## Prediksi Penyakit Stroke Menggunakan Machine Learning Dengan Algoritma Random Forest
Mellya Putri 1 , Erlin 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Insititut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
1* mellya.putri@student.pelitaindonesia.ac.id
2 erlin@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Abstrak —  Sistem  rekomendasi  Penyakit  stroke  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sering  menimbulkan  dampak  yang  serius  bagi penderitanya. Oleh karena itu, prediksi penyakit stroke menjadi penting untuk dapat melakukan tindakan pencegahan yang tepat. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  penyakit  stroke  menggunakan  teknik  machine  learning  dengan  algoritma  Random  Forest.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari kumpulan data pasien yang terdiri dari berbagai atribut seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, dan  lainnya.  Proses  prediksi  dilakukan  dengan  memanfaatkan  algoritma  Random  Forest  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  risiko  yang berkontribusi terhadap penyakit stroke. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan tingkat akurasi model yang baik dalam memprediksi kemungkinan seseorang terkena penyakit stroke. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menghasilkan 933 stroke dengan benar (TP), 11 stroke yang sebenarnya bukan stroke (FP), 0 stroke yang sebenarnya stroke (FN), dan 988 stroke yang sebenarnya bukan stroke (TN).
Kata kunci: Penyakit Stroke, Prediksi, Machine Learning, Random Forest
Abstract —  Stroke  disease  is  one  of  the  diseases  that  often  causes  serious  impacts  on  sufferers.  Therefore,  prediction  of  stroke  disease  is important to be able to take appropriate preventive measures. This research aims to predict stroke disease using machine learning techniques with the Random Forest algorithm. The data used in this study comes from a collection of patient data consisting of various attributes such as age, gender, blood pressure, and others. The prediction process is carried out by utilizing the Random Forest algorithm to identify risk factors that contribute to stroke disease. Evaluation results using confusion matrix show a good level of model accuracy in predicting the likelihood of a person having a stroke. Based on the testing that has been done, it produces 933 strokes correctly (TP), 11 strokes that are not actually strokes (FP), 0 strokes that are actually strokes (FN), and 988 strokes that are not actually strokes (TN).
Keywords: Stroke Disease, Prediction, Machine Learning, Random Forest

## I. P ENDAHULUAN
Pada  saat  ini,  penyakit  stroke  merupakan  masalah kesehatan  serius  yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  otak yang  parah  dan  bahkan  berujung  pada  kematian  [1].  Di seluruh  dunia,  jumlah  kasus  stroke  terus  meningkat,  dan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi resiko kematian pada pasien stroke adalah langkah penting dalam penanganan dan perawatan yang lebih baik. Stroke adalah penyakit dengan ditandai oleh terganggunya fungsi otak disebabkan kurangnya pasokan  oksigen  dan  aliran  darah  ke  otak  sehingga mempengaruhi beberapa fungsi otak yang membuat penyintas mengalami kesulitan dalam melakukan aktifitas.
Menurut data World Health Organization (WHO) diperkirakan 17,5 juta orang meninggal dunia akibat penyakit kardiovaskular dengan 6,7 juta orang meninggal akibat stroke, yaitu  urutan  kedua  tertinggi  mengakibatkan  kematian  setelah penyakit  jantung  koroner.  Penyakit  stroke  merupakan  salah satu masalah kesehatan yang mendesak, dengan dampak yang signifikan  pada  tingkat  global.  Pada  tingkat  individu,  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  resiko  kematian  akibat  stroke sangat  beragam,  seperti  riwayat  kesehatan,  gaya  hidup,  dan karakteristik biologis.
