Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Model Support Vector Machine dan Logistic Regression Untuk Memprediksi Penyakit Stroke
Dikan Ismafillah * , Tatang Rohana, Yana Cahyana
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.dikanismafillah@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 3 yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id Email Koresponding : if19.dikanismafillah@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted 05-01-2023 ; Accepted 24-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Dalam penelitian ini topik yang diangkat tentang penyakit stroke. Berdasarkan hasil statistik Badan Riset Dinas Kesehatan Indonesia (2018), stroke merupakan penyakit pada urutan pertama di Indonesia. Penelitian sebelumnya telah dilakukan penelitian penyakit stroke diantaranya,  penelitian yang mengambil data dari pasien di RSUD Abdul Wahab Sjahranie. Model yang digunakan adalah Machine Learning Decision Tree, dengan hasil accuracy sebesar 87,5%. Untuk akurasi yang lebih baik, penelitian ini memprediksi stroke dengan menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  support  vector  machine  (SVM)  dan  logistic  regression  (LR).  Pada  data  penyakit  stroke  yang ditemukan  terdapat  10  atribut  dan  1  output,  yang  terdiri  dari  gender,  age,  hypertension,  heart_disease,  ever_married,  work_type, Residence_type,  avg_glucose_level,  bmi,  smoking_status,  dan  stroke(output).  Penelitian  ini  menggunakan  model  SVM+SMOTE dengan confusion matrix dan K-Fold serta menggunakan 4981 baris dan 11 kolom. Berdasarkan hasil penelitian,   algoritma support vector machine lebih baik daripada algoritma logistic regression (LR) dalam memprediksi dataset dengan metode oversampling dan cross-validation. Pengujian model SVM + SMOTE dengan menggunakan confusion matrix dan metode K-Fold menghasilkan akurasi yang  jauh  lebih baik  pada pembagian  data  penyakit  stroke  secara  akurat.  Hasil  menunjukkan  bahwa  algoritma  klasifikasi  Support Vector Machine dapat bekerja secara efektif dengan akurasi sempurna sebesar 95,3% pada tingkat validasi 10K-Fold Validation.
Kata Kunci: Penyakit Stroke; Algoritma Machine Learning; K-Fold Cross Validation; Confusion Matrix; Prediksi

## Abstract
In this study the topic raised was about stroke. Based on the statistical results of the Indonesian Health Service Research Agency (2018), stroke is the disease in the first order in Indonesia. Previous studies have carried out stroke research including research that took data from patients at Abdul Wahab Sjahranie Hospital. The model used is the Machine Learning Decision Tree, with an accuracy of 87.5%. For better accuracy, this study predicts stroke using two algorithms, namely support vector machine (SVM) and logistic reg ression (LR).  In  the  stroke  data  found  there  were 10  attributes  and  1 output, which  consisted  of  gender,  age,  hypertension, heart_disease, ever_married,  work_type,  Residence_type,  avg_glucose_level,  bmi,  smoking_status,  and  stroke(output).  This  study  uses  the SVM+SMOTE model with a confusion matrix and K-Fold and uses 4981 rows and 11 columns. Based on the research results, the support vector machine algorithm is better than the logistic regression (LR) algorithm in predicting datasets using the overs ampling and cross-validation methods. Testing the SVM + SMOTE model using the confusion matrix and the K-Fold method produces much better accuracy in the distribution of stroke data accurately. The results show that the Support Vector Machine classification algorithm can work effectively with perfect accuracy of 95.3% at the 10K-Fold Validation level.
Keywords: Stroke Disease; Machine Learning Algorithm; K-Fold Cross Validation; Confusion Matrix; Prediction.

