## Komparasi Teknik Bagging Dan Adaboost Pada Decision Tree Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Stroke
Hafsah Mukaromah* 1 , Wasilah 2
1,2 Program Studi Magister Teknik Informatika, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya; Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, 35141, Indonesia, telp (0721) 787214 e-mail: * 1 hafsah.2221210013@mail.darmajaya.ac.id, 2 wasilah@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Stroke,  yang  juga  dikenal  sebagai  cerebrovascular  accident  (CVA),  adalah  kondisi  di mana  terjadi  gangguan  mendadak  dalam  fungsi  otak  akibat  masalah  peredaran  darah,  yang dapat mengakibatkan kelumpuhan atau bahkan kematian sel otak. Stroke terdiri dari dua jenis yaitu  iskemik,  yang  disebabkan  oleh  penyumbatan  pembuluh  darah,  dan  hemoragik,  yang disebabkan  oleh  pendarahan  ke  otak.  Di  Indonesia,  stroke  menjadi  penyebab  kematian  utama dengan  tingkat  kejadian  yang  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu,  upaya  pencegahan  dan pengobatan  dini  sangat  penting  dalam  penanganan  kondisi  ini.  Data  mining  dan  machine learning telah menjadi alat yang penting dalam memprediksi risiko stroke. Dalam penelitian ini, teknik ensemble, khususnya bagging dan adaboost, diterapkan pada algoritma decision tree dan naive  bayes  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam  memprediksi  stroke.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa penggunaan teknik ensemble, terutama adaboost, mampu secara signifikan meningkatkan  kinerja  algoritma  naive  bayes,  dengan  peningkatan  akurasi  hingga  7,42%. Kombinasi  algoritma  decision  tree  dengan  bagging  memberikan  akurasi  tertinggi  dalam memprediksi  stroke,  mencapai  96 ,91%,  diikuti  oleh  kombinasi  decision  tree  dengan adaboost  dan  naive  bayes  dengan  adaboost.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  teknik  ensemble  dapat  secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  algoritma dalam  memprediksi  penyakit  stroke,  dengan  fokus  pada  penggunaan  Adaboost  untuk algoritma Naive Bayes dan metode bagging untuk decision tree.
Kata kunci—stroke, decision tree, naïve bayes, adaboost, bagging

## Abstract
Stroke, also known as a cerebrovascular accident (CVA), is a condition in which there  is  a  sudden  disruption  in  brain  function  due  to  circulatory  problems,  which  can result in paralysis or even death of brain cells. Stroke consists of two types: ischemic, caused by blood vessel blockage, and hemorrhagic, caused by bleeding into the brain. In Indonesia,  stroke  is  a  leading  cause  of  death  with  incidence  rates  continuing  to  rise. Therefore, prevention efforts and early treatment are crucial in managing this condition. Data mining and machine learning have become important tools in predicting stroke risk. In this study, ensemble techniques, particularly bagging and Adaboost, were applied to decision tree and naive Bayes algorithms to improve accuracy in predicting stroke. The research  results  indicate  that  the  use  of  ensemble  techniques,  especially  Adaboost, significantly  enhances  the  performance  of  the  naive  Bayes  algorithm,  with  accuracy increasing by 7.42%. The combination of decision tree algorithm with bagging provides the highest accuracy in predicting stroke, reaching 96.91%, followed by the combination of  decision  tree  with  Adaboost  and  naive  Bayes  with  Adaboost.  These  findings demonstrate  that  the  use  of  ensemble  techniques  can  significantly  improve  the
performance of algorithms in predicting stroke, with a focus on utilizing Adaboost for the naive Bayes algorithm and bagging method for decision trees.
Keywords— stroke, decision tree, naïve bayes, adaboost, bagging

