## Analisis Prediksi Stroke Menggunakan Pendekatan Decision Tree dengan Seleksi Fitur dan Neural Network
Indah Werdiningsih Arum Tiyas Handayani Kharristantie Sekarlangit.S Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Universitas Airlangga Universitas Airlangga Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia indah-w@fst.unair.ac.id arum.tiyas.handayani- 2020@fst.unair.ac.id kharristantie.sekarlangit.suryade wi-2020@fst.unair.ac.id Endang Nurjanah Fildzah Akhlaqulkarimah Naurah Hedy Pramiyas Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Universitas Airlangga Universitas Airlangga Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia endang.nurjanah- 2020@fst.unair.ac.id fildzah.akhlaqulkarimah- 2020@fst.unair.ac.id naurah.hedy.pramiyas- 2020@fst.unair.ac.id Fakhrana Almas Syah Yahrani Iin Mardiyana Endah Purwanti Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Universitas Airlangga Universitas Airlangga Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia Surabaya, Indonesia fakhrana.almas.syah- 2020@fst.unair.ac.id iin.mardiyana- 2020@fst.unair.ac.id endahpurwanti@fst.unair.ac.id
Abstract— Currently,  stroke  is  the  second  cause  of  death  globally.  According  to  data  from  the  World Health Organization (WHO), 7.9% of deaths in Indonesia are caused by stroke. Based on these data, analysis of the factors influencing the case growth rate is very useful. This paper analyzes various factors in electronic health  records  for  effective  stroke  prediction  with different  machine-learning  algorithms  including Decision Tree  and  Neural  Networks.  This  research  uses  a  dataset  consisting  of  12  features,  namely  ID,  gender,  age, history  of  hypertension,  history  of  heart  disease,  marital  status,  type  of  work,  type  of  residence,  average glucose level, BMI (Body Mass Index) number, and status. smoking, and prediction of stroke. These features were analyzed using the Neural Network and Decision Tree methods so that selected features were produced for further analysis using the Neural Network method. The feature selection results consist of 5 features: age, history  of  hypertension,  marital  status,  average  glucose  level,  and  BMI  (Body  Mass  Index)  number.  The highest  accuracy  results  were  obtained  using  the  Neural  Network  method  with  a  feature  selection of  88.75, the  second  highest  was  obtained  with  the  neural  network  method  of  87.1875,  and  the  lowest  accuracy  was obtained  with  the  Decision  Tree  method  which  had  an  accuracy  result  of  81.25.  Based  on  these  accuracy results, it can be obtained that the most optimal results are shown by the Neural Network method with feature selection.
Keywords—Stroke, Machine Learning, Decision Tree, Neural Network

## I. P ENDAHULUAN
Stroke  merupakan  suatu  penyakit  cerebrovascular  yang  terjadi  karena  terdapat gangguan    fungsi  otak  yang  berhubungan  dengan  penyakit  pembuluh  darah  yang menyuplai  darah  ke  otak[1]. Stroke  merupakan  penyakit  penyebab  kematian  yang tinggi yaitu menempati posisi kedua secara global. Data World Health Organization (WHO) menunjukkan bahwa sebanyak 7.9 % kematian di Indonesia disebabkan oleh
penyakit  stroke[2].  Bahkan  menjadi  penyebab  kematian  pertama  di  Amerika menurut Centers for Disease Control and Prevention (CDC)[3]. Penelitian  mengenai  penerapan  algoritma  pembelajaran  mesin decision  tree dan neural  network banyak  digunakan  untuk  memprediksi  mengenai  kesehatan,  seperti penelitian-penelitian  telah  dilakukan  oleh  sebelumnya  yaitu  mengenai  penerapan decision  tree dan neural  network pada  penentuan  kategori  status  gizi  balita  yang dilakukan  oleh  Elivia  Budianto  et  al[4].  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengetahui  variabel  apa  yang  mempengaruhi  kategori  gizi  balita  berdasarkan root dan leaf yang  terbentuk  pada  C4.5  dan  mengetahui  akurasi  klasifikasi  yang dihasilkan  metode  C4.5  dan  NN.  Sehingga  diperoleh  kesimpulan  bahwa  hasil penelitian  tersebut  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  62.73%  untuk  kriteria gain  ratio dan  84,55%  untuk  kriteria information  gain pada  metode  C4.5.  Sedangkan  metode NN memiliki hasil akurasi sebesar 97,27%.