## 1. PENDAHULUAN
World Health Organization (WHO) menjelaskan bahwa stroke salah satu penyakit yang beresiko kehilangan fungsi otak secara tiba-tiba yang terjadi dalam waktu 24 jam atau lebih [1]. Stroke adalah penyakit yang berhubungan dengan fungsi saraf. Beberapa bagian tubuh, seperti wajah, kaki, atau tangan, mungkin tampak kesemutan, yang mungkin sering hilang atau  tidak,  dan  mati  rasa  disatu  sisi  tubuh  [2]. Stroke,  juga  dikenal cerebrovascular  accident  (CVA) ,  disebabkan  oleh kurangnya aliran darah menuju ke otak, mengakibatkan kelumpuhan atau bahkan kematian [3]. Pada tahun 2022, akan ada 12,2 juta kasus baru di seluruh dunia, 62% di antaranya terjadi pada orang di bawah 70 tahun. Di seluruh dunia, 101,4 juta orang menderita stroke dan 6,5 juta meninggal. Diperkirakan satu dari empat orang yang berusia di atas 25 tahun akan mengalami  stroke [4].  Angka kejadian stroke di Indonesia juga meningkat. Di Indonesia penyakit ini menempati urutan pertama, yang terlampir pada Gambar 1. Diagram data statistik kesehatan. Pada tahun 2007, menurut hasil Survei Kesehatan  Dasar  (Riskesdas),  8,3  orang  per  seribu  penduduk  menderita  stroke.  Stroke  juga  menjadi  penyebab  utama kematian di hampir semua rumah sakit di Indonesia, yakni mencapai 14,5% [1]. Secara keseluruhan, jumlah absolut orang yang  terkena  stroke  dapat  mengalami  resiko  cacat  bahkan  kematian.  Faktor  pemicu  peningkatan  stroke  dan  penyakit jantung seperti pola makan yang tidak sehat. Salah satunya banyak makan junk food , makanan dipastikan mengandung lemak jahat, makanan olahan, kebiasaan merokok, dan kurangnya olahraga secara teratur. Menurut statistik dari Badan Riset  Kesehatan  Indonesia.  Sekitar  21,1%  kematian  di  Indonesia  disebabkan  oleh  stroke  dan  12,9%  karena  penyakit kardiovaskular [5]. Berikut merupakan lampiran pada gambar 1. yang menjelaskan grafik tingkat kematian karena stroke yang berasal dari Data Statistik Dinas Kesehatan [5].
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar  1. Data Statistik Dinas Kesehatan
Identifikasi stroke dapat dilakukan dengan menggunakan metode algoritma Machine Learning untuk memproses dan mengeksplorasi dataset yang ada sebagai penentu hasil identifikasi. Pada penelitian ini accuracy yang dicapai oleh algoritma  pohon  keputusan  adalah  85,28%,  pada perbandingan accuracy algoritma  penyakit  diabetes  sedangkan  hasil akurasi yang didapatkan oleh algoritma Support Vector Machine adalah 83.85%. [6]. Adapun, penelitian yang dilakukan oleh Sulaeman et.al(2022) menjelaskan tentang proses Pada pengujian algoritma SVM pada klasifikasi Stroke, program ini menggunakan SVM classifier yang memperoleh akurasi tertinggi dari data kernel linear unbalanced yaitu polinomial 80% [7]. Penelitian yang dilakukan oleh Wafa H.S, et.al (2022) Tujuannya adalah untuk  menentukan apakah seorang pasien menderita diabetes atau tidak menggunakan teknik data mining dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector  Machine  Radial  Basis  Function  berdasarkan seleksi  sebelumnya,  sehingga  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi sebesar  91%  [8].  Kemudian,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Handayani  et.al(2021)  membandingkan  hasil  klasifikasi penyakit  jantung  menggunakan  tiga  algoritma  machine  learning, yaitu  Support  Vector  Machine  (SVM),  Logistic Regression  (LR) dan Artificial  Neural  Network  (ANN). Pada  penelitian  ini,  metode  regresi  logistik  memiliki  akurasi tertinggi sebesar 86% dengan menggunakan 80 skenario pembagian data 80:20 [9].