## 1. PENDAHULUAN
troke atau cerebrovascular accident (CVA) adalah keadaan dimana fungsi otak hilang akibat gangguan  mendadak pada suplai  darah ke otak. Gangguan ini terjadi karena masalah  sirkulasi  darah  di  otak  yang  menyebabkan  kelumpuhan  atau  kematian.[1]  Sel otak  mengalami  kematian  akibat  penyumbatan  saluran  yang  menyediakan  nutrisi  dan oksigen ke otak. [2] Stroke dibagi menjadi 2 jenis, yaitu stroke iskemik, yang biasanya disebabkan oleh penyumbatan pembuluh darah, sementara stroke hemoragik adalah jenis stroke  yang  disebabkan  oleh  pendarahan  langsung  ke  otak  atau  ke  dalam  ruang  antara membran otak. Informasi dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa ada 10 penyebab kematian utama di Indonesia. Stroke menempati urutan pertama, dengan 131,8 kematian per 100.000 orang. Kedua adalah penyakit jantung koroner iskemik atau penyebab  gagal  jantung,  dengan  95,68  kasus.  Urutan  ketiga,  dengan  selisih  yang signifikan,  adalah  diabetes  melitus  dengan  40,78  kasus.  Keempat,  tuberkulosis  (TB) meningkat sebanyak 33,24 kasus. Dengan 33,06 kasus, sirosis hati berada tepat di bawah persentil kelima. Urutan terakhir adalah kematian bayi baru lahir dengan 16,77 kasus.[3] Angka kejadian stroke di Indonesia menurut data Riskedas pada tahun 2013 adalah 7 per 1.000  pasien  stroke.  Angka  kejadian  ini  meningkat  pada  tahun  2018  menjadi  10,9  per 1.000  pasien  stroke.  Banyak  faktor  yang  masuk  dalam  empat  layanan  prioritas berdasarkan  data  Kementerian  Kesehatan  tahun  2022,  termasuk  fakta  bahwa  tiga  dari setiap 1.000 orang berisiko terkena stroke setiap tahunnya. 15% korban stroke terancam mati dan 65% korban stroke terancam mengalami kecacatan.[4]
Permasalahan  stroke  di  Indonesia  membutuhkan  perhatian  serius  mengingat jumlah kasus yang terus meningkat dan tingginya angka kematian.[5] Diperlukan upaya untuk melakukan prediksi stroke secara dini guna mendukung tindakan pencegahan dan pengobatan  awal.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah  dengan mengumpulkan informasi dari data stroke, yang dapat digunakan untuk mengembangkan model baru yang mendetail tentang profil pasien dan menentukan risiko stroke mereka. Data mining adalah suatu metode yang terlibat dalam ekstraksi informasi yang berharga dari  kumpulan  data  besar.  Hasil  dari  proses  data  mining  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk meningkatkan  proses  pengambilan  keputusan  di  masa  mendatang.[6]  Salah  satu pendekatan dalam pengenalan pola dalam data mining adalah melalui penerapan machine learning, di mana komputer mempelajari pola dari data tertentu dan membentuk model. Dalam  machine  learning,  terdapat  dua  pendekatan  utama:  supervised  learning  dan unsupervised learning. Supervised learning, termasuk klasifikasi, digunakan ketika hasil yang  diinginkan  atau  yang  diperkirakan  sudah  diketahui.  Klasifikasi  merupakan  salah satu teknik dalam data mining yang digunakan untuk mengeksplorasi informasi penting dari suatu set data.
Teknik  klasifikasi  mampu  secara  otomatis  memprediksi  kelas  dari  data  yang belum  terklasifikasi.[7]  Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes  adalah  dua  metode  klasifikasi yang umum digunakan dalam data mining untuk memprediksi penyakit. Decision Tree menghasilkan  keputusan  dalam  bentuk  struktur  pohon  yang  fleksibel,  yang  mampu meningkatkan  kualitas  keputusan.  Keuntungan  utama  dari  Decision  Tree  adalah fleksibilitasnya  yang  memungkinkan  untuk  peningkatan  kualitas  keputusan  yang

## S
dihasilkan.[8]  Sementara  itu,  Naïve  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  probabilitas sederhana yang mengestimasi probabilitas berdasarkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset.  Namun,  Naïve  Bayes  hanya  mendukung  tipe  data  atribut  diskrit  dan  memiliki keterbatasan  pada  atribut  kontinu.  Selain  itu,  atribut  tersebut  dapat  memberikan kontribusi  kepada  atribut  yang  diprediksi.[9]  Metode  naïve  bayes  juga  membutuhkan jumlah  data  pelatihan  yang  relatif  kecil  untuk  menentukan  parameter  yang  diperlukan dalam  proses  klasifikasi.[10]  Teknik  ensemble,  seperti  bagging  dan  boosting,  telah diterapkan  untuk  meningkatkan akurasi algoritma decision  tree dan naïve bayes  dalam memprediksi  stroke.  Teknik  Bagging  merupakan  teknik  yang  sukses  untuk  menangani dataset yang tidak seimbang.[11] Bagging mendukung algoritma klasifikasi yang tidak stabil  seperti  decision  trees,  sementara  boosting  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja klasifikasi dengan memanfaatkan kekuatan kolektif dari  model lemah. dalam beberapa situasi, AdaBoost cenderung lebih tahan terhadap masalah overfitting jika dibandingkan dengan  algoritma  pembelajaran  lainnya.[12]  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya terkait prediksi penyakit stroke menggunakan algoritma decision tree, naïve bayes  dan  teknik  ensemble  berjudul  “Komparasi  Penerapan  Metode  Bagging  dan Adaboost  pada  Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Penyakit  Stroke”  di  teliti  oleh  [13] menghasilkan nilai akurasi algoritma C4.5 sebesar 92,87%. Namun, setelah menerapkan teknik  bagging,  akurasi  meningkat  menjadi  95,02%,  sedangkan  setelah  menerapkan metode Adaboost,  akurasi mencapai 94,63%.  Perbandingan  antara  teknik  Bagging  dan Adaboost  pada  algoritma  C4.5  membuktikan  peningkatan  dan  perbaikan  kinerja klasifikasi.  Akurasi  algoritma  C4.5  meningkat  sebesar  3%  dan  2%  setelah  digunakan metode bagging dan Adaboost secara berturut-turut. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh [14]  berjudul “Analyzing  the  Performance  of  Stroke  Prediction  using  ML  Classification Algorithms” dengan dataset berjumlah 5110 data. Hasil uji coba pada 6 algoritma klasifikasi yang dipilih,  algoritma  Naïve  Bayes  Classification  memiliki  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  82%. Sedangkan  algoritma  Logistic  Regression  memiliki  akurasi  78%,  Decision  Tree  Classification 66%, Random Forest Classification 73%, K-Nearest Neighbors Classification 80%, dan Support Vector Machine sebesar 80%. Kemudian penelitian berikutnya yang berjudul [15] hasil penelitian yang  telah  dilakukan  yaitu  dengan  membagi dataset menjadi 60% data training dan 40% data testing maka dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memiliki performa yang lebih baik yaitu dengan tingkat akurasi sebesar 95%.sedangkan  algoritma  naïvebayes  mendapatkan  tingkat akurasi  sebesar  91%.  Selanjutnya  penelitian  dengan  judul  [1]    hasil  pengujian  10  fold  cross validation,  diperoleh  bahwa  algoritma  decision  tree  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  0.953. Sedangkan  Adaboost  mencapai  0.915%  dan  Random  Forest  mencapai  0.950%.  Dari  hasil penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  pohon  keputusan  efektif  untuk  melakukan  klasifikasi stroke. Namun, penting untuk dicatat bahwa hasil ini bergantung pada dataset yang digunakan. Studi perbandingan tentang penerapan teknik bagging dan adaboost pada algoritma decision tree dan naïve bayes untuk prediksi stroke telah menunjukkan peningkatan signifikan dalam kinerja klasifikasi.
Penelitian  tentang  penyakit  stroke  dari  sudut  pandang  bidang  komputer melibatkan  penerapan  teknik  dan  algoritma  komputasi  untuk  menganalisis  data  medis, mendiagnosis, memprediksi risiko, dan bahkan merancang intervensi yang lebih efektif. Oleh karena itu, penelitian ini sangat penting untuk meningkatkan pemahaman tentang penyakit  stroke,  meningkatkan  diagnosis  dan  pengobatan,  serta  mengurangi  angka kejadian  dan  dampaknya  pada  individu  dan  masyarakat.  Maka  dari  itu, Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  algoritma  klasifikasi  decision  tree  dan  naïve  bayes  serta penerapan teknik ensemble untuk menentukan kombinasi mana yang mencapai akurasi tertinggi dalam prediksi stroke, dengan harapan meningkatkan akurasi prediksi dan mengevaluasi kinerja algoritma decision tree dan naïve bayes dalam memprediksi stroke.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  eksperimen.  Dimana  data  yang  dikumpulkan akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  model  algoritma  klasifikasi  serta  penerapan  teknik ensemble. Proses penelitian ini dimulai dari merumuskan masalah, studi literature, pengumpulan data,  pengolahan  data,  pelatihan  model  yang  terdiri  dari  enam  skenario  pengujian,  pengujian model yang terdiri dari testing data per-skenario dan menghitung confusion matrix dan terakhir yaitu analisis hasil. Ilustrasi pada Gambar 1 menggambarkan alur keseluruhan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1.1 Perumusan Masalah
Tahap ini merupakan langkah awal sebelum memulai penelitian, yaitu tahap identifikasi permasalahan.  Pada  tahap  ini,  pemahaman  terhadap  permasalahan  penelitian  dikemukakan berdasarkan konteks penelitian mengenai prediksi penyakit stroke. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes serta menerapkan teknik ensemble seperti Bagging dan Adaboost  untuk  melakukan  prediksi  penyakit  stroke.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  dapat dipastikan  apakah  seorang  pasien  memiliki  risiko  mengalami  stroke  atau  tidak  dengan  tingkat akurasi yang tinggi.

