## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2021

## Deep Neural Network untuk Prediksi Stroke
Anas Faisal #1 , Agus Subekti #2
# Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jalan Kramat Raya No. 18, Senen, Jakarta Pusat
1 14002356@nusamandiri.ac.id
2 agus@nusamandiri.ac.id
Abstrak—  Pada  Tahun  2019  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO)  mendudukkan  stroke  sebagai  tujuh  dari  sepuluh penyebab utama kematian. Kementerian Kesehatan menggolongkan  stroke  sebagai  penyakit  katastropik  karena dampaknya luas secara ekonomi dan sosial. Oleh karena itu, diperlukan peran dari teknologi informasi untuk memprediksi  stroke  guna  pencegahan  dan  perawatan  dini. Analisis  data  yang  memiliki  kelas  tidak  seimbang mengakibatkan ketidakakuratan dalam memprediksi stroke. Penelitian  ini  membandingkan  tiga  teknik  oversampling untuk  mendapatkan  model  prediksi  yang  lebih  baik.  Data kelas  yang  sudah  diseimbangkan  diuji  menggunakan  tiga model  Arsitektur  Deep  Neural  Network  (DNN)  dengan melakukan  optimasi  pada  beberapa  parameter  yaitu optimizer,  learning  rate  dan  epoch.  Hasil  paling  baik didapatkan teknik oversampling SMOTETomek dan Arsitektur  DNN  dengan  lima  hidden  layer,  optimasi  Adam, learning  rate  0.001  dan  jumlah  epoch  500.  Skor  akurasi, presisi, recall, dan f1-score masing-masing mendapatkan 0.96, 0.9614, 0.9608 dan 0.9611.
Kata kunci — Deep Learning, Deep Neural Network, SMOTE, Tomek links, Stroke

## I. P ENDAHULUAN
Stroke ( Cerebro-Vascular Accident atau  CVA) merupakan  sebuah  kondisi  ketika  gangguan  mendadak dalam  aliran  darah  ke  otak,  yang  disebabkan  oleh penyumbatan (stroke iskemik) atau semburan (hemoragik stroke)  pembuluh  darah  yang  membawa  oksigen  dan nutrisi[1].  Faktor  risiko  umum  termasuk  jangka  panjang antara lain hypertensi , hyperglikemia , hyperlipidemia dan tinggi tekanan, stres emosional, dapat menyebabkan stroke. Hal ini diyakini, di bawah asumsi kedokteran, pencegahan deteksi faktor risiko ini sangat membantu untuk perawatan dini [2]. Penyediaan model yang dapat memprediksi risiko stroke akan sangat berkontribusi secara signifikan terhadap pencegahan  dan  perawatan  dini[3].  Namun,  volume  data yang tinggi, heterogenitas dan kompleksitas yang terdapat pada  data  medis  menjadi  tantangan  terbesar  dalam memprediksi penyakit stroke.
Prediksi stroke pada pasien bertujuan untuk mengurangi potensi  kematian yang disebabkan stroke.  Model prediksi dengan,  pembelajaran  mesin  telah  diusulkan,  antara  lain
menggunakan Chi-Square ( Chi-2 ), Decision Tree [3] , Two- Class  Boosted  Decision  Tree [4] ,  Naive  Bayes,  Support Vector Machine [5] , Logistic Regression, Random Forest, Gradient  Boosting [6].  Metoda  yang  diusulkan  pada referensi tersebut diuji dengan menggunakan dataset yang berbeda-beda  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  yang bervariasi.  Hal  ini  menjadi  kurang  tepat  untuk membandingkan  antar  hasil  dari  berbagai  algoritma machine  learning tersebut.  Hasil  dari  pengujian  secara distributed environment didapatkan nilai tertinggi menggunakan algoritma Gradient Boosting dengan akurasi sebesar 94,49% [6].
Selain itu, C. C. Peng, et al melakukan penelitian dengan preprocessing Feature Elimination with Cross Validation , dilakukan  proses  pada  kondisi  1000  kali cross  validation mendapatkan nilai  akurasi  98% [2]. S. Cheon and J. Kim menggunakan  metode Principal  Component  Analysis dan pendekatan Deep  Neural  Network  (DNN) [7] . Sedangkan A. Fitri, N. Masruriyah, T. Djatna et al juga menggunakan Artificial Neural Network untuk melakukan prediksi stroke, dengan nilai Akurasi terbaik sebesar 94,97% [8].
