PENERAPAN DATA MINING DALA MENGKLASIFIKASI RESIKO PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING - Bakari, Sitti Nurfatimah; Lasarudin, Alter; Hasyim, Wahyudin (Jurnal Ilmu Komputer (JUIK), 2025)
Stroke adalah kondisi saraf yang ditandai dengan tanda klinis yang berkembang pesat, termasuk gangguan saraf lokal dan global yang parah, bertahan selama 24 jam atau lebih, dan berakibat fatal ketika tidak ada penyebab yang jelas selain vaskular. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Artiticial Neural Network (ANN) untuk mengklasifikasi risiko penyakit stroke dan mengukur tingkat akurasi dari masing-masing algoritma. Hasil penelitian menggunakan algoritma Support Vector Machine dan Artiticial Neural Network dengan jumlah record data 200 maka akan diperoleh nilai akurasi Support Vector Machine sebesar 97.46%, dan tingkat akurasi Artiticial Neural Network sebesar 98.75%. Paling algoritma Artificial Neural Network mendapatkan nilai akurasi yang tertinggi dibandingkan algoritma Support Vector Machine dalam pengklasifikasian data risiko penyakit stroke.