## 2.1.2 Studi Literature
Langkah kedua melibatkan pencarian dan pengumpulan makalah dari berbagai sumber yang berkaitan dengan penelitian, yang akan digunakan sebagai referensi. Sumber referensi ini bisa  berupa  buku,  jurnal,  dan  e-book  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  atau  metode  yang digunakan dalam penelitian. Proses studi literatur ini bertujuan untuk memperoleh pemahaman yang  mendalam  mengenai  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  stroke  serta  metode penelitian yang relevan.
2.1.3 Pengumpulan Data
Dataset  Stroke  Prediction adalah  sebuah  kumpulan  data  yang  diperoleh  dari  Kaggle, terdiri dari 5110 data mentah. Dataset ini terdiri dari 11 atribut prediktor dan satu atribut target yang  merujuk  pada  kejadian  stroke.  Atribut  stroke  mencakup  informasi  tentang  pasien  yang mengalami stroke dan yang tidak. Proporsi pasien yang tidak mengalami stroke mencapai 95%, sementara pasien yang mengalami stroke hanya 5%. Dengan demikian, berdasarkan penjelasan tersebut,  dataset  ini  dapat  diklasifikasikan  sebagai  dataset  yang  tidak  seimbang  karena  jumlah pasien yang tidak mengalami stroke lebih dominan dibandingkan dengan yang mengalami stroke.

## 2.1.4 Pengolahan Data
Tahap  pengolahan  data  merupakan  bagian  penting  dari  proses  analisis  data  yang melibatkan serangkaian langkah untuk membersihkan, mengatur, dan menyiapkan data mentah sehingga  siap  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses preprocessing data untuk mengubah data mentah menjadi format yang dapat dengan mudah diolah menggunakan teknik  data  mining.  Beberapa atribut  masih memiliki  data  yang tidak  konsisten, misalnya  "N/A".  Oleh  karena  itu,  akan  dilakukan  pembersihan  data  atau  data  cleaning  untuk menghapus  data  yang  tidak  sesuai  dan  menggantinya  dengan  nilai  rata-rata  dari  atribut  yang memiliki nilai "N/A" tersebut. Dalam dataset prediksi stroke, terdapat 201 data yang memiliki nilai "N/A" pada atribut BMI.

