Diterima 01 Mei 2023 Direvisi 12 Mei 2023  Diterima untuk publikasi 30 Mei 2023

## Implementasi Algoritma Logistic Regression Untuk Klasifikasi Penyakit Stroke
Suhliyyah 1 , Hanny Hikmayanti Handayani 2 , Kiki Ahmad Baihaqi 3
1,2,3 Universitas Buana Perjuangan Karawang Email: 1 if19.suhliyyah@mhs.ubpkarawang.ac.id,
2 hanny.hikmayanti@ubpkarawang.ac.id, 3 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id
Abstrak.  Stroke menyebabkan  kerusakan  di  bagian  otak  yang  muncul  secara mendadak akibat dari hambatan sirkulasi darah non traumatik. Hambatan tersebut dapat  menyebabkan  gejala  seperti  kelumpuhan  seisi  wajah,  bicara  tidak  jelas, bicara  tidak  lancar,  gangguan  penglihatan  dan  perubahan  kesadaran, Stroke merupakan  penyakit  yang  menjadi  penyebab  kematian  nomor  tiga  tertinggi  di indonesia  setelah  penyakit  kanker  dan  jantung.  Di  indonesia,  jumlah  kasus  dan prevalensi stroke tidak  diketahui  secara  jelas.  Di  perkirakan  500.000  orang penduduk mengalami penyakit stroke setiap tahun, sekitar 2,5% atau 12.500 orang meninggal  dunia  dan  sisanya  menderita  cacat  ringan . Hampir  setiap  hari  atau sekurang-kurangnya  setiap  tiga  hari,  seorang  warga  negara  indonesia,  baik  tua maupun muda, meninggal dunia karena stroke. Penelitian ini dibuat menggunakan metode Confusion  matrix dan  pengujian  menggunakan  algoritma Logistic Regression, penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data dan hasil analisis untuk  meningkatkan  akurasi,  berdasarkan  variabel  berpengaruh  meliputi  jenis kelamin,  hipertensi,  penyakit  jantung,  kadar  glukosa  rata-rata,  berat  badan  dan status  merokok.  Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan sebanyak 4981 data diperoleh hasil akurasi sebesar 94%.
Kata kunci: Algoritma Logistic Regression; Data Mining; Penyakit Stroke.

## 1 Pendahuluan
Stroke menyebabkan  kerusakan  di  bagian  otak  yang  muncul  secara  mendadak akibat  dari  hambatan  sirkulasi  darah  non  traumatik.  Hambatan  tersebut  dapat menyebabkan  gejala  seperti  kelumpuhan  seisi  wajah,  bicara  tidak  jelas,  bicara tidak lancar, gangguan penglihatan dan perubahan kesadaran[1], Menurut World Health Organization (WHO) mendefinisikan stroke suatu kondisi dimana tanda- tanda klinis yang berkembang dengan cepat berupa defisit neurologik fokal dan global,  yang  akan  memberat  dan  terjadi  selama  24  jam  lebih  dan  dapat mengakibatkan  kematian. Stroke merupakan  penyakit  yang  menjadi  penyebab kematian nomor tiga tertinggi di indonesia setelah penyakit kanker dan jantung. Di indonesia, jumlah kasus dan prevalensi stroke tidak diketahui secara jelas. Di perkirakan  500.000  orang  penduduk  mengalami  penyakit stroke setiap  tahun, sekitar  2,5%  atau  12.500  orang  meninggal  dunia  dan  sisanya  menderita  cacat ringan.  Hampir  setiap  hari  atau  sekurang-kurangnya  setiap  tiga  hari,  seorang