Data yang diperoleh dalam penelitian ini memiliki kategori tidak seimbang. Dimana kelas mayoritas lebih besar dari kelas minoritas. Kelas yang tidak seimbang dapat mempengaruhi hasil akurasi klasifikasi. Salah satu solusi  dalam mengatasi data yang tidak seimbang adalah dengan memakai teknik oversampling yaitu Synthetic Minority Oversampling Technique  (SMOTE) .  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lishania  (2019)[10].  Kelas  yang  seimbang  terjadi  karena jumlah  kelas  mayoritas  jauh  lebih  banyak  pada  kelas  minoritas  [11].  Ada  sebagian  cara  untuk  mengatasi ketidakseimbangan data stroke, salah satunya adalah dengan menggunakan metode pengambilan sampel data yang unik baik untuk kelas mayoritas ( undersampling ) maupun kelas minoritas ( oversampling ). Selanjutnnya, pada penelitian oleh Hidayat  et.al(2021)  tentang  pengaruh  algoritma  ADASYN  ( Adaptive  Synthetic  Sampling  Approach )  dan  SMOTE (Metode Synthetic Minority Over-sampling Technique ) pada kinerja support vector machine pada kumpulan data Airbnb yang tidak seimbang. SVM menambah tingkat akurasi sebesar 1% dari 80% menjadi 81%, dipengaruhi oleh peningkatan hasil  uji  true  label  (minoritas)  dan  penurunan  hasil  uji  false  label  (mayoritas),  SVM  SMOTE  lebih  baik  dari ADASYN+SVM dan SVM tanpa oversampling [12]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Normah (2022) Untuk analisis sentimen  evolusi  Vtuber  menggunakan  metode  support  vector  machine  berbasis  Smote,  menghasilkan  nilai accuracy terbaik dengan nilai sebesar 88,18% dan 89% nilai positif[13]. Sehingga, sebagai hasil dari percobaan yang dilakukan oleh  Stoyo  (2020)  [14]  menunjukkan  bahwa  kinerja  ANN  +  SMOTE  mencapai  akurasi  87,06%,  sedangkan Artificial Neural Network (ANN) hanya 86,35%. Selanjutnya, pengujian memakai Cross Validation Decision Tree dan SMOTE ( Metode Synthetic Minority Over-sampling Technique ) diperoleh akurasi 63.56% untuk klasifikasi data kecelakaan lalu lintas yang dilakukan oleh Franseda Afrilio (2020)[15].  Penerapan metode SMOTE ( Metode Synthetic Minority Over- sampling Technique )  telah terbukti mengatasi masalah ketidakseimbangan data dan mencapai hasil deteksi yang lebih baik. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang optimal untuk membandingkan algoritma SVM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Objek Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma Machine  Learning untuk  memprediksi  stroke  yaitu, Support  Vector Machines  (SVM) dan Logistic  Regression .  Dataset  yang  dihasilkan  dibagi  sesuai  dengan  kriteria  yang  diuji  dan dibandingkan antara empat metode berdsarkan penjelasan pada Gambar 2. untuk menentukan kinerja setiap metode yang digunakan.
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar  2 . Alur Penelitain
Data  yang  diperoleh  untuk  bahan  penelitian  ini  berasal  dari  situs  web  dengan  data  dunia  yang  disediakan  oleh Kaggle, yang mencakup banyak data dari seluruh negeri. Berdasarkan survei data, jenis data kuantitatif dapat langsung diukur atau dihitung dalam bentuk keterangan yang diberikan atas dasar kategori, maupun berupa nilai numerik. Total 4981 data dalam 11 kolom. Data yang diperoleh terdiri  dari: gender, age, hypertension, heart_disease, ever_married, work_type, Residence_type, avg_glucose_level, bmi, smoking_status , dan stroke . Berikut dataset untuk digunakan dalam penelitian ini terlampir pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel  1. Data Stroke
gender age hypertension  heart_disease  ever_married 0 Male 67.0 0 1 yes 1 Male 80.0 0 1 yes 2 Female 49.0 0 0 yes 3 Female 79.0 1 0 yes 4 Male 81.0 0 0 yes Tabel  2. Data Stroke Lanjutan work_type Residence_type  avg_glucose_level  bmi smoking_status  stroke 0 Private Urban 228.69 36.6 Formerly 1 1 Private Rural 105.92 32.5 Never smoked 1 2 Private Urban 171.23 34.4 smokes 1 3 Self-employed Rural 174.12 24.0 Never smoked 1 4 private Urban 186.21 29.0 formerly 1

## 2.2 SMOTE
Dalam data yang ditemukan, berdasarkan hasil penelitian, kami menemukan data yang tidak seimbang. Oleh karena itu, diperlukan teknik data oversampling  untuk menyamakan data yang diperiksa menggunakan teknik SMOTE. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) adalah pendekatan untuk menyeimbangkan data sampel untuk kelas yang terlalu tidak seimbang (mayoritas) dengan berfokus pada kelas minoritas untuk meningkatkan efisiensi metode klasifikasi [16]. SMOTE dapat menyebabkan duplikasi data dikelas minoritas, Pada penelitian yang telah dilakukan oleh Hidayat (2021) [12] menjelaskan bahwa penggunaan SMOTE meningkatkan akurasi SVM sebesar 1% dari 80% menjadi 81%, yang dipengaruhi oleh peningkatan skor pengujian label true (minoritas).

