita  penyakit  stroke atau  tidak  yang  dilihat  berdasarkan probabilitas  dari  setiap  kelas  dan probabilitas setiap kejadian perkelas dan keakurasian yang dihasilkan.
Sebelum  dilakukan  pemodelan data,  dataset  awal  akan  dibagi  menjadi dua  yaitu  data  latih  ( training )  dan  data
uji  ( testing ).  Proses  pembagian  data dilakukan  dengan Split  Train  Test yang membagi data menjadi data training dan
data testing . Adapun persentase pembagian data yaitu sebesar 80% untuk data training dan 20% untuk data testing .
Pembagian dataset dengan perbandingan 80:20  dapat  memberikan  performa model  yang  terbaik  (Bugis,  2022).
Sehingga  pada  penelitian  ini  dengan dataset  sejumlah  4.981,  terdapat  3.984 data training dan  997  data testing .
Tahap-tahap pemodelan
data menggunakan  algoritma Naïve  Bayes
adalah sebagai berikut:
a. Menghitung Probabilitas Setiap
Kelas
Dari data yang digunakan terdapat 2 class yaitu Yes dan No . Class
Yes (penderita  stroke)  berjumlah  198 data, sedangkan jumlah class No (Tidak
Menderita Stroke) berjumlah 3.786 data.
Untuk  menghitung  probabilitas  pada setiap  kelasnya  dilakukan  perhitungan dengan  membagi  jumlah  setiap  kelas dibagi  dengan  seluruh  data.  Tabel  4 berikut  merupakan  hasil  perhitungan probabilitas dari setiap kelas.
Tabel 4. Probabilitas Setiap Kelas Kelas  Probabilitas Kelas P(H) Yes 0,050 No 0,950
b. Menghitung Probabilitas Setiap
Kejadian Perkelas Untuk menghitung nilai
probabilitas  setiap  atribut  dengan  cara menghitung jumlah kejadian atau atribut pada  suatu  kelas  dibagi  dengan  kelas yang  ada  (Nurlia  et  al.,  2021).  Tabel  5 berikut merupakan hasil nilai

## Probabilitas setiap atribut.
Tabel 5. Probabilitas Setiap Kejadian Perkelas Atribut Sub Atribut Probabilitas P(X|H) YES NO Gender Male 0.404 0.415 Female 0.596 0.585 Age Balita 0.005 0.067 Kanak- kanak 0 0.048 Remaja Awal 0.005 0.049 Remaja Akhir 0 0.106 Dewasa Awal 0 0.124 Lansia Awal 0.121 0.152 Lansia Akhir 0.227 0.142 Manula 0.641 0.312 Hypertension Yes 0.273 0.084 No 0.727 0.916 Heart_Disease Yes 0.192 0.050 No 0.808 0.950 Ever_Married Yes 0.879 0.642 No 0.121 0.358 Work_Type Children 0.010 0.144 Govt_Job 0.126 0.127 Private 0.586 0.571 Self- Employed 0.278 0.157 Residence_ Type Rural 0.449 0.498 Urban 0.551 0.502 Avg_Glucose _Level Normal 0.460 0.623 Prediabetes 0.157 0.195 Diabetes 0.384 0.182 BMI Uderweight 0 0.072 Normal 0.126 0.254 Overweight 0.697 0.503
Extremely Obese 0.177 0.171 Smoking_ Stratus Formerly Smoked 0.273 0.167 Never Smoked 0.379 0.373 Smokes 0.177 0.151 Unknown 0.172 0.310 c. Mengalikan Semua Variabel Perkelas Dari nilai probabilitas yang telah diperoleh dapat digunakan untuk
memprediksi atau menentukan label data
testing dengan  cara  mengalikan  setiap atribut perkelas.
Tabel 6. Contoh Data Testing Gender Age Hypertensi on …  Stroke Male Manula No … ? Dari  salah  satu  contoh  data Testing pada  Tabel  6,  kemudian
dilakukan perhitungan manual
menggunakan Microsoft  Excel .  Hasil perhitungan  data testing dapat  dilihat pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Perhitungan Data Testing Secara
Manual P(X|Ci) P(Gender "=Male"| Hasil "Yes") 0,404 P(Gender "=Male"| Hasil "No") 0,4155 P(Age "=Manula"| Hasil "Yes") 0,6414 P(Age "=Manula"| Hasil "No") 0,3122 P(Hypertension = "No"|"Yes") 0,7273 P(Hypertension = "No"|"No") 0,9163
P(Heart_Disease = "Yes"|"Yes") 0,1919 P(Heart_Disease = "Yes"|"No") 0,0499 P(ever_married"=Yes"| Hasil "Yes") 0,8788 P(ever_married "=Yes"| Hasil "No") 0,6424 P(work_type "=Private"| Hasil "Yes") 0,5859 P(work_type "=Private"| Hasil "No") 0,5713 P(Residence_type = "Urban"|"Yes") 0,5505 P(Residence_type= "Urban"|"No") 0,5024 P(Glucose = "Diabetes"|"Yes") 0,3838 P(Glucose = "Diabetes"|"No") 0,1817 P(BMI "=Overweight"| Hasil "Yes") 0,697 P(BMI "=Overweight"| Hasil "No") 0,5034 P(smoking_status = "Smokes"| Hasil "Yes") 0,1768 P(smoking_status = "Smokes"| Hasil "No") 0,1508 P(X |Hasil "Ya") 0,0005 P(X |Hasil "No") 2E-05 P(X|Ci) *P(Ci) P(X|(Hasil "Ya") * P (Ya|Total) 2E-05 P(X|(Hasil "Tidak") * P (Tidak|Total) 1E-05 Nilai Maksimal 2E-05 Berdasarkan  hasil  perhitungan manual setiap kelas, kemudian
dibandingkan  mana  nilai  probabilitas terbesar dari hasil klasifikasinya.
Dimana  hasil  perhitungan  dari  contoh data testing pada  Tabel  6.  Kelas  Yes
memiliki nilai probabilitas terbesar yaitu
2,409 sehingga data testing pada Tabel 6 pasien  tersebut  menderita  penyakit stroke.
Setelah didapatkan hasil pengujian menggunakan excel,
selanjutnya  pengujian  menggunakan
software Rapid Miner. Berikut Gambar 2 hasil  klasifikasi  dari  setiap  kelompok penyakit stroke.
Gambar 2. Pemodelan di Rapid Miner
Gambar  2  merupakan  model yang  terbentuk  pada tools Rapid  Miner yang  digunakan  untuk  melakukan pengujian  pada  data  uji  ( testing) .
Perbandingan  data  pada  pengujian  ini yaitu  80%  data training dan  20%  data
testing .

