## KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT STROKE
Fitri Adha Hariyati Airi 1) , Tati Suprapti 2) , Agus Bahtiar 3)
1,2,3) Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Kota Cirebon, Jawa Barat E-mail: 1) firiadha08@gmail.com, 2) tatisuprapti112004@gmail.com, 3) agusbahtiar038@gmail.com

## ABSTRAK
Stroke  merupakan  penyakit  dengan  kondisi  bahaya  dan  menjadi  penyebab  kematian  nomor  tiga setelah penyakit jantung koroner dan kanker. Kurangnya pengetahuan menjadikan masyarakat tidak menyadari tanda-tanda yang mungkin sudah terlihat. Apabila masyarakat mendapatkan pengenalan tentang  penyakit  stroke  diharapkan  dapat  mengurangi  dampak  paling  parah  yaitu  kematian.  Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  sebuah  prediksi  menggunakan  metode  klasifikasi.  Hasil  prediksi  yang akurat dapat memudahkan para praktisi kesehatan dalam mengambil keputusan yang tepat. Data yang diambil  merupakan  data  bersifat public dari  situs kaggle .  Pada  penelitian  ini Orange digunakan sebagai perangkat lunak. Penelitian ini melakukan sebuah perbandingan algoritma Naive Bayes , K- Nearest Neighbor dan Random Forest . Hasil yang diperoleh pada penelitian ini untuk algoritma Naive Bayes sebesar 71.9% accuracy , 71.7% precision , 71.9% recall . Sedangkan untuk  algoritma K-NN mendapatkan nilai accuracy sebesar 73.6%, precision sebesar 73%, recall 73.6% dan untuk algoritma Random Forest mendapatkan nilai accuracy sebesar 92.5%, precision 92.5%, recall 92.5%.
Kata kunci : stroke, klasifikasi, algoritma

## ABSTRACT
Stroke is a dangerous disease and the third leading cause of death after coronary heart disease and cancer. Lack of knowledge makes people unaware of signs that may have been seen. If people get an introduction to stroke disease, it is hoped that it can reduce the most severe impact, namely death. Therefore, it is necessary to do a prediction using the classification method. The data taken is public data  from  the  kaggle  site.  In  this  research  Orange  is  used  as  software.  This  study  conducted  a comparison  of  Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor  and  Random  Forest  algorithms.  The  results obtained in this study for the Naive Bayes algorithm were 71.9% accuracy, 71.7% precision, 71.9% recall. Meanwhile, the K-NN algorithm gets an accuracy value of 73.6%, precision of 73%, recall of 73.6%. And, for the Random Forest algorithm, the accuracy value is 92.5%, precision 92.5%, recall 92.5%. Based on the results obtained, it proves that the Random Forest algorithm is better.
Keywords : stroke, classification, algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit yang menjadi persoalan didunia ini  bisa  menyerang  semua  kelompok  umur, tetapi  mayoritas  stroke  menyerang  pada kelompok  usia  lanjut[1].  Stroke  merupakan penyakit  dengan  kondisi  bahaya  dan  menjadi penyebab kematian nomor tiga di dunia setelah
penyakit  jantung  koroner  dan  kanker,  karena berdasarkan data Organisasi Stroke Dunia setiap tahun terdapat 13,7 juta penderita stroke dan 5,5 juta  kasus  kematian  akibat  stroke[2].  Stroke menjadi  salah  satu  masalah  neurologik  nomer satu  yang  ada  di  dunia.  Indonesia  menjadi negara  di  Asia  dengan  penderita  stroke terbesar[3].  Stroke  juga  merupakan  penyebab
paling tinggi pada gangguan fungsional dengan 20% penderita yang bertahan hidup
membutuhkan  perawatan  institusi  setelah  3 bulan dan 15-30% menjadi cacat permanen [4]. Kurangnya pengetahuan menjadikan masyarakat  tidak  menyadari  tanda-tanda  yang mungkin  sudah  terlihat,  seperti  :  lengan  yang sering merasa lemas, kesulitan berbicara, pusing dan  kebingungan[5].  Maka  dari  itu,  apabila masyarakat  mendapatkan  pengenalan  tentang penyakit stroke sehingga penderita stroke dapat segera  mencari  pengobatan  dengan  tepat  agar dapat  mengurangi  tingkat  kecatatan  maupun kematian [6]. Penanganan yang cepat dan tepat membantu  penderita  stroke  dalam  memulihkan penyakitnya,  apabila  penanganan  terlambat dapat mengakibatkan kecacatan jangka panjang, kerusakan  otak  yang  berkepanjangan,  bahkan menyebabkan kematian[7]. Kasus ini mengundang  banyak  perhatian  para  peneliti untuk  dapat  memprediksi  hasil  yang  akurat dengan harapan setelah adanya hasil prediksi ini dapat  membantu  para  praktisi  kesehatan  agar dapat  menangani  dengan  tepat  sehingga mengurangi  resiko  terburuk  yaitu  kematian.. Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi yang dimana metode ini banyak dikembangkan dengan bantuan komputasi cerdas yang mampu mengolah data dengan jumlah yang besar. Pada penelitian ini, beberapa metode klasifikasi yaitu Naive Bayes , K-Nearest Neighbor dan Random Forest diimplementasikan  pada  kasus  penyakit stroke untuk kemudian dapat dibandingkan hasil performance -nya (Akurasi, Presisi, Recall).
Algoritma Random Forest , Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor adalah  algoritma pengklasifikasian dataset yang  umumnya mendapatkan nilai akurasi relatif tinggi. Ketiga algoritma  tersebut  masing-masing  memiliki kelebihan  dan  kekurangan.  Dengan  demikian, pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan algoritma  diatas  untuk  memperoleh  algoritma yang  paling  cocok  dalam  klasifikasi  terhadap penyakit stroke [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian dilaksanakan seperti pada Gambar 1
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  akan  dilakukan  seperti pada Gambar 1 antara lain :