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Menurut  penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, algoritma Support  Vector Machine (SVM) yaitu algoritma  yang berfokus dalam klasifikasi [17], Vapnik awalnya mengusulkan SVM untuk memecahkan masalah klasifikasi dan analisis regresi. Algoritma ini sering digunakan untuk masalah klasifikasi data linier dan nonlinier [18]. Dalam SVM, algoritma dapat  mengklasifikasikan  pola  sebagai  positif  atau  negatif  dan  menggunakan  batasan  keputusan  yang  berbeda  untuk membedakannya. Margin yaitu jarak antara hyperplane dan pola terdekat untuk setiap kelas. Ada dua kasus pemisahan kelas hyperplane . Lapisan yang dapat dipisahkan sepenuhnya disebut SVM linier, dan lapisan yang tidak bisa dipisahkan
Mulai Import Data Stroke Akuisisi Data Training Data Data Pre-processing Results Testing Data Prediksi Algoritma SVM dan LR Hasil Prediksi Accurasy ROC Evaluasi  Prediksi Algoritma Terbaik Selesai Akuisisi Data
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
sepenuhnya  disebut  SVM  nonlinier.  SVM  nonlinier  adalah  solusi  untuk  masalah  SVM  kernel  dengan mengimplementasikan fungsi pengali dalam ruang fitur berdimensi tinggi yang dilampirkan pada Tabel 3.
Tabel  3. Rumus SVM SVM Jenis Kernel Definisi Rumus Linier Linier K (x,y) = x.y Non linier Polynomial K (x,y) = (x.y + 1) p RBF K (x,y) = 𝑒 −|𝑥.𝑦| 2 /2𝜎 2 Sigmoid
(x,y) = tanh (Kx.y- δ)
SVM  bertujuan  untuk  menemukan  fungsi hyperplane atau  diskriminan  terbaik  (batas  keputusan)  untuk memisahkan dua atau lebih kelas di ruang input. Hyperplanes dapat berupa garis atau garis dalam dua dimensi dan bidang datar dalam beberapa bidang terlampir pada Gambar 3  [19].

## Gambar  3. Grafik Proses Multiple Planes
Karakteristik  dibandingkan  dengan  metode  lain,  SVM  didasarkan  pada  kemampuannya  untuk  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  kelas  dalam  ruang  fitur,  yang  didukung  oleh  strategi  SRM  ( Structural  Risk Minimization ). SVM juga mempunyai 2 jenis linear dan non-linear
a. SVM  linier  digunakan  untuk  data  yang  dapat  dipisahkan  secara  linier,  artinya  jika  kumpulan  data  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas  dengan  satu  baris,  data  tersebut  dikatakan  dapat  dipisahkan  secara  linier  dan pengklasifikasi yang digunakan disebut SVM linier.
b. SVM  Non-linier,  digunakan  untuk  data  yang  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linier,  jika  kumpulan  data  tidak  dapat diklasifikasikan dengan garis lurus, data tersebut disebut data nonlinier dan classifier.

## 2.4 Logistic Regresion
Logistic Regression digunakan untuk menghitung probabilitas kejadian biner yang terjadi, dan untuk menangani masalah klasifikasi. Untuk menganalisis klasifikasi data dapat menggunakan jika variable dependen adalah variable dikotomi[20]. Pada variabel  dikotomi dapat  mengasumsikan suatu  peristiwa akan terjadi atau tidak  dengan diberikan angka antara 0 sampai 1[21]. Hal tersebut menjadi masalah klasifikasi jika ambang keputusan digunakan sehingga bisa dipatkan jenis yang berbeda. Regresi logistik mencoba untuk memprediksi apakah ada hubungan (tipe diktum) antara variabel dependen (Y) yang terkait dengan ya atau tidak terjadinya suatu  peristiwa dan satu  atau lebih variabel independen kategori  atau continuous [21]. Rumus dasar algoritma ini dibentuk dengan meletakkan nilai Y pada fungsi linier, yaitu :
p = 1 1+𝑒 −(𝑎+𝑏𝑋) (1)
Pada persamaan (1), p adalah probabilitas dan a, b adalah parameter model, X adalah  faktor. Menurut  Vincent Michael (2019)[22] dalam artikel, pengolahan data awal memiliki pengaruh yang kuat pada tingkat kualitas model yang dihasilkan. Ada beberapa hal yang perlu kita perhatikan untuk mendapatkan model regresi logistik yang baik, yaitu: a. Binary  Output  Variable ,  dimana Logistic  Regression dirancang  untuk  mengklasifikasikan  data  menjadi  dua  kelas (direpresentasikan dengan 0 dan 1)
b. Menghapus noise , penghapusan data outlier atau data yang dilaporkan sebagai kesalahan klasifikasi oleh data training . c. Distribusi Gaussian melakukan transformasi dan normalisasi pada data training untuk memperbaiki hubungan linier antara input dan output.
