## ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DIGUNAKAN UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA STROKE
Cecep Maulana Sidiq 1 , Ahmad Faqih 2 , Gifthera Dwilestari 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Cirebon, Indonesia 18cecepmaulana@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menggunakan algoritma pohon keputusan atau Decision Tree C4.5  untuk  mengkategorikan  data  stroke.  Upaya  penelitian  khusus  ini  dimotivasi  oleh  masalah  mendesak  dari tingkat kejadian yang mengkhawatirkan terkait dengan stroke, akibat perlu prediksi yang tepat dari faktor risiko stroke. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini diperoleh dari situs web data publik dan platform terkenal www.kaggle.com, yang mencakup total 11 variabel. Metodologi penelitian yang digunakan dalam penyelidikan ini  mencakup beberapa langkah integral, termasuk pengumpulan data, pra-pemrosesan data, transformasi data, pemodelan penambangan data dengan algoritma Pohon Keputusan C4.5, dan, terakhir, evaluasi model. Temuan fase  evaluasi  mengungkapkan  tingkat  akurasi  yang  mengesankan  93,64%,  dengan  nilai  presisi  12,50%  untuk prediksi  stroke  positif  dan  95,26%  untuk  prediksi  stroke  negatif.  Namun,  penting  untuk  menyoroti  bahwa meskipun tingkat akurasi tinggi dicapai, nilai presisi dan penarikan untuk kasus stroke positif masih relatif rendah, sehingga  memerlukan  peningkatan  dan  penyempurnaan  model.  Secara  keseluruhan,  analisis  komprehensif  dan hasil  penelitian  ini  sangat  menyiratkan  bahwa  algoritma  Pohon  Keputusan  C4.5  menunjukkan  potensi  yang signifikan untuk klasifikasi awal penyakit stroke.
Kata Kunci: Stroke, Decision tree, Data Stroke.

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  adalah  kondisi  medis  yang  terjadi  ketika aliran  darah  ke  otak  terhenti,  biasanya  akibat pembuluh  darah  yang  pecah  atau  tersumbat.  Kondisi ini dapat menyebabkan kerusakan permanen pada sel- sel  otak  dan  berdampak  serius  pada  kesehatan  dan kualitas  hidup  seseorang.  Di  seluruh  dunia,  jumlah penderita  stroke  terus  meningkat,  menjadikannya salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan [1] Faktor risiko stroke dapat dibagi menjadi dua kategori: faktor  yang  tidak  dapat  diubah  (seperti  usia,  jenis kelamin,  riwayat  keluarga,  dan  ras)  dan  faktor  yang dapat  dimodifikasi  (seperti  hipertensi,  obesitas, merokok,  diabetes  melitus,  dan  aktivitas  fisik).  Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengidentifikasi  dan memahami  faktor-faktor  ini  untuk  mencegah  dan mengendalikan stroke [2].
