MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
| Vol. 7 | No.  2 | Halaman 151 - 164
DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal . v7i2.151-164 Desember 2022
Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis menggunakan Metode Algoritma CART( Classification and Regression Tree)

## AGIEL FADILLAH HERMAWAN, FAJRI RAKHMAT UMBARA, FATAN KASYIDI
Fakultas Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia. Email: agielfadillah18@if.unjani.ac.id
Received 23 Agustus 2022 | Revised 2 November 2022 | Accepted 19 Desember 2022

## ABSTRAK
Seiring perkembangan zaman bidang teknologi dapat membantu banyak hal salah satu  contoh  nya dapat membantu  bidang kesehatan,  teknologi  seperti machine learning  dan  data  mining  dapat  membantu  dalam  melakukan  prediksi  penyakit stroke.  Oleh karena  itu,  penelitian kali  ini  akan menerapkan  salah  satu metode data mining klasifikasi untuk memprediksi penyakit stroke dengan tujuan dapat mengetahui  model  dari  algoritma  yang  akan  digunakan  yaitu  Algoritma Classification and Regression Tree atau CART. Metode ini melakukan perhitungan menggunakan  nilai  ginigain  dan  giniindex  untuk  membuat  sebuah  pohon keputusan.  Dengan  menggunakan  Stroke  Prediction  Dataset  dan  dilakukan beberapa eksperimen didapatkan hasil akurasi terbesar sebesar 89,83% pada split data  80/20.  Pohon  keputusan  dapat  dipangkas  untuk  mengidentifikasi  dan membuang cabang pohon yang tidak diperlukan, pada penelitian kali ini dilakukan pemangkasan  untuk  dilihat  seberapa  berpengaruh  pemangkasan  pada  akurasi algoritma  ini  dan  didapatkan  hasil  akurasi  terbesar  sebesar  74,73%  maka pemangkasan dinilai kurang berpengaruh pada akurasi algoritma ini.

## Kata kunci: Stroke, Prediksi, Klasifikasi, Data Mining, CART

## ABSTRACT
Along with the times, technology can help many things, one example of which can help the health sector, technology such as machine learning and data mining can help in predicting stroke. Therefore, this study will apply one of the classification data mining methods to predict stroke with the aim of knowing the model of the algorithm to be used, namely the Classification and Regression Tree Algorithm or CART. This method performs calculations using the Ginigain and Ginindex values to create a decision tree. By using the Stroke Prediction Dataset and conducting several experiments, the highest accuracy results were 89.83% in the 80/20 data split. In this study pruning was carried out to see how much pruning had an effect on the accuracy of this algorithm and the highest accuracy result was 74.73%, so pruning was considered to have less effect on the accuracy of this algorithm.
Keywords: Stroke, Prediction, Classification, Data Mining, CART

