## OPTIMALISASI PREDIKSI PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING
Serin Wulandari, Yogi Isro’Mukti, Tri Susanti Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam Jalan Masik Siagim No.75, Karang Dalo, Kec. Dempo Tengah,
Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan 31521, Indonesia
Serinwulandari02@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit stroke adalah pembuluh darah yang mengganggu aliran darah ke otak menyebabkan fungsi otak terganggu. Akibatnya, aliran darah ke otak menjadi kaku, mati rasa atau lemah, dan penyakit ini biasanya terjadi di satu sisi tubuh.  Faktor-faktor  yang disebabkan dari pola hidup, pola makan yang buruk dan faktor lainnya yang  dapat  menjadi  penyebab  terjadinya  stroke.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengoptimalisasikan  prediksi penyakit  stroke  menggunakan  deep  learning  dengan  algoritma  Artificial  Neural  Network  dan  teknik  optimasi Genetic  Algoritm. Data  yang  digunakan  yaitu  kaggle  dan  mendeley  akan  diolah  menggunakan  RapidMiner, dengan  metode  pengembangan  Cross  Industry  Standard  Process  Model  For  Data  Mining  (CRISP-DM). Pengujian  dilakukan  dengan  10  validation    hasil  yang  didapatkan  pada  data  kaggle  menghasilkan  akurasi sebesar 94,83% dan AUC 0.758 sedangkan penambahkan algorithm genetic menghasilkan akurasi 95,13% dan AUC  0.667.  Pada  data  mendeley  menghasilkan  akurasi  98,19%  dan  AUC  0.805  sedangkan  penambahkan algorithm genetic menghasilkan akurasi 98,20% dan AUC  0.712 . Hasil T-test dikatakan  signifikan jika alpha (P > 0,05). Pada data kaggle dengan probabilitas yang dihasilkan 0.044 dan untuk dataset mendeley probabilitas yang  dihasilkan  0.389  hasil  ini  menunjukan  hubungan  tidak  ada  signifikan  dengan  penambahan  algorithm genetic pada algoritma artificial neural network.
Kata kunci :  Stroke, Artificial Neural Network, Algorithm Genetic

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  sangat  penting  untuk  diperhatikan  di dalam  kehidupan  manusia,  tetapi  terkadang  orang lupa  menjaga  kesehatan  mereka  sehingga  penyakit tiba-tiba  saja  muncul.  Penderita  penyakit  degeneratif atau penyakit yang disebabkan oleh penurunan fungsi organ tubuh tidak terlepas dari perubahan gaya hidup modern  dan  tuntutan  hidup  yang  menyebabkan  stres psikologis  yang  lebih  besar.  Sehingga  dapat menimbulkan sebuah penyakit seperti penyakit stroke yang  disebabkan  dari  beberapa  faktor  gaya  hidup yang tidak sehat seperti merokok, minum beralkohol, pola  makan  yang  tidak  sehat,  kurang  aktifitas  fisik, stres psikologis, dan pencemaran lingkungan [1]
