Aplikasi Forecasting Risiko Terkena Penyakit Stroke Menggunakan Program R-Shiny - Agil Mumtaz Ramadhan; Jingga Saviratus Zahra; Krisna Al Rasyid; Dwi Oktavianto Wahyu Nugroho (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2022)
Stroke merupakan kematian tertinggi kedua di seluruh dunia dengan penyebab utama adalah kecacatan. Data Gloval Burden of Disease 2010 dan Health Sector Review 2014 menyebutkan bahwa kematian yang diakibatkan PTM, yaitu stroke menduduki peringkat pertama. Masalah penyakit stroke di Indonesia memerlukan perhatian yang serius karena jumlah kasus yang terus meningkat dan mempunyai angka kasus kematian yang tinggi. Laporan Hasil Riskesdas 2018 menunjukkan bahwa prevalensi stroke nasional yang masih cukup tinggi yaitu sebesar 10,9 per mil. Salah satu provinsi di Indonesia dengan prevalensi stroke yang tinggi adalah Sulawasi Selatan. Saat ini perkembangan Era Revolusi Industri 4.0 yang berkolaborasi di bidang teknologi dan ilmu kesehatan menjadi sesuatu yang bermanfaat dengan menggunakan Machine Learning. Untuk itu dibuat sebuah aplikasi atau software berbasis online dengan menggunakan algoritma tertentu akan digunakan untuk memprediksi risiko terkena stroke dengan mengidentifikasi faktor-faktor prediktor yang efektif. Tujuan dari pembuatan aplikasi ini adalah untuk pencegahan terjadinya penyakit stroke dan menurunkan tingkat prevalensi stroke di Indonesia.