## Gambar 3. Hasil Klasifikasi Setiap Kelompok
Penyakit Stroke
Gambar  3  merupakan  hasil klasifikasi  setiap  kelompok  penyakit
stoke yang telah dilakukan pengklasifikasian  dengan  menggunakan tools Rapid Miner. Hasil ini menunjukkan  prediksi  kelompok  kelas
setiap  data  pada  data  uji  ( testing ).
Contohnya pada data baris pertama, hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  pasien pada data baris pertama diprediksi tidak menderita  penyakit  stroke,  begitupun hasil seterusnya.

## 3.5 Evaluasi (Evaluation)
Tahap  evaluasi  bertujuan  untuk mengetahui performa akurasi dari model yang telah dibangun. Evaluasi dilakukan pada Rapid Miner dengan menambahkan
fungsi confusion matrix dimana
perbandingan data yang digunakan pada
pengujian  ini  yaitu  80:20,  dimana  80%
data training dan 20% data testing . Tabel

## 8 berikut merupakan hasil evaluasi yang dilakukan.
Tabel 8. Evaluasi Akurasi Algoritma

## Naïve Bayes
Accuracy : 92,48% True Yes True No Class Precision Pred. Yes 5 30 14,29% Pred. No 45 917 95,32% Class Recall 10,00% 96,83%
Hasil evaluasi menunjukkan
bahwa  akurasi  dari  algoritma  Naïve
Bayes  sebesar  92,48%.  Artinya  akurasi algoritma Naïve Bayes dalam
menentukan atau mengklasifikasi pasien
penyakit  stroke  pada  kategori Good
Classification.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari serangkaian  tahapan  penelitian  yang
telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa proses data mining dengan teknik klasifikasi menggunakan algoritma
Naïve  Bayes  dapat  diterapkan  dalam pengelompokan pasien untuk
mengetahui  apakah  pasien  tersebut menderita  penyakit  stroke  atau  tidak.
Dimana  berdasarkan  proses  pengujian
yang telah dilakukan dengan
menggunakan  data training dan  data testing dengan  pembagian  data  80:20,
hasilnya menunjukkan bahwa pada  data
testing , data yang ter-klasifikasi
menderita  penyakit  stroke  sebanyak  35
data, sedangkan data yang ter-klasifikasi tidak menderita penyakit stroke sebanyak  962  data.  Dari  pengujian  ini menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 92,48%  yang  berada  dalam  kategori
Good Classification .
Adapun  saran  bagi  penelitian selanjutnya  agar  dapat  dikembangkan dengan melakukan perbandingan beberapa  algoritma  klasifikasi  dalam menganalisis dan mengelompokkan
penyakit stroke. Sehingga dapat
memberikan  hasil  yang  bervariatif    dan dapat  ditemukan  atribut  yang  memiliki kontribusi  terbesar  dalam  memprediksi dan  mengklasifikasi  penyakit  stroke serta  dapat  ditemukan  model  dengan algoritma  mana  yang  memberikan performa paling baik dalam mengklasifikasi data penyakit stroke.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhami,  M.,  &  Nasir,  M.  (2020). Data Mining: Algoritma dan Implementasi . Andi Offset. Bugis,  H.  (2022).  Metode  Naïve  Bayes Untuk  Memprediksi  Penyakit Stroke. Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer Dan Kecerdasan … . https://doi.org/10.47970/siskom- kb.v6i1.317
Doni, B. T. R., Susanti, S., & Mubarok,