## 2.1. Data Selection
Pada  tahapan  ini  data  publik  dari  situs kaggle  akan  diseleksi  dengan  cara  melihat kesesuaian  data  dengan  topik  atau  judul penelitian yang akan diteliti. Data yang dipakai pada  penelitian  ini  berjumlah  1500  dari  5111 data  dengan  atribut  id,  jenis  kelamin,  umur, hipertensi,  penyakit  jantung,  status  pernikahan, jenis  pekerjaan,  tipe  tempat  tinggal,  kadar glukosa  rata-rata,  indeks  massa  tubuh,  status merokok dengan hasil ouput stroke.

## 2.2. Preprocessing
Tahap preprocessing pada data ini tidak terjadi missing value , hal ini dapat melanjutkan tahapan  selanjutnya  yaitu  pemilihan  atribut untuk  melakukan  pengolahan  data  berdasarkan pertimbangan Rank yang ada.
Gambar 2. Rank
Pada Gambar 2 menjelaskan bahwa penyakit jantung,  hipertensi,  umur,  status  merokok  dan
kadar  glukosa  rata-rata  menempati Best  Rank, Karena hal itu lah atribut tersebut yang menjadi acuan untuk penelitian ini.

## 2.3. Transformation
Setelah proses pembersihan data, selanjutnya dilakukan transformasi pada data sesuai dengan jenis  data  yang  akan  dikelompokkan  menjadi dua  kategori  variabel.  Penyakit  jantung, hipertensi,  umur,  status  merokok  dan  kadar glukosa rata-rata menjadi variabel prediktor dan stroke menjadi variabel target.
Gambar 3 . Proses Transformation Data

## 2.4. Data Mining
Data  mining merupakan  salah  satu  cara mengatasi  masalah  dengan  analisa  obyek  yang telah ada dalam data set . Hasil dari data mining sendiri dapat dijadikan bantuan dalam pengambilan  keputusan  di  masa  mendatang. Pada  langkah  ini  data  mining  yang  diterapkan yaitu Naive  Bayes , K-Nearest  Neighbor dan Random Forest .
1. Naive Bayes
Naive Bayes merupakan  salah satu  metode data  mining yang  memanfaatkan  perhitungan probabilitas. Algoritma ini juga sering digunakan  untuk  kebutuhan  klasifikasi  karena sifatnya  yang  sederhana  [9].  Widget Naive Bayes pada  aplikasi Orange dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## 2. K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor merupakan salah  satu  cara  guna  menerapkan  klasifikasi terhadap objek  yang bersumber pada informasi dengan  jumlah  K  yang  sudah  ditetapkan[10]. Widget  K-Nearest  Neighbor pada  aplikasi Orange dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Widget K-NN 3. Random Forest
Random Forest digunakan untuk pengklasifikasian  dataset  dalam  jumlah  besar. Cara  kerja  algoritma  ini  yaitu  dengan membangun  beberapa  pohon  keputusan  dan menggabungkannya untuk mendapatkan
prediksi  yang  lebih  baik  [11]. Widget  Random
Forest pada aplikasi Orange dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Widget Random Forest