Penelitian mengenai decision tree menggunakan seleksi fitur telah dilakukan oleh sebelumnya yaitu mengenai penerapan forward selection sebagai seleksi fitur untuk menentukan  kematian  akibat  gagal  jantung  menggunakan  algoritma  C4.5  yang dilakukan  oleh  Ulin  et  al[5].  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  memprediksi kematian  akibat  penyakit  gagal  jantung  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan algoritma  C4.5  berbasis forward  selection . Forward  selection tersebut  digunakan sebagai seleksi fitur untuk meningkatkan hasil klasifikasi yang dihasilkan dan guna menentukan fitur paling berpengaruh yang dalam menyebabkan kematian. Sehingga diperoleh  kesimpulan  bahwa  penelitian  tersebut  algoritma  C4.5  berbasis forward selection mempunyai  nilai akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  pengujian algoritma C4.5 saja yaitu sebesar 84,29% atau nilai akurasi meningkat sebesar 6,4% dari  hasil  akurasi    pengujian  algoritma  C4.5  sebesar  77,89%.  Penelitian  mengenai penerapan fitur seleksi juga telah dilakukan oleh penelitian terdahulu pada algoritma neural  network yang  dilakukan  oleh Nurlelah  &  Utami [6].  Penelitian  tersebut melakukan  perbandingan  antara  model  algoritma  neural  network  dan  model algoritma neural network berbasis particle swarm optimization sebagai seleksi fitur untuk diagnosis  penyakit  liver .  Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  dapat disimpulkan bahwa algoritma neural  network berbasis particle swarm optimization mempunyai nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian algoritma neural  network yaitu  sebesar 72,37% atau  nilai  akurasi  meningkat  sebesar 5,54% dari hasil akurasi  pengujian algoritma neural network sebesar 66,83% . Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  analisis  berbagai  faktor  dalam  catatan  kesehatan  elektronik  untuk memprediksi stroke yang efektif pada dataset ― Stroke Prediction Dataset ‖ dari situs Kaggle dilakukan  menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin Decision  Tree menggunakan  fitur  seleksi  dan Neural  Network . Decision  tree merupakan  sebuah struktur flowchart yang  berbentuk  menyerupai  pohon  ( tree ),  yang  mana  setiap simpul  internal  menandakan  suatu  tes  pada  atribut,  setiap  cabangnya merepresentasikan  hasil  tes  dan  setiap  simpul  daun  merepresentasikan  kelas  atau distribusi  kelas[7]. Decision  tree memiliki  metode  perhitungan  yang  bernama retrograde  return yang  melakukan  perhitungan  pada  ujung  dan  atas  pohon  ( tree ) kemudian  kembali  ke  awal  [8]. Decision  tree menghasilkan  model  klasifikasi berbentuk  pohon  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  menangani  dan memperbaiki[9]. Kelebihan  yang  dimiliki  oleh  algoritma decision  tree yaitu menghasilkan  nilai  akurasi  dan  stabilitas  yang  tinggi[10].  Algoritma  pembelajaran mesin decision  tree telah  digunakan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Randi Estian Pambudi et al menghasilkan nilai akurasi sebesar 96.05 % untuk memprediksi penyakit stroke[11].
Penelitian ini menggunakan metode seleksi fitur. Metode seleksi fitur merupakan sebuah  proses  pemilihan  suatu  subset  dari  fitur  asli  dengan  menghilangkan  fitur
yang  tidak  relevan[12].  Seleksi  fitur  juga  dapat  disebut  sebagai  proses  pembatasan jumlah variabel input  yang akan digunakan[13]. Seleksi fitur juga digunakan untuk mengurangi  fitur  data  yang  berdimensi  tinggi,  juga  dapat  mempengaruhi  tingkat akurasi[14].