A.  (2021).  Penerapan  Data Mining Untuk Klasifikasi Penyakit Hepatocellular Carcinoma Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal Responsif :  Riset  Sains  Dan Informatika , 3 (1), 12–19. https://doi.org/10.51977/jti.v3i1.
403
Haryadi,  D.,  Marini  Umi  Atmaja,  D.,
Rahman Hakim, A., & Suwaryo, N.  (2021).  Identifikasi  Tingkat Resiko Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Regresi  Linear  Berganda. Deny Haryadi, SNTEM , 1 (November), 1198–1207.
https://doi.org/10.53026/sntem.v 1i2.589
Kemenkes  RI.  (2018).  Hasil  Riset Kesehatan  Dasar  Tahun  2018. Kementrian Kesehatan RI , 53 (9), 1689–1699.
Kesehatan,  K.  (2019).  Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia.
Kementerian Kesehatan RI , 1 (1),
1.
Muktamar,  B.  A.,  Setiawan,  N.  A.,  &
Adji,  T.  B.  (2015).  Analisis Perbandingan  Tingkat  Akurasi Algoritma Naive Bayes Classifier  dengan  Correlated- Naive Bayes Classifier. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi
Dan Multimedia 2015 , 49–54. Nugraha, F. F., Sunandar, I., &  Juliane, C.  (2022).  Penerapan  Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Teknologi Informatika Dan Sistem  Informasi , 9 (4),  2862–
2869. https://jurnal.mdp.ac.id/index.ph p/jatisi/article/view/2518/1006
Nurlia, E., Jajuli, M., & Purnamasari, I.
(2021).  Penerapan  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi Tingkat Risiko Diagnosis Gigi Di Uptd Puskesmas  Cingambul. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 4 (2), 127–132. https://doi.org/10.33387/jiko.v4i 2.3190 Pambudi,  R.  E.,  Sriyanto,  S.,  & Firmansyah, F. (2022). Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Decision  Tree  C.45. Teknika ,
16 (2),  221  –  226–221  –  226.
https://doi.org/10.5281/zenodo.7 535865 Prasetyo,  E.  (2014). Data  Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Mtlab . Andi Offset. Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus. Jurnal  SISKOM-KB (Sistem Komputer Dan Kecerdasan  Buatan) , 4 (1),  15–
21.
https://doi.org/10.47970/siskom- kb.v4i1.169
Siddik,  M.,  Hendri,  H.,  Putri,  R.  N., Desnelita,  Y.,  &  Gustientiedina,
G.  (2020).  Klasifikasi  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Perguruan  Tinggi  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. INTECOMS: Journal of Information  Technology  and Computer  Science , 3 (2),  162–
166.
https://doi.org/10.31539/intecom s.v3i2.1654
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining: Algoritma  dan  Implementasi dengan  Pemograman  PHP .  PT ELex Media Komputindo.
Suryani,  &  Hendryadi.  (2018). Metode Riset  Kuantitatif:  Teori  dan Aplikasi Pada Penelitian Bidang Manajemen  dan  Ekonomi  Islam (2nd ed.). Prenademedia Group.
Testiana, G. (2018). Perancangan model prediksi  kelulusan  mahasiswa tepat  waktu  pada  UIN  Raden Fatah. JUSIFO  (Jurnal  Sistem
Informasi) , 4 (1), 49–62. http://jurnal.radenfatah.ac.id/ind ex.php/jusifo/article/view/1932
Written,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  A.,  M. (2011). Data  Mining :  practical machine  learning  tools  and techniques .  In  Complementary Literature None.