Stroke  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  paling  banyak diderita  oleh  masyarakat  Indonesia  dan  menjadi  urutan pertama  penyebab  kematian  tertinggi  disusul  oleh  diabetes dan  hipertensi.  Diperkirakan  ada  4,5  juta  kematian  per  tahun akibat  stroke  di  dunia  dan  lebih  dari  9  juta  penderita  stroke. Risiko  kekambuhan  selama  5  tahun  adalah  15-40%. Diperkirakan  pada  tahun  2023  akan  ada  absolut  peningkatan jumlah pasien yang mengalami pertama kali stroke meningkat
sekitar  30%  dibandingkan  dengan  1983.  Stoke  adalah  yang terdepan penyebab kecacatan pada orang dewasa [2]. Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  dan komputasi,  penggunaan  kecerdasan  buatan,  khususnya Machine Learning, telah menjadi fokus dalam berbagai bidang, termasuk  bidang  medis.  Salah  satu  aplikasi  penting  dari Machine  Learning  adalah  dalam  menganalisis  data  kesehatan dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  klinis  yang lebih  cerdas.  Machine  learning  merupakan  bidang  lain  dari ilmu  komputer  yang  merancang  sebuah  algoritma  agar memungkinkan  sebuah  komputer  untuk  belajar  melalui  data sehingga  sering  dikatakan  sebagai  learn  from  data.  Jadi machine  learning  adalah  pemrograman  komputer  yang menggunakan  data  masa  lalu  yang  digunakan  untuk pembelajaran  model  sehingga  mendapatkan  performa  yang optimal  dalam  menggali  informasi  dari  suatu  kumpulan  data. Inti  machine  learning  adalah  untuk  membuat  model  yang merefleksikan pola-pola data [3].
Pada  aplikasi  machine  learning  ini,  algoritma  atau urutan  proses  statistik  dilatih untuk  menemukan  pola  tertentu dalam  jumlah data  yang  besar.  Salah  satu  algoritma  Machine Learning  adalah  Random  Forest,  telah  terbukti  sangat  efektif dalam  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan  prediksi.  Dalam konteks  penyakit  stroke,  penggunaan  Random  Forest  dapat membantu  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  dapat meningkatkan  resiko  kematian  pada  pasien  stroke.  Ini termasuk  variabel  seperti  usia  pasien,  jenis  kelamin,  riwayat medis,  gejala  awal,  dan  hasil  pemeriksaan  klinis  lainnya. Dalam  penelitian  ini,  kita  akan  menjelajahi  penerapan Machine  Learning,  khususnya  algoritma  Random  Forest, untuk mengklasifikasikan resiko kematian pada pasien stroke. Pendekatan ini memungkinkan kita untuk memanfaatkan data
yang  tersedia,  baik  data  pasien  maupun  data  medis,  untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi dengan lebih akurat  kemungkinan  resiko  kematian  pasien.  Menurut  [4]), Random  Forest  adalah  teknik  bagging  yang  memiliki karakteristik  signifikan  yang  berjalan  efisien  pada  dataset besar.  Random  Forest  dapat  menangani  ribuan  variabel masukan tanpa penghapusan variabel dan memperkirakan fitur penting  untuk  klasifikasi.  Beberapa  penelitian  terdahulu menggunakan  algoritma  ini  dengan  algoritma  lainnya  untuk membandingkan  seberapa  akurat  dari  penggunaan  algoritma ini.
Berdasarkan  peneliti  terdahulu  sebelumnya  oleh  [5], dengan  melakukan  perbandingan  algoritma  regresi  linier  dan regresi random forest dalam memprediksi kasus positif covid- 19  dapat  disimpulkan  bahwa model  random  forest  regression lebih  baik  dalam  memprediksi  kasus  positif  Covid-19 dibandingkan  model  regresi  linier.  Hal  ini  ditunjukkan  dari hasil  akurasi,  RMSE,  dan  MAPE  yang  lebih  tinggi  pada model  random  forest  regression.  Model  random  forest regression memiliki akurasi sebesar 97,7%, sedangkan model regresi  linier  memiliki  akurasi  sebesar  94%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  random  forest  regression  mampu memprediksi  kasus  positif  Covid-19  dengan  lebih  akurat dibandingkan model regresi linier.