Penyakit stroke ialah penyebab utama kecacatan di  seluruh  dunia  dan  penyebab  kematian  nomor  dua [2]. Penyakit  stroke  adalah  pembuluh  darah  yang mengganggu  aliran  darah  ke  otak  menyebabkan fungsi  otak  terganggu.  Akibatnya,  aliran  darah  ke otak  menjadi  kaku,  mati  rasa,  atau  lemah,  dan penyakit  ini  biasanya  biasanya  terjadi  di  satu  sisi tubuh [3].
Deep  learning  ialah  artificial  intelligence  yang memiliki kemampuan meniru cara kerja atau berpikir otak  manusia.  Deep  learning  merupakan  bagian  dari machine  learning  dan  memiliki  jaringannya  sendiri. Metode ini sangat membantu manusia dalam aktivitas sehari-hari  karena  dapat  mengolah  data  untuk menghasilkan pola yang digunakan dalam pengambilan keputusan atau tindakan [4].
Di  pendekatan  deep  learning  ada  sebuah algoritma  dasar  dan  metode  sederhana  yang  akan
digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Artificial  Neural Network  (ANN).  Artificial  Neural  Network  (ANN) mudah  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah yang  kompleks  dan  dapat  mempersingkat  waktu pemrosesan  data,  para  praktisi  komputer  dan teknologi  informasi  menganggapnya  sebagai  teknik yang  ideal  untuk  diterapkan  dalam  proyek  mereka. Pada metode ini operasi atau program yang dilakukan komputer  meniru  dan  mereplikasi  cara  kerja  sistem saraf  manusia.  Metode  ini  biasanya  menggunakan dua  buah  layer  dalam  penggunaan.  Layer  adalah lapisan yang menjadi titik-titik yang saling terhubung dengan  kemungkinan  berdasarkan  bobotnya  dan biasanya  disebut  perceptron  [5].  Hubungan  dengan penulis,  pada  penelitian  ini  penulis  menggunaan Artificial  Neural  Network  dalam  memprediksi penyakit  stroke  yang  di  mana  nantinya  dapat memberikan  kontribusi  dalam  penanganan  penyakit stroke sejak dini.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] hasil  penelitian  dari  komparasi  metode  Artificial Neural Network dengan Particle Swarm Optimization (PSO)  menghasilkan  akurasi  95,66%,  Artificial Neural  Network  dengan  Genetic  Algortihm  (GA) menghasilkan  akurasi  96,55%  sedangkan  untuk menggunakan  Neural  Network  saja  tanpa  optimasi menghasilkan  akurasi  mencapai  94,51%.  Hubungan dengan penulis, pada penelitian ini akan memprediksi penyakit  stroke  dengan  mengimprovisasi  antara Artificial  Neural  Network  (ANN)  dengan  Genetic Algortihm  (GA)  untuk  mendapatkan  akurasi  yang lebih baik.
Maka  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan algoritma  artficial  neural  net  dan  teknik  optimasi algorithm  genetic  untuk  mengoptimalkan  prediksi pada penyakit stroke.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Optimalisasi
Optimalisasi  merupakan  suatu  kegiatan  atau tindakan  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  dan menjadi  lebih  baik  dengan  tujuan  mengoptimalkan tujuan  dan  pencapaian  fiskal  yang  dapat  digunakan untuk perluasan dan peningkatan [4]