Keuntungan  mengklasifikasikan  data  stroke adalah  dapat  memberikan  informasi  berharga  untuk mengembangkan strategi pencegahan dan pengobatan yang  lebih  efektif.  Dengan  mengidentifikasi  faktor- faktor  risiko  penting,  kita  dapat  mengambil  langkah- langkah  untuk  mengurangi  risiko  stroke,  seperti menerapkan gaya hidup sehat, mengendalikan tekanan darah dan kolesterol, serta mengelola kondisi lainnya. Obat-obatan  dapat  meningkatkan  risiko  stroke  dan penyakit serebrovaskular. Selain itu, dengan mempelajari pola dan karakteristik yang terkait dengan stroke,  kita  dapat  meningkatkan  pemahaman  kita tentang penyakit ini dan mengembangkan metode baru untuk deteksi dini dan intervensi yang lebih efektif.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat perbedaan  rata-rata  umur  pasien  stroke  berdasarkan jenis  kelamin  dalam  populasi  tertentu.  Stroke  adalah salah  satu  penyakit  vaskular  yang  paling  banyak memengaruhi  morbiditas  dan  mortalitas  di  seluruh dunia. Pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  faktor- faktor yang memengaruhi stroke, termasuk perbedaan jenis  kelamin  pasien,  dapat  membantu  dalam mengembangkan  metode  pencegahan,  diagnosis,  dan perawatan stroke yang lebih baik [3]
Hasil penelitian ini menegaskan bahwa klasifikasi data stroke dengan memanfaatkan analisis statistik dan pembelajaran  mesin  merupakan  pendekatan  yang efektif dalam mengidentifikasi faktor risiko utama dan mengembangkan strategi pencegahan serta pengobatan  stroke  yang  lebih  efektif.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi signifikan  terhadap  upaya  global  dalam  mengurangi beban penyakit stroke, melalui peningkatan pemahaman  tentang  faktor  risiko  dan  penerapan teknologi dalam deteksi serta intervensi dini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Studi  Yohana  Tri  Dkk.  (2021)  berfokus  pada penurunan  jumlah  pelanggan  setia  perusahaan  MNC Play,  penyedia  layanan  internet  di  Kota  Semarang. Untuk  membedakan  pelanggan  yang  setia  dan  tidak setia,  penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi data  mining.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma C4.5 lebih baik daripada Naïve Bayes dalam menentukan  tingkat  loyalitas  pelanggan  di  dataset
MNC  Play  Semarang.  Algoritma  C4.5  memiliki akurasi  85,43%  dan  AUC  0,859,  sedangkan  Naïve Bayes memiliki akurasi 77,39% dan AUC 0,50. Oleh karena  itu,  algoritma  C4.5  dapat  digunakan  sebagai referensi  untuk  menentukan  apakah  pelanggan  loyal atau tidak loyal pada dataset MNC Play Semarang. [4].
Penelitian  Irma  Handayani  berfokus  pada klasifikasi penyakit Disk Hernia dan Spondylolisthesis Kolumna  Vertebralis .  Selain  itu,  penelitian  ini menghadapi  tantangan  untuk  menentukan  apakah pasien diklasifikasikan sebagai Normal atau Abnormal berdasarkan  nilai  karakteristik  yang  dimiliki  masing- masing  pasien.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan Spondylolisthesis dan  penyakit Disk Hernia. Selain itu, penelitian ini membagi kelas abnormal menjadi dua subkelas: kelas Disk Hernia dan kelas Spondylolisthesis berdasarkan nilai fitur  seperti incidence  pelvic,  pelvic  tilt,  lumbar  lordosis  angle, sacral slope, pelvic radius, dan tingkat spondylolisthesis [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agus  Byna  dan Muhammad  Basit  berfokus  pada  peningkatan  tingkat kejadian stroke di Kota Banjarmasin, yang membutuhkan  prediksi  yang  akurat  tentang  penyakit tersebut. Untuk memprediksi stroke, metode penelitian menggunakan algoritma naive bayes dengan optimasi adaboost. Hasil studi menunjukkan Naive Bayes tidak dioptimalkan  untuk  mencapai  akurasi  89,65%  dalam proses  mengklasifikasikan  data.  Akurasi  meningkat ketika ada optimasi menggunakan algoritma adaboost. Ini  ditunjukkan  oleh  penelitian  sebelumnya  yang menunjukkan  peningkatan  akurasi  dari  78,88% menjadi 82,58% dengan Particle Swarm Optimization. Namun,  hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa peningkatan ini tidak selalu terjadi, seperti yang terjadi dengan  peningkatan  akurasi  dari  68,50%  menjadi 71,29%  dengan  Particle  Swarm  Optimization. Akibatnya,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa algoritma  naive  bayes  dapat  dioptimasi  untuk meningkatkan akurasi prediksi penyakit stroke dengan menggunakan algoritma adaboost. [6].