Penelitian yang dilakukan oleh [6], yaitu perbandingan  model  decision  tree,  naive  bayes  dan  random forest untuk prediksi klasifikasi penyakit jantung menggunakan  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  pasien  penyakit  jantung  dari  Rumah  Sakit  Cipto Mangunkusumo.  Data  tersebut  terdiri  dari  200  data  pasien, dengan 150 data untuk pelatihan dan 50 data untuk pengujian. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  random  forest memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar  97,6%,  diikuti  oleh  model naive  bayes  sebesar  96,1%,  dan  model  decision  tree  sebesar 95,2%. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  model  random  forest  merupakan  model yang  paling  baik  untuk  prediksi  klasifikasi  penyakit  jantung. Hal  ini  karena  model  random  forest  dapat  menggabungkan prediksi  dari  beberapa  decision  tree,  sehingga  dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7], Klasifikasi Penyakit  Liver  dengan  Algoritma  Machine  Learning,  pada penelitian  membahas  tentang  klasifikasi  penyakit  liver menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan adalah  dataset  ILPD  dari  UCI  Machine  Learning  Repository. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Random Forest  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi  penyakit  liver,  yaitu  sebesar  78,63%.  Akurasi sebesar  78,63%  menunjukkan  bahwa  algoritma  Random Forest  dapat  memprediksi  dengan  baik  apakah  seseorang menderita  penyakit  liver  atau  tidak.  Nilai  akurasi  ini  lebih unggul dari algoritma lainnya yang diuji dalam penelitian ini, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma Random Forest dapat menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  prediksi  penyakit  liver. Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa  akurasi  prediksi  dapat bervariasi tergantung pada kualitas data yang digunakan.
Penelitian ini menggunakan machine learning dengan implementasi  algoritma  Random  Forest  untuk  memprediksi
penyakit  jantung  dengan  tujuan  memberikan  wawasan  baru dalam  pengembangan  metode  prediksi  yang  lebih  akurat untuk mendukung diagnosis dan pencegahan stroke menggunakan pendekatan machine learning.

## A. Tinjauan Pustaka
Penyakit  stroke  adalah  penyakit  yang  terjadi  ketika aliran  darah  ke  otak  terhambat  atau  terputus,  sehingga  otak tidak  mendapatkan  oksigen  dan  nutrisi  yang  dibutuhkan  [8]. Hal ini dapat menyebabkan kerusakan otak dan kematian sel- sel otak. Stroke dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis, yaitu stroke  iskemik  dan  stroke  hemoragik.  Stroke  iskemik  terjadi ketika  aliran  darah  ke  otak  terhambat  oleh  gumpalan  darah, sedangkan stroke hemoragik terjadi ketika pembuluh darah di otak  pecah.  Penderita  hipertensi  akan  mengalami  aneurisma yang  disertai  disfungsi  endoteliel  pada  jaringan  pembuluh darahnya.  Apabila  gangguan  yang  terjadi  pada  pembuluh darah  ini  berlangsung  terus  dalam  waktu  yang  lama  akan dapat menyebabkan terjadinya stroke.
Organisasi  Kesehatan  Dunia  melaporkan  bahwa kelemahan  wajah  yang  tiba-tiba  dan  bahkan  mati  rasa  di lengan, kaki, atau di satu sisi tubuh adalah gejala yang paling sering  dialami.  Selain  itu,  fungsi  sensorik  tubuh  hilang,  dan sakit  kepala  yang  sangat  parah  dirasakan,  yang  dapat menyebabkan pingsan atau tidak sadarkan diri [9].
Confusion  Matrix  merupakan  metode  pengukuran untuk  mencari  masalah  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh machine  learning  dengan  keluaran  berupa  dua  kelas  atau lebih,  confusion  Matrix  adalah  tabel  dengan  4  kombinasi berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  [10].  Confusion matrix  adalah  tabel  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja model klasifikasi. Confusion matrix terdiri dari empat kuadran terlihat pada Gambar 2.1 , yaitu:
1. True Positive (TP): Jumlah data yang diprediksi positif dan benar-benar positif.
2. False Positive (FP): Jumlah data yang diprediksi positif tetapi sebenarnya negatif.
3. True  Negative  (TN):  Jumlah  data  yang  diprediksi negatif dan benar-benar negatif.
4. False  Negative  (FN):  Jumlah  data  yang  diprediksi negatif tetapi sebenarnya positif.

## Gambar 2. 1 Cunfuxion Matrix Recall
Ada  beberapa  metrik  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  kinerja  model  klasifikasi  berdasarkan  confusion
matrix  seperti  diperlihatkan  pada  persamaan  1  sampai  4, antara lain:
1. Akurasi: Persentase data yang diprediksi dengan benar, baik positif maupun negatif.
2. Presisi: Persentase  data  positif  yang  diprediksi  dengan benar.
3. Recall: Persentase  data  positif  yang  benar-benar diprediksi positif.
4. F1 score: Rata-rata presisi dan recall. Berikut adalah rumus untuk menghitung metrik-metrik
tersebut: Akurasi   = (1) Presisi    = (2) Recall     = (3) F1 score = (4)
Confusion  matrix  merupakan  alat  yang  berguna untuk  memahami  kinerja  model  klasifikasi.  Dengan memahami confusion matrix, kita dapat mengetahui kelebihan dan  kekurangan  model  klasifikasi,  dan  kemudian  melakukan penyesuaian untuk meningkatkan kinerjanya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Sistem  penyelesaian  penelitian  ini,  dilakukan  tahap  – tahap  penelitian  yang  merupakan  proses  dari  penyelesaian penelitian  ini.  Adapun  kerangka  penelitian  yang  dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.1 dibawah ini.

## Gambar 3. 1 Kerangka Penelitian
a. Studi literatur
Studi literatur adalah kegiatan membaca dan menganalisis sumber-sumber  tertulis  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Tujuan  dari  studi  literatur  adalah  untuk mendapatkan  landasan  teori,  kerangka  berpikir,  dan hipotesis penelitian.
b. Penentuan dataset Penentuan  dataset  dilakukan  untuk  dapat  memperoleh informasi  yang  dibutuhkan  selama  melakukan  penelitian dalam  rangka  untuk  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset UCI Machine Learning Repository.
c. Loading dan baca data Loading  dan  membaca  data  adalah  proses  memasukkan data  dari  sumber  eksternal  ke  dalam  program  komputer. Sumber  eksternal  ini  dapat  berupa  file,  database,  atau bahkan  sumber  data  streaming.  Data  yang  dimuat biasanya  akan  disimpan  dalam  memori  komputer sehingga  dapat  diakses  dan  diproses  oleh  program komputer.
d. Analisis eksplorasi data Analisis  eksplorasi  data  bertujuan  menganalisis  dataset yang  digunakan  untuk  meringkas  karakteristik  utama dataset  tersebut  menggunakan  bantuan  statistika  dan mempresentasikannya  melalui  teknik  visual.  Pada  tahap ini, data diperiksa sebelum dibangunnya model, sehingga didapatkan wawasan maksimal dari dataset yang dimiliki.
e. Pemprosesan data
Pemprosesan  data  dapat  membantu  peneliti  untuk menyampaikan  hasil  penelitian,  menampilkan  hasil  dari pengolahan  data.  Data  yang  sudah  melalui  proses  data cleaning  dan  preprocessing  akan  disajikan  sehingga menghasilkan informasi yang berguna dengan menggunakan  model  algoritma  Random  Forest.  Pada tahap ini, pengecekan dilakukan terhadap nilai data yang hilang  karena  dataset  bisa  saja  memuat  data  yang  tidak lengkap.  Nilai  data  yang  hilang  digantikan  dengan  nilai median  dari  setiap  variabel,  sehingga  setiap  data  pada variabel dataset memiliki nilai yang lengkap.
f. Pemodelan Pemodelan  ini  menggunakan  algoritma  random  forest.
Random forest merupakan algoritma pembelajaran mesin yang  berbasis  pohon  keputusan.  Algoritma  ini  bekerja dengan  membangun  banyak  pohon  keputusan  dari  data yang  sama,  dan  kemudian  menggabungkan  prediksi  dari setiap  pohon  keputusan  untuk  menghasilkan  prediksi akhir.  Algoritma  ini  dapat  menghasilkan  akurasi  yang tinggi pada berbagai jenis data.
g. Evaluasi Dengan Confuxion Matrix
Evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja algoritma/model  adalah  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1- score dalam bentuk confusion matrix yang sudah banyak digunakan  oleh  peneliti  lainnya.  Confusion  matrix merupakan tabel yang bekerja dengan cara
membandingkan  jumlah  prediksi  yang  benar  dan  yang salah  yang  terdapat  pada  masing-masing  kelas,  sehingga memberikan  wawasan  mengenai  kesalahan  model  yang dibangun.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Explorasi Data Analisis

## 1)   Distribusi penyakit stroke
Berdasarkan  Data  healtcare  Stroke  yang  menderita penyakit  stroke  yaitu  4.87%  dan  yang  tidak  memiliki penyakit  stroke  sebanyak  95.1%  terdapat  pada Gambar 4.1 . Hal ini dengan jelas menggambarkan ketidakseimbangan  kelas  kumpulan  data,  dengan  jumlah kasus "Tanpa Stroke" yang jauh lebih besar dibandingkan
dengan  kasus  "Stroke".  Namun,  laporan  ini  hanya menyampaikan  distribusi  kasus  stroke  dan  mungkin  tidak memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai faktor-faktor lain.