Sedangkan  algoritma  pembelajaran  mesin neural  network merupakan  sebuah algoritma  yang  memiliki  arsitektur  yang  digunakan  untuk  membentuk  model hubungan  yang  kompleks  antara neuron  input dan neuron  output yang  bertujuan untuk  menemukan  pola-pola  pada  data[7]. Neural  networ k  juga  merupakan  node komputasi  yang  saling  terikat  dan  berhubungan  sebagai  inti  dari  algoritma deep learning [15]. Neural  network memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  memberikan  hasil pengolahan  data  yang  lebih  cepat  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih    tinggi  [16]. Penafsiran  data  yang  dilakukan  oleh neural  network menggunakan  persepsi  mesin dan  pelabelan  input  mentah[17].  Algoritma  pembelajaran  mesin neural  networ k telah  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Simoen  Yuda  Prasetyo menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  92.032  %    untuk  memprediksi  gagal  jantung biner[15].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  penyakit  stroke  menggunakan algoritma pembelajaran mesin decision tree sebagai seleksi fitur dan neural network . Kontribusi  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan decision  tree sebagai  seleksi fitur  dan neural  network sebagai  klasifikasi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu petugas kesehatan khususnya dokter untuk memprediksi penyakit stroke dan  dapat  mengetahui  performa  terbaik  antara  algoritma  pembelajaran  mesin decision tree , neural network , dan decision tree dan neural network .

## II. M ETHOD /M ATERIAL
A. Decision Tree
Pohon  keputusan  merupakan  pendekatan  ― divide  and  conquer ‖  dalam mempelajari masalah dari sekumpulan data independen yang digambarkan dalam bagan pohon[20]. Berikut persamaan data dalam tuple D.
( )   ∑ ( ) (2.4)
p i merupakan probabilitas tuple dalam D yang menjadi kelas C_i dengan asumsi |C_(i,D)  |/|D|.  Info(D)  atau  disebut  juga  entropy  dari  D  merupakan  rata  rata informasi yang diperlukan untuk identifikasi tuple dalam D.

## B. Neural Network
Neural  network adalah  pemrosesan  informasi  sistem.  Secara  umum neural network dapat dianggap sebagai sistem kotak hitam yang menerima input dari  lingkungan  dan  menghasilkan  output. Neural  network mengandung  elemen pemrosesan  dan  pembobotan  yang  saling  terhubung.  Setiap  lapisan  dalam jaringan berisi oleh kelompok elemen pemrosesan seperti yang ditunjukkan pada gambar 1 [19].

## Gambar 1. Multi Layer Perceptron Neural Networks
Setiap  elemen  pemrosesan  mengumpulkan  nilai  dari  semua input yang terhubung  ke  elemen  pemrosesan  dan  menghasilkan output melalui  operasi matematika  (perkalian  operasi).  Ada  tiga  lapisan  yang  membangun neural network , yaitu lapisan input , lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran[19].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  pada  penelitian  dengan  metode  klasifikasi  prediksi pengidap  stroke  menggunakan  metode Neural  Network dan Decision  Tree yang menerapkan  seleksi  fitur  untuk  mengidentifikasi  akurasi  terbaik  dari  metode neural  network .  Input  data  yang  digunakan  diawal  adalah  seluruh  variabel  pada data  yang  terdiri  dari  jenis  kelamin,  umur,  riwayat  hipertensi,  riwayat  penyakit jantung,  status  pernikahan,  tipe  pekerjaan,  tipe  tempat  tinggal,  rata-rata  level glukosa,  angka  BMI  ( Body  Mass  Index ),  dan  status  merokok. Output yang didapatkan  dari  pengolahan  data  ini  adalah  prediksi  penyakit  stroke  yang mungkin dapat terjadi kepada pasien.
Data  yang  digunakan  adalah  dataset  yang  bersumber  dari website  Kaggle . Dataset ini memiliki 1.599 record data dan 12 atribut.
Tabel 1. Deskripsi atribut
Atribut Deskripsi Id id pasien Gender jenis kelamin pasien Age umur pasien Hypertension riwayat penyakit hipertensi pasien heart_disease riwayat penyakit jantung pasien ever_married status pernikahan work_type tipe pekerjaan Residence_type tipe tempat tinggal avg_glucose_level rata-rata level glukosa di dalam darah
Bmi index massa tubuh pasien smoking_status status merokok Stroke prediksi penyakit stroke
Gambar  2  menunjukkan  diagram heatmap untuk  memperlihatkan  korelasi  dari masing-masing  variabel.  Variabel  yang  mempunyai  korelasi  tertinggi  dengan  kelas target  yaitu  variabel  stroke  adalah  variabel age (umur).  Kemudian  diikuti  dengan variabel heart_disease dan avg_glucose_level , dilanjutkan dengan hypertension , dan yang terakhir adalah variabel ever_married .