Salah  satu  metode  yang  prospek  untuk  menghasilkan akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma Gradient  Boosting [9]  adalah  menggunakan Deep Learning . Pada Deep Learning terdapat sebuah Arsitektur dan hyperparamter yang  harus  dilakukan setup untuk mendapatkan  nilai  maksimal.  Kelemahan  pada  [6]  tidak menggunakan  variasi SMOTE untuk oversampling . Berbagai  variasi  teknik SMOTE dapat  dipilih  untuk meningkatkan  nilai  akurasi.  Pada  makalah  ini,  kami mengusulkan  metode  deep  learning  dan  melakukan preprocessing pada  dataset training .  Pada pre-processing dilakukan  imputasi  untuk  menangani missing  values dan teknik SMOTETomek untuk  menangani imbalance  class .
Pemodelan arsitektur DNN dilakukan dengan menggunakan library Keras  dan Back-end  Tensorflow . Arsitektur  dengan hyperparameter yang  kami  usulkan mendapatkan nilai akurasi sebesar 96%, precision 96.14%, recall 96.08%, dan f-measure sebesar 96,11%.
Makalah  ini  disusun  sebagai  berikut:  Bagian  II menjelaskan  metode  yang  kami  usulkan.  Bagian  ini membahas  explorasi  dataset  yang  digunakan  sampai dengan  arsitektur  model  DNN.  Bagian  III  menjelaskan
proses  eksperimen  dan  Bagian  IV  membahas  dan menganalisis  hasil  penelitian.  Akhirnya,  pada  Bagian  V, kami membuat kesimpulan hasil penelitian.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan-tahapan  penelitian  dilakukan  sebagaimana disajikan  pada  Gambar  1.  Tahapan  tersebut  dimulai  dari proses  pengambilan  data  dari Kaggle sampai  dengan melakukan  evaluasi  model  prediksi  menggunakan  data testing.

## A. Dataset Description
Penelitian menggunakan dataset stroke prediction yang diunduh  dari  [10].  Penggunaan  data  tersebut  agar  dapat diperbandingkan  dengan  metode  yang  sudah  dilakukan oleh penelitian sebelumnya, antara lain [6]. Disamping itu, penelitian  dilakukan  untuk  mengatasi  kelemahan  metode yang dilakukan peneliti sebelumnya. Fokus penelitian pada
kebaruan  metode,  sehingga  akan  lebih  baik  dengan menggunakan dataset yang sama. Data tersebut terdiri atas 5110  instan  dengan  12  Atribut.  Kedua  belas  atribut  ini dapat  dibagi  menjadi  tiga  besar  yaitu:  atribut  yang  tidak dapat  dikontrol,  atribut  yang  merupakan  gaya  hidup  dan atribut  faktor  risiko  medis.  Atribut  yang  tidak  dapat dikontrol merupakan atribut yang melekat secara otomatis pada pasien termasuk jenis kelamin dan usia. Atribut gaya hidup merupakan kebiasaan setiap individu yang biasanya berdasarkan keinginan dan kemampuan ekonomi. Sedangkan atribut faktor risiko medis merupakan variabel- variabel  yang  berhubungan  dengan  peningkatan  risiko suatu penyakit atau infeksi tertentu.
Atribut  dan  penjelasannya  disajikan  pada  Tabel  1. Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  dataset  memiliki  enam atribut binary ,  delapan  atribut  dalam  bentuk  kategorikal dan  tiga  atribut  dalam  bentuk  numerik.  Sedangkan  untuk informasi terkait dengan statistik deskriptif disajikan pada Tabel 2.