Algoritma Logistic regression adalah metode regresi dan klasifikasi yang dapat digunakan untuk memperkirakan kumpulan data yang mengandung satu atau lebih variabel independen yang mengindikasikan suatu hasil. Hasil tersebut diukur dan dibagi menggunakan variabel (terdapat 2 kemungkinan hasil).
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Kumpulan data set yang diperoleh dari kaggle yang memiliki 11 kolom dengan 4981 data. sebagai bahan acuan penelitian ini dan data diolah dalam beberapa proses. 11 kolom data (jenis kelamin, umur, tekanan darah tinggi, jantung, pekerjaan, jenis pekerjaan, tempat tinggal, glukosa, indeks massa tubuh, perokok dan diagnosis stroke). Informasi dibagi menjadi dua bagian yaitu data testing dan data training. Data pelatihan adalah data asli yang mengarah ke  diagnosis. Tes data adalah data yang digunakan untuk menguji suatu algoritma tanpa memasukkan data diagnostik. Proses awal ini dilakukan untuk mengubah data mentah menjadi data yang lebih bersih dan bermanfaat, sebab data yang dipakai tidak selamanya siap untuk diolah terlampir pada Tabel 4 dan 5.
Tabel  4. Data Sebelum Preprocessing
gender age hypertension  heart_disease  ever_married 0 Male 67.0 0 1 yes 1 Male 80.0 0 1 yes 2 Female 49.0 0 0 yes 3 Female 79.0 1 0 yes 4 Male 81.0 0 0 yes Tabel  5 . Data Sebelum Preprocessing Lanjutan work_type Residence_type  avg_glucose_level  bmi smoking_status  stroke 0 Private Urban 228.69 36.6 Formerly 1 1 Private Rural 105.92 32.5 Never smoked 1 2 Private Urban 171.23 34.4 smokes 1 3 Self-employed Rural 174.12 24.0 Never smoked 1 4 private Urban 186.21 29.0 formerly 1
Tahap pra-pemrosesan data penelitian ini dilakukan sedemikian rupa sehingga data lebih ideal untuk digunakan pada tahap berikutnya, termasuk penghapusan data dengan komponen yang tidak lengkap untuk menghindari manipulasi lebih  dari  1000.  Data  dibersihkan  untuk  menghindari  duplikat  data  atau  nilai  nol. Pengolahan  data  preprocessing dilakukan untuk mengubah inkonsisten karakter data dari Huruf menjadi Numerik.  Berikut merupakan lampiran Tabel 6,7 dan 8 Hasil dari Preprocessing data.
Tabel  6. Hasil Pre-processing Data gender age hypertension heart_disease ever_married 2537 0 9.0 0 0 0 4164 1 12.0 0 0 0 3507 0 66.0 0 1 1 1724 1 61.0 0 0 1 902 0 50.0 0 0 1 637 1 66.0 0 0 1 4100 0 4.0 0 0 0 2526 1 67.0 0 1 1 4014 1 65.0 0 0 1 2701 1 44.0 1 0 1 Tabel  7. Hasil Pre-processing Data Lanjutan avg_glucose_leve l bmi strok e work_type_Govt_jo b work_type_Pri vate work_type_Self -employed work_type_childre n 142.68 24.4 0 0 0 0 1 70.13 17.8 0 0 0 0 1 239.21 33.7 0 0 1 0 0 194.53 45.0 0 0 1 0 0 57.93 27.6 0 0 1 0 0 200.49 34.6 0 1 0 0 0 112.83 18.2 0 0 0 0 1 94.45 29.6 0 0 0 1 0 205.78 41.7 0 0 1 0 0 105.77 36.8 0 1 0 0 0
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel  8. Hasil Pre-processing Data Lanjutan
Residence_type _Rural Residence_type _Urban smoking_status_U nknown smoking_status_f ormerly smoked smoking_status _never smoke smoking_status_ smokes 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0
Data  kategori  diubah menjadi  nilai  numerik  dimana  1  =  ya  dan  0  =  tidak.  Preprocessing  data  dilakukan  untuk mengubah data karakter yang tidak konsisten dari karakter menjadi  angka.  Kolom  label  data  dikonversi  pada langkah preprocessing adalah Residence, Average Glucose Level, Gender, Work Type, Ever Married, Smoking Status dan BMI .