## 2.5. Evaluation
Tahap evaluasi dilakukan setelah proses data yang dilakukan dengan algoritma Naive Bayes, K-Nearest  Neighbor dan Random  Forest menghasilkan  berapa  banyak  yang  terkena stroke  dan  tidak  terkena  stroke  yang  kemudian akan  dihitung  tingkat  akurasi,  presisi  maupun recall
a. Rumus menghitung Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN ∗ 100% (1)

## b. Rumus menghitung Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (2)

## c. Rumus menghitung Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (3)

## Ket :
 TP : True Positive
 TN : True Negative
 FP
: False Positive
 FN
: False Negative

## 2.6. Knowledge Presentation
Knowledge Presentation menunjukkan proses  utama  yang  dilakukan  melalui  aplikasi Orange .  Proses  utama  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Model Proses Klasifikasi

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Hasil yang diperoleh dari proses penelitian, diantaranya :

## 3.1 Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan salah satu cara untuk  mengukur  performa  dari  masing-masing algoritma.
Hasil confusion  matrix dengan  metode Naive Bayes seperti pada Gambar 8.
1. Dari  penjelasan  gambar  8  tentang  hasil confusion matrix , dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
Pertama , untuk True Negative (TN) sebanyak 140, True Positive (TP) 806 dari data diprediksi tidak terkena stroke sebanyak 946.
Gambar 8 . Hasil Confusion Matrix Metode Naive Bayes
Kedua ,  untuk True  Negative (TN)  sebanyak 282, True  Positive (TP)  272  dari  data  yang terkena stroke sebanyak 554
2. Hasil  confusion  matrix  dengan  metode K- Nearest  Neighbor seperti  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Gambar 9 . Hasil Confusion Matrix Metode K- NN
Dari  gambar  9  yang  menjelaskan  hasil confusion  matrix dapat  ditarik  kesimpulan bahwa :
Pertama , untuk True Negative (TN) sebanyak 124, True Positive (TP) 882 dari data diprediksi tidak terkena stroke sebanyak 946.
Kedua ,  untuk True  Negative (TN)  sebanyak 272, True  Positive (TP)  2282  dari  data  yang terkena stroke sebanyak 554
3. Hasil confusion  matrix dengan  metode Random Forest seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Confusion Matrix Metode Random Forest
Dari  gambar  10  tentang  hasil confusion matrix, dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
Pertama , untuk True Negative (TN) sebanyak 40, True Positive (TP) 906 dari data diprediksi tidak terkena stroke sebanyak 946.
Kedua , untuk True Negative (TN) sebanyak 72, True Positive (TP) 482 dari data  yang terkena stroke sebanyak 554

## 3.2 Test and Score
Test  and  score merupakan  cara  untuk melihat tingkat Accuracy, Precision dan Recall dari  masing-masing  algoritma  yang  sudah dikelola.  Hasil  dari Test  and  Score pada penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Akurasi dalam Bentuk Desimal
Pada gambar data penyakit stroke sebanyak  1500  setelah  dilakukan  proses
pengujian,  maka  diperoleh  hasil  perhitungan Accuracy , Presicion dan Recall dengan menerapkan  90%  dari  data  sebagai  data  latih dan  10%  sebagai  data  uji  melalui  aplikasi orange setiap model seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Akurasi Dalam Bentuk Desimal Metode Accuracy Precision Recall Naive Bayes 0.719 0.711 0.719 KNN 0.736 0.730 0.736 Random Forest 0.925 0.925 0.925
Selanjutnya,  hasil  dari  tabel  akan diubah  menjadi  bentuk  persen  yang  akan ditampilkan melalui tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akurasi Dalam Bentuk Persen
Metode Accuracy Precision Recall Naive Bayes 71.9% 71.1% 71.9% KNN 73.6% 73% 73.6% Random Forest 92.5% 92.5% 92.5% Dari  hasil  perbandingan  untuk  model Naive Bayes , K-NN dan Random  Forest maka diperoleh nilai akurasi tertinggi adalah metode Random Forest yaitu 92.5%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan    hasil  klasifikasi  yang  sudah dilakukan, diperoleh suatu kesimpulan dan saran, yaitu :

## 4.1 Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  setelah  menggunakan metode Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor dan Random Forest untuk mengklasifikasi penyakit
stroke didapatkan hasil yang menyatakan bahwa algoritma Random  Forest mendapatkan  hasil yang lebih baik daripada Naive Bayes dan K-NN . Dengan menerapkan 90% dari data sebagai data latih  dan  10%  sebagai  data  uji  memiliki  nilai accuracy sebesar  71.9%, precision 71.1%  dan 71.9% untuk recall pada algoritma Naive Bayes . Sedangkan,  untuk K-NN mendapatkan  nilai accuracy sebesar 73.6%, precision 73%, recall sebesar  73.6%.  Dan  yang  terakhir,  untuk Random  Forest mendapatkan  nilai accuracy sebesar  92.5%, precision 92.5%  dan recall sebesar 92.5%.