T ABEL I D ESKRIPSI D ATASET
Atribut Description ID Nomor id pasien Gender Jenis kelamin pasien Age Usia pasien Hypertension 0 – tidak hipertensi 1 – hipertensi Heart disease 0 – tidak memiliki riwayat penyakit jantung 1 – memiliki riwayat penyakit jantung Marital status Menikah atau tidak menikah Work-type Jenis pekerjaan pasien Residence area Wilayah tempat tinggal pasien Avg-glukose Rata-rata level glukosa dalam darah yang diukur setelah makan BMI Body Mass Index pasien Smoking status Status merokok pasien Stroke status 0 – tidak stroke
1 – stroke
Pada  Gambar  2,  kita  dapat  mengamati  bahwa  untuk usia, rata-rata level glukosa dan indeks masa tubuh sebagai faktor  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  memprediksi kemungkinan penyakit stroke. Pada feature usia berbentuk
T ABEL II D ESCRIPTIVE S TATISTIC id age hypertension heart_disease avg_glucose_level bmi stroke count 5110.00 5110.00 5110.00 5110.00 5110.00 4909.00 5110.00 mean 36517.83 43.23 0.09 0.05 106.14 28.89 0.048 std 21161.72 22.61 0.29 0.22 45.28 7.85 0.21 min 67.00 0.08 0.00 0.00 55.12 10.30 0.00 25% 17741.25 25.00 0.00 0.00 77.24 23.50 0.00 50% 36932.00 45.00 0.00 0.00 91.88 28.10 0.00 75% 54682.00 61.00 0.00 0.00 114.09 33.10 0.00 max 72940.00 82.00 1.00 1.00 271.74 97.60 1.00
Gambar 1. Kerangka pemikiran metode penelitian
unimodal yang mengindikasikan bahwa rata-rata usia yang paling banyak mengalami stroke pada usia 43 tahun dengan standar deviasi 22.61 dan hampir rata di semua usia kecuali adanya lonjakan yang tajam pada usia anak dan orang tua. Rata-rata level  glukosa berbentuk  bimodal dengan sedikit skew-right .  Nilai  standar  deviasi  rata-rata  level  glukosa sebesar  45  dan  nilai  rata-rata  level  glukosa  sebesar  106. Indeks massa tubuh lebih berbentuk unimodal dan sedikit miring  ke  kiri  ( skew-left )  dengan  nilai  standar  deviasi sebesar 7 dan nilai rata-rata sebesar 128.
Gambar 2. Distribusi Kepadatan features
Pada  Gambar  3  kita  dapat  mengamati  pengaruh  usia, indeks massa tubuh dan jenis kelamin terhadap stroke. Usia diatas  40  tahun  lebih  dominan  terkena  stroke  baik  pada jenis  kelamin  laki-laki  maupun  perempuan.  Sedangkan pada  Gambar  4  kita  dapat  menganalisis  bahwa  status merokok  juga  menjadi  faktor  yang  sangat  mempengaruhi terhadap  stroke.  Sebagian  besar  yang  tidak  stroke  adalah yang tidak pernah merokok terutama pada usia dibawah 40 tahun.
Gambar  3.  Pengaruh  indeks  massa  tubuh,  usia  dan  jenis  kelamin  pada stroke
Gambar 4. Pengaruh Indeks Massa Tubuh, Usia dan Status Merokok pada Stroke

## B. Missing Values
Berdasarkan observasi, dataset memiliki missing values pada  tiga  atribut,  yaitu gender ,  indeks  massa  tubuh  dan smoking status .  Pada gender hanya  terdapat  satu  instan yang tidak diketahui klasifikasinya dan langsung dilakukan imputasi dengan teknik modus . Missing values pada indeks massa  tubuh  sebanyak  201  instan  (3,9%)  dan missing values untuk smoking status sebanyak 1544 (30,2%).

## C. Imbalance Class
Dataset  memiliki  dua  target class dengan  komposisi yang tidak seimbang sebagaimana disajikan pada Gambar 5.  Target class 0  (tidak-stroke)  sebanyak  4861 instance (95,13%)  dan  class  1  (stroke)  sebanyak  249 instance (4,87%).

## D. Synthetic minority oversampling technique (SMOTE)
Metode SMOTE diusulkan  oleh  Chawla  et  al.  (2002) [11] dengan menghasilkan pengamatan sintetik untuk kelas minoritas.  Untuk  observasi  kelas  minoritas,  observasi sintetik dihasilkan dalam rentang acak antara pengamatan dan k-nearest  neighbor kelas  minoritas.  Prosedur  ini dilakukan  untuk  setiap  observasi  kelas  minoritas.  Untuk SMOTE ,  jumlah k-nearest  neighbor diatur  ke  angka  5. Meskipun SMOTE cukup  efektif  untuk  meningkatkan akurasi  klasifikasi  data  minoritas,  tetapi  masih  ada masalah,  antara  lain  terjadinya  overgeneralisasi.  Data sintetis yang dihasilkan oleh SMOTE masih dimungkinkan untuk  menyebar  pada  data  minoritas  dan  mayoritas, sehingga  akan  mengurangi  kinerja  klasifikasi.  Rumus untuk  menghasilkan  data  sintetis  oleh SMOTE adalah sebagai berikut[12]:
𝑥 𝑠𝑦𝑛𝑡ℎ𝑒𝑡𝑖𝑐 = 𝑥 𝑖 + (𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 𝑥 𝛿 …...……………... (1)
Dimana  x synthetic adalah  data  sintetis,  x i adalah  instan kelas  minoritas,  x j adalah  instan  yang  dipilih  secara  acak dari K-nearest  neighbor dari  x i instan  minoritas,  dan  δ adalah vektor di mana setiap elemen adalah angka acak dari [0,1].