Gambar  4.  1 Distribusi  Penyakit  Stroke  Berdasarkan Status
B. Pemprosesan Data
1) Mengatasi nilai data yang kosong pada data set Terlihat bahwa pada Gambar 4.15 Mengatasi Data
Kosong sudah tidak ada lagi data yang kosong pada gambar tersebut.
Gambar 4. 2 Mengatasi Data Kosong
2) Mengatasi outliers
Pada  gambar Gambar  4.16 Mengatasi  outliers,  nilai maksimum yang terdapat dalam kolom 'bmi' adalah 97.6.
Jumlah data dalam kolom 'bmi' yang memiliki nilai lebih besar  atau  sama  dengan  65,  dan  data-data  ini  dianggap sebagai  pencilan  (outliers)  berdasarkan  kondisi  yang ditetapkan.
Gambar 4. 3 Mengatasi Outliers

## 3) Mengatasi duplikat data
Berdasarkan  Data  healtcare  Stroke,  duplikasi  dalam dataset  dapat  dapat  dilihat  pada Gambar  4.18 mempengaruhi  analisis.  Kami  mengidentifikasi  dan menghapus  baris  duplikat  untuk  memastikan  integritas data. Berikut merupakan data yang duplikat:
Gambar 4. 4 Data duplikat

## 4) Pengkodean kategori
Untuk  menyiapkan  data kategori  analisis  ini  menerapkan teknik  pengkodean one hot  encoding .  Dengan  mengubah data-data  yang  kategori  menjadi  numerik.  menggunakan pengkodean label untuk 'jenis_kelamin', 'pernah_menikah', dan 'jenis_tempat_tinggal'. Selain itu, kami menggunakan pengkodean  satu  titik  untuk  'jenis_pekerjaan'  dan 'status_merokok'  untuk  mengubahnya  menjadi  variabel biner yang sesuai untuk analisis dan pemodelan. Teknik- teknik pengkodean ini membantu mengubah data kategori menjadi  format  yang  dapat  digunakan  oleh  algoritma machine learning secara efektif.

## Gambar 4. 5 Pengkodean Data

## 5) Menyeimbangkan data
Dataset  adalah  tidak  seimbang  sesuai  dengan  gambar sebelumnya, apabila dataset yang tidak seimbang ini tetap diproses  akan  menghasilkan  model  yang  tidak  atau
kurang  akurasinya,  mengahsilkan  akurasi  model  yang tidak baik, oleh sebab itu diperlukan untuk menyeimbangkan  atau  membalance  kan  data.  Data dibalance kan atau di seimbangkan dengan menggunakan teknik  upsampling,  proses  meningkatkan  resolusi  atau ukuran  data.  Teknik  upsampling  digunakan  untuk membuat  data  memiliki  dimensi  yang  lebih  tinggi  dari pada data asli, dimana data yang jumlah awal nya sedikit akan  di  buat  data  imitasi  (data  tambahan).  Terlihat  pada Gambar 4.20
Gambar 4. 6 Kejadian Stroke
C. Pemodelan
1) Pembagian data
Pembagian  data  80%  untuk  training  dan  20%  untuk testing  adalah  pembagian  data  yang  umum  digunakan dalam  machine  learning,  termasuk  dalam  algoritma random  forest.  Pembagian  data  ini  dimaksudkan  untuk memisahkan data menjadi dua set, yaitu set data training dan  set  data  testing.  Set  data  training  digunakan  untuk melatih  model random forest.  Model  random  forest  akan mempelajari  hubungan  antara  fitur-fitur  data  dan  label kelas  dari  set  data  training.  Set  data  testing  digunakan untuk mengevaluasi  kinerja model  random  forest.  Model random  forest  akan  digunakan  untuk  memprediksi  label kelas  dari  set  data  testing.  Hasil  prediksi  dari  set  data testing akan dibandingkan dengan label kelas sebenarnya untuk  mengetahui  akurasi  dan  kinerja  model  random forest.