## 1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan zaman bidang teknologi dapat membantu banyak hal salah satu contoh nya membantu pada bidang kesehatan (Tjandrawinata, 2016), teknologi seperti machine learning dan data mining dapat membantu untuk memprediksi penyakit stroke. Oleh karena itu, metode data mining klasifikasi dapat dilakukan untuk mengukur seberapa besar tingkat akurasi dari algoritma yang akan digunakan pada dataset stroke yang akan digunakan pada penelitian ini. Algoritma Classification and Regression Tree (CART) yang akan digunakan pada penelitian  ini.  Algoritma CART  ini membentuk sebuah  pohon  keputusan atau decision tree, Algoritma CART dikembangkan untuk melakukan analisis klasifikasi yang menghasilkan kelas berdasarkan  pohon  yang  dibuat (Nafi’iyah, 2015).  Algoritma  CART  ini  memiliki beberapa kelebihan  diantaranya  adalah  hasilnya  lebih  mudah  ditafsirkan  dan  lebih  mudah  pada perhitungan  karena  hanya  menggunakan  dua  persamaan,  juga  algoritma  CART  ini  dapat diterapkan pada himpunan data yang besar (Pratiwi & Zain, 2014). Pada pohon keputusan juga  dapat  dilakukan  pemangkasan  atau  pruning  untuk  mengidentifikasi  dan  membuang cabang  pohon  yang  tidak  diperlukan  pada  pohon  yang  telah  dibentuk,  dan  untuk  dilihat seberapa berpengaruh pruning pada tingkat akurasi dari algortima (Rahayu et al., 2015).
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  penulis  menerapakan  prediksi  menggunakan Classification and Regression Tree (CART). CART yang diusulkan oleh Breiman pada tahun 1984 telah menjadi metode pembelajaran pohon keputusan yang banyak digunakan (Zhang et al., 2018). Metode ini memiliki asumsi bahwasanya pohon keputusan adalah pohon biner. Metode ini merupakan Teknik klasifikasi dengan menggunakan algoritma rekonsiliasi rekursif biner. Classification and Regression Tree ini akan mengeluarkan hasil pohon yang berbentuk klasifikasi jika variable respon memiliki skala kategorikal dan akan mengeluatkan hasil pohon regresi  jika  variable  respon  merupakan  data  kontinu.  Tujuan  dari  metode  ini  untuk mendapatkan kumpulan data yang akurat sebagai pin klasifikasi (Subarkah et al., 2018). Banyak  penelitian  telah  dilakukan  untuk  memprediksikan  penyakit  stroke  ini  salah  satu penelitian yang dilakukan untuk memprediksi penyakit stroke ini adalah menggunakan metode Naïve Bayes (Byna & Basit, 2020). Pada penelitian yang menggunakan metode naïve bayes ini tingkat akurasinya adalah sebesar 0.976 dengan split data 80/20. Berdasarkan penjelasan diatas, pada penelitian ini akan dilakukan prediksi dengan menggunakan metode yang berbeda yaitu menggunakan metode Classification and Regression Tree (CART).
Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan metode yang berbeda dengan penelitian yang  sebelumnya  yaitu  metode  Algoritma Classification  and  Regression  Tree  atau  bisa disingkat Algoritma CART. Metode Algoritma CART ini dipilih dikarenakan algoritma ini memiliki kelebihan  yaitu  metode  Algoritma  CART  ini  bersifat  fleksibel  dan  dapat  diatur  sesuai kebutuhan.  CART  tidak  memiliki  asumsi  dan  cepat  untuk  menghitung.  CART  menentukan variable yang dianggap penting dan membuang variabel yang dianggap tidak penting (Indah Prabawati et al., 2019).

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitain  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dibawah ini.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  yang  diambil  dari  situs  web kaggle.com dengan nama Stroke Prediction Dataset dari versi 1. Data tersebut dibuat pada tanggal  27  Januari  2021,  yang  terdiri  dari  5107 record  data.  Dataset  ini  digunakan  untuk memprediksi kemungkinan pasien yang terkena stroke berdasarkan rekam medis seperti berat badan, status merokok, dan berbagai penyakit. Data pada penelitian ini tidak seimbang atau imbalance  antara  data  stroke  dan  data  tidak  stroke  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan upsampling menggunakan metode Simple Random Sampling. Setiap baris data memberikan informasi  yang  relevan  tentang  pasien.  Data  yang  diperoleh  memiliki  atribut  data  sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Tabel 1. Atribut Dataset No. Nama Atribut Keterangan 1. Gender Merupakan jenis kelamin. 2. Age Merupakan Usia. 3. Hypertension Merupakan  status  pasien  apakah  memiliki Riwayat penyakit hipertansi 4. Heart Disaese Merupakan  status  pasien  apakah  memiliki Riwayat penyakit jantung 5. Ever Married Merupakan  status  pasien  apakah  pasien pernah menikah 6. Work Type Merupakan status pekerjaan dari pasien 7. Residence Type Merupakan  status  tipe  rumah  yang  dimiliki oleh pasien. 8. Average Glucose Level Merupakan  status  gula  darah  yang  dimiliki oleh pasien 9. BMI Merupakan index masa tubuh 10. Smoking Status Merupakan  status  pasien  apakah  merokok atau tidak 11. Stroke Merupakan  status  pasien  tersebut  apakah mempunyai penyakit stroke atau tidak

## 2.2. Preprocessing
Setelah  data  terkumpul  lalu  tahap  berikutnya  dalam  penelitian  kali  ini  yaitu  tahapan pre- pocessing. Tahapan pre-processing adalah proses mengubah data mentah menjadi data yang dapat  digunakan  untuk data  mining.  Tahapan  ini  merupakan  langkah  yang  penting  dalam melakukan data mining, karena data mining tidak dapat dilakukan apabila data yang ada masih merupakan  data  yang  mentah.  Ada  beberapa  proses  yang  dilakukan  pada  tahap pre- processing diantaranya:

## a. Pembersihan Data
Pembersihan  data  adalah  tahapan  awal dalam  melakukan  proses data mining  (Sulastri & Gufroni, 2017) . Dalam proses pembersihan data ini bisa dilakukan untuk mengisi data yang kosong  atau missing  value,  pada  penelitian  ini  pengisian  data  yang  kosong  menggunakan metode interpolasi data pada Microsoft excel. Kolom Index Masa Tubuh diisi berdasarkan usia karena Index Masa Tubuh pasien dapat juga dilihat dari usia pasien.

## b. Pemilihan Data
Pemilihan data adalah proses untuk meminimalisir jumlah data yang nantinya akan digunakan untuk proses data mining dengan masih mengidentifikasikan data aslinya (Pratama et al., 2019).  Seleksi  data  ini memilih  atribut-atribut  atau  yang  akan  digunakan  pada  penelitian. Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Gender,  Hypertension,  heart_disaese, ever_married,  work_type,  residence_type,  smoking_status,  stroke,  usia,  rata- rata_gula_darah, Index masa tubuh. Atribut yang tidak digunakan yaitu id.

## Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma CART
c. Oversampling Data
Pada  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu stroke  prediction  dataset  terjadi ketidakseimbangan  data,  oleh  karena  itu  pada  peneltian  ini  dilakukan Oversampling  data (Bima et al., 2013) untuk mengambil data dari kelas minoritas sedemikian rupa sehingga proporsinya dalam sampel lebih besar dibandingkan dengan skala awalnya. Oversampling data ini  menggunakan  metode simple  random  sampling  karena  metode  ini  tidak  membutuhkan informasi tambahan pada sample data (Arieska & Herdiani, 2018). Oversampling data ini menggunakan data baru sebanyak 4800 data.

## 2.3. Transformasi Data
Transformasi  data  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengubah  data  mentah  menjadi format yang sesuai yang secara efisien memudahkan data mining (Anggraeni et al., 2013). Transfomasi data dilakukan dengan menggunakan tiga skenario split data yaitu untuk skenario pertama  dengan  menggunakan  60%  data  latih  dan  40%  data  uji,  skenario  kedua  dengan menggunakan 70% data latih dan 30% data uji, dan skenario terakhir yaitu 80% data latih dan 20% data uji. Ketiga skenario ini dipilih untuk dilihat seberapa baik akurasi algoritma CART pada masing-masing skenario. Masing-masing skenario split data dipisahkan langsung melalui sistem  yang  telah  dibuat.  Sistem  akan  merubah  data  mentah  menjadi  data  yang  dapat digunakan untuk dilakukan proses klasifikasi.

## 2.4. Proses Klasifikasi
Setelah  melakukan  tahapan  diatas  maka  tahap  selanjutnya  yaitu  menerapkan  teknik data mining  yang  telah  dibahas  sebelumnya,  teknik  yang  digunakan  yaitu  teknik  klasifikasi menggunakan metode Algoritma CART atau Classification and Regression Tree terhadap data yang  sebelumnya  telah  dilakukan pre-processing  dan  tahap  transformasi  (Zhang  et  al., 2018). Ada beberapa tahapan pada proses klasifikasi menggunakan metode CART ini, yang pertama  yaitu  menyiapkan  dataset  yang  akan  digunakan,  lalu  menghitung IndexGini  dari keseluruhan  atribut,  setelah  didapatkan IndexGini  lalu  menghitung  nilai  GiniGain,  setelah didapatkan nilai GiniGain maka dapat dibuat pohon keputusan (Aribowo et al., 2021).
2.4.1. Menyiapkan Dataset yang akan Digunakan Pada  tahapan  ini  data  yang  akan  digunakan  adalah dataset  yang  telah  dipilih  secara  acak dengan menggunakan 11 sample data yang dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 2. Data Sebelum Dipreprocessing