Pada  makalah  ini  kami  melakukan  ekperimen  dengan menyeimbangkan kelas dengan tiga variasi teknik SMOTE , yaitu: Adaptive  Synthetic ( Adasyn ), BorderlineSMOTE , dan SMOTETomek links .

## E. Architecture Deep Neural Network
Pada  makalah  ini,  kami  mengusulkan  arsitektur DNN dengan algoritma backpropagation . Model arsitektur DNN
yang kami usulkan memiliki lima hidden layer . Pada setiap layer, kami melakukan setup hyperparameter untuk jumlah neuron , activation function , optimizer dan regularization . Pada hidden  layer masing-masing  memiliki neuron sebanyak  320,  288,  32,  320  dan  32  units. Activation function pada input  layer dan  setiap hidden  layer menggunakan Rectified  linear  activation  function ( ReLu ) [13], sedangkan untuk output layer menggunakan Sigmoid activation function [14]. Optimizer yang digunakan Adam [15]  dengan learning  rate sebesar  0,001.  Untuk mengurangi overfitting ,  kami  menggunakan  teknik regularisasi dengan melakukan drop out pada hidden layer sebesar 0,2[16]. Jumlah epoch yang digunakan sebesar 500 dengan ukuran batch sebesar 96. Gambar 5 menunjukkan arsitektur DNN yang kami usulkan.
Gambar 5. Arsitektur Deep Neural Network

## III. E KSPERIMEN
Pada  bagian  ini  kami  melakukan  eksperimen  dengan tahapan: 1) Pre-processing , 2) Model Eksperimen.
A. Pre-processing
Dataset  yang digunakan memiliki karakteristik missing values , terdapat nilai categorical text , memiliki skala yang tidak  standar  dan high  imbalance  class . Missing  values ditangani  dengan mean  imputation untuk feature indeks massa  tubuh  dan  modus  untuk feature status  merokok. Feature yang  memiliki  nilai categorical  text dilakukan feature  encode dengan label  encoding . Standarscaler digunakan  untuk  standarisasi  data  [17].  Teknik SMOTE digunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas[11]. Eksperimen  dilakukan  pada  setiap  model  dengan menggunakan  tiga  teknik SMOTE ,  yaitu: Adasyn , BorderlineSMOTE ,  dan SMOTETomek .  Teknik SMOTE diimplementasikan menggunakan imbalance-learn libraries .
Dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  80%  sebagai data  training  dan  20%  sebagai  data  testing.  Proses pembagian  tersebut  dilakukan  secara  random. Pembagian dilakukan dengan menggunakan scikit-learn libraries [18]. Selanjutnya data training dibagi menjadi dua bagian yaitu 80%  sebagai  data  training  dan  20%  bagian  akhir  sebagai data validation .

## B. Model Eksperimen
Eksperimen  dilakukan  dengan  membuat  tiga  model arsitektur DNN yang terdiri  dari  4, 5, dan 6 hidden layer sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  3.  Setiap  model memiliki  jumlah neuron yang  bervariatif.  Ketiga  model kemudian digunakan untuk memproses dataset yang telah diseimbangkan  dengan  ketiga  variasi SMOTE .  Parameter Model DNN untuk fungsi aktivasi input layer dan hidden layer menggunakan ReLU dan output layer menggunakan sigmoid ,  jumlah epoch sebesar  400,  500  dan  600 sebagaimana disajikan pada Tabel 4. Pada proses training dioptimasi  dengan Stochastic  Gradient  Descent (SGD), Adaptive  moment  estimation (Adam),  dan Root  Mean Squared propagation (RMSprop) dan variasi nilai learning rate sebesar  0.1,  0.01,  0.001  dan  0.0001  sebagaimana disajikan pada Tabel 5.
