Implementasi Algoritma Decision Tree dalam Mendeteksi Penyakit Strok pada Pria

Febriana Lingga, Ayu (2025) Implementasi Algoritma Decision Tree dalam Mendeteksi Penyakit Strok pada Pria. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (4MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (211kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (240kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (371kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (763kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (204kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (217kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (341kB)

Abstract

Strok atau Cerebrovascular Disease merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh berkurang atau terhambatnya aliran darah dan oksigen ke otak secara tiba- tiba. Di Indonesia, terdapat peningkatan tren pasien strok sebesar 8,3%, terutama pada pria. Penyakit strok dapat disebabkan oleh dua faktor, yaitu faktor yang dapat diubah seperti obesitas, hipertensi, dan diabetes. Sedangkan faktor yang tidak dapat diubah seperti usia, jenis kelamin, genetik, ras, dan etnis. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset Brain Stroke Dataset untuk mengukur Accuracy, F1-Score, Precision, dan Recall. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree yang merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi data yang bersifat supervised dan berbentuk pohon. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma Decision Tree telah berhasil diimplementasikan dengan menggunakan rasio dataset 80:20 serta menggunakan Grid Search. Hasil penelitian yang didapatkan rasio dataset 80:20 dengan Grid Search mendapatkan Accuracy sebesar 72.34%, Precision sebesar 13.33%, Recall sebesar 100%, dan F1-Score sebesar 23.53%. Best Parameter yang didapatkan adalah entropy untuk criterion, 5 untuk max depth, 2 untuk min samples split, 1 untuk min samples leaf, dan balanced untuk class weight. Nilai max depth yang rendah membatasi kompleksitas dari decision tree sehingga tingkat precision cenderung rendah meskipun model mendapatkan recall yang tinggi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Febriana Lingga, Ayu (00000057105)
Contributors:	Irmina Prasetiyowati, Maria
Keywords:	Decision Tree, Deteksi, Grid Search, Penyakit Strok, SMOTEENN
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	09 Sep 2025 06:37
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/40134

Actions (login required)

View Item