## Suhliyyah, Hanny Hikmayant..
warga  negara  indonesia,  baik  tua  maupun  muda,  meninggal  dunia  karena stroke [2].  Berdasarkan  analisis  faktor  risiko stroke yang  dapat  dimodifikasi antara  lain  hipertensi,  merokok,  dislipidemia,  diabetes  melitus,  obesitas,  dan alkohol. Usia, jenis kelamin, dan riwayat keluarga merupakan faktor risiko yang tidak dapat diubah[3].
Penelitian yang dilakukan menggunakan teknik data mining di implementasikan ke  dalam  sistem  untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit stroke dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM),  Hasil  dari  penelitian tersebut  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  berhasil  melakukan klasifikasi  penyakit stroke dengan  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  76%[4]. Penelitian selanjutnya melakukan  penelitian  klasifikasi  penyakit stroke dengan membandingkan algoritma K-Nearest Neighbor dan Gaussian Naïve Bayes , Hasil yang  diperoleh  dari  penelitian  tersebut  pada  algoritma K-Nearest  Neighbor didapatkan  dengan  hasil  akurasi  sebesar  68,30%  sedangkan  pada  algoritma Gaussian Naïve Bayes berhasil mendapatkan akurasi sebesar 74,45%[5].

## 2 Metode Penelitian
Pada gambar dibawah ini menunjukkan proses penelitian yang dilakukan dengan pengumpulan  data, preprocessing ,  visualisasi  data,  pengolahan  data  dan pengujian klasifikasi.

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengumpulan  data  penyakit stroke dari kaggle  Jillani  Soft  Tech  sebanyak  4981  data  dengan  11  variabel  yaitu  jenis kelamin, usia, hipertensi, penyakit jantung, status menikah, jenis pekerjaan, jenis tempat tinggal, kadar glukosa rata-rata, bmi , status merokok, dan stroke .

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing tahap  proses  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  analisa, Preprocessing berupa encoding dan missing data.

## 2.2.1 Encoding
Tahap encoding dalam penelitian ini adalah proses mengubah data jenis kelamin, umur,  hipertensi,  penyakit  jantung,  status  menikah,  jenis  pekerjaan,  tempat
Gambar 1. Rancangan Sistem
tinggal, kadar glukosa rata-rata, berat badan, status merokok, stroke yang belum bersifat angka dan akan diubah menjadi numerik dengan teknik kategorikal.

## 2.2.2 Missing Data
Tahap missing data dalam penelitian ini adalah proses menghilangkan data Nan yang  berada  di  variabel Bmi pada record 3  dengan  cara  menghapus  data  yang terdapat Nan sehingga total data yang diperoleh 4980.

## 2.3 Visualisasi Data
Visualisasi data adalah tahap memproses data menggunakan elemen visual seperti diagram  untuk  merepresentasikan  semua  data  yaitu  jenis  kelamin,  hipertensi, penyakit jantung,  pernah menikah, jenis  pekerjaan, jenis tempat  tinggal,  status merokok, stroke .
Berdasarkan  gambar  diatas  terdapat  tahap  proses  visualisasi  data  diagram  jenis kelamin  menunjukan  bahwa  angka  0  adalah  perempuan  sebesar  58,4%  dan  1 adalah laki-laki sebesar 41,6%.
Berdasarkan  gambar  diatas  terdapat  tahap  proses  visualisasi  data  diagram hipertensi menunjukan bahwa angka 0 adalah yang tidak mempunyai hipertensi sebesar 90,4% dan 1 adalah yang mempunyai hipertensi sebesar 9,6%.
Gambar 2. Diagram jenis kelamin
Gambar 3. Diagram hipertensi

## Suhliyyah, Hanny Hikmayant..

## Gambar 4. Diagram penyakit jantung
Berdasarkan gambar diatas terdapat tahap proses visualisasi data diagram penyakit jantung  menunjukan  bahwa  angka  0  adalah  yang  tidak  mempunyai  penyakit jantung sebesar 94,5% dan 1 adalah yang mempunyai penyakit jantung sebesar 5,5%.

## Gambar 5. Diagram status menikah
Berdasarkan gambar diatas terdapat tahap proses visualisasi data diagram status menikah menunjukan bahwa angka 0 adalah tidak menikah sebesar 34,2% dan 1 adalah  menikah sebesar 65,8%.