TABEL III
A RSITEKTUR DNN
Model DNN Jumlah Mdl Teknik SMOTE Input Neuron Hidde n Layer Hidden Neuron A Adasyn 10 4 320,256,32,96 BLSMOTE 10 320,256,32,64 SMOTETomek 10 320,256,32,32 B Adasyn 10 5 320,288,32,320,96 BLSMOTE 10 320,288,32,320,64 SMOTETomek 10 320,288,32,320,32 C Adasyn 10 6 320,224,128, 32,320,96 BLSMOTE 10 320,224,128, 32,320,64 SMOTETomek 10 320,224,128, 32,320,32
TABEL IV
P ARAMETER M ODEL DNN
Parameter Nilai Parameter
Aktivasi Input Layer ReLU (Rectified Linear Unit)
Aktivasi Hidden Layer
ReLU ( Rectified Linear Unit ) Aktivasi Output Sigmoid Dropout 0,2 Epoch 400,500,600
Batch Size 96 TABEL V P ARAMETER O PTIMASI M ODEL DNN Optimasi Learning Rate Momentum
SGD
( Stochastic Gradient Descent ) 0.1 0.9 0.01 0.9 0.001 0.9 Adam ( Adaptive Moments Estimation ) 0,01 Default 0,001 Default 0,0001 Default RMSprop ( Root Mean Square propagation ) 0,01 Default 0,001 Default 0,0001 Default

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  memiliki  dua  kelas  ( binary classification ) yaitu: 1 (stroke) dan 0 (non-stroke). Model DNN  dievaluasi  dengan  menggunakan  standard metrics performance [19]. Metrics  performance tersebut  sebagai berikut: Accuracy,  Precision, Recall, f1-score ,  dan  ROC- AUC . Accuracy didefinisikan sebagai rasio antara sampel yang diklasifikasikan dengan benar ke jumlah total Sampel [20]. Accuracy dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut[21]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ………………... (2)
Precision adalah  rasio  sampel  berkategori  positif  yang diklasifikasi  dengan  benar  dibandingkan  dengan  total sampel yang diklasifikasi sebagai positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 …….…………….…… (3)
Recall adalah rasio sampel yang diprediksi positif yang diidentifikasi dengan benar.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 …………...…………….... (4)
F1-Score merupakan rata-rata harmonik antara precision dan recall .
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) …….. (5)
ROC-AUC merupakan  grafik  hubungan  dua  dimensi antara True  Positive  Rate ( y-axis )  dengan False  Positive Rate ( x-axis ).  Metode  penilaian  grafis  seperti ROC dan kurva Precision-Recall memberikan  interpretasi  yang berbeda dari kinerja klasifikasi.
Agar dapat dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, maka  salah  satu metric yang  digunakan  sebagai  dasar pemilihan  model  usulan  prediktif  yaitu accuracy  score . Berdasarkan  Tabel  6, accuracy  score paling  baik didapatkan model B dengan optimasi Adam , learning rate 0.001, jumlah epoch 500 dan teknik SMOTE SMOTETomek . Dataset yang digunakan merupakan dataset yang  imbalance, metric  accuracy kurang  relevan  karena akan  menimbulkan  bias.  Kesalahan  memprediksi  kelas minoritas ( False Positive-precision ) biayanya lebih tinggi daripada kelas mayoritas ( False Negative-recall ), sehingga memprediksi kelas minoritas dengan benar ( True Positive ) lebih penting[19]. Namun, memilih model berdasarkan hal tersebut  harus  berani  mengambil  risiko  yang  diakibatkan dari tingkat kesalahan klasifikasi yang mungkin terjadi oleh masing-masing  metric.  Oleh  karena  itu,  untuk  pemilihan model  selain  menggunakan accuracy  score ,  juga menggunakan kombinasi antara precision dan recall , yaitu menggunakan metric  F1-score atau f-measure yang merupakan  nilai  rata-rata  harmonik antara precision dan recall .
Berdasarkan  Tabel  7, precision paling  baik  didapatkan oleh  Model  C  dengan  optimasi RMSprop , learning  rate 0.01,  jumlah epoch 400  dan  teknik SMOTE  Adasyn . Sedangkan  berdasarkan  Tabel  8, recall paling  baik  juga didapatkan oleh Model C dengan optimasi SGD dan Adam dengan  masing-masing learning  rate 0.001  dan  0.0001, jumlah epoch 400  dan  teknik SMOTE  Adasyn .  Hal  ini menunjukkan bahwa untuk precision yang nilainya paling tinggi, recall nya  lebih  rendah  dibandingkan  Model lainnya.  Begitu  juga  sebaliknya  untuk  Model  yang recall nya  paling  tinggi  mendapatkan precision lebih rendah  dibandingkan  Model  yang  lainnya.  Hal  ini  yang dinamakan trade-off precision recall [22].