## 3.2 Evaluasi
Uji  kinerja  dijalankan  pada  model  algoritma Machine  Learning untuk  memvalidasi  kinerja  model  algoritma  tersebut berdasarkan data uji. Penilaian didasarkan pada akurasi dan presisi. Perhitungan ini disebut confusion matrix. Confusion matrix digunakan  untuk  proses  mengukur  kinerja  pada  suatu  masalah  klasifikasi  nilai  biner  dan  masalah  klasifikasi multikelas. Klasifikasi nilai biner hanya menghasilkan dua kategori keluaran (label) seperti "Ya" atau "Tidak", "0" atau "1" untuk setiap data masukan [24]. Proses evaluasi menggunakan data uji yang telah dipisahkan pada proses sebelumnya dan hasil dari contoh evaluasi menggunakan perhitungan confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  4. Rumus Perhitungan Confusion Matrix
Pengujian dalam penelitian ini dievaluasi menggunakan teknik K-Fold Cross Validation . Cara kerja dari teknik ini adalah  untuk  memisahkan  data  K  menjadi  data  uji  dan  data  latih.  Pengujian  menggunakan  dua  teknik  ini  untuk mengurangi bias yang melekat pada data acak. Dalam penelitian ini, membagi kumpulan data menjadi 10 bagian (lipatan) yang berbeda dengan ukuran yang sama dan melatih serta menguji model 10 kali.
Selanjutnya dilakukan prediksi dengan model Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression . Dari setiap proses  prediksi  yang  digunakan  didapat  nilai accuracy dan precision .  Berikut  merupakan  tahapan  persilangan  k-fold. Pertama bagi data dengan faktor k. Kedua, pada percobaan pertama, jadikan bagian pertama sebagai data uji dan bagian lainnya sebagai data pelatihan. Pada percobaan kedua, satu bagian diubah untuk data pengujian dan bagian lainnya untuk data  pelatihan.  Tes  ketiga  mengubah  bagian  ketiga  menjadi  data  uji  dan  bagian  lainnya  menjadi  data  pelatihan,  dan seterusnya.  Ketiga,  dari  hasil  tersebut,  skor  evaluasi  kinerja  model  disimpan  dengan  menggunakan  matriks  konfusi. Kemudian tentukan rata-rata untuk setiap percobaan. Keempat, gunakan model algoritma yang dipilih, dapat ditemukan percobaan yang dapat digunakan sebagai acuan. Berikut tabel hasil persilangan k-fold yang terlampir pada Tabel 9.
Tabel  9. Hasil Persilangan K-Fold
K-Fold  SVM + SMOTE  LR + SMOTE 1 93,81% 93,66% 2 94,57% 92,76% 3 89,74% 95,47%
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
4 95,47% 92,30% 5 88,23% 93,21% 6 96,22% 91,70% 7 94,25% 92,90% 8 94,25% 93,50% 9 95,16% 93,35% 10 95,46% 92,44%

## 3.3 Perbandingan hasil
Berdasarkan penelitian sebelumnya, K-Fold untuk penyeimbangan data adalah K-Fold 10. Maka hasil evaluasi yang sudah didapat dibandingkan pada tabel 10.
Tabel  10. Perbandingan K-Fold dan Confusion Matrix Perbandingan K-Fold dan Confusion Matrix Metode Akurasi SVM + SMOTE 95,3% LR + SMOTE 93,1%
Pada penelitiaan yang telah dilakukan menggunakan Teknik oversampling SMOTE, yang menyeimbangkan data sampel untuk kelas (mayoritas) yang terlalu tidak seimbang dengan berfokus pada kelas minoritas. Penggunaan SMOTE pada SVM sangat berpengaruh bahkan pengunaan SMOTE dapat memperbaiki accuracy dengan pembagian data secara seimbang mengguanakan K-fold dan oversampling. Namun, dibandingkan dengan menggunakan teknik confusion matrix dengan akurasi 100% pada proses pembagian dan perhitungan data masih menggunakan cara manual, sehingga terjadi distribusi data yang tidak seimbang. Pada hasil perbandingan SVM + SMOTE dan LR + SMOTE tingkat accuracy SVM lebih baik sebesar 95,3% dibandingkan LR dengan accuracy 93,1%. Terlampir pada tabel 11.