## 2.1.5 Pelatihan Model
Setelah melewati tahap preprocessing atau pengolahan data, langkah selanjutnya adalah tahap  pelatihan  model.  Pada  tahap  keempat  ini,  klasifikasi  akan  dilakukan  menggunakan algoritma  Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes,  dengan  menerapkan  teknik  bagging  dan  adaboost. Proses ini melibatkan pembagian klasifikasi ke dalam enam skenario yang berbeda.
Tabel 1. Skenario Pengujian Decision Tree Naïve Bayes Decision Tree + Bagging Decision Tree + Adaboost Naïve Bayes + Bagging Naïve Bayes + Adaboost Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma decision tree saja tanpa menerapkan teknik Bagging atau Adaboost Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes saja tanpa menerapkan teknik Bagging atau Adaboost Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma decision tree dan teknik bagging Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma decision tree dan teknik Adaboost Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dan teknik bagging Pada skenario ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dan Adaboost

## 2.1.6 Pengujian Model
Tahap terakhir dari penelitian ini merupakan fase akhir, yang mencakup pengujian model pada  enam  skenario  klasifikasi  menggunakan  data  yang  telah  di-label.  Sebelum  melakukan pengujian model, perlu dilakukan proses pengolahan data terlebih dahulu untuk memastikan hasil pengujian optimal. Proses pengolahan data ini dilakukan melalui tahap preprocessing. Setelah itu, data  akan  dimasukkan  ke  dalam  model  atau  algoritma  klasifikasi  untuk  mengevaluasi  kinerja model  tersebut.  Pengujian  model  dilakukan  menggunakan  metode  confusion  matrix.  Sebelum melakukan  pengujian,  data  dipisahkan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan k-fold cross-validation, di mana 10 sampel data diambil secara acak untuk
172  Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 167 - 180
mengevaluasi model. Dari berbagai sampel data tersebut, model yang memberikan hasil optimal dipilih dengan mencari rata-rata dari 10 sampel tersebut untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi, spesifisitas, dan sensitivitas.

## 2.1.7 Analisis Hasil
Tahap analisis hasil difokuskan pada membandingkan hasil dari masing-masing skenario yang  telah  melewati  tahap  pengujian  sebelumnya.  Enam  skenario  ini  melibatkan  pengujian berbagai  kombinasi  algoritma,  termasuk  pengujian  dengan  algoritma  decision  tree,  algoritma naïve bayes, algoritma decision tree dengan teknik bagging, algoritma decision tree dengan teknik adaboost, algoritma naïve bayes dengan teknik bagging, dan algoritma naïve bayes dengan teknik adaboost.  Dari  pengujian  pada  keenam  skenario  tersebut,  dihasilkan  nilai  presisi,  spesifisitas, sensitivitas,  dan  akurasi.  Dengan  membandingkan  nilai-nilai  tersebut,  kita  dapat  menentukan metode mana yang memiliki dampak signifikan dalam meningkatkan performa klasifikasi. Selain itu, tahap analisis juga mencakup membandingkan hasil penelitian ini dengan penelitian lain yang menggunakan metode serupa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan yaitu dataset stroke prediction yang diunduh dari situs  kaggle.com.  Jumlah  data  awal  sebelum  proses  preprocessing  adalah  sebanyak  5110  data. Dataset ini terdiri dari 12 atribut, dimana 11 di antaranya berfungsi sebagai variabel prediktor, meliputi id, gender, age, hypertension, heart_disease, ever_married, work_type, residence_type, avg_glucose_level,  bmi  (body  mass  index),  dan  smoking_status.  Sementara  itu,  satu  atribut lainnya berperan sebagai variabel target atau label, yaitu stroke. Variabel target ini memiliki dua nilai output, yaitu 0 dan 1. Nilai 0 menunjukkan bahwa pasien tidak terkena stroke, sementara nilai 1 menandakan bahwa pasien terkena stroke. Berikut gambar 2 menunjukan dataset awal atau mentah yang belum dilakukan proses preprocessing data.

## Gambar 2. Dataset yang digunakan
Berdasarkan gambar 2 diatas, atribut stroke menunjukkan bahwa terdapat 4861 data pasien yang tidak  mengalami  stroke,  sedangkan  jumlah  data  pasien  yang  mengalami  stroke  hanya  249. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  pasien  yang  tidak  mengalami  stroke  jauh lebih banyak dibandingkan dengan jumlah pasien yang mengalami stroke. Hal ini menandakan ketidakseimbangan kelas data pada atribut stroke. Gambar 3 di bawah ini memberikan ilustrasi perbandingan jumlah data pasien yang mengalami stroke dan yang tidak. Persentase pasien yang
tidak  mengalami  stroke  mencapai  95%,  sementara  persentase  pasien  yang  mengalami  stroke hanya sebesar 5%.
Gambar 3. Persentase Pasien Stroke

## 3.2 Pengolahan Data
Pada dataset stroke prediction yang berjumlah 5110 data didalamnya terdapat beberapa data noise. Noise adalah data yang berisi nilai-nilai yang salah atau anomali, yang biasanya disebut juga outlier. [16] Data noise merupakan data yang mengalami kerusakan, seperti data duplikat, data tidak konsisten, data yang hilang/missing value, data tidak beraturan dan data outlier yang dapat mempengaruhi nilai akurasi pada proses klasifikasi.

