Abstract:
Pada saat ini banyak macam penyakit yang dapat melumpuhkan manusia seperti
bell’s palsy, multiple sclerosis, tumor otak, dan stroke. Stroke adalah suatu kondisi yang
terjadi ketika pasokan darah ke suatu jaringan bagian otak tiba-tiba terganggu, karena
sebagian sel-sel otak mengalami kematian akibat gangguan aliran darah karena
sumbatan atau pecahnya pembuluh darah otak. Ada beberapa faktor yang dapat
memprediksi serangan stroke seperti umur, berat badan, hipertensi, kadar gula darah
dan lain-lain. Faktor tersebut diprediksi dalam penelitian ini menggunakan Machine
Learning dengan metode Random Forest Clasifier, dataset diperoleh dari Kaggle
dengan jumlah data 449 dan 12 attribut diantaranya jenis kelamin, umur, hipertensi,
riwayat jantung, status pernikahan, pekerjaan, tempat tinggal, kadar gula darah, index
massa tubuh, status merokok, dan stroke. Data dianalisis dengan melihat korelasi antar
attribut, pelabelan data dilakukan dengan Machine Learning agar dapat dimodelkan
menggunakan Algoritma Random Forest. Hasil akhir dari penelitian dengan
Implementasikan Machine Learning untuk prediksi serangan stroke, memiliki hasil
akurasi yang didapat sebesar 74%.