## 2.2. Stroke
Stroke  adalah  kondisi  kesehatan  yang  terjadi ketika  suplai  darah  ke  otak  terganggu  atau  terhenti, menyebabkan  kerusakan  pada  sel-sel  otak.  Hal  ini dapat menyebabkan berbagai gejala, seperti kelemahan  otot,  kesulitan  berbicara,  dan  masalah kognitif.  Deteksi  dini  dan  klasifikasi  stroke  dapat membantu  dalam  pengelolaan  dan  perawatan  yang tepat  waktu.  Stroke  merupakan  masalah  kesehatan utama  bagi  masyarakat  modern.  Pada  saat  ini,  stroke semakin menjadi masalah serius yang dihadapi hampir diseluruh  dunia.  Hal  tersebut  dikarenakan  serangan stroke yang mendadak dapat mengakibatkan kematian, kecacatan  fisik  dan  mental  baik  pada  usia  produktif maupun usia lanjut. Penyakit Stroke merupakan jenis penyakit yang mematikan dimana masuk kedalam 10 di  antara  jenis  penyakit  yang  paling  berbahaya  di
Indonesia. Hal ini dilihat berdasarkan pada data yang dikumpulkan  dari  sampel  yang  mewakili  Indonesia, meliputi  41.590  kematian  sepanjang  2014  dan  pada semua  kematian  itu  dilakukan  autopsi  verbal,  sesuai pedoman Badan Kesehatan Dunia (WHO) secara real- time  oleh  dokter  dan  petugas  terlatih.  Stroke merupakan  salah  satu  penyakit  yang  paling  banyak diderita oleh masyarakat Indonesia dan menjadi urutan pertama  penyebab  kematian  tertinggi  disusul  oleh diabetes dan hipertens [7].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  teknik  mendalam  dan  rumit yang  digunakan  untuk  membangun  model  data  yang tidak  diklasifikasikan  yang  komprehensif  dan  rumit, sehingga  memberdayakan  penerapan  model  tersebut untuk  mengklasifikasikan  data  baru  dan  yang  belum dijelajahi.  Dalam  bidang  perawatan  kesehatan, klasifikasi  berfungsi  sebagai  alat  yang  tak  ternilai untuk  mengelompokkan  pasien  secara  efektif, sehingga  memfasilitasi  pemeriksaan  yang  cermat terhadap  faktor  risiko  dan  gejala  penyakit  masing- masing.  Sejumlah  penyelidikan  sebelumnya  telah berhasil menggunakan klasifikasi sebagai sarana untuk secara  akurat  memprediksi  kejadian  dan  manifestasi penyakit  stroke,  terutama  melalui  analisis  berbagai faktor risiko, termasuk tetapi tidak terbatas pada usia, jenis  kelamin,  tekanan  darah,  diabetes  mellitus, dislipidemia,  kadar  asam  urat,  dan  penyakit  jantung. [8][9]

## 2.4. Decision Tree
Decision  Tree  adalah  metode  klasifikasi  dalam machine learning dan data mining yang menggunakan struktur  pohon  atau  model  hirarkis  untuk  mengambil keputusan.  Struktur  pohon  ini  terdiri  dari  node, cabang,  dan  daun.  Node  mewakili  fitur  atau  atribut, cabang mewakili aturan keputusan, dan daun mewakili hasil  keputusan.  Decision  Tree  bekerja  dengan membagi  dataset  menjadi  subset  yang  lebih  kecil berdasarkan atribut [10].

## 2.5. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  pengembangan  dari algoritma  ID3  yang  dibuat  oleh  Ross  Quinlan. Algoritma ini digunakan untuk menghasilkan Decision Tree  dengan  membagi  data  berdasarkan  atribut  yang memiliki nilai informasi gain tertinggi. Informasi gain dihitung  berdasarkan  konsep  entropi  dalam  teori informasi.  Algoritma  C4.5  memiliki  beberapa peningkatan dibandingkan ID3, termasuk penanganan atribut  dengan  nilai  kontinu,  penanganan  data  yang hilang,  dan  pemangkasan  pohon  (pruning)  untuk menghindari overfitting. Overfitting adalah kondisi di mana  model  terlalu  fit  dengan  data  latih  sehingga performanya  menurun  saat  diuji  dengan  data  yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dengan  fitur-fitur ini,  algoritma  C4.5  menjadi  salah  satu  algoritma pembuatan  Decision  Tree  yang  paling  populer  dan
banyak digunakan dalam berbagai aplikasi klasifikasi [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Desain penelitian merupakan tahapan atau proses yang digunakan untuk merencanakan suatu penelitian. Desain  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah peneliti  dalam  melakukan  penelitian,  tahapan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3.1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data adalah  tahap  awal  dalam penelitian ini.