Pembagian  data  80%  untuk  training  dan  20%  untuk testing  ini  memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu  model random forest akan memiliki akurasi yang lebih baik, model  random  forest  akan  lebih  robust  terhadap overfitting.  Overfitting  adalah  suatu  kondisi  di  mana model  machine  learning  terlalu  cocok  dengan  data training,  sehingga  kinerja  model  menjadi  buruk  ketika diterapkan  pada  data  baru.  Pembagian  data  80%  untuk training  dan  20%  untuk  testing  dapat  membantu mengurangi overfitting dengan cara memberikan set data testing yang cukup untuk mengevaluasi kinerja model.
2) Model dengan Random Forest Kurva  ROC (Receiver  Operating  Characteristic) untuk model  Random  Forest.  Kurva  memiliki  nilai  AUC (Area Under  the  Curve) 1.00,  yang  menunjukkan  performa model  yang  sempurna  dalam  membedakan  antara  kelas positif  dan  negatif.  Kurva  tersebut  menggambarkan kemampuan model yang sangat baik dalam membedakan
kelas-kelas  yang  diprediksi.  Dapat  dilihat  Pada Gambar 4.21 Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic)
Gambar 4. 7 Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic)

## D. Evaluasi dengan confuxion matrix
Model  random  forest  pada Gambar  4.22 ,  memprediksi 933 stroke dengan benar (TP), 11 stroke yang sebenarnya bukan  stroke  (FP),  0  stroke  yang  sebenarnya  stroke  (FN), dan 988 stroke yang sebenarnya bukan stroke (TN). Secara keseluruhan,  model  random  forest  memiliki  kinerja  yang sangat baik dalam memprediksi stroke.

## Gambar 4. 8 Confuxion Matrix
Model random forest memiliki presisi, recall, dan f1-score yang tinggi untuk kedua kelas, yaitu stroke (1) dan bukan stroke  (0).  Presisi  untuk  kelas  stroke  sebesar  1,00  artinya model  tidak  pernah  salah  memprediksi  stroke.  Recall untuk kelas stroke sebesar 0,99 artinya model memprediksi  stroke  dengan  benar  sebesar  99%  dari  data aktual  yang  benar-benar  stroke.  F1-score  untuk  kelas stroke  sebesar  0,99  artinya  model  memprediksi  stroke dengan  benar  sebesar  99%  dari  data  aktual  yang  benar-
benar stroke. Presisi untuk kelas bukan stroke sebesar 0,99 artinya  model  tidak  pernah  salah  memprediksi  bukan stroke.
Recall  untuk  kelas  bukan  stroke  sebesar  1,00  artinya model  memprediksi  bukan  stroke  dengan  benar  sebesar 100% dari data aktual yang benar-benar bukan stroke. F1- score untuk kelas bukan stroke sebesar 0,99 artinya model memprediksi bukan stroke dengan benar sebesar 99% dari data  aktual  yang  benar-benar  bukan  stroke.  Secara keseluruhan,  model  random  forest  memiliki  kinerja  yang sangat  baik  dalam  memprediksi  stroke.  Model  ini  dapat memprediksi  stroke  dengan  benar  dengan  presisi,  recall, dan f1-score yang tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dijelaskan bahwa untuk memprediksi  penyakit  stroke menggunakan  machine  learning dengan  algoritma  random  forest,  langkah-langkah  yang dilakukan  meliputi  penentuan  dataset,  loading  data,  analisis explorasi  data,  pemprosesan  data,  pemodelan,  dan  evaluasi dengan  confixion  matrix. Pertama-tama,  data  yang  relevan terkait dengan pasien-pasien yang telah mengalami stroke atau memiliki  faktor  risiko  yang  berkaitan  dengan  stroke dikumpulkan. Data ini mencakup informasi seperti usia, jenis kelamin,  riwayat  medis,  gaya  hidup,  dan  faktor-faktor  lain yang  dapat  berkontribusi  terhadap  risiko  stroke.  Selanjutnya, data  tersebut  diproses  untuk  membersihkan,  menghilangkan nilai-nilai  yang  hilang,  dan  menyesuaikan  format  data  agar sesuai untuk digunakan dalam model machine learning.
