Electronic Theses and Dissertation

Stroke dapat didefinisikan sebagai gangguan sistem fungsional otak yang muncul secara tiba-tiba pada tubuh manusia. Stroke merupakan penyakit terbesar ketiga di Indonesia, angka kematian yang disebabkan oleh penyakit ini, terus meningkat. Stroke merupakan suatu kondisi yang terjadi saat suplai otak tidak mencukupi atau berkurang dikarenakan penyumbatan (stroke iskemik) atau pecahnya vena (stroke hemoragik). Dampak pada tubuh jika terserang penyakit stroke ada beragam, diantaranya mengalami kelumpuhan di salah satu sisi tubuh, sulit berinteraksi, penglihatan menurun, sering mengalami kebingungan serta sakit kepala yang datang secara tiba-tiba. Dengan permasalahan ini, apabila seseorang ingin mengecek atau konsultasi dengan dokter terkait hal penyakit Stroke, tentu akan memakan biaya yang tinggi serta waktu. Jarak antara rumah dengan rumah sakit / dokter juga menjadi permasalahan. Cara tersebut dinilai tidak efisien. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini akan melakukan pengembangan dari sistem Machine learning yang akan berbentuk sebagai aplikasi Mobile. Machine learning (ML) atau pembelajaran mesin sebagai teknik kecerdasan buatan (AI) banyak digunakan untuk mengubah atau meniru perilaku pemecahan masalah manusia. Penelitian ini akan menggunakan metode Decision tree, dimana Decision tree adalah metode klasifikasi objek yang mudah dipahami. Metode Decision tree adalah metode pembelajaran terbimbing. Metode ini membagi data menjadi subset berdasarkan variabel input. Metode ini mengintegrasikan analisis data dengan pemodelan data, sehingga metode ini baik untuk dijadikan sebagai langkah dasar dalam proses pemodelan. Kemudian metode ini juga merupakan alat pendukung keputusan yang menggunakan graf sebagai model sebagai pohon. Penelitian ini mengembangkan model yang dapat memprediksi stroke pada manusia menggunakan metode Decision tree berbasis Machine learning. Berdasarkan masalah tersebut, penelitian ini akan memanfaatkan Machine learning beserta metode Decision tree untuk membangun suatu model untuk melakukan prediksi penyakit Stroke.

Stroke can be defined as a disturbance of the functional brain system that appears suddenly in the human body. Stroke is the third biggest disease in Indonesia, the death rate caused by this disease continues to increase. Stroke is a condition that occurs when the supply to the brain is insufficient or reduced due to a blockage (ischemic stroke) or rupture of a vein (hemorrhagic stroke). The impact on the body if you have a stroke varies, including experiencing paralysis on one side of the body, difficulty interacting, decreased vision, often experiencing confusion and headaches that come suddenly. With this problem, if someone wants to check or consult with a doctor regarding stroke, of course it will take a high cost and time. The distance between the house and the hospital/doctor is also a problem. This method is considered inefficient. Based on these problems, this research will develop a machine learning system that will be in the form of a mobile application. Machine learning (ML) or machine learning as an artificial intelligence (AI) technique is widely used to change or imitate human problem-solving behavior. This research will use the Decision Tree method, where the Decision Tree is an object classification method that is easy to understand. The Decision Tree method is a guided learning method. This method divides the data into subsets based on input variables. This method integrates data analysis with data modeling, so this method is good to serve as a basic step in the modeling process. Then this method is also a decision support tool that uses a graph as a model as a tree. This research develops a model that can predict stroke in humans using a machine learning-based decision tree method. Based on these problems, this research will utilize Machine learning along with the Decision tree method to build a model for predicting Stroke.