3.2. Pra-pemrosesan
Pra-pemrosesan data adalah tahap krusial yang menyiapkan  data untuk  analisis  lebih lanjut. Meskipun  data yang  dikumpulkan  sudah bersih  dari noise dan  tidak  valid,  masih  perlu  dilakukan beberapa langkah pra-pemrosesan. Langkah ini termasuk  pembagian  data  menjadi set  pelatihan dan pengujian,  yang akan  digunakan  untuk melatih model dan kemudian  menguji kinerjanya. Pembagian ini  biasanya  dilakukan  secara acak  dan  proporsional untuk memastikan  bahwa kedua  set  data mewakili keseluruhan  dataset.  Selain  itu,  normalisasi  atau standarisasi data mungkin diperlukan untuk memastikan  bahwa semua  fitur  memiliki skala yang  serupa,  yang  penting  untuk  beberapa algoritma pembelajaran mesin.

## 3.3. Transformasi
Transformasi data melibatkan pengubahan data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis. Ini bisa termasuk teknik seperti pengkodean variabel kategorikal  menjadi  numerik,  pengurangan  dimensi untuk  menghilangkan  redundansi  dan  mengurangi kompleksitas,  serta  transformasi  lain  yang  dapat membantu  dalam  mengungkap  pola  yang  lebih  jelas dalam  data.  Transformasi  ini  penting  untuk meningkatkan efektivitas algoritma data mining yang akan digunakan pada tahap berikutnya.

## 3.4. Modeling Data Mining
Modeling  data  mining  adalah  proses  di  mana algoritma  pembelajaran  mesin  diterapkan  pada  data yang  telah  diproses  untuk  mengidentifikasi  pola  dan membuat prediksi. Pada tahap ini, berbagai model dan algoritma  seperti  pohon  keputusan,  jaringan  saraf tiruan, atau mesin vektor pendukung dapat diuji untuk menemukan  yang  paling  cocok  dengan  data  dan masalah  penelitian.  Model  yang  diusulkan  harus dijelaskan secara rinci, termasuk parameter dan proses pelatihannya.

## 3.5. Evaluasi
Evaluasi adalah tahap di mana kinerja model yang telah  dibuat  diuji  dan  divalidasi.  Metrik  evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall,  digunakan  untuk menilai seberapa baik model dapat memprediksi atau mengklasifikasikan  data  yang  tidak  terlihat.  Penting juga  untuk  melakukan  validasi  silang  untuk memastikan  bahwa  model  tidak  overfitting  dan memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik.  Hasil evaluasi ini akan menentukan apakah model siap untuk diterapkan atau memerlukan penyesuaian lebih lanjut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  dibahas  secara  mendalam hasil  dari  proses-proses  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini.

## 4.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  studi  ini  diperoleh dari repositori data yang dapat diakses publik di world wide  web,  umumnya  dikenal  sebagai  situs  web  data publik  terbuka.  Selain  itu,  untuk  menambah  dan menambah data yang disebutkan di atas, para peneliti juga  memperoleh  satu  set  data  kualitas  air,  yang diperoleh  langsung  dari  situs  web  dengan  URL www.kaggle.com.  Penting  untuk  dicatat  bahwa  data kualitas  air  yang  diperoleh  sendiri  ini  secara  khusus diperoleh  untuk  tujuan  penelitian  ini.  Pengumpulan data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup total  sebelas  variabel  unik,  yang  masing-masing dipilih  dengan  cermat  dan  dianggap  relevan  dengan klasifikasi penyakit stroke.