## Tabel 3. Sample Data
Gender  Hypertension  smoking_status  ……..
Index_Masa_Tubuh  stroke Male tidak formerly smoked …….. Obesitas Ya Female  tidak never smoked …….. Normal tidak Male ya smokes …….. Berlebih tidak Female  tidak never smoked …….. Berlebih tidak Female  tidak formerly smoked …….. Obesitas Ya Female  ya smokes …….. Berlebih tidak Male tidak smokes …….. Berlebih Ya Female  tidak never smoked …….. Obesitas tidak Male tidak never smoked …….. Dibawah Normal tidak Female  tidak never smoked …….. Dibawah Normal tidak Female  tidak never smoked …….. Normal tidak

## 2.4.2. Menghitung IndexGini semua atribut
Lalu setelah seluruh dataset telah disiapkan hitung seluruh giniindex yang dimiliki dari seluruh atribut tersebut menggunakan Persamaan(1) (Aribowo et al., 2021) :
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 −   ∑ 𝑃𝑖 2 𝑘 𝑖=1
(1)  Diketahui sample data (S) = 11

## 1. Atribut Stroke
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎)                                                              = 1 − (( 𝑌𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) 2 + ( 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ) 2 )
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎)                                                              = 1 − (( 3 11 ) 2 + ( 8 11 ) 2 )
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎)                                                              = 0,396694

## 2. Atribut Gender
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟, 𝐹𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒)                                            = 1 − (( 1 7 ) 2 + ( 6 7 ) 2 ) = 0,244898
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟, 𝑀𝑎𝑙𝑒)                                                 =  1 − (( 2 4 ) 2 + ( 2 4 ) 2 ) = 0,5

## 3. Atribut Hypertension
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐻𝑦𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑜𝑛, 𝑌𝑎)                                         = 1 − (( 0 2 ) 2 + ( 2 2 ) 2 ) = 0
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐻𝑦𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑜𝑛, 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘)                                  = 1 − (( 3 9 ) 2 + ( 6 9 ) 2 ) = 0,444444

## 4. Atribut Heart Disease
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐻𝑒𝑎𝑟𝑡 𝐷𝑖𝑠𝑒𝑎𝑠𝑒, 𝑌𝑎)                                        = 1 − (( 2 3 ) 2 + ( 1 3 ) 2 ) = 0,444444
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐻𝑒𝑎𝑟𝑡 𝐷𝑖𝑠𝑒𝑎𝑠𝑒, 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘)                                 = 1 − (( 1 8 ) 2 + ( 1 8 ) 2 ) = 0,21875

## Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma CART

## 5. Atribut Jenis Pekerjaan
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛, 𝐶ℎ𝑖𝑙𝑑𝑟𝑒𝑛)                        = 1 − (( 3 3 ) 2 + ( 0 3 ) 2 ) = 0
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛, 𝐺𝑜𝑣𝑡 𝐽𝑜𝑏)                        = 1 − (( 0 1 ) 2 + ( 1 1 ) 2 ) = 0
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛, 𝑁𝑒𝑣𝑒𝑟 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑒𝑑)          = 1 − (( 0 1 ) 2 + ( 1 1 ) 2 ) = 0
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛, 𝑃𝑟𝑖𝑣𝑎𝑡𝑒)                          = 1 − (( 1 4 ) 2 + ( 3 4 ) 2 ) = 0,375
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛, 𝑆𝑒𝑙𝑓 − 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑒)      = 1 − (( 1 2 ) 2 + ( 1 2 ) 2 ) = 0,5

## 2.4.3. Menghitung GiniGain
Setelah nilai indexgini didapatkan maka tahapan selanjutnya yaitu menghitung nilai GiniGain menggunakan rumus berikut.
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴, 𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖|
|𝑆| 𝑋 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2) 1. Atribut Gender
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0,396694 − ((( 7 11 ) .  0,244898 ) + (( 4 11 ) . 0,5)))              = 0,05930319

## 2. Atribut Hypertension
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.396694 − ((( 2 11 ) .  0 ) + (( 9 11 ) . 0,44444)))                    = 0,0330579

## 3. Atribut Heart Disease
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.396694 − ((( 3 11 ) .  0,44444) + (( 8 11 ) . 0,21875))) = 0, 1163912

## 4. Atribut Ever Married
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.3966942 − ((( 7 11 ) .  0,489796) + (( 4 11 ) . 0)))                 = 0,0850059
5. Atribut Jenis Pekerjaan
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 0.396694 − ((( 3 11 ) .  0 ) + (( 1 11 ) . 0)) + (( 1 11 ) .  0 ) + (( 4 11 ) . 0,375)) + (( 2 11 ) . 0,5)))                                                                                                          = 0,1694215