## 3.2.1 Data Cleaning
Data  Cleaning  merupakan  serangkaian  tindakan  yang  melibatkan  identifikasi, penanganan, dan perbaikan masalah dalam dataset. Tujuannya adalah menghasilkan dataset yang lebih bersih, konsisten, dan sesuai untuk analisis atau pemodelan.[17] Proses pembersihan data dilakukan  pada  dataset  stroke  prediction  yang  memiliki  nilai  tidak  konsisten  N/A  dan  missing value. Pada dataset ini ada atribut yang memiliki nilai N/A sebanyak 201 data yaitu atribut bmi. Data  tersebut  merupakan  data  noise,  sehingga  sebelum  masuk  ke  tahap  pelatihan  model  harus dihapus  atau  diganti  agar  tidak  mempengaruhi  nilai  akurasi.  Data yang  tidak  konsisten  berupa nilai N/A akan diubah menjadi nilai rata-rata dari atribut BMI. Untuk menghandling atribut bmi yang memiliki nilai N/A, ada 2 tools yang digunakan pada penelitian ini yaitu Microsoft excel dan aplikasi rapid miner.
Setelah  tahapan  preprocessing  data  selesai  dan  data  siap  diolah,  selanjutnya  masuk  ke  tahap pelatihan model untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma yang digunakan. Pada penelitian ini algoritma inti yang digunakan yaitu decision tree dan naïve bayes. Sedangkan teknik ensemble learning  yang  digunakan  yaitu  adaboost  dan  bagging.  Pada  pengujian  2  algoritma  inti  yang dikombinasi  dengan  teknik  ensemble  tersebut  maka  dibuat  6  skenario  pengujian,  diantaranya yaitu  pengujian  algoritma  decision  tree,  naïve  bayes,  decision  tree  +  bagging,  decision  tree  + adaboost, naïve bayes + bagging dan naïve bayes + adaboost. Sehingga akan didapatkan 6 hasil akurasi.

## 3.3 Pelatihan Model
3.3.1 Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Setelah  menjalani  tahap  pengolahan  data  atau  preprocessing  pada dataset  stroke prediction ,  langkah  berikutnya  adalah  memasuki  tahap  pelatihan  model.  Berdasarkan  skenario klasifikasi  yang  tercantum  dalam  tabel  1,  model  pertama  yang  dilatih  menggunakan  algoritma decision tree. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan alat bantu rapid miner. Proses klasifikasi
5%
95% Stroke Non Stroke
174  Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 167 - 180
terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  (training)  dan  pengujian  (testing).  Dari  proses klasifikasi  ini,  dihasilkan  berbagai  output,  salah  satunya  adalah  nilai  akurasi  dari  algoritma decision tree.

## 3.3.2 Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Pelatihan model kedua yaitu menggunakan algoritma naïve bayes. Algoritma ini adalah metode  klasifikasi  berbasis  probabilitas  yang  menggunakan  teorema  Bayes.  Langkah-langkah yang dilakukan diantaranya adalah pemahaman data, pembagian data, ekstraksi fitur, perhitungan probabilitas  prior,  perhitungan  probabilitas  likelihood,  perhitungan  probabilitas  posterior, pemilihan kelas, evaluasi model dan implementasi. Proses klasifikasi menggunakan aplikasi rapid miner. Dari proses klasifikasi tersebut dihasilkan output salah satunya berupa nilai akurasi dari algoritma naïve bayes.

## 3.3.3 Klasifikasi Algoritma Decision Tree + Bagging
Pelatihan  model  ketiga  yaitu  penerapan  metode  bagging  pada  algoritma  decision  tree. Bagging merupakan salah satu teknik ensemble learning, bertujuan untuk meningkatkan performa algoritma  decision  tree.  Sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  setelah dioptimalkan menggunakan metode tersebut.

## 3.3.4 Klasifikasi Algoritma Decision Tree + Adaboost
Pelatihan  model  keempat  yaitu  menerapkan  metode  adaboost  pada  algoritma  decision tree.  Adaboost  merupakan  salah  satu  teknik  ensemble  yang  berfungsi  sebagai  boosting  pada algoritma  decision  tree.  Penerapan  adaboost  pada  decision  tree  bertujuan  untuk  meningkatkan kinerja algoritma decision tree sehingga menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi.

## 3.3.5 Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes + Bagging
Pelatihan model kelima yaitu menerapkan metode bagging pada algoritma naïve bayes. Pada  proses  ini  algoritma  naïve  bayes  dikombinasikan  dengan  metode  bagging  dengan  tujuan untuk  meningkatkan  kinerja  dari  algoritma  naïve  bayes.  Sehingga diperoleh  nilai  akurasi  yang lebih tinggi setelah dioptimalkan dengan metode bagging.

## 3.3.6 Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes + Adaboost
Pelatihan  model  yang  keenam  yaitu  penerapan  metode  adaboost  pada  algoritma  naïve bayes. Adaboost sebagai teknik ensemble berfungsi untuk meningkatkan kinerja dari algoritma naïve bayes.

## 3.4 Pengujian Model
Pengujian model pada dataset stroke prediction dilakukan untuk mengevaluasi kinerja model dalam memprediksi kemungkinan terjadinya stroke berdasarkan berbagai atribut yang ada dalam dataset.
3.4.1 Pengujian Algoritma Decision Tree
Tabel 2. Confusion Matrix dari Algoritma Decision Tree
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  28  pasien  yang  didiagnosis menderita  stroke,  sementara  jumlah  pasien  yang  sebenarnya  tidak  mengalami  stroke  atau  non
stroke adalah 4728 orang. Terdapat juga 221 pasien stroke yang salah diidentifikasi sebagai non stroke, yang termasuk dalam kategori "Kesalahan Tipe II", sedangkan terdapat 133 pasien non stroke yang salah diidentifikasi sebagai stroke, yang termasuk dalam kategori "Kesalahan Tipe I". Kesalahan Tipe I mengacu pada situasi di mana pasien diprediksi menderita stroke, tetapi pada kenyataannya  mereka  tidak  mengalami  stroke.  Sementara  itu,  Kesalahan  Tipe  II  terjadi  ketika pasien diprediksi tidak mengalami stroke, tetapi ternyata mereka sebenarnya mengalami stroke. Kesalahan  Tipe  II  ini  memiliki  risiko  yang  tinggi  karena  dapat  menyebabkan  seseorang  yang sebenarnya menderita stroke tidak mendapatkan diagnosis atau perawatan yang diperlukan.