Tabel  11. Hasil Perbandingan K-Fold 10
K-Fold Cross Validation 10 Metode Akurasi SVM + SMOTE 95,3% L R + SMOTE 93,1%
Partisi data K-Fold Cross Validation digunakan pada pengujian kedua karena metode ini dapat digunakan untuk mengurangi bias data acak. Sehingga, algoritma support vector machine (SVM) dapat menghasilkan model prediksi yang lebih  akurat  dari  pada Logistic  Regression sebesar  95,3%.  Berikut  merupakan  Grafik  perbandingan  anatara  algoritma tanpa SMOTE dan Menggunakan SMOTE yang terlampir pada Gambar 12. Metode prediksi dapat dievaluasi berdasarkan berbagai  kriteria  seperti acuraccy ,  kecepatan,  reliabilitas,  skalabilitas,  interpretabilitas,  dan  ROC( Recevier  Operating Characteristic ).  Pada  penelitian  medis,  kurva  ROC  sering  digunakan  untuk  menggambarkan  akurasi  diagnostik  dan menentukan  nilai  cut-off  yang  optimal.  Akurasi  diagnostik  berasal  dari  area  di  bawah  kurva  ROC  dan  batas  optimal digunakan untuk memprediksi kondisi positif dan negatif untuk diagnosis [23]. Hasil uji model bertujuan untuk mengukur tingkat acuraccy dan Recevier  Operating  Characteristic (ROC)  dalam  memprediksi  penyakit  stroke  dengan menggunakan  model  perhitungan cross-validation .  Berdasarkan  hasil  pengujian  model  yang  telah  dilakukan  yaitu mengukur tingkat acuraccy dan Recevier Operating Characteristic (ROC) untuk  menemukan algoritma terbaik dalam penelitian Stroke ini.
Tujuan  dari  hasil  pengujian  model  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  prediksi  stroke  dan memperoleh Recevier Operating Characteristic (ROC) dengan menggunakan metode cross-validation.Grafik ROC SVM + SMOTE dengan hasil nilai AUC (Area Under Curve) yang dihasilkan sebesar 0.953 terlampir pada Gambar 5. dibawah ini
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dari  hasil  pengujian  di  atas,  evaluasi  dengan  menggunakan  confussion  matrix  dan  kurva  ROC  menunjukkan bahwa hasil pengujian algoritma Support Vector Machine + SMOTE memiliki skor akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma Logistic Regression + SMOTE yang memiliki skor akurasi 93,1 %. Sedangkan model algoritma Support Vector Machine+SMOTE memiliki nilai akurasi sebesar 95,3%.

## 4. KESIMPULAN
Support Vector Machines (SVM) dan logistic Regression dapat diimplementasikan pada proses prediksi penderita Stroke dengan nilai acuraccy rata – rata sebesar 90% keatas. Penelitian ini menggunakan dataset yang didapat dari Kaggle. Data Stroke  yang  semula  berjumlah  4981  data  dengan  atribut gender,  age,  hypertension,  heart_disease,  ever_married, work_type, Residence_type, avg_glucose_level, bmi, smoking_status, dan stroke sebagai Target Value. Metode penilaian kerja yang akan digunakan adalah Accuracy, Recall, Precision, F1 Score yang berpatokan pada Confussion Matrix , dan grafik Recevier  Operating  Characteristic (ROC).  Diperlukan  pendekatan  yang  lebih  baik  dan  akurat  dalam  diagnosis penyakit ini. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui seberapa akurat model algoritma machine learning yang digunakan  dalam  kasus  prediksi.  Penerapan  algoritma  machine  learning  dalam  prediksi  penyakit  Stroke  berhasil dilakukan dengan baik, berdasarkan hasil prediksi algoritma machine learning. Sehingga, hasil analisis accuracy prediksi yang sudah di lakukan dengan total data yang ditemukan 4981 baris dan 11 kolom data, proses pencarian dan pengolahan data  dilakukan  selama  1  bulan  menggunakan  data  penyakit  Stroke.  Pada  proses  perhitungan  K-fold  10  dan  SMOTE, penerapan algoritma Support Vector Machine menggunakan SMOTE sangat efisien dibandingkan dengan LR + SMOTE yang memiliki tingkat prediksi kurang akurat. Evaluasi model juga berhasil dilakukan dengan nilai acuraccy menengah ada Logistic Regression dengan nilai 93,1% dan 95,3% untuk Support Vector Machine dengan nilai acuraccy tertinggi untuk data Stroke .

## REFERENCES
[1] N.  Permatasari,  “Perbandingan  Stroke Non  Hemoragik  dengan  Gangguan  Motorik  Pasien  Memiliki  Faktor  Resiko  Diabetes Melitus dan Hipertensi,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 11, no. 1, pp. 298–304, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.273.
[2] S. Hospitals, “Ciri dan Penyebab Stroke di Usia Muda,” 2022 , 2022. .
[3] S. Sutarwi, Y. Bakhtiar, and N. Rochana, “Sensitivitas dan Spesifitas Skor Stroke Literature Review,” Gaster , vol. 18, no. 2, p. 186, 2020, doi: 10.30787/gaster.v18i2.521.