Gambar 2. Diagram Heatmap
Hasil  dari  pengujian  menggunakan  metode Decision  Tree dapat  dilihat pada gambar 3. Hasil dari pengujian berdasarkan gambar 3 menunjukkan bahwa root pada tree adalah variabel umur dan terdapat 4 leaf , yaitu status pernikahan, BMI,  level  rata-rata  glukosa,  dan  riwayat  hipertensi.  Sedangkan  variabel  jenis kelamin, tipe pekerjaan, tipe tempat tinggal, riwayat penyakit jantung dan status merokok  tidak  berpengaruh  pada  prediksi  pengidap  stroke.  Jadi,  variabel  yang digunakan adalah 5 variabel, yaitu umur, status pernikahan, BMI, level rata-rata glukosa, dan riwayat hipertensi.
Gambar 3. Hasil Decision Tree
Berdasarkan  gambar  4,  didapatkan  hasil  bahwa  pada  kolom  True  Positif  (1,1) yang menunjukkan prediksi positif Stroke dan benar sejumlah 11 orang memiliki arti bahwa  terdapat  sekitar  11  orang  yang  didiagnosa  bahwa  benar  telah  positif  stroke atau  terkena  stroke.  Selanjutnya  kolom  False  Negatif    (1,0)  yang  menunjukkan prediksi tidak stroke dan salah  sejumlah 36 orang  memberikan arti bahwa terdapat 36 orang yang tidak menderita atau negatif stroke, tetapi sebenarnya orang tersebut terindikasi positif stroke.  Kolom False Positif  (0,1) dengan prediksi positif Stroke dan salah  sejumlah 24 berarti bahwa terdapat 24 orang yang menderita stroke tetapi keadaan  sesungguhnya  menunjukkan  bahwa  orang  tersebut  tidak  terindikasi  positif stroke.    Kolom  terakhir  yaitu  True  Negatif    (0,0)  dengan  prediksi  tidak  stroke  dan benar sejumlah 249 memiliki arti bahwa sejumlah 249 orang tidak menderita stroke.
Gambar 4. Confusion Matrix Decision Tree
Sementara  itu,  gambar  5  menunjukkan  hasil  confusion  matriks  dari neural network semua  variabel.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  pada  kolom  True  Positif (1,1) yang menunjukkan prediksi positif Stroke dan benar sejumlah 5 orang memiliki arti bahwa terdapat sekitar 5 orang yang didiagnosa bahwa benar telah positif stroke atau  terkena  stroke.  Selanjutnya  kolom  False  Negative    (1,0)  yang  menunjukkan prediksi tidak stroke dan salah  sejumlah 5 orang  memberikan arti bahwa terdapat 5 orang  yang  tidak  menderita  atau  negatif  stroke,  tetapi  sebenarnya  orang  tersebut terindikasi positif stroke.  Kolom False Positif  (0,1) dengan prediksi positif Stroke dan salah  sejumlah 35 berarti bahwa terdapat 35 orang yang menderita stroke tetapi keadaan  sesungguhnya  menunjukkan  bahwa  orang  tersebut  tidak  terindikasi  positif stroke.    Kolom  terakhir  yaitu  True  Negatif  Negatif    (0,0)  dengan  prediksi  tidak stroke  dan  benar    sejumlah  275  memiliki  arti  bahwa  sejumlah  275  orang  tidak menderita stroke.
Gambar 6 menunjukkan bahwa pada kolom True Positif (1,1) yang menunjukkan prediksi  positif  Stroke  dan  benar  sejumlah  5  orang  memiliki  arti  bahwa  terdapat sekitar 5 orang yang didiagnosa bahwa benar telah positif stroke atau terkena stroke. Selanjutnya  kolom  False  Negative    (1,0)  yang  menunjukkan  prediksi  tidak  stroke dan  benar    sejumlah  1  orang    memberikan  arti  bahwa  terdapat  1  orang  yang  tidak menderita  atau  negatif  stroke,  tetapi  sebenarnya  orang  tersebut  terindikasi  positif stroke.  Kolom False Positif  (0,1) dengan prediksi positif Stroke dan salah  sejumlah 35  berarti  bahwa  terdapat  35  orang  yang  menderita  stroke  tetapi  keadaan sesungguhnya  menunjukkan  bahwa  orang  tersebut  tidak  terindikasi  positif  stroke. Kolom  terakhir  yaitu  False  Negatif    (0,0)  dengan  prediksi  tidak  stroke  dan  benar sejumlah 279 memiliki arti bahwa sejumlah 279 orang tidak menderita stroke.