TABEL VI
P ERBANDINGAN A CCURACY S CORE Optimasi SMOTE Model Epoch LR Acc SGD Adasyn B 500 0,1 0,9493 Borderline SMOTE C 400 0,1 0,9527 SMOTE Tomek A 600 0,1 0,9496
Adam Adasyn C 400 0,001 0,9508 Borderline SMOTE B 400 0,01 0,9573 SMOTE Tomek B 500 0,001 0,9600 RMSprop Adasyn C 500 0,01 0,9549 Borderline SMOTE C 400 0,01 0,9553 SMOTE Tomek B 600 0,01 0,9563
TABEL VII P ERBANDINGAN P RECISION Optimasi SMOTE Mdl Epch LR Prec. SGD Adasyn B 500 0,1 0,9131 Borderline SMOTE C 400 0,1 0,9279 SMOTE Tomek C 500 0,1 0,9175 Adam Adasyn A 400 0,01 0,9208 Borderline SMOTE A 600 0,01 0,9368 SMOTE Tomek A 400 0,01 0,9296 RMSprop Adasyn C 400 0,01 0,9391 Borderline SMOTE B 400 0,001 0,9345 SMOTE Tomek B 500 0,01 0,9337
TABEL VIII
P ERBANDINGAN R ECALL
Optimasi SMOTE Mdl Epch LR Recall
SGD Adasyn C 400 0,001 0,9969 Borderline SMOTE C 500 0,001 0,9845
Optimasi SMOTE Mdl Epch LR Recall SMOTE Tomek C 600 0,01 0,9947 Adam Adasyn C 400 0,0001 0,9969 Borderline SMOTE C 400 0,001 0,9845 SMOTE Tomek A 400 0,001 0,9957 RMSprop Adasyn B 500 0,0001 0,9948 Borderline SMOTE B 400 0,0001 0,9835 SMOTE Tomek B 400 0,01 0,9936
Berdasarkan  Tabel  6  dan  Tabel  9,  kita  dapat menganalisis  bahwa  hasil accuracy  score dan f1-score paling baik didapatkan oleh Model B dengan jumlah epoch 500,  optimasi Adam , learning  rate 0.001  dan  teknik SMOTETomek .  Metode  gabungan  menggunakan SMOTE sebagai  teknik  pengambilan  sampel  data  dengan menggabungkan Tomek  links sebagai  teknik  pembersihan data merupakan algoritma pre-processing yang sangat kuat untuk  mengatasi  masalah  kelas  yang  tidak  seimbang. Dengan  menggabungkan SMOTE dengan  teknik Tomek links , batas antara yang berbeda kelas dapat dengan mudah diidentifikasi[23]. Sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi lebih  baik.  Perbandingan accuracy dan f1-score juga ditunjukkan pada gambar 6, bahwa model B mendapatkan accuracy score dan f1-score yang lebih baik dibandingkan kedua model lainnya. Sehingga model yang dipilih sebagai model prediktif adalah Model B.
TABEL IX P ERBANDINGAN F1-S CORE
Optimasi SMOTE Model Epoch LR F1-
Score SGD Adasyn B 500 0,1 0,9503 Borderline SMOTE C 400 0,1 0,9539 SMOTE Tomek A 600 0,1 0,9504
Adam Adasyn C 400 0,00 1 0,9516 Borderline SMOTE B 400 0,01 0,9582 SMOTE Tomek B 500 0,00 1 0,9604 RMSprop Adasyn C 500 0,01 0,9551 Borderline SMOTE C 400 0,01 0,9563 SMOTE Tomek B 600 0,01 0,9565
Model  yang  telah  dipilih  sebagai  model  prediktif kemudian  dievaluasi  menggunakan  data testing dan dibandingkan  hasilnya  dengan  penelitian  sebelumnya. Perbandingan metrics  performance dengan  penelitian sebelumnya  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  10  dan Gambar  7.  Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat  dianalisa bahwa skore accuracy, precision, recall, f1-score dan AUC
yang  didapatkan  model  DNN  lebih  besar  daripada menggunakan model Gradient Boosting .