[4] V. L. Feigin et al. , “World Stroke Organization (WSO): Global Stroke Fact Sheet 2022,” Int. J. Stroke , vol. 17, no. 1, pp. 18–29, 2022, doi: 10.1177/17474930211065917.
[5] BUNG  HARYANTO,  “Penyebab  Kematian  Tertinggi  di  Indonesia  adalah  Stroke  dan  Penyakit  Jantung,” SUBANING RUSTRIANTONO .  2018,  [Online].  Available:  http://subaning.sentradetox.com/blog/read/seputar-detoksifikasi/107/penyebab- kematian-tertinggi-di-indonesia-adalah-stroke-dan-penyakit-jantung.html.
[6] J. B. Junior, R. R. Saedudin, and V. P. Widharta, “Perbandingan Akurasi Algorima Decision Tree Dan Algoritma Support Vector Machine Pada Penyakit Diabetes,” vol. 8, no. 5, pp. 9749–9756, 2021.
[7] K. R. Sulaeman, C. Setianingsih, and R. E. Saputra, “Analisis Algoritma Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Stroke,” eProceedings
Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 922–928, 2022, [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17909/17544%0Ahttps://openlibrary publications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17909.
[8] H. S. Wafa, A. I. Hadiana, and F. R. Umbara, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” vol. 4, no. 1, pp. 40–45, 2022, [Online]. Available: https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics.
[9] F.  Handayani,  “Komparasi  Support  Vector  Machine,  Logistic  Regression  Dan  Artificial  Neural  Network  Dalam  Prediksi Penyakit Jantung,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, p. 329, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48053.
[10]  I.  Lishania,  R.  Goejantoro,  and  Y.  N.  Nasution,  “Perbandingan  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  dan  Metode  Decision  Tree Algoritma (J48) pada Pasien Penderita Penyakit Stroke di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda,” J. Eksponensial , vol. 10, no. 2, pp. 135–142, 2019.
[11]  A.  Indrawati,  “Penerapan Teknik  Kombinasi Oversampling  Dan  Undersampling Untuk  Mengatasi  Permasalahan  Imbalanced Dataset,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 38–43, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i1.2561.
[12]  W. Hidayat, M. Ardiansyah, and A. Setyanto, “Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE terhadap Performa Support Vector Machine  pada  Ketidakseimbangan  Dataset  Airbnb,” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–20,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[13]  Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[14]  E.  Sutoyo  and  M.  A.  Fadlurrahman,  “Penerapan  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi  Television Advertisement Performance Rating Menggunakan Artificial Neural Network,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 379, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.42896.
[15]  A. Franseda, W. Kurniawan, S. Anggraeni, and W. Gata, “Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 3, p. 282, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40982.
[16]  R. Siringoringo, “KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SMOTE DAN k-NEAREST NEIGHBOR,” 2018.
[17]  R.  Kusumawati,  A. D’Arofah,  and  P. A.  Pramana,  “Comparison  Performance of  Naive  Bayes  Classifier  and Support  Vector Machine  Algorithm  for  Twitter’s  Classification  of  Tokopedia  Services,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1320,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1320/1/012016.
[18]  I. Ahmad, M. Basheri, M. J. Iqbal, and A. Rahim, “Performance Comparison of Support Vector Machine, Random Forest, and
Hal 248−256 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Extreme  Learning  Machine  for  Intrusion  Detection,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  33789–33795,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2841987.
[19]  Trivusi, “Penjelasan Lengkap Algoritma Support Vector Machine (SVM),” https://www.trivusi.web.id/ , 2022. .
[20]  J. J. Khanam and S. Y. Foo, “A comparison of machine learning algorithms for diabetes prediction,” ICT Express , vol. 7, no. 4, pp. 432–439, 2021, doi: 10.1016/j.icte.2021.02.004.
[21]  M. I. Gunawan, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” J.  Edukasi  dan Penelit.  Inform. ,  vol.  6,  no.  3,  p. 280, 2020,  doi: 10.26418/jp.v6i3.40718.
[22]  V. Michael, “Mengenal Logistic Regression,” 4 mei 2019 , 2019. .
[23]  Z.  N.  et.  a.  KUSMANTORO,  “AKURASI  UJI  DIAGNOSTIK  MENGGUNAKAN  LUASAN  BAWAH  KURVA  ROC SMOOTHED EMPIRICAL,” Universitas Gajah Mada , 2018. .
[24]  K. S. Nugroho, “Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning,” https://ksnugroho.medium.com/ , 2019.