Setelah  itu,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data latih  (training  data)  dan  data  uji  (testing  data).  Data  latih digunakan  untuk  melatih  model  algoritma  random  forest. Model  ini  akan  belajar  dari  pola-pola  yang  terdapat  dalam data latih untuk memprediksi kemungkinan terjadinya stroke. Kemudian,  data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model.  Lalu  di  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix meliputi akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  bab sebelumnya,  untuk  mengetahui  performa  metode Random forest pada  prediksi  penyakit  stroke.  Diprediksi  933  stroke dengan  benar  (TP),  11  stroke  yang  sebenarnya  bukan  stroke (FP),  0  stroke  yang  sebenarnya  stroke  (FN),  dan  988  stroke yang  sebenarnya  bukan  stroke  (TN).  Secara  keseluruhan, model random forest memiliki kinerja yang sangat baik dalam memprediksi stroke.
Pada  penelitian  ini  parameter  yang  digunakan  untuk memprediksi penyakit stroke menggunakan algoritma random forest  adalah  faktor  risiko  yang  telah  teridentifikasi  dalam literatur  medis,  seperti  umur,  jenis  kelamin,  tekanan  darah, kadar  gula,  riwayat  merokok,  riwayat  pekerjaan,  tempat
tinggal,  status  pernikahan,  dan  faktor-faktor  lain  yang  telah terbukti berkontribusi terhadap risiko stroke.

## REFERENSI
[1]  Fadli,  M.,  &  Saputra,  R.  A.  (2023). Klasifikasi  Dan Evaluasi Performa Model Random Forest Untuk Prediksi Stroke  Classification  And  Evaluation  Of  Performance Models  Random  Forest  For  Stroke  Prediction . 12 (02), 72–80.
[2]  Sulaeman,  K.  R.  (2022).  Analisis  Algoritma  Support Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Stroke Support  Vector  Machine  Algorithm  Analysis  In  Stroke Disease Classification. E-Proceeding of Engineering , 9 (3), 922–928.
[3]  Sidik, A. D., & Ansawarman, A. (2022). Prediksi Jumlah Kendaraan  Bermotor  Menggunakan  Machine  Learning. Formosa  Journal  of  Multidisciplinary  Research , 1 (3), 559–568. https://doi.org/10.55927/fjmr.v1i3.745
[4]  Rizky, M., & Andarsyah, R. (2023). Klasifikasi MIT-BIH Arrhythmia  Database  Metode  Random  Forest  dan  CNN dengan  Model  ResNet-50:  A  Systematic  Literature Review. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis , 5 (3), 190–196. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.825
[5]  Fachid,  S.,  &  Triayudi,  A.  (2022).  Perbandingan Algoritma  Regresi  Linier  dan  Regresi  Random  Forest Dalam  Memprediksi  Kasus  Positif  Covid-19. Jurnal
Media Informatika Budidarma , 6 (1), 68. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3492
[6]  Depari, D. H., Widiastiwi, Y., & Santoni, M. M. (2022). Perbandingan  Model  Decision  Tree,  Naive  Bayes  dan Random  Forest  untuk  Prediksi  Klasifikasi  Penyakit Jantung. Informatik :  Jurnal  Ilmu  Komputer , 18 (3),  239. https://doi.org/10.52958/iftk.v18i3.4694
[7]  Mining  Dengan  Algoritma  Machine  Larning  Untuk Prediksi  Penyakit  Liver. Technologia :  Jurnal  Ilmiah , 14 (2), 134. https://doi.org/10.31602/tji.v14i2.10093
[8]  Sinaga, S. H., Duha, A. A. M., & Banjarnahor, J. (2023). Analisis Prediksi Deteksi Stroke Dengan Pendekatan Eda Dan  Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning. Jurnal Ilmiah Betrik , 14 (02 AGUSTUS), 355–367.
[9]  Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2019).  Analisis  Pola  Penyakit Hipertensi  Menggunakan  Algoritma  C4.5. InfoTekJar (Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) , 3 (2), 116–123. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.944
[10] Hovi,  H.  S.  W.,  Id  Hadiana,  A.,  &  Rakhmat  Umbara,  F. (2022).  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM). Informatics and Digital Expert (INDEX) , 4 (1), 40–45. https://doi.org/10.36423/index.v4i1.895