## 2.4.4. Membuat pohon
Dari  hasil  perhitungan GiniIndex  dan  GiniGain  yang  sudah  dihitung  maka  nilai  GiniGain tertinggilah yang akan menjadi node akar. Maka yang akan menjadi node akar yaitu atribut Smoking Status dengan nilai GiniGain 0,2754281, lalu untuk lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Keseluruhan Jumlah Kasus Stroke(Ya) Stroke(Tidak) IndexGini GiniGain Stroke 11 3 8 0.396694 Gender Female 7 1 6 0.244898  0.0590319
Jumlah Kasus Stroke(Ya) Stroke(Tidak) IndexGini GiniGain Male 4 2 2 0.5 Hypertension Ya 2 0 2 0 0.0330579 Tidak 9 3 6 0.444444 Heart Disaese Ya 3 2 1 0.444444 0.1163912 Tidak 8 1 7 0.21875 Ever Married Ya 7 3 4 0.489796 0.0850059 Tidak 4 0 4 0 Jenis Pekerjaan Children 3 3 0 0 0.1694215 Govt Job 1 0 1 0 Never Worked 1 0 1 0 Private 4 1 3 0.375 Self-Employeed 2 1 1 0.5 Smoking Status Never 6 0 6 0 0.2754821 Formerly 2 2 0 0 Smokes 3 1 2 0.444444 Usia Anak-anak 1 0 1 0 0.1391185 Remaja 3 0 3 0 Dewasa 4 1 3 0.375 Lanjut Usia 3 2 1 0.444444 Gula Darah Diabetes 1 0 1 0 0.1138659 Normal 9 2 7 0.345679 Pradiabetes 1 1 0 0 Index Masa Tubuh Berlebih 4 1 3 0.375 0.1391185 Dibawah Normal 2 0 2 0 Normal 2 0 2 0 Obesitas 3 2 1 0.444444 Residence Type Rural 6 1 5 0.277778 0.0269972 Urban 5 2 3 0.48

## Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma CART

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Pohon keputusan  ini dihitung berdasarkan Tabel 4. Hasil perhitungan yang telah dilakukan dengan menggunakan 11 data dengan tiga data menggunakan kelas  Ya dan delapan data menggunakan kelas Tidak. Pada akar pohon keputusan berada pada atribut Smoking status karena nilai GiniGain pada Tabel 4 atribut tersebut memiliki nilai GiniGain terbesar, oleh karena itu atribut smoking status menjadi akar pohon keputusan.

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  menerapkan  evaluasi Confusion Matrix  (Xu et al., 2020).  Confusion  matrix  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  dari model algoritma klasifikasi yang telah dibuat yaitu algoritma CART, confusion matrix dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi dari algoritma CART.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari pengujian model yang telah dilakukan didapatkan hasil dari akurasi, precision, recall dan f1  score  untuk  masing-masing  skenario  split  dataset  yang  dilakukan,  dengan menggunakan 3 skenario split dataset yaitu skenario 60% data latih dan 40% data uji, 70% data latih dan 30% data uji, 80% data latih dan 20% data uji.

## 3.1 Skenario Dataset Rasio 60% dan 40%
Skenario pengujian model pertama yaitu split data untuk data latih 60% dan data uji 40% dengan pembagian 4898 data latih dan 3266 data uji. Hasil confusion matrix untuk data latih dan data uji dapat dilihat pada gambar 3 dan 4 dan untuk perhitungan akurasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Gambar 3. Confusion Matrix Data Latih Gambar 4. Confusion Matrix Data Uji 87,50% 88,00% 88,50% 89,00% 89,50% 90,00% 60/40 70/30 80/20 Persentasi Akurasi Ketiga Skenario
Persentasi Akurasi

## Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma CART

## Tabel  5. Skenario Pengujian Model 1
Skenario Split Data 60% dan 40% Nilai Data Latih Data Uji Data  Latih Pruning Data Uji Pruning Accuracy 90,52% 88,51% 75,41% 73,86% Recall 96,20% 96,47% 85,41% 84,33% Precision 88,72% 85,63% 76,01% 74,42% F1 Score 92,31% 90,73% 80,43% 79,07%
Dari pengujian model didapatkan hasil data uji sebesar 88,51% dengan hasil confusion matrix pada nilai True Positive sebesar 1064 data dan pada nilai False Negative sebesar 1856 data. Dimana nilai tersebut belum terlalu baik, karena pada skenario yang lain akurasi pada data uji lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  skenario pertama  dikarenakan  data  latih  yang  digunakan lebih sedikit.

