Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Random Forest dengan Hyperparameter Tuning dalam Mendeteksi Penyakit Stroke - Ryan Dana, Alvin; Valentino Kristananda, Raja; Satrio Wibowo, Muhammad Bagas; Prasetya, Dwi Arman (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model prediksi dalam menentukan risiko seseorang mengalami stroke berdasarkan berbagai variabel pasien yang relevan, termasuk jenis kelamin, usia, riwayat hipertensi, penyakit jantung, status pernikahan, jenis pekerjaan, tingkat glukosa darah rata-rata, indