Klasifikasi Stroke Iskemik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) di RS Bhayangkara Bondowoso - Adinda Zulaikha; Angga Rahagiyanto; Muhammad Yunus; Dony Setiawan Hendyca Putra (Indonesian Journal Publisher, 2024)
Stroke iskemik terjadi akibat penyempitan pembuluh darah sehingga sirkulasi darah terganggu. Angka kasus stroke iskemik di RS Bhayangkara Bondowoso mengalami fluktuasi dari tahun 2019-2023. Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi penyakit stroke iskemik berdasarkan faktor risiko (usia, jenis kelamin, diabetes melitus, GDA, obesitas, hipertensi dan merokok), gejala (kelemahan ekstremitas, penurunan kesadaran, pusing, muntah, kejang, sesak, nyeri, kesemutan dan afasia) dan tindakan CT Scan kepala. Jenis penelitian ini kuantitatif menggunakan data primer. Sampel penelitian terdiri dari 385 rekam medis rawat inap menggunakan simple random sampling. Klasifikasi menggunakan algoritma KNN dengan supplied test. Hasil penelitian menunjukkan variabel yang menjadi faktor risiko penyakit stroke iskemik yaitu usia (65,8%), jenis kelamin (58,03%) dan hipertensi (63,73%). Sedangkan gejala yang sering dialami pasien stroke iskemik yaitu kelemahan ekstremitas (54,92%), pusing (53,89%) dan lemas (52,33%). Serta tindakan CT Scan kepala yaitu 98,96%. Klasifikasi ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan k=18 dan supplied test. Hasil akurasi menghasilkan performance dengan tingkat akurasi 92,2078%, Precision 86,05%, Recall 100%, F1 Score 0,9250 dan nilai ROC Area 0,9962. Nilai ROC area tergolong kategori Excellent Classification. Saran dalam penelitian ini yaitu melakukan perancangan sistem.