## 3.4.2 Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Tabel 3. Confusion Matrix dari Algoritma Naïve Bayes
Dari  data  yang  tercantum  dalam  tabel  3,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat  94 pasien yang diprediksi menderita stroke, sementara pasien yang tidak mengalami stroke atau non stroke berjumlah 4359 orang. Selain itu, terdapat 155 pasien yang sebenarnya mengalami stroke tetapi salah diidentifikasi sebagai non stroke, yang termasuk dalam kategori "Type II Error". Di sisi lain, terdapat 502 pasien non stroke yang salah diidentifikasi sebagai stroke, yang masuk ke dalam kategori "Type I Error".

## 3.4.3 Pengujian Algoritma Decision Tree + Bagging
Tabel 4. Confusion Matrix dari Algoritma Decision Tree dan Bagging
Dari informasi yang tertera dalam tabel 4, dapat diketahui bahwa terdapat 92 pasien yang diidentifikasi menderita stroke, sementara jumlah pasien yang sebenarnya tidak mengalami stroke atau non stroke adalah 4860 orang. Selain itu, terdapat 157 pasien stroke yang salah diidentifikasi sebagai  non  stroke,  yang  masuk  dalam  kategori  "Type  II  Error".  Di  sisi  lain,  hanya  terdapat  1 pasien non stroke yang salah didiagnosa sebagai stroke, yang termasuk dalam kategori "Type I Error".
176  Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 167 - 180

## 3.4.4 Pengujian Algoritma Decision Tree + Adaboost
Tabel 5. Confusion Matrix dari Algoritma Decision Tree dan Adaboost
Dari  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  102  pasien  yang  terdiagnosis  menderita stroke,  4833  pasien  dinyatakan  tidak  menderita  stroke,  dan  147  pasien  stroke  yang  salah diidentifikasi sebagai non-stroke, yang termasuk dalam kategori "Type II Error". Selain itu, 28 pasien  non-stroke  yang  salah  diprediksi  sebagai  stroke,  yang  masuk  dalam  kategori  "Type  I Error".

## 3.4.5 Pengujian Algoritma Naïve Bayes + Bagging
Tabel 6. Confusion Matrix dari Algoritma Naïve Bayes dan Bagging
Dari  tabel  6  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  95  pasien  yang  terdiagnosis  menderita stroke,  4362  pasien  dinyatakan  tidak  menderita  stroke,  dan  154  pasien  stroke  yang  salah diprediksi  sebagai  non-stroke,  yang  termasuk  dalam  kategori  "Type  II  Error".  Selain  itu,  499 pasien non-stroke salah diprediksi sebagai stroke, yang masuk dalam kategori "Type I Error".

## 3.4.6 Pengujian Algoritma Naïve Bayes + Adaboost
Tabel 7. Confusion Matrix dari Algoritma Naïve Bayes dan Adaboost
Berdasarkan  tabel  7  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat  28  pasien  yang teridentifikasi menderita stroke, 4827 pasien dinyatakan tidak menderita stroke, dan 244 pasien
stroke salah diprediksi sebagai non-stroke, yang masuk dalam kategori "Type II Error". Selain itu, 34 pasien non-stroke salah diprediksi sebagai stroke, yang termasuk dalam kategori "Type I Error”.

