Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi risiko stroke menggunakan algoritma Random Forest dengan menggunakan data demografi dan perilaku. Ini memproses data seperti usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, dan status kesehatan untuk menciptakan model yang akurat guna mengidentifikasi potensi risiko stroke seseorang. Model ini menggunakan proses pelatihan dan pengujian pada kumpulan data besar untuk meningkatkan akurasi prediksi. Evaluasi model memberikan hasil yang sangat memuaskan dalam hal akurasi dan presisi dalam mengidentifikasi faktor risiko. Dengan hasil tersebut, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang prediksi medis. Model ini bertujuan untuk mendukung sistem peringatan dini bagi petugas kesehatan dan pasien berisiko.
Copyrights © 2024