Gambar 2. Data Mentah

## 4.2. Pra-pemrosesan
Setelah  data  berhasil  dikumpulkan,  tahap selanjutnya  adalah  pra-pemrosesan  data.  Pada  tahap ini,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian:  data  pelatihan (training  data)  dan  data  pengujian  (testing  data) dengan  rasio  0.8  dan  0.2.  Data  pelatihan  digunakan untuk membangun model pohon keputusan, sedangkan  data  pengujian  digunakan  untuk  menguji kinerja  model.  Proses  ini  penting  untuk  memastikan bahwa  model  yang  dibuat  dapat  bekerja  dengan  baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 3. Proses Split Data

## 4.3. Transformasi
Transformasi data melibatkan pengubahan data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis. Dalam penelitian  ini,  atribut  "heart_disease"  dihilangkan karena  terjadi  error.  Selain  itu,  label  "stroke"  diubah menjadi  tipe  binomial.  Proses  ini  penting  untuk memastikan  bahwa  data  dalam  format  yang  tepat untuk  algoritma  yang  akan  digunakan,  dalam  hal  ini Decision Tree C4.5.
Gambar 4. Transformasi Data
Dari data tersebut terdiri variabel berikut:
1) id: pengenal unik
2) jenis kelamin: "Pria", "Wanita" atau "Lainnya"
3) usia: usia pasien
4) hipertensi:  0  jika  pasien  tidak  memiliki hipertensi, 1 jika pasien memiliki hipertensi
5) penyakit_jantung:  0  jika  pasien  tidak  memiliki penyakit jantung, 1 jika pasien memiliki penyakit jantung
6) pernah_menikah: "Tidak" atau "Ya"
7) jenis_pekerjaan:  "anak-anak",  "PNS",  "Tidak pernah bekerja", "Swasta" atau "Wiraswasta"
8) Jenis_Tempat_Tinggal: "Pedesaan" atau "Perkotaan"
9) avg_glucose_level: kadar glukosa rata-rata dalam darah
10) bmi: indeks massa tubuh
11) status_merokok:  "pernah  merokok",  "tidak pernah  merokok",  "merokok"  atau  "Tidak diketahui "*
12) stroke: 1 jika pasien mengalami stroke atau 0 jika tidak
*Catatan: "Tidak diketahui" pada status_merokok  berarti  informasi  tersebut  tidak tersedia untuk pasien ini.

## 4.4. Modeling Data Mining
Pada  tahap  ini,  dua  model  data  mining,  yaitu Decision  Tree  dan  C4.5,  dibuat  menggunakan  data yang  telah  diproses.  Pemodelan  Algoritma  Decision Tree dilakukan dengan menggunakan 11 atribut yang merupakan  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi risiko  stroke.  Model  ini  berbentuk  pohon  keputusan, yang merupakan representasi grafis dari kemungkinan hasil  yang  dapat  terjadi  berdasarkan  serangkaian pilihan yang berkaitan dengan atribut-atribut tersebut. Sebelum  pembuatan  model,  langkah  pertama  yang dilakukan adalah penanganan missing value. Missing value  adalah  kondisi  di  mana  beberapa  data  tidak memiliki  nilai  dan  perlu  ditangani  dengan  hati-hati karena  dapat  mempengaruhi  kinerja  model.  Metode yang digunakan untuk menangani missing value dapat bervariasi,  mulai  dari  penghapusan  sampai  pengisian dengan  nilai  tertentu,  tergantung  pada  konteks  dan jumlah missing value. Setelah itu, data dibagi menjadi dua  bagian:  data  yang  berpotensi  terkena  stroke  dan data yang tidak berpotensi terkena stroke. Pembagian ini  dilakukan  berdasarkan  atribut-atribut  yang  telah ditentukan dan menggunakan data training. Tujuannya adalah  untuk  melatih  model  dengan  data  yang berpotensi  terkena  stroke  dan  kemudian  menguji kinerjanya dengan data yang tidak berpotensi terkena stroke.  Hasil  Pemodelan  decision  tree  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pemodelan Decision Tree
Hasil Akurasi Decision Tree C4.5. Setelah model dibuat  dan  diuji,  hasil  akurasi  dari  model  tersebut ditampilkan.  Akurasi  adalah  metrik  evaluasi  yang mengukur  seberapa  sering  model  membuat  prediksi yang  benar.  Dalam  eksperimen  ini,  model  Algoritma Decision Tree C4.5 berhasil mencapai akurasi sebesar 93.64%.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  model  ini cukup  baik  dalam  membuat  prediksi  atau  klasifikasi
risiko  stroke  berdasarkan  11  atribut  yang  digunakan. Namun, penting untuk diingat bahwa akurasi bukanlah satu-satunya  metrik  evaluasi  yang  penting  dan  harus dipertimbangkan  bersama  dengan  metrik  lain  seperti presisi, dan recall. Untuk mendapatkan gambaran yang lebih lengkap tentang kinerja model.