## 3.2. Skenario Dataset Rasio 70% dan 30%
Skenario  pengujian  model  kedua  yaitu split  data  untuk  data  latih  70%  dan  data  uji  30% dengan pembagian 5714 data latih dan 2450 data uji. Hasil confusion matrix untuk data latih dan data uji dapat dilihat pada gambar 5 dan 6 dan untuk perhitungan akurasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Gambar 5. Confusion Matrix Data Latih
Gambar 6. Confusion Matrix Data Uji
Tabel 6. Skenario Pengujian Model 2 Skenario Split Data 70% dan 30% Nilai Data Latih Data Uji Data Latih Pruning Data Uji Pruning Accuracy 90,63% 89,18% 75,41% 74,73% Recall 96,08% 96,24% 85,41% 78,36% Precision 88,84% 86,76% 76,01% 79,17% F1 Score 92,32% 91,25% 80,43% 78,76%
Pada pengujian model skenario kedua ini memiliki nilai akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 89,81% dengan hasil confusion matrix dengan nilai True Positive sebesar 789 data dan nilai False Negative sebesar 1402 data. Tetapi, nilai akurasi dari skenario ini belum lebih baik dari akurasi skenario berikutnya.

## 3.3 Skenario Dataset Rasio 80% dan 20%
Skenario pengujian model pertama yaitu split data untuk data latih 80% dan data uji 20% dengan pembagian 6531 data latih dan 1633 data uji. Hasil confusion matrix untuk data latih dan data uji dapat dilihat pada gambar 7 dan 8 dan untuk perhitungan akurasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Gambar 7. Confusion Matrix Data Latih
Gambar 8. Confusion Matrix Data Uji
Tabel 7. Skenario Pengujian Model 3 Skenario Split Data 80% dan 20% Nilai Data Latih Data Uji Data Latih Pruning Data Uji Pruning Accuracy 90,76% 89,83% 75,07% 73,95% Recall 92,51% 96,62% 84,97% 84,71% Precision 88,61% 86,74% 75,98% 74,39% F1 Score 92,31% 91,41% 80,23% 79,22%
Pengujian  model  diatas  didapatkan  nilai  akurasi terbesar  dari  semua  skenario  dengan  nilai akurasi 89,83% dengan hasil nilai confusion matrix pada nilai True Positive sebesar 541 data dan  nilai False  Negative  sebesar  926  data.  Nilai  akurasi  pada  skenario  ini  merupakan  nilai akurasi terbesar dari skenario-skenario sebelumnya, karena pada skenario ini menggunakan data latih yang lebih besar dari skenario sebelumnya.
Untuk pruning  pada  semua  skenario  yang  telah  dilakukan,  tidak  ada  pengaruh  baik  pada peningkatan akurasi. Karena pada saat dilakukan pruning data yang digunakan menjadi lebih sedikit, maka pengaruh pada akurasi menjadi tidak lebih baik.

## Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma CART

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan dengan menggunakan tiga skenario split data  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Prediksi  Awal  Penyakit  Stroke  Berdasarkan Rekam  Medis  Menggunakan  algoritma Classification  and  Regression  Tree  (CART)  ini menghasilkan akurasi tertinggi yaitu sebesar 89,83% pada skenario split data untuk data latih 80% dan data uji 20%. Setelah dilakukan analisis terhadap eksperimen yang telah dilakukan didapatkan hasil analisis, lebih besar data latih maka akurasi yang didapat akan lebih besar, karena nantinya pada evaluasi yang dilakukan oleh confusion matrix nilai true positive dan nilai true negative akan lebih besar pada skenario dataset yang lebih besar. Hal tersebut akan mempengaruhi pada nilai akurasi karena nilai true positive adalah nilai dari prediksi positif dan itu benar dan nilai true negative adalah nilai prediksi negatif yang salah, maka dari itu nilai akurasi terbesar ada pada skenario dataset yang terbesar juga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Author  dari  situs  web  Kaggle.com  yaitu Federico  Soriano  Palacios  yang  telah  membagikan  dataset  yang  penulis  gunakan  pada penelitian ini. Semoga penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada perkembangan ilmu pengetahuan khususnya pada bidang teknologi.