Gambar 6. Perbandingan Metric Accuracy dan f1-score antar Model
TABEL X P ERBANDINGAN M ETRIC P ERFORMANCE M ODEL DNN DENGAN G RADIENT B OOSTING
Model Acc. Prec Recall F1- score AUC Gradient Boosting 0,9449 0,9453 0,9449 0,9448 0.950 Model DNN 0,9600 0,9614 0,9608 0,9611 0.981
Gambar 7. Perbandingan Metric Performance Model DNN dan Gradient Boosting
Eksperimen  juga  memastikan  bahwa model  yang  telah dipilih tidak over-fitting , maka dilakukan analisis terhadap grafik history  training dan validation  accuracy dan logarithmic  loss .  Gambar  8  (a)  menunjukkan  pergerakan history training dan validation accuracy sebelum diberikan nilai dropout . Pada Grafik tersebut menunjukkan accuracy score untuk training yang terus meningkat, namun ketika dilakukan validasi selama proses training accuracy score - nya  bergerak  turun.  Hal  ini  akan  mengakibatkan  model lemah  dalam  memprediksi  data  diluar  pola dataset training .  Gambar  8  (b)  menunjukkan  pergerakan history training dan validation  accuracy setelah  diberikan  nilai dropout .  Grafik accuracy  training bergerak  naik  dan disertai  dengan  naiknya accuracy  validation ,  hal  ini mengindikasikan bahwa model tidak over-fitting . Analisis sebaliknya  dilakukan  pada history  logarithmic  loss yang disajikan pada Gambar 9 (a) dan (b).
0,9400 0,9450 0,9500 0,9550 0,9600 0,9650 A B C M etr ics S co re Model Accuracy F1-Score 0,9449 0,9453 0,9449 0,9448 0,950 0,9600 0,9614 0,9608 0,9611 0,981 0,92 0,93 0,94 0,95 0,96 0,97 0,98 0,99 Accuracy Precision Recall F1-score AUC Sc or e Metrics Performance Gradient Boosting Model DNN
(a) (b)
Gambar  8.  Perbandingan training dan validation  accuracy  history sebelum dan sesudah dropout (a) (b) Gambar 9. Perbandingan training dan validation loss history sebelum dan sesudah dropout

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  untuk  mendapatkan  model  prediksi  stroke yang lebih baik  telah dilakukan. Berdasarkan hasil model prediksi  tersebut  dijadikan  sebagai  salah  satu  informasi untuk  memberikan  saran  kemungkinan  potensi  stroke. Dataset  medis  seringkali  memiliki  kelas  yang  tidak seimbang.  Model  arsitektur  DNN  yang  kami  usulkan dengan pre-processing  SMOTE dan  dikombinasikan dengan Tomek links menghasilkan performance accuracy , f1-score dan AUC sebesar  0.96,  0.9611  dan  0.981. Performance tersebut lebih tinggi dibandingkan performance model yang dihasilkan penelitian sebelumnya yang menggunakan klasifikasi Extreme Gradient Boosting . Penelitian  selanjutnya  akan  dilakukan  dengan  dataset dengan  dimensi  yang  lebih  besar,  karena  faktor-faktor medis sangat  kompleks dan dilakukan pemodelan dengan menggunakan model deep learning lainnya.

## R EFERENSI
[1] A.  Fitri,  N.  Masruriyah,  T.  Djatna,  M.  K.  D.  Hardhienata,  H.  H. Handayani,  and  D.  Wahiddin,  “Predictive  Analytics  for  Stroke Disease,” pp. 13–16, 2020, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985716. [2] C.  C.  Peng,  S.  H.  Wang,  S.  J.  Liu,  Y.  K.  Yang,  and  B.  H.  Liao, “Artificial Neural Network Application to the Stroke Prediction,”
2nd  IEEE  Eurasia  Conf.  Biomed.  Eng.  Healthc.  Sustain.  2020,
ECBIOS 2020 , pp. 130–133, 2020, doi: 10.1109/ECBIOS50299.2020.9203638.
[3] P. Songram and C. Jareanpon, “A Study of Features Affecting on Stroke Prediction Using Machine Learning,” Lect. Notes Comput. Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  11909  LNAI,  pp.  216–225,  2019,  doi: 10.1007/978-3-030-33709-4_19.
[4] S. Ray, K. Alshouiliy, A. Roy, A. Alghamdi, and D. P. Agrawal, “Chi-Squared Based Feature Selection for Stroke Prediction using AzureML,” 2020  Intermt.  Eng.  Technol.  Comput.  IETC  2020 , 2020, doi: 10.1109/IETC47856.2020.9249117.
[5] P. Chantamit-O-Pas and M. Goyal, “Prediction of stroke using deep learning model,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 10638 LNCS, pp. 774–781, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-70139-4_78. [6] M. Rajora, M. Rathod, and N. S. Naik, “Stroke  Prediction Using Machine  Learning  in  a  Distributed  Environment,” Lect.  Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) ,  vol.  12582  LNCS,  pp.  238–252,  2021,  doi: 10.1007/978-3-030-65621-8_15.