## 3.5 Analisis Hasil
Setelah melakukan pengujian model dari skenario pertama hingga keenam pada dataset stroke  prediction ,  langkah  berikutnya  adalah  menganalisis  hasil  dengan  memperbandingkan kinerja klasifikasi. Bagian ini akan membahas akurasi, presisi, recall, dan spesifisitas dari setiap skenario  pengujian.  Selanjutnya,  nilai-nilai  tersebut  akan  dibandingkan  untuk  mencari  hasil optimal.  Perbandingan  hasil  pengujian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  terhadap permasalahan yang telah disampaikan sebelumnya.
Tabel 8. Perbandingan Hasil Pengujian 6 Skenario
Uji Validasi Algoritma Decision Tree Algoritma Naïve Bayes Algoritma Decision Tree + Bagging Algoritma Decision Tree + Adaboost Algoritma Naïve Bayes + Bagging Algoritma Naïve Bayes + Adaboost Akurasi 93,07% 87,14% 96,91% 96,58% 87,22% 94,56% Presisi 17,39% 15,77% 98,92% 78,46% 15,99% 12,82% Recall/ Sensitivitas 11,24% 37,75% 36,95% 40,96% 38,15% 2,01% Spesifisitas 97,26% 89,67% 99,98% 99,42% 89,73% 99,30%
Berdasarkan tabel 8 diatas, hasil perbandingan pengujian pada Dataset Stroke Prediction menggunakan  algoritma  decision  tree  mendapatkan  nilai  akurasi,  presisi  dan  spesifisitas  yang tinggi dibanding dengan algoritma naïve bayes. Namun, untuk nilai sensitivitas lebih tinggi naïve bayes daripada decision tree. Kemudian pada skenario ketiga yaitu kombinasi algoritma decision tree dan teknik bagging menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,91% dimana terdapat peningkatan sebesar  3,84%  dari  pengujian  algoritma  decision  tree  sebelum  dikombinasi  dengan  metode bagging. Selain itu terjadi peningkatan yang sangat signifikan sebesar 81,53% pada nilai presisi. Untuk  nilai  sensitivitas  juga  mengalami  peningkatan  sebesar  25,71%  begitupun  dengan spesifisitas yang meningkat 2,72%. Pada skenario keempat yaitu kombinasi algoritma decision tree  dengan  metode  adaboost  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  hanya menggunakan algoritma decision tree saja. Kenaikan akurasi sebesar 3,51% dari 93,07% menjadi 96,58%.  Namun,  jika  dibandingkan  dengan  skenario  ketiga  yaitu  kombinasi  decision  tree  dan bagging maka  nilai akurasi,  presisi  dan  spesifisitas  lebih  kecil tetapi  nilai  sensitivitasnya  lebih besar.  Dapat  disimpulkan  bahwa  teknik  bagging  memberikan  dampak  yang  lebih  besar  dalam meningkatkan kinerja algoritma decision tree jika dibandingkan metode adaboost. Selanjutnya, pada skenario kelima yaitu kombinasi algoritma naïve bayes dengan teknik bagging menghasilkan nilai akurasi, presisi, sensitivitas dan spesifisitas yang lebih tinggi daripada hanya menggunakan algoritma naïve bayes saja. Namun, kenaikannya tidak begitu signifikan, rata – rata kenaikannya dibawah  1%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  teknik  bagging  tidak  terlalu  signifikan  jika  di kombinasi  dengan  algoritma  naïve  bayes.  Sementara  pada  skenario  keenam  yaitu  kombinasi algoritma naïve bayes dengan metode adaboost menghasilkan nilai akurasi dan spesifisitas yang tinggi  daripada  hanya  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  saja.  Tetapi,  dalam  hal  presisi  dan sensitivitas,  algoritma  naïve  bayes  menunjukkan  peningkatan  nilai  yang  lebih  tinggi  setelah dikombinasikan  dengan  metode  adaboost.  Namun,  jika  dibandingkan  dengan  skenario  kelima yaitu kombinasi naïve bayes dan teknik bagging, maka nilai akurasi dan spesifisitas lebih tinggi
178  Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 167 - 180
menggunakan  metode  adaboost.  Tetapi,  untuk  nilai  presisi  dan  sensitivitas  lebih  tinggi menggunakan  teknik  bagging  daripada  adaboost.  Meskipun  keduanya  sama-sama  memberikan pengaruh terhadap kinerja algoritma naïve bayes, namun peningkatan yang diperoleh dari metode bagging  masih  kurang  signifikan  dibandingkan  menggunakan  metode  adaboost.  Dari  hasil pengujian dan analisis secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa teknik bagging dan adaboost memiliki dampak yang cukup besar terhadap peningkatan kinerja algoritma decision tree, yakni melebihi 3,5%. Sedangkan pada algoritma naïve bayes hanya metode adaboost yang memberikan pengaruh yang cukup besar terhadap peningkatan kinerja algoritma naïve bayes yaitu mencapai 7,42%. Sementara itu,  teknik bagging tidak memberikan peningkatan yang signifikan terhadap kinerja algoritma Naïve Bayes, dengan peningkatan yang kurang dari 1%. Oleh karena itu, dilihat dari keenam skenario pengujian tersebut penerapan teknik bagging pada algoritma decision tree terbukti  lebih  unggul  dibandingkan  metode  adaboost.  Tetapi,  pada  algoritma  naïve  bayes penerapan metode adaboost terbukti lebih unggul dibandingkan metode bagging.

## 4. KESIMPULAN
1. Kombinasi  teknik  bagging  dan  adaboost  pada  algoritma  decision  tree  dan  naïve  bayes bertujuan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dan meningkatkan  kinerja klasifikasi. Penggunaan  teknik  bagging  dan  adaboost  memberikan  dampak  yang  signifikan  dalam meningkatkan akurasi, presisi, sensitivitas dan spesifisitas algoritma decision tree. Namun, metode  Bagging  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  peningkatan  kinerja klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes.  Di  sisi  lain,  metode  Adaboost  menunjukkan  pengaruh yang sangat signifikan terhadap kinerja algoritma Naïve Bayes, dengan peningkatan akurasi sebesar 7,42%.
2. Berdasarkan hasil perbandingan enam skenario pengujian, algoritma decision tree mencapai akurasi  sebesar  93,07%,  presisi  17,39%,  spesifisitas  97,26%,  dan  sensitivitas  11,24%. Setelah menerapkan metode bagging, akurasi meningkat menjadi 96,91%, presisi 98,92%, spesifisitas 99,98%, dan sensitivitas 36,95%. Sementara itu, setelah menggunakan metode adaboost,  akurasi  menjadi  96,58%  dengan  presisi  78,46%,  spesifisitas  99,42%,  dan sensitivitas 40,96%. Algoritma naïve bayes menghasilkan akurasi 87,14%, presisi 15,77%, spesifisitas  89,67%,  dan  sensitivitas  37,75%.  Setelah  diterapkan  metode  bagging,  akurasi meningkat menjadi  87,22%,  presisi  15,99%, spesifisitas  89,73%,  dan  sensitivitas  38,15%. Setelah  menggunakan  metode  adaboost,  akurasi  naik  menjadi  94,56%  dengan  presisi 12,82%, spesifisitas 99,30%, dan sensitivitas 2,01%. Komparasi antara teknik Bagging dan Adaboost pada algoritma decision tree dan naïve bayes menunjukkan peningkatan signifikan dalam  kinerja  klasifikasi.  Akurasi  algoritma  decision  tree  meningkat  sebesar  3,84%  dan 3,51% setelah menerapkan Bagging dan Adaboost. Sementara itu, akurasi algoritma naïve bayes  meningkat  sebanyak  7,42%  setelah  menggunakan  Bagging  dan  0,08%  setelah menggunakan Adaboost. Metode Adaboost terbukti signifikan dalam meningkatkan kinerja algoritma naïve bayes, sedangkan Bagging tidak memberikan dampak yang signifikan pada algoritma tersebut.
3. Berdasarkan nilai akurasi dari keenam skenario pengujian, kombinasi algoritma decision tree dengan bagging mendapatkan akurasi tertinggi, mencapai 96,91%. Selanjutnya, kombinasi algoritma decision tree dengan Adaboost mencapai 96,58%, sedangkan kombinasi algoritma Naïve  Bayes  dengan  Adaboost  mencapai  94,56%.  Algoritma  decision  tree  tanpa  metode tambahan  mencapai  akurasi  sebesar  93,07%,  kombinasi  algoritma  Naïve  Bayes  dengan Bagging mencapai 87,22%. Sedangkan akurasi terendah yaitu algoritma Naïve Bayes dengan nilai 87,14%.