## DAFTAR RUJUKAN
Anggraeni,  H.  D.,  Saputra,  R.,  &  Noranita,  B.  (2013).  Aplikasi  Data  Mining  Analisis  Data Transaksi  Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Journal  of  Informatics  and Technoligy, 2(2),
22–28.
https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book _part
Aribowo, A., Kuswandhie, R., & Primadasa, Y. (2021). Penerapan dan Implementasi Algoritma CART  Dalam  Penentuan  Kelayakan Penerima  Bantuan  PKH  Di Desa  Ngadirejo. CogITo Smart Journal, 7(1), 40. https://doi.org/10.31154/cogito.v7i1.293.40-51
Arieska,  P.  K.,  &  Herdiani,  N.  (2018).  Pemilihan  Teknik  Sampling  Berdasarkan  Perhitungan Efisiensi Relatif. Jurnal Statistika, 6(2), 166–171.
Bima,  S.  A.,  Setiawan,  A.,  &  Mahatma,  T.  (2013). Pembentukan  Sampel  Baru  Yang  Masih Memenuhi Syarat Valid Dan Reliabel Dengan Teknik Resampling. October, 1-5.
Byna,  A.,  &  Basit,  M.  (2020).  Penerapan  Metode  Adaboost  Untuk  Mengoptimasi  Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 9(3), 407–411. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i3.1023
Indah  Prabawati,  N.,  Widodo,  &  Ajie,  H.  (2019).  Kinerja  Algoritma  Classification  And Regression  Tree  (Cart)  dalam  Mengklasifikasikan  Lama  Masa  Studi  Mahasiswa  yang Mengikuti  Organisasi  di  Universitas  Negeri  Jakarta. PINTER :  Jurnal  Pendidikan  Teknik
Informatika Dan Komputer, 3(2), 139–145. https://doi.org/10.21009/pinter.3.2.9 Nafi’iyah, N. (2015). Algoritma Cart Dalam Penentuan Pohon Keputusan. 7(2), 41-47.
Pratama,  F.  A.,  Narasati,  R.,  &  Amalia,  D.  R.  (2019). Pengaruh  Kata  Cashback  Terhadap Peningkatan Penjualan Menggunakan Data Mining. 3(2), 1–5.
Pratiwi,  F.  E.,  &  Zain,  I.  (2014).  Klasifikasi  Pengangguran  Terbuka  Menggunakan  CART
(Classification  and  Regression  Tree)  di  Provinsi  Sulawesi  Utara. Jurnal  Sains  Dan  Seni Pomits, 3(1),
D54–D59.
http://www.ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/6129
Rahayu,  E.  S.,  Wahono,  R.  S.,  &  Supriyanto,  C.  (2015).  Penerapan  Metode  Average  Gain,
Threshold Pruning dan Cost. Journal of Intelligent Systems, 1(2), 91–97.
Subarkah, P., Ikhsan, A. N., & Setyanto, A. (2018). The effect of the number of attributes on the  selection  of  study  program  using  classification  and  regression  trees  algorithms. Proceedings - 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering, ICITISEE 2018, 1–5.
https://doi.org/10.1109/ICITISEE.2018.8721030
Sulastri, H., & Gufroni, A. I. (2017). Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  3(2),  299–305. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305
Tjandrawinata, R. (2016). Industri 4.0: revolusi industri abad ini dan pengaruhnya pada bidang kesehatan dan bioteknologi. February. https://doi.org/10.5281/zenodo.49404, 31-39.
Xu, J., Zhang, Y., & Miao, D. (2020). Three-way confusion matrix for classification: A measure driven view. Information Sciences, 507, 772–794.
https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.064
Zhang, B., Wei, Z., Ren, J., Cheng, Y., & Zheng, Z. (2018). An Empirical Study on Predicting Blood Pressure Using Classification and Regression Trees. IEEE Access, 6, 21758–21768. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2787980