Gambar 6. Hasil Akurasi

## 4.5. Evaluasi
Evaluasi  dari  algoritma  pohon  keputusan  C4.5 Setelah  melakukan  proses  decision  tree  c4.5  yang dilakukan  terdapat  hasil  dengan  menampilkan  nilai accuracy  sebesar  93.64%,  pred.1  (positif  stroke) terdapat  2  pasien  stroke  dan  tidak  stroke  (negatif stroke) 14 dengan class precision 12.50 % class recall 5.00% kemudian pada pred.0 terdapat 38 pasian stoke dan  tidak  stroke  764  dengan  class  precision  95.26% class  recall  98.20%.  Decision  TreeC4.5  untuk mengklasifikasikan  penyakit  stroke  merupakan  salah satu  cara  untuk  memprediksi  penyakit  stroke  yang bagus  untuk  di  gunakan  untuk  klasifikasi  awal penyakit  stroke.  Prediksi  penyakit  menggunakan Decision  Tree  C4.5  memiliki  hasil  yang  bagus  dapat dilihat  dari  hasil  perhitungan  confusion  matrix  yang mendapatkan  hasil  accuracy  sebesar  93,64%.  Dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Evaluasi
Evaluasi algoritma pohon keputusan atau decision Tree  C4.5  menggunakan  confusion  matrix  untuk menghitung metrik kinerja seperti akurasi, presisi, dan recall. Confusion matrix adalah tabel yang digunakan untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi pada set  data  uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui. Berdasarkan confusion matrix yang direpresentasikan pada Gambar 7 gambar, dapat di identifikasi nilai-nilai berikut:
1) True Positives (TP) untuk stroke: 2
2) False Negatives (FN) untuk stroke: 14
3) True Negatives (TN) untuk tidak stroke: 764
4) False Positives (FP) untuk tidak stroke: 38
Dengan  nilai-nilai  ini,  peneliti  dapat  menghitung metrik kinerja model:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 2 + 764 2  +  14  +  38  +  764 𝑋 100 = 93.64% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑘𝑒 = 2 2  + 38 = 5% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑘𝑒 = 2 2 + 14 = 12.5% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑘𝑒 = 764 14  + 764 = 98.2% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑘𝑒 = 764 764 + 38 = 95.26%
Dari  perhitungan  ini,  dapat  dilihat  bahwa  model memiliki  akurasi  yang  tinggi  secara  keseluruhan, namun  presisi  dan  recall  untuk  kasus  stroke  positif (pred.1)  relatif  rendah,  yang  menunjukkan  bahwa model mungkin kurang efektif dalam mengidentifikasi semua  kasus  stroke  sebenarnya.  Ini  penting  untuk diperhatikan  karena  dalam  konteks  medis,  kegagalan untuk  mengidentifikasi  kasus  stroke  dapat  memiliki konsekuensi serius. Oleh karena itu, meskipun akurasi tinggi,  model  mungkin  perlu  ditingkatkan  dalam  hal presisi dan recall untuk kasus stroke positif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berfokus pada klasifikasi data stroke menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  atau Decision  Tree  C4.5.  Hasil  penelitian  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  mengesankan  sebesar  93,64%, namun nilai presisi untuk prediksi stroke positif hanya 12,50%,  sementara  presisi  untuk  prediksi  stroke negatif  mencapai  95,26%.  