## Gambar 6. Diagram jenis pekerjaan
Berdasarkan  gambar  diatas  terdapat  tahap  proses  visualisasi  data  diagram  jenis pekerjaan  menunjukan  bahwa  angka  0  adalah  pekerjaan  pemerintah  sebesar 12,9%, 2 adalah swasta sebesar 57,4%. 3 adalah wiraswasta sebesar 16,1% dan 4
adalah anak-anak sebesar 13,5%.
Gambar 7. Diagram tempat tinggal
Berdasarkan gambar diatas terdapat tahap proses visualisasi data diagram  tempat tinggal menunjukan bahwa angka 0 adalah urban sebesar 50,8% dan 1 adalah  rural sebesar 49,2%.

## Gambar 8. Diagram status merokok
Berdasarkan gambar diatas terdapat tahap proses visualisasi data diagram  status merokok  menunjukan  bahwa  angka  0  adalah  tidak  diketahui  sebesar  30,1%,  1 adalah    sebelumnya  merokok  sebesar  17,4%,  2  adalah  tidak  pernah  merokok sebesar 36,9% dan 3 adalah merokok sebesar 15,6%.
Gambar 9. Diagram stroke Berdasarkan  gambar  diatas  terdapat  tahap  proses  visualisasi  data  diagram penyakit stroke menunjukan  bahwa  angka  0  adalah  tidak  mempunyai  penyakit stroke sebesar 95,0% dan 1 adalah mempunyai penyakit stroke sebesar 5,0%.
Suhliyyah, Hanny Hikmayant..

## 2.4 Pengolahan Data
Algoritma Logistic  Regression adalah  menjelaskan  variabel  dependen  dan variabel independen untuk menghubungkan satu atau lebih variabel bebas dengan variabel terkait yang berisi data berkode 0 dan 1, benar atau salah[6]. Metode ini merupakan  metode  jenis  model  klasifikasi[7],  Rumus  algoritma Logistic Regression memiliki persamaan sebagai berikut :
ln( 𝑝 1−𝑝 ) = 𝐵 0 + 𝐵 1 𝑋 [8]
Keterangan : 𝑙𝑛 = Logaritma natural 𝐵 0 = Konstanta 𝐵 1 = Koefisien masing-masing variabel x = Variabel independen p =  Probabilitas logistik yang dirumuskan sebagai berikut :
𝑝 = exp (𝐵 0 +𝐵 1 𝑋) 1+exp (𝐵 0 +𝐵 1 𝑋) = 𝑒 𝐵0+𝐵1𝑋 1+𝑒 𝐵0+𝐵1𝑋 [8]
Keterangan : exp atau 𝑒 = Fungsi exponent

## 2.5 Pengujian Klasifikasi
Confusion  matrix adalah  penyajian  data  dalam  bentuk matrix untuk mengklasifikasikan data yang terdeteksi dengan benar dan seberapa sering data diklasifikasikan sebagai data lain secara sistem. Confusion matrix juga berguna dalam menghitung accuracy , precision , recall dan f1-score [9] . Accuracy adalah pengukuran  seberapa  benar  dari  sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan keseluruhan data. Precision adalah perbandingan jumlah data positif yang telah diklasifikasikan secara akurat oleh sistem, recall adalah pengukuran data positif yang  telah  diklasifikasikan  dengan  benar  pada  sistem  dan fi-score untuk mengoptimalkan  kombinasi  dari recall dan precision , f1-score akan menggunakan mean harmonik dari recall dan precision [10] . Berikut perhitungan nilai Accuracy :
Accuracy = 932+0 932+0+0+64 = 932 996 = 94%
Berikut perhitungan nilai Precision :
Precision = 932 932+64 = 932 996 = 94%
Berikut perhitungan nilai Recall :
Recall = 932 932+0 = 932 932 = 100%
Berikut perhitungan nilai f1 Score :
F1 Score = 2 ∗ 100 ∗ 94 100+94 = 2 ∗ 9400 194 = 97%