Gambar 6. Confusion Matriks Neural Network Setelah Seleksi Fitur
Pada  tabel  2  ditunjukkan  hasil  akurasi  dari  masing-masing  model.  Berdasarkan hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan  model Decision  Tree dan Neural Network menunjukkan  hasil  bahwa  metode  dengan  akurasi  tertinggi  untuk memprediksi penyakit stroke adalah metode neural network dengan akurasi sebesar 87,1825  dan  88,75  sedangkan  untuk decision  tree hanya  sebesar  81,25.  Metode neural network yang mempunyai akurasi tertinggi dalam memprediksi stroke adalah neural  network dengan  inputan    yang  telah  dilakukan  seleksi  fitur  dari  proses decision  tree yang  terdiri  dari  variabel  input  age,  hypertension,  ever_married, avg_glucose_level, dan bmi dengan akurasi hasil neural network sebesar 88,75. Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  seleksi  fitur  merupakan  proses  yang  sangat berpengaruh  dalam  menentukan  hasil  akhir sebuah  pengolahan  data  karena  dengan melakukan seleksi fitur dapat menghilangkan dimensi data dan fitur-fitur yang tidak relevan  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  sehingga  diperoleh  hasil  yang  lebih akurat.
Tabel 2.
Hasil pengukuran akurasi tiap model
Performance Model Decision Tree Neural Network tanpa Seleksi Fitur Neural Network dengan Seleksi Fitur Akurasi 81,25 87,1875 88,75

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh  menggunakan  metode Neural  Network dengan  seleksi  fitur  yaitu  sebesar  88,75.  Dan  pada  metode Neural
Network didapatkan  akurasi  sebesar  87,1875.  Sedangkan  akurasi terendah diperoleh sebesar 81,25 menggunakan metode Decision Tree .
2. Metode Decision  Tree memberikan  hasil  berupa root adalah  age  dan memiliki  4 leaf ,  di  antaranya  ever_married,  BMI,  avg_glucose_level serta hypertension.

## R EFERENSI
[1] Widyaswara suwaryo, P. A., Widodo, W. T., & Setianingsih, E. (2019). Faktor Risiko  yang  Mempengaruhi  Kejadian  Stroke.  Jurnal  Keperawatan  (Vol.  11, No. 4, hal 251-260).
[2] Mutiarasari, D., Kesehatan, B. I., Komunitas, M.- K., & Kedokteran, F. (2019).
ISCHEMIC STROKE: SYMPTOMS, RISK FACTORS, AND
PREVENTION. In Jurnal Ilmiah Kedokteran (Vol. 6, Issue 1).
[3] Sailasya, G., & Kumari, G. L. A. (2021). Analyzing   the   Performance   of Stroke  Prediction    using            ML    Classification  Algorithms.  International
Journal of Advanced Computer    Science    and  Applications  (Vol.  12,
Issue 6).
[4] Budianita, E., Oktafalisa., & Ofandi, A. (2020). Penerapan Decision Tree dan Neural  Network  pada  Penentuan  Kategori  Status  Gizi  Balita.  Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) (Vol. 12).
[5] Nurlia,  Elin.,  &  Enri,  Ultach.  (2021).  Penerapan  Fitur  Seleksi  Forward Selection  Untuk  Menentukan  Kematian  Akibat  Gagal  Jantung  Menggunakan Algoritma  C4.5.  JUTIM  (Jurnal  Teknik  Informatika  Musirawas)  (Vol.  6,  No 1).
[6] Nurlelah,  E.,  Utami,  Y,  D.  (2022).  Seleksi  Atribut  Pada  Algoritma  Neural Network  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Diagnosis Penyakit Liver. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) (Vol. 9, No. 2).