## 2.2. Penyakit Stroke
Stroke  yaitu  kerusakan  otak  yang  muncul dengan  secara  tiba-tiba,  progresif  dan  cepat  akibat gangguan  peredaran  darah  otak  non  traumatis.  Pada gangguan  tersebut  menimbulkan  gejala  seperti kelumpuhan salah satu sisi wajah atau anggota badan, bicara  tidak  jelas,  perubahan  kesadaran,  gangguan penglihatan, dan lain-lainnya[5]

## 2.3. Artificial Neural Networks
Artificial Neural Networks (ANN) atau Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  metode  cerdas  dalam komputasi canggih  yang  menggunakan pelatihan dan pembelajaran  untuk  menganalisis  informasi  secara kuantitatif.  Karena  sifatnya  yang  sangat  nonlinier, kapasitas  pemrosesan  paralel  yang  besar,  ketahanan tinggi,  dan  toleransi  kesalahan  yang  tinggi,  jaringan ini  cocok  untuk  menangani  hubungan  internal  model yang kompleks. Jaringan saraf dari tipe feed forward (jaringan saraf berulang) mengalir langsung dari layer input  ke  layer  output  melalui  beberapa  hidden  layers pada tipe pertama [6].

## 2.4. Genetic Algorithm
Algoritma  Genetika  merupakan  teknik  optimasi umumnya  digunakan  untuk  masalah  praktis  yang fokus  pada  pencarian  parameter  terbaik.  Mekanisme penggunaan  algoritma  genetika  berasal  dari  teori seleksi  alam  Charles  Darwin  dimana  hanya  populasi yang  memiliki  nilai  kebugaran  tinggi  yang  mampu bertahan.  Algoritma  genetika  telah  digunakan  untuk mendapatkan  solusi  nilai  optimal  dan  menunjukkan keunggulannya  dalam  menemukan  solusi  nilai optimal  untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks [7].

## 2.5. Rapid Miner
Rapidminer  adalah  salah  satu  software  untuk pengolahan  data  mining.  Pekerjaan  yang  dilakukan oleh  rapidminer  text  mining  adalah  berkisar  dengan analisis teks, mengekstrak pola-pola dari dataset yang besar  dan  mengkombinasikannya  dengan  metode statistika, kecerdasan buatan, dan database [8].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  mendapatkan  data  yang  diperlukan untuk  penulisan  penelitian  ini  ada  beberapa  metode yang diperlukan antara lain :

## 3.1.1. Observasi
Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data yang  dilakukan  melalui  peninjauan  dan  pengamatan langsung dari permasalahan disertai dengan pencatatan  terperinci  tentang  penyebab  dan  faktor- faktor  yang  berpotensi  menyebabkan  penyakit  stroke yang akan diteliti [9].