## 3 Hasil Dan Pembahasan
Data yang didapatkan dari kaggle, data penyakit stroke sebanyak 4980, Data yang mempunyai riwayat penyakit stroke terdiri dari 248 dan yang tidak mempunyai riwayat penyakit stroke terdiri dari 4733. Data penyakit stroke kemudian dibagi menjadi 80% data training sejumlah 3984, dan 20% data testing sejumlah 996. Data  terdiri  dari  8  kolom  yaitu  kolom  yang  berisi  jenis  kelamin,  hipertensi, penyakit jantung,  pernah menikah, jenis  pekerjaan, jenis tempat  tinggal,  status merokok, stroke .  Hasil  penelitian  ini  diukur  dengan Confusion  matrix , berdasarkan  gambar  10  sistem  dapat  mengklasifikasikan  8  kolom  yaitu  jenis kelamin,  hipertensi,  penyakit  jantung,  pernah  menikah,  jenis  pekerjaan,  jenis tempat tinggal, status merokok, stroke .
Gambar 10. Hasil pengujian confusion matrix Accuracy, precision, recall dan f1-score berdasarkan prediksi dapat dihitung dengan data yang berasal Confusion matrix .
Hasil  dari  uji  sistem  yang  terdapat  pada  gambar  11  menunjukan accuracy sebesar  94%, precision sebesar  94%, recall sebesar  100%  dan f1-score sebesar 97%
Gambar 11. Hasil pengujian sistem
Suhliyyah, Hanny Hikmayant..

## 4 Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan dari hasil pengujian pada sistem, maka dapat disimpulkan bahwa, penelitian ini menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan penyakit stroke dengan menggunakan algoritma Logistic Regression. Menggunakan 3984 data training dan  996  data testing dengan  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar 94%. Penerapan algoritma Logistic Regression memperbaiki hasil akurasi yang menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  sebesar  76%, peningkatan hasil akurasi tersebut sebesar 18%.

## Referensi
[1] Y. A. Utama and S. S. Nainggolan, “Faktor Resiko yang Mempengaruhi Kejadian Stroke: Sebuah Tinjauan Sistematis,” J. Ilm. Univ. Batanghari
Jambi , vol. 22, no. 1, p. 549, 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i1.1950.
[2] I. Lishania, R. Goejantoro, and Y. N. Nasution, “Perbandingan Klasifikasi Metode  Naive  Bayes  dan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  (J48)  pada Pasien  Penderita  Penyakit  Stroke  di  RSUD  Abdul  Wahab  Sjahranie Samarinda,” J. Eksponensial , vol. 10, no. 2, pp. 135–142, 2019, [Online].
Available:
http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/571
[3] D.  Mutiarasari,  “Ischemic  Stroke:  Symptoms,  Risk  Factors,  and Prevention,” J.  Ilm.  Kedokt.  Med.  Tandulako ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  60–73, 2019.
[4] K. R. Sulaeman, C. Setianingsih, and R. E. Saputra, “Analisis Algoritma Support  Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Stroke,” eProceedings Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 922–928, 2022, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/enginee ring/article/view/17909/17544%0Ahttps://openlibrarypublications.telko muniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17909
[5] D. Ulfatul, M. Rachmad, H. Oktavianto, and M. Rahman, “Perbandingan Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  Gaussian  Naive  Bayes  Untuk
Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Comparison  Of  K-Nearest  Neighbor  And Gaussian  Naive  Bayes  Methods  For  Stroke  Disease  Classification,” J. Smart Teknol. , vol. 3, no. 4, pp. 2774–1702, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[6] F. D. Pramakrisna, F. D. Adhinata, N. Annisa, and F. Tanjung, “Aplikasi Klasifikasi  SMS  Berbasis  Web  Menggunakan  Algoritma  Logistic

## Implementasi Algoritma Logistic Regression … 23
Regression  Web-based  Classifying  SMS  Application  Using  Logistic Regression  Algorithm,”  vol.  11,  no.  2,  pp.  90–97,  2022,  doi: 10.34148/teknika.v11i2.466.
[7] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3791.
[8] A. Untuk et al. , “APPLICATION TO PREDICT POVERTY BASED ON E-COMMERCE  DATA  USING  LOGISTIC,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  3109– 3122, 2020.
[9] A.  Farhan,  “Implementasi  Sentiment  Analysis  Cyberbullying  Pada Twitter Dengan Algoritma Support Vector Machine,” 2020.
[10] K.  A.  Shianto,  K.  Gunadi,  and  E.  Setyati,  “Deteksi  Jenis  Mobil Menggunakan Metode YOLO Dan Faster R-CNN”.