Implementasi Algoritma C4.5 dalam Melakukan Klasifikasi Penyakit Stroke Otak

Abstract

Stroke merupakan gangguan kesehatan dalam jangka panjang dan menjadi salah satu penyakit dengan resiko kematian paling tinggi. Penanganan stroke dengan cepat menyebabkan tingkat kemunculan komplikasi dan kerusakan yang terjadi pada otak berkurang. Oleh karena itu perlunya melakukan analisa diri pada orang yang bersangkutan  apakah orang tersebut mengalami penyakit stroke atau tidak. Penelitian ini melakukan klasifikasi algoritma C4.5 penyakit brain stroke guna menganalisa data terkait penyebab stroke dengan model decision tree dan membagi dataset menjadi 3 yakni train set, validation set, test set dengan perbandingan 70:20:10, kemudian didapatkanlah hasil dengan akurasi yang tinggi sebesar 95% disetiap data train set, validation set, test set. Serta presisi sebesar 0,91, recall sebesar 0,54, f1-score sebesar 0,56 untuk data train set, kemudian presisi sebesar 0,48, recall sebesar 0,50, f1-score sebesar 0,49 untuk validation set, dan presisi sebesar 0,48, recall sebesar 0,50, f1-score sebesar 0,49 untuk test set. Dapat Disimpulkan bahwa algoritma C4.5 decision tree ini dapat melakukan klasifikasi penyakit stroke dengan sangat baik.