## 3.1.2. Teknik Wawancara
Wawancara  merupakan  salah  satu  teknik pengumpulan  data  yang  melibatkan  tanya  jawab langsung antara pengumpul data terhadap narasumber/sumber data [10]. Dalam teknik pengumpulan  data  ini  penulis  langsung  melakukan wawancara  kepala  sub  koordinator  PTM  Dinas Kesehatan Kota Pagar Alam.

## 3.1.3. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  teknik  pengumpulan data  dengan  cara  mengambil  gambar  atau  dokumen- dokumen  untuk  memperoleh  data  baik  itu  dokumen tertulis  maupun  elektronik  atau  pun  yang  lainnya [11].

## 3.1.4. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan teknik pengumpulan data dilakukan mempelajari beberapa jurnal penelitian maupun dokumen yang relevan atau terkait dengan penelitian yang sedang dilakukan [10].

## 3.2. Metode Analisis
Dari  gambar  1  dapat  dilihat  merupakan  proses dari  artificial  neural  network  langkah-  langkah dijelaskan sebagai berikut:
a. mempersiapkan data  yang akan digunakan pada penelitian ini dengan memasukan dataset kaggle dan mendeley untuk melatih model.
b. Proses  validation  data  yang  telah  dimasukkan akan  dibagi  menjadi  data  latih  yang  digunakan untuk  melatih  model  dan  data  validasi digunakan  unuk  menguji  performa  model selama proses pelatihan.
c. Proses  training  dan  testing  pada  model  ann digunakan pada data training untuk memprediksi  dengan  akurasi  yang  tinggi  dan testing sebagai mengukur performa model.
d. Menghitung akurasi dan AUC dengan mengukur akurasi  seberapa  akurat  model  yang  dihasilkan dalam  memprediksi  dan  mengukur  AUC seberapa  baik  model  membedakan  antara  kelas positif dan negatif.
e. Memilih  arsitektur  terbaik  berdasarkan  hasil evalusi  performa  model  yang  terbaik  terpilih dengan memiliki akurasi dan AUC yang tinggi.

## 3.3. Metode CRISP DM
Penelitian  ini  menggunakan Cross  Industry Standard  Process  Model  For  Data  Mining (CRISP DM)  sebagai  metode  untuk  memecahkan  sebuah masalah.  Terdiri  dari  enam  tahapan  yaitu  business understanding,  data  understanding,  data  preparation, modelling,  evaluation,  dan  deployment.  Proses  dari metode  ini  terdiri  dari  6  tahapan  yang  dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Gambar 2. Alur CRISP DM
Dari Gambar  1 dapat dilihat merupakan alur tahapan CRISP DM yaitu:

## 3.3.1. Bussines Understanding
Dalam  tahapan  ini  ada  beberapa  hal  yang dilakukan seperti memahami tentang tujuan kebutuhan dari bisnis. kemudian menentukan rencana dan strategi untuk mencapai tujuan.

## 3.3.2. Data Understanding
Tahapan  ini  diantaranya  mempersiapkan  data penulisan  ini  menggunakan  dataset  p r e d i k s i s t r o k e d a r i s i t u s k a g g l e h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / c o d e / r i s h a b h 0 5 7 / h e a l t h c a r e - d a t a s e t - s t r o k e - d a t a d a n
m e n d e l e y
d a t a h t t p s : / / d a t a . m e n d e l e y . c o m / d a t a s e t s / x 8 y g r w 8 7 j w / 1 .

## 3.3.3. Data Preparation
Pada  tahapan  ini  kualitas  data  untuk pemodelan  harus  diperbaiki,  seperti  memilih  dan memilah  data  untuk  digunakan  dalam  hal  ini  data yang digunakan dengan melalui proses data selection, cleaning dan tranformation.