[7] Kasih,  Patmi.  (2019).  Pemodelan  Data  Mining  Decision  Tree  Dengan Classification  Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota  Tim  Paduan  Suara. Innovation In Research Of Informatics (Vol.1, No. 2, hal. 63-69).
[8] Mohsena,  A.,  Alsurorib,  M.,  &  Buthiena,  A.  (2019).  New  Approach  to Medical  Diagnosis  Using  Artificial  Neural  Network  and  Decision  Tree Algorithm: Application to Dental Diseases. International Journal Information Engineering and Electronic Business (Vol 4).
[9] S,  Isha.,  &  Borikar,  A.  (2022).  Heart  Disease  Prediction  using  Data  Mining Techniques. Journal Of Algebraic Statistics (Vol. 13, No.3).
[10] Tigga,  P.,  &  Garg,  S,  (2020).  Prediction  of  Type  2  Diabetes  using  Machine Learning Classification Methods. International Conference on Computational Intelligence and Data Science (ICCIDS 2019).
[11] Pambudi, E. R., Sriyanto., & Firmansyah. (2022). Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45. Jurnal Teknika (Vol. 16, No. 2, hal 221-226).
[12] Drajana  Rally,  C.  A.,  &  Bode,  A.  (2022).  Prediksi  Status  Penderita  Stunting Pada  Balita  Provinsi  Gorontalo  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Berbasis Seleksi Fitur Chi Square. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (Vol. 5, No. 2).
[13] Gupta,  K.,  Jiwani,  N.,  Afreen,  N.,  &  D,  Divyarani.  (2022).  Liver  Disease Prediction  using  Machine  learning  Classification  Techniques.  11th  IEEE International  Conference  on  Communication  Systems  and  Network Technologies.
[14] Wahyuni,  S.,  Elvira.  (2016).  Penerapan  Metode  Seleksi  Fitur  Untuk Meningkatkan  Hasil  Diagnosis  Kanker  Payudara.  Jurnal  SIMETRIS  (Vol.  7, No. 1).
[15] Prasetyo, Y., Simoen. (2023). Prediksi Gagal Jantung Menggunakan Artificial Neural Network. Jurnal SAINTEKOM (Vol.13, No. 1, hal. 79-88).
[16] Rane,  N.,  Sunny,  J.,  Kanade,  R.,  &  Devi,  S.  (2020).  Breast  Cancer Classification and Prediction using Machine Learning. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT).
[17] Nasser,  M.,  Al-Shawwa.,  &  Abu-Naser,  S.  (2019).  A  Proposed  Artificial Neural  Network  for  Predicting  Movies  Rates  Category.  International  Journal of Academic Engineering Research (IJAER) (Vol. 3, Issue. 2).
[18] Draper,  N.,  Smith,  H.,  1992. Analisis  Regresi  Terapan  Edisi  Kedua ,  PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[19] Fadly,  M.,  Uddin,  N.,  &  Sutarto,  H.  Y.,  2002. Flutter  Suppression  Using Neural Networks : Design and Implementation .
[20] I. H. Witten, E. Frank, and M. a. Hall, 2011. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition , vol. 277. Tentang Data Mining.
[21] Stroke  Prediction  Dataset,  Kaggle,  May.,  2022.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/stroke-prediction-dataset .
[22] World  Health  Organization  (WHO).  2019.  10  besar  penyebab  kematian. Diakses  pada  25  April  2023,  dari https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
[23] World  Health  Organization  (WHO).  2023.  Stroke,  Cerebrovascular  accident. Diakses  pada  25  April  2023,  dari https://www.emro.who.int/health- topics/stroke-cerebrovascular-accident/index.html
[24] Dev, S., Wang, H., Nwosu, C. S., Jain, N., Veeravalli, B., & John, D. (2022). A  predictive  analytics  approach  for stroke  prediction using  machine  learning and neural networks. Healthcare Analytics, 2, 100032.
[25] Rajora,  M.,  Rathod,  M.,  &  Naik,  N.  S.  (2021).  Stroke  prediction  using machine learning in a distributed environment. In Distributed Computing and Internet  Technology:  17th  International  Conference,  ICDCIT  2021, Bhubaneswar,  India,  January  7–10,  2021,  Proceedings  17  (pp.  238-252). Springer International Publishing.