[7] S. Cheon and J. Kim, “The Use of Deep Learning to Predict Stroke Patient Mortality,” 2019, doi: doi.org/10.3390/ijerph16111876.
[8] A.  F.  N.  Masruriyah,  T.  Djatna,  M.  K.  D.  Hardhienata,  H.  H. Handayani,  and  D.  Wahiddin,  “Predictive  Analytics  For  Stroke Disease,” pp. 13–16, 2020, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985716. [9] M.  Rajora,  M.  Rathod,  and  N.  S.  Naik,  “Stroke  prediction  using machine  learning  in  a  distributed  environment,” Lect.  Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) ,  vol.  12582  LNCS,  pp.  238–252,  2021,  doi: 10.1007/978-3-030-65621-8_15.
[10]  Fedesoriano,  “Stroke  Prediction  Dataset,” Kaggle ,  2021. https://www.kaggle.com/fedesoriano/stroke-prediction-dataset (accessed Mar. 06, 2021).
[11]  B. Kovács, F. Tinya, C. Németh, and P. Ódor, “SMOTE: Synthetic Minority  Over-sampling  Technique,” Ecol.  Appl. ,  vol.  30,  no.  2, pp. 321–357, 2020, doi: 10.1002/eap.2043.
[12]  K.  A.  N.  and  B.  S.  B  Santoso,  H  Wijayanto,  “Synthetic  Over Sampling  Methods  for  Handling  Class  Imbalanced  Problems:  A Review,” Water (Switzerland) , vol. 26, no. 2, pp. 1–72, 2017, doi: doi:10.1088/1755-1315/58/1/012031.
[13]  K.  He,  “Delving  Deep  into  Rectifiers:  Surpassing  Human-Level Performance  on  ImageNet  Classification,” Delving  Deep  into Rectifiers  Surpassing  Human-Level  Perform.  ImageNet  Classif. , 2015, doi: 10.1109/ICCV.2015.123.
[14]  S.  Sharma  and  S.  Sharma,  “Activation  Functions  in  Neural Networks,” vol. 4, no. 12, pp. 310–316, 2020.
[15]  D.  P.  Kingma  and  J.  L.  Ba,  “Adam:  A  Method  for  Stochastic Optimization,” Adam A Method Stoch. Optim. , pp. 1–15, 2015.
[16]  A.  Labach,  H.  Salehinejad,  and  S.  Valaee,  “Survey  of  Dropout Methods for Deep Neural Networks,” 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1904.13310.
[17]  T.  D.  K.  Thara,  P.  S.  Prema,  and  F.  Xiong,  “Auto-Detection  of Epileptic  Seizure  Events  Using  Deep  Neural  Network  with Different Feature Scaling Techniques,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 128, pp. 544–550, 2019, doi: 10.1016/j.patrec.2019.10.029.
[18]  J. Hao, “Machine Learning Made Easy: A Review of Scikit-learn Package in Python Programming Language,” vol. XX, no. X, pp. 1–14, 2019, doi: 10.3102/1076998619832248.
[19]  A.  Liu,  J.  Ghosh,  and  C.  Martin,  “Generative  Oversampling  for Mining  Imbalanced  Datasets,” Int.  Conf.  Data  Min. ,  pp.  25–28, 2007.
[20]  A. Tharwat, “Classification Assessment Methods,” Appl. Comput. Informatics ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  168–192,  2018,  doi: 10.1016/j.aci.2018.08.003.
[21]  T.  Djatna,  M.  Kusuma,  D.  Hardhienata,  A.  Fitri,  and  N. Masruriyah,  “An  intuitionistic  Fuzzy  Diagnosis  Analytics  for Stroke  Disease,” J.  Big  Data ,  2018,  doi:  10.1186/s40537-018- 0142-7.
[22]  M.  Gordon  and  M.  Kochen,  “Recall‐precision  trade‐off:  A derivation,” J. Am. Soc. Inf. Sci. , vol. 40, no. 3, pp. 145–151, 1989, doi: 10.1002/(SICI)1097-4571(198905)40:3<145:AID- ASI1>3.0.CO;2-I.
[23]  F. Ri et al. , “Effective Prediction of Three Common Diseases by Combining SMOTE with Tomek links Technique for Imbalanced Medical  Data,”  vol.  2016,  pp.  225–228,  2016,  doi: 10.1109/ICOACS.2016.7563084.