## 3.3.4. Modelling
Tahapan  ini  melibatkan  deep  learning  secara langsung  untuk  penentuan  metode  yang  akan digunakan.  Pada  tahapan  ini  membangun  skenario pemodelan  terbaik  dengan  memilih  algoritma  yang akan  digunakan.  Pemodelan  yang  akan  dilakukan dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  menggunakan beberapa  teknik.  Selanjutnya  seluruh  hasil  dari pemodelan  akan  dievaluasi  menggunakan  metode yang  telah  diditetapkan.  Berikut  adalah  teknik  yang akan dipakai dalam pemodelan :
1) Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  serta melihat   pola datanya disini penulis menetapkan penyelesaian Klasifikasi.
2) Untuk algoritma yang akan dipakai adalah  deep learning Artificial Neural Network (ANN).
3) Menggunakan teknik optimasi Genetic Algorithm (GA)

## 3.3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  mengevaluasi  model  yang mendekati  analisis  data  faktor  risiko  stroke.  Pada tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat  tingkat  performa dari  pola  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  yang  telah ditentukan.  Untuk  mengukur  evaluasi  kinerja  model berdasarkan  confusion  matrix  dengan  akurasi  dan nilai  AUC.  Rumus  yang  digunakan  sebagai  berikut [12]:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 +𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1)
Keterangan:
1)  Untuk  True  Positive  (TP)  adalah  kelas  yang diprediksi positif dan pada kenyataannya positif. 2)  Untuk  True  Negative  (TN)  adalah  kelas  yang diprediksi negatif dan pada kenyataannya negatif. 3)  Untuk  False  Positive  (FP)  adalah  kelas  yang diprediksi positif tetapi pada kenyataannya negatif. 4)  Untuk  False  Negative  (FN)  adalah  kelas  yang diprediksi negatif tetapi pada kenyataannya positif
AUC = 1 + 𝑇𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 − 𝐹𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 2 (2)
Untuk  cara  lain  membandingkan  hasil  kinerja yang  telah diperoleh dalam model klasifikasi dengan menghitung  luas  area  bawah  kurva  ROC  atau  AUC. Jika  yang  dihasilkan  AUC  semakin  besar  maka klasifikasi  hasil  model  akan  semakin  baik.  Maka dapat  dikategorikan  hasil  akurasi  pada  model
klasifikasi  berdasarkan  nilai  AUC  yang  didapatkan Menurut Gorunescu sebagai berikut[12]:
(0.90  −  1.00)  Excellent  classification  (klasifikasi sangat baik)
(0.80 – 0.90) Good classification (klasifikasi baik)
(0.70 – 0.80) Fair classification (klasifikasi cukup)
(0.60 – 0.70) Poor classification (klasifikasi buruk)
(0.50 – 0.60 )Failure (klasifikasi salah/gagal)

## 3.3.6. Deployment
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  terakhir  yang akan  dilakukan  beberapa  atribut  yang  telah  diolah oleh  penulis  di  tahapan-tahapan  sebelumnya.  Maka dari  pola  diatas  kita  dapat  melihat  apa  saja  yang menjadi faktor-faktor risiko terjadi stroke.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah model  prediksi  menggunakan  CRISP  DM  dengan enam  tahapan  yaitu  business  understanding,  data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment.

## 4.1. Business Understanding
Permasalahan  yang  akan  diselesaikan  adalah untuk melihat seberapa baik akurasi pengklasifikasian pada  algoritma  Artificial  Neural  Network  dan Algoritma Genetika dalam prediksi penyakit stroke .

## 4.2. Data Understanding
Pada  tahap  pemahaman  data,  data  yang  akan digunakan  ada  48.510  yang  diambil  dari  Kaggle 5.110  dan  Mendeley  data  43.400,  yang  memiliki  12 atribut  yaitu  id,  gender,  age,  hypertension,  heart disease, ever married, work type, residence type, avg glucose  level,  BMI  (Body  Mass  Index),  smoking status, dan stroke.

## 4.3. Data Preparation
4.3.1. Data Selection
Tahap  ini  dari  ada 12  atribut  yang  didapatkan dari  dataset  kaggle  dan  mendeley  diantaranya  id, gender,  age,  hypertension,  heart  disease,  ever married, work type, residence type, avg glucose level, BMI (Body Mass Index), smoking status, dan stroke. Selanjutnya dilakukan filter menggunakan excel yang dimana  atribut  yang  digunakan  sebanyak  11  atribut yaitu:  gender,  age,  hypertension,  heart  disease,  ever married, work type, residence type, avg glucose level, BMI (Body Mass Index), smoking status, dan stroke.