Meskipun  tingkat  akurasi tinggi  dicapai,  perlu  dilakukan  peningkatan  dan penyempurnaan  model  untuk  meningkatkan  presisi prediksi  stroke  positif.Dalam  konteks  ini,  disarankan untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan mempertimbangkan lebih banyak faktor risiko stroke, seperti  riwayat  keluarga  dan  kondisi  kesehatan lainnya.  Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  juga  dapat dilakukan untuk membandingkan efektivitas Decision Tree C4.5 dengan algoritma klasifikasi lainnya, seperti Random  Forest,  Naive  Bayes,  atau  Support  Vector Machine  (SVM),  dalam  konteks  data  stroke.  Hal  ini akan  membantu  dalam  mengembangkan  model prediksi  yang  lebih  akurat  dan  efisien  untuk  stroke, yang  pada  akhirnya  dapat  berkontribusi  pada  upaya pencegahan dan pengobatan stroke yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Anggraini,  “Berhubungan  Dengan  Perilaku Pasien Pasca Stroke,” J. Kesehat. Tambusai , Vol. 3, No. 2, Pp. 260–266, 2022.
[2]  F. I. Komputer And U. D. Nuswantoro, “Penyakit Stroke  Dengan  Klasifikasi  Data  Mining  Pada,” Comput. Sci. , 2015.
[3]  A. Faisal And A. Subekti, “Deep Neural Network Untuk  Prediksi  Stroke,” Jepin  (Jurnal  Edukasi
Dan Penelit. Inform. , Vol. 7, No. 3, Pp. 443–449, 2021.
[4]  Y.  T.  Widayanti,  Y.  Prihati,  And  S.  Widjaja, “Analisis  Dan  Komparasi  Algoritma  Naïve Bayes  Dan  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Loyalitas Pelanggan  Mnc  Play  Kota  Semarang,” Transformtika ,  Vol.  18,  No.  2,  Pp.  161–172, 2021.
[5]  I.  Handayani,  “Penyakit  Disk  Hernia  Dan Spondylolisthesis Dalam Kolumna Vertebralis,” Jasiek ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp.  83–88,  2019,  Doi: 10.12928/Jasiek.V13i2.Xxxx.
[6]  A.  Byna  And  M.  Basit,  “Penerapan  Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit  Stroke  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes,” J. Sisfokom (Sistem Inf. Dan Komputer) , Vol. 09, No. 03, Pp. 407–411, 2020.
[7]  E.  R.  Pambudi,  Sriyanto,  And  Firmansyah, “Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45,” J. Tek. , Vol. 16, No. 02, Pp. 221–226, 2022.
[8]  F.  Adha,  H.  Airi,  T.  Suprapti,  And  A.  Bahtiar, “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining Untuk  Prediksi,” J.  Tek.  Elektro  Dan  Inform. , Vol. 18, Pp. 73–79, 2023.
[9]  Z.  Zuriati  And  N.  Qomariyah,  “Klasifikasi Penyakit  Stroke  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (  Knn  )  Classification  Of Stroke  Using  The  K-Nearest  Neighbor  (  Knn  ) Algorithm,” Routers  J.  Sist.  Dan  Teknol.  Inf. , Vol. 1, No. 1, Pp. 1–8, 2023.
[10]  Z.  Sitorus  And  A.  Widarma,  “Data  Mining Algoritma Decision Tree Itterative Dechotomiser 3 ( Id3 ) Untuk Klasifikasi Penyakit Stroke,” Cess (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 8, No. 2, Pp. 554–563, 2023.
[11]  M. Purnamasari  And F. D. Hastuti, “Klasifikasi Siswa Berdasarkan Mata Pelajaran Lintas Minat Menggunakan Metode Decision Tree C4.5,” Jsii | J. Sist. Inf. , Vol. 8, No. 2, Pp. 141–149, 2021.