## 4.2 Saran
Pada  penelitian  selanjutnya  ada  beberapa saran  yang  dapat  disampaikan  yaitu  sebagai berikut :
1. Jumlah dataset yang digunakan diharapkan lebih  banyak  dari  penelitian  ini,  sehingga dapat  meningkatkan  pemberian  informasi mengenai penyakit stroke serta akurasi yang didapatkan lebih baik lagi dari penelitian ini.
2. Menggunakan  metode  lain,  seperti  : algoritma c.45, AdaBost, dll sehingga dapat melihat setiap akurasi yang didapatkan dari proses penelitian.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Nur wahyuni, A. Faadilah, A. Nurani
Asmara,  A.  Rahayu,  dan  A.  Koswara, “Pengaruh Penyuluhan Kesehatan Tentang  Penyakit  Stroke  Terahdap Tingkat Pengetahuan Keluarga,” Kolaborasi Jurnal Pengabdian Masyarakat ,  vol.  1,  no.  1,  hlm.  42–51, Nov 2021, doi: 10.56359/kolaborasi.v1i1.5. [2] M.  N.  Maskuri,  K.  Sukerti,  and  R.  M. Herdian  Bhakti,  “Penerapan  Algoritma
K-Nearest Neighbor (KNN) untuk
Memprediksi  Penyakit  Stroke  Stroke Desease Predict Using KNN Algorithm,” Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information Technology Journal of UMUS , vol. 4, no.
1, 2022.
[3] A . Puspitawuri, E. Santoso, dan C. Dewi, “Diagnosis  Tingkat  Risiko  Penyakit Stroke  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-Issn , vol. 3, no. 4, hlm. 3319–3324, Apr 2019.
[4] H. S. Utami, L. Fitriana, dan L. D. Saputri, “Sosialisasi Deteksi Dini Stroke Dengan Pemeriksaan  Radiologi  Mrimra  Brain,” dalam Prosiding Seminar Nasional Lppm Ump , 2022, hlm. 76–80.
[5] Y. Azhar, A. Khoiriyah Firdausy, and P. J.  Amelia,  “SINTECH  Journal  |  191 Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Stroke,” vol.  5,  no.  2,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.31598
[6] D. U. M. Rachmad, H. Oktavianto, dan M. Rahman,  “Perbandingan  Metode  K- Nearest  Neighbor  Dan  Gaussian  Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Stroke,” Jurnal Smart Teknologi , vol. 3, no. 4, hlm. 405–412, 2022.
[7] F.  Handayani,  “Pengetahuan  Tentang
Stroke, Faktor Risiko, Tanda Peringatan, Respon Mencari Bantuan, Dan Tatalaksana  Pada  Pasien  Stroke  Iskemik Di  Kota  Semarang,” Jurnal  Ilmu Keperawatan Medikal Bedah , vol. 2, no. 2, pp. 1–51, 2019.
[8] A.  Purnamawati,  W.  Nugroho,  D.  Putri, and  W.  F.  Hidayat,  “Deteksi  Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve  Bayes,  SVM  dan  KNN,”
InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan  Teknologi  Jaringan, vol.  5,  no.  1,
2020, doi: 10.30743/infotekjar.v5i1.2934.
[9] D.  Ulhaq,  N.  Suarna,  and  G.  Dwilestari, “Klasifikasi Berita Kriminal
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Berbasis PSO,” vol. 6, 2022.
[10]  M.  Deni  Akbar  and  Y.  Arie  Wijaya, “Klasifikasi Motif Batik Jawa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors  (Knn),”  vol.  10,  2022,
[Online].
Available:
https://ejournal.stmikgici.ac.id/
[11]  D. Sudrajat, A. I. Purnamasari, A. Rinaldi, D. A. Kurnia, and A. Bahtiar, “Klasifikasi Mutu  Pembelajaran  Hybrid  berdasarkan Algoritma  C.45,  Random  Forest  dan
Naïve  Bayes  dengan  Optimasi  Bootsrap Areggating (Bagging) pada masa COVID-19,” Jurnal Riset Komputer , vol.
9,  no.  6,  pp.  2407–389,  2022,  doi:
10.30865/jurikom.v9i6.5179.