## 4.3.2. Processing/Cleaning
Selanjutnya tahap
pembersihan data memastikan  data  yang  akan  dikelola  tidak  memiliki missing  value  pada  data  Kaggle  dan  mendeley,  Dari dataset  awal  kaggle  5.110  data  setelah  di  cleaning pada  bagian  atribut  gender  sehingga  data  menjadi 5.109  sedangkan  dataset  mendeley  43.400  data setelah di cleaning menjadi 43.389 data.

## 4.4. Modelling
Pada  proses  algoritma  artificial  neural  network dan  genetic  algorithm  menggunakan  dataset  kaggle dilakukannya uji coba pemodelan data dan pengujian menggunakan  validation  sebanyak  10  kali  untuk mendapatkan  hasil  validasi  yang  akurat.  Proses pemodelan  dan  pengujian  dapat  dilihat  pada  gambar 14  dan  15  pada  proses  tersebut  dataset  kaggle dihubungan  dengan  validation  untuk  mencari  model dan  parameterpada  proses  validation  terbagi  menjadi 2  bagian  yaitu  training  terdapat  operator  neural  net dan  testing  terdapat  operator  apply  modal  dan performance  yang  digunakan  untuk  menghasilkan sebuah informasi prediksi.
Gambar 3. Desain model validasi
Dari  gambar  2  dapat  dilihat    proses  pemodelan dan  pengujian  menggunakan  validation  dataset kaggle  dihubungan  dengan  validation  untuk  mencari model dan parameter.
Gambar 4. Model pengujian artificial neural network
Dari gambar 3 dapat dilihat pada proses tersebut proses  validation  terbagi  menjadi  2  bagian  yaitu training  terdapat  operator  neural  net  dan  testing terdapat operator apply modal dan performance yang digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah  informasi prediksi.
Gambar 5. Hasil desain model artificial neural network
Dari gambar 4 dapat dilihat dari percobaan yang telah  dilakukan  dengan  mencari  model  mencari akurasi  yang  terbaik  maka  didapatkan  model arsitektur  algoritma artificial  neural  network yang telah dilakukan dan Untuk nilai bobot dan nilai bobot akhir  yang  telah  dihasilkan  oleh  model  algoritma Artificial Neural Network .
Gambar 6. Optimize by generation (GGA)
Dari  gambar  5 dapat dilihat   proses  pengolahan data  dengan  optimasi  algorithm  genetic  pada algoritma  artificial  neural  network  menggunakan dataset  kaggle.  Pada  dataset  kaggle  dihubungan dengan  pada  algorithm  genetic  teknik  optimasi menggunakan optimize by generation (GGA).
Gambar 7. Validation
Dari  gambar    6  dapat  dilihat  proses  operator optimize  by  generation  (GGA)  terdapat  validation yang akan digunakan.
Gambar 8. Model pengujian artificial neural network
Dari  gambar  7  dapat  dilihat  proses  validation terdapat  2  proses  training  dengan  menggunakan neural  net  sedangan  untuk  testing  terdapat  apply model  dan  perfomance  untuk  menghasilkan  sebuah informasi.  Hasil  dari  dari  penggunaan  optimasi  dan tanpa  optimasi  memiliki  perbandingan  akurasi dengan  menggunakan  algoritma  artificial  neural network.
Gambar 9. Desain model validasi
Dari  gambar  8  dapat  dilihat  proses  algoritma artificial  neural  network  dan  genetic  algorithm pada dataset mendeley.. Pada proses  ini menggunakan dataset mendeley dilakukannya  uji  coba  pemodelan dan  pengujian menggunakan validation sebanyak  10 kali  untuk  mendapatkan  hasil  validasi  yang  akurat. Pada  proses  tersebut  dataset mendeley dihubungan dengan validation untuk  mencari  model  dan parameter .
Gambar 10. Model Pengujian Artificial Neural Network
Dari  gambar    9  dapat  dilihat  pada  proses validation terbagi  menjadi  2  bagian  yaitu training terdapat  operator neural  net dan testing terdapat operator apply  modal dan performance yang digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah  informasi prediksi.
Gambar 11. Hasil desain model artificial neural network
Dari  gambar    10  dapat  dilihat  percobaan  yang telah  dilakukan  dengan  mencari  model  dan  akurasi yang  terbaik  maka  didapatkan  model  arsitektur algoritma  artificial  neural  network  yang  telah dilakukan dan Untuk nilai bobot dan nilai bobot akhir yang telah dihasilkan oleh model algoritma Artificial Neural Network. Selanjutnya proses pengolahan data dengan  optimasi  algorithm  genetic  pada  algoritma artificial  neural  network  menggunakan  dataset mendeley. Pada dataset mendeley dihubungan dengan pada  algorithm  genetic  optimasi  menggunakan optimize  by  generation  (GGA).    Selanjutnya  proses pengolahan  data  dengan  optimasi  algorithm  genetic pada algoritma artificial neural network menggunakan  dataset  kaggle.  Pada  dataset  kaggle dihubungan dengan pada algorithm genetic t optimasi menggunakan optimize by generation (GGA).
Gambar 12. Optimize by generation (GGA)
Dari  gambar  11  dapat  dilihat  pada  proses tersebut  optimize  by  generation  (GGA)  terdapat validation yang akan digunakan.
Gambar 13. Validation
Dari  gambar  12  dapat  dilihat  pada  proses validation  terbagi  menjadi  2  proses  proses  training dan testing.

