COMPARISON OF CLASSIFICATION ALGORITHM IN PREDICTING STROKE DISEASE

FENNA KEMALA HUTABARAT, JACKY SITOMPUL, GIDEON SITOMPUL (2022) COMPARISON OF CLASSIFICATION ALGORITHM IN PREDICTING STROKE DISEASE , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

Untuk mencegah terjadinya penyakit stroke diperlukan sebuah cara untuk memprediksi apakah seseorang sudah terkena stroke melalui parameter medis. Dengan masuknya pengaruh teknologi kedalam dunia medis, kini penyakit stroke dapat diprediksi dengan menggunakan metode Data Science yang bermula dari Data Acquisition, Data Cleaning, Exploratory Data Analysis, Preprocessing dan tahapan terakhir adalah Model Building. Berdasarkan model yang telah dibuat, disimpulkan bahwasanya algoritma dengan performa terbaik pada kasus ini adalah XGBoost dengan nilai precision 0.9, nilai recall sebesar 0.95, nilai f1 sebesar 0.92 dan nilai ROC-AUC sebesar 0.978 setelah mendapat cross validation sebanyak 5 folds. Dengan hasil demikian, model yang telah dibuat dapat digunakan untuk melakukan prediksi secara real time

JURNAL