## 5. SARAN
1. Memperluas  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  lainnya  guna meningkatkan akurasi prediksi.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  mencoba  menerapkan  teknik  ensemble  lainnya  seperti Random Forest atau Gradient Boosting untuk mengoptimalkan kinerja klasifikasi. Setelah itu  bandingkan  apakah  ada  peningkatan  akurasi  atau  justru  tidak  ada  peningkatan  sama sekali.
3. Penggunaan teknik sampling yaitu under sampling atau over sampling seperti SMOTE dan teknik  sampling  yang  lain,  untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  data.  Karena dataset stroke prediction merupakan dataset yang memiliki kelas data tidak seimbang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  berperan  dalam memberi dukungan t erhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Imran, E. Wahyudi, A. Subki, S. Salman, and A. Yani, “Classification of stroke patients using data mining with adaboost, decision tree and random forest models,” Ilk. J. Ilm. , vol. 14, no. 3, pp. 218–228, 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i3.1328.218-228.
[2] M.  K.  Rekha  and  I.  P.  Kumar,  “Brain  Stroke  Prediction  Using  Random  Forest  And Adaboost Algorithm,” no. 6, pp. 84–94, 2023.
[3] E. F. Santika, “No Title,” katadata . https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/02/07/stroke-dan-tbc-masuk-dalam-10- penyakit-penyebab-kematian-tertinggi-di-indonesia (accessed Nov. 21, 2023).
[4] N.  Qur,  “No  Title,” detikJatim .  https://www.detik.com/jatim/berita/d-7008701/rtpa- upaya-indonesia-cegah-kematian-dan-kurangi-kecacatan-akibat-stroke  (accessed  Nov. 21, 2023).
[5] A. F. Riany and G. Testiana, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. SAINTEKOM , vol. 13, no. 1, pp. 42–54, 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.352.
[6] V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis dan Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk  Evaluasi  Kinerja  Karyawan  pada  PT.  Pelita  Wira  Sejahtera,” J.  Ilm.  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.
[7] Y. T. U. Heni Sulistiani, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Sebagai Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Mahasiswa,” Snti , no. October 2018, pp. 300–305, 2018.
[8] A.  P.  Permana,  K.  Ainiyah,  and  K.  F.  H.  Holle,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma Decision  Tree,  kNN,  dan  Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kesuksesan  Start-up,” JISKA (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  178–188,  2021,  doi: 10.14421/jiska.2021.6.3.178-188.
[9] A. Ridwan, “Penerapan Teknik Bagging Pada Algoritma Naive Bayes,” J. Bisnis Digit. Dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  63–70,  2020,  [Online].  Available: https://ejr.stikesmuhkudus.ac.id/index.php/BIDISFO/article/view/914
[10] G. P. Kawani, “Implementasi Naive Bayes,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
[11] I. Yulianti, R. Amegia Saputra, M. Sukrisno Mardiyanto, and A. Rahmawati, “Accuracy Optimization  of  C4.5  Algorithm  Based  on  Particle  Swarm  Optimization  with  Bagging Technique on Prediction of Chronic Kidney Disease,” Techno.COM , vol. 19, no. 4, pp. 411–421, 2020, [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/
[12] A.  Nur  Rais  and  Warjiyono,  “Optimasi  Akurasi  Klasifikasi  Pada  Prediksi  Smokte
180  Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 167 - 180
Detection dengan Menggunakan Algoritma Adaboost,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol.
4, no. 2, pp. 343–348, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5154.
[13] N. D. Saputri, K. Khalid, and D. Rolliawati, “Komparasi Penerapan Metode Bagging dan Adaboost pada Algoritma C4 . 5 untuk Prediksi Penyakit Stroke,” Sist.  J. Sist. Inf. , vol. 11, no. September, pp. 567–577, 2022.
[14] G. Sailasya and G. L. A. Kumari, “Analyzing the Performance of Stroke Prediction using ML Classification Algorithms,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 12, no. 6, pp. 539– 545, 2021, doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120662.
[15] K.  L.  Kohsasih  and  Z.  Situmorang,  “Comparative  Analysis  of  C4.5  and  Naïve  Bayes Algorithms in Predicting Cerebrovascular Disease,” J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 13–17, 2022.
[16] T. Setiyorini and R. S. Wahono, “Penerapan Metode Bagging Untuk Mengurangi Data Noise Pada Neural Network Untuk Estimasi Kuat Tekan Beton,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 36–41, 2015.
[17] Wasilah;  Halimah,  “Analysis  of  Graduate  Success  Patterns  Based  on  Association  Rule Mining  to  Increase  the  Achievement  of  the  Performance  Index  of  Higher  Education Graduates,” Int. J. Artif. Intelegence Res. , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2023, [Online]. Available: https://ijair.id/index.php/ijair/article/view/1095/pdf