## Gambar 14. Model pengujian artificial neural network
Dari  gambar  12  dapat  diliha  pada  training dengan  menggunakan  neural  net  sedangan  untuk testing  terdapat  apply  model  dan  perfomance  untuk menghasilkan  sebuah  informasi.  Hasil  dari  dari penggunaan  optimasi  dan  tanpa  optimasi  memiliki perbandingan akurasi dengan menggunakan algoritma artificial neural network.

## 4.5. Evaluation
Tahap  ini  adalah  mengevaluasi  model  yang telah  dilakukan  untuk  melihat  tingkat  performa  yang dihasilkan  oleh  algoritma  yang  telah  ditentukan. Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan menggunakan  hasil  pengujian  Artificial  Neural Network  dan  Genetic  Algorithm  pada  dataset  kaggle dan  mendeley.  Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan uji  coba  menggunakan  validation  sebanyak  10  kali validasi untuk mendapatkan hasil validasi yang akurat pada  dataset  kaggle  menggunakan  Artificial  Neural Network.
Tabel 1. Pengujian validasi X validasi Accuracy AUC X1 95,05% 0.767 X2 94,83% 0.770 X3 94,91% 0.768 X4 94,91% 0.774 X5 94,89% 0.763 X6 94,77% 0.773 X7 95,01% 0.757 X8 94,81% 0.771 X9 94,72% 0.763 X10 95,01% 0.776
Dari  tabel  1  dapat  dilihat  hasil  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  Genetic  Algorithm  dengan validation sebanyak 10 kali untuk mendapatkan hasil validasi yang akurat pada dataset kaggle menggunakan  algoritma  Artificial  Neural  Network dengan Genetic Algorithm.
Tabel 2. Pengujian validasi x validasi Accuracy AUC X1 95,13 % 0.671 X2 95,13 % 0.653 X3 95,13 % 0.676 X4 95,15 % 0.771 X5 95,17 % 0.756 X6 95,13 % 0.658 X7 95,13 % 0.666 X8 95,13 % 0.671 X9 95,13 % 0.667 X10 95,13 % 0.678
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian yang  dilakukan  uji  coba  menggunakan  validation sebanyak  10  kali  untuk  mendapatkan  hasil  validasi yang  akurat  pada  dataset  mendeley  menggunakan Artificial Neural Network  dengan algorithm genetic.
Gambar 15. Hasil uji t-test
Gambar 16. Pairwise t-test
Dari  Gambar  14  dan  15  dapat  dilihat  hasil selanjutnya  dilakukan  t-test  untuk  mengukur  pada dataset kaggle dan mendeley menggunakan algoritma artificial  neural  network  dan  algorithm  genetic. Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  apakah  hasil  dari validasi  yang  dilakukan  dari  algoritma  artificial neural network dengan algorithm genetic menghasilkan  signifikat  atau  tidak.  dari  hasil  T-test yang  telah  dilakukan  pada  Artificial  Neural  Network menghasilkan  akurasi  0.948  dan  Artificial  Neural Network dengan algorithm genetic 0.951 probabilitas  yang  dihasilkan  0.044  atau  nilai signifikasi  0.044  berarti  lebih  besar  dari  0,05  (P  > 0,05)  maka  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan dengan penambahan algorithm genetic pada algoritma artificial neural network .
Tabel 3. Hasil akurasi dan AUC Kaggle Akurasi AUC ANN 94,83% 0.758 ANN + GA 95,13% 0.667
Dari  tabel  3  dapat  dilihat  merupakan  hasil  dari pengujian pada dataset kaggle hasil pengujian akurasi dan  Area  Under  Curve ( AUC)    yang  menggunakan algoritma  Artificial  Neural  Network  dan  algorithm genetic. .
Tabel 4. Pengujian Validasi x validasi Accuracy AUC X1 98,20% 0.798 X2 98,19% 0.805 X3 98,19% 0.803 X4 98,19% 0.804 X5 98,19% 0.805 X6 98,20% 0.807 X7 98,19% 0.808 X8 98,20% 0.806 X9 98,19% 0.813 X10 98,19% 0.807
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian yang  dilakukan  uji  coba  menggunakan  validation sebanyak  10  kali  untuk  mendapatkan  hasil  validasi yang  akurat  pada  dataset  mendeley  menggunakan Artificial Neural Network.
Tabel 5. Pengujian validasi x validasi Accuracy AUC X1 98,20 % 0.745 X2 98,20 % 0.705 X3 98,20 % 0.705 X4 98,20 % 0.708 X5 98,20 % 0.710 X6 98,20 % 0.706
x validasi Accuracy AUC X7 98,20 % 0.710 X8 98,20 % 0.713 X9 98,20 % 0.712 X10 98,20 % 0.711
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian yang  dilakukan  uji  coba  menggunakan  validation sebanyak  10  kali  untuk  mendapatkan  hasil  validasi yang  akurat  pada  dataset  mendeley  menggunakan Artificial Neural Network  dengan algorithm genetic.
Gambar 17. Hasil uji t-test
Gambar 18. Pairwise T-test
Dari Gambar 16 dan 17 dapat dilihat t-test untuk mengukur  pada  dataset  kaggle  dan  mendeley menggunakan algoritma artificial neural network dan algorithm genetic. Pengujian dilakukan untuk melihat apakah  hasil  dari  validasi  yang  dilakukan  dari algoritma  artificial  neural  network  dengan  algorithm genetic  menghasilkan signifikat atau tidak.hasil t-test yang  telah  dilakukan  pada  Artificial  Neural  Network dan  Artificial  Neural  Network  dengan  algorithm genetic  probabilitas  yang  dihasilkan  0.389  atau  nilai signifikasi  0.389  berarti  lebih  besar  dari  0,05  (P  > 0,05)  maka  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan dengan penambahan algorithm genetic pada algoritma artificial neural network.
Tabel 6. Hasil akurasi dan AUC Mendeley Akurasi AUC ANN 98,19% 0.805 ANN + GA 98,20% 0.712
Dari  tabel  6  dapat  dilihat  merupakan  hasil  dari pengujian  pada  dataset  mendeley  hasil  pengujian akurasi  dan  Area  Under  Curve ( AUC)    yang menggunakan  algoritma  Artificial  Neural  Network dan algorithm genetic. .

## 4.6. Deployment
Untuk tahap ini  menghasilkan sebuah informasi dari  dataset  kaggle  dan  mendeley  dapat  diketahui tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  Artificial  Neural Network  dengan  dataset  kaggle  melakukan  10 validasi  menghasilkan  akurasi  94,83%  dan  AUC (Area  Under  Curve)  0.758  untuk  Artificial  Neural Network  dengan  Genetic  Algorithm  menghasilkan akurasi  95,13  %  dan  AUC  0.667.  Sedangkan  dataset mendeley  akurasi  yang  dihasilkan  pada  Artificial
Neural  Network  melakukan  10  kali  validasi menghasilkan  akurasi  98,19%  dan  AUC  0.805 sedangkan  untuk  Artificial  Neural  Network  dengan Genetic Algorithm menghasilkan akurasi 98,20% dan AUC    0.712.  Dari  proses  tersebut  dapat  dilihat perbedaan  akurasi  dari  dataset  kaggle  dan  mendeley dengan  menggunakan  algoritma  Artificial  Neural Network  dan  Genetic  Algorithm  memiliki  akurasi yang berbeda dengan menambahkan Genetic Algorithm.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pada  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  dari  hasil pengujian  bahwa  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan dengan penambahan algorithm genetic pada algoritma artificial neural network. dataset kaggle dan mendeley pengujian  menggunakan  10  validasi  uji akurasi,  AUC dan T-test. Hasil penelitian didapatkan pada  dataset kaggle yaitu  akurasi  94,83%  dan  AUC 0.758  sedangkan  menambahkan algorithm  genetic menghasilkan  akurasi  95,13%  dan  AUC  0.667 dengan probabilitas yang dihasilkan 0.044 lebih besar dari  0,05  (P  >  0,05).  Pada  dataset  mendeley algoritma artficial  neural  network akurasi    98,19% dan  AUC  0.805  sedangkan  menambahkan algorithm genetic menghasilkan  akurasi  98,20%  dan  AUC 0.712  dengan  probabilitas  yang  dihasilkan  0.389 0.389 berarti lebih besar dari 0,05 (P > 0,05).
Saran untuk penelitian selanjutnya 1. Menggunakan  atau  memasukkan  data  yang  lebih besar  lagi  untuk  melakukan  pengujian  model algoritma.  2.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan menggunakan algoritma artificial neural network dan algorithma  genetic,  selanjutnya  dapat  mencoba menggunakan  algoritma  atau  optimasi  yang  lain untuk menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Isfaizah  and  A.  Widyaningsih,  “Menurunkan Tingkat  Stres  dan  Penyakit  Degeneratif  dengan Pendekatan Focus Grup Discussion di PT Kayu Lapis  Indonesia,”  vol.  1161,  no.  2010,  pp.  37– 43, 2019.
[2]  W.  H.  O.  WHO,  “World  Stroke  Day  2022,” 2022. [Online].
Available:
https://www.who.int/srilanka/news/detail/29-10- 2022-world-stroke-day-2022.
[3]  P. A. Widyaswara Suwaryo, W. T. Widodo, and E. Setianingsih, “Faktor Risiko yang Mempengaruhi Kejadian Stroke,” J.
Keperawatan , vol. 11, no. 4, pp. 251–260, 2019.
[4]  S.  A.  Wulandani,  T.  Amallia,  and  Z.  N.  Yusra, “Optimalisasi  Target  dan  Realisasi  Pajak  Pada E-Filling di Kota Bandung,” vol. 1, no. 1, 2022.
[5]  Riskesdas,  “Riset  Kesehatan  Dasar  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.” 2018.
[6]  A.  J.  M.  Hukubun,  “Neural  Network,”  no. November, 2022.
[7]  D. Ariadi, “Aplikasi Algoritma Genetika Dalam Mengoptimasi  Tuned  Mass  Damper  Untuk Mereduksi  Getaran  Pada  Gedung  Akibat  Beban Gempa,” J.  Kacapuri    J.  Keilmuan  Tek.  Sipil , vol. 4, no. 1, p. 19, 2021.
[8]  M.  Faid,  M.  Jasri,  and  T.  Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma  Klasifikasi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 11–16, 2019.
[9]  A. G. Prawiyogi, T. L. Sadiah, A. Purwanugraha,  and  P.  N.  Elisa,  “Penggunaan Media  Big  Book  untuk  Menumbuhkan  Minat Membaca  di  Sekolah  Dasar,” J.  Basicedu ,  vol. 5, no. 1, pp. 446–452, 2021.
[10]  E. Trivaika and M. A. Senubekti, “Perancangan Aplikasi  Pengelola  Keuangan  Pribadi  Berbasis Android,” Nuansa  Inform. ,  vol.  16,  no.  1,  pp. 33–40, 2022.
[11]  Y.  Apriyanti,  E.  Lorita,  and  Y.  Yusuarsono, “Kualitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Pusat Kesehatan Masyarakat Kembang
Seri
Kecamatan  Talang  Empat  Kabupaten  Bengkulu Tengah,” Prof. J. Komun. dan Adm. Publik , vol. 6, no. 1, 2019.
[12]  T.  S.  Lestari  and  D.  A.  N.  Sirodj,  “Klasifikasi Penipuan  Transaksi  Kartu  Kredit  Menggunakan Metode Random Forest,” J. Ris. Stat. , vol. 1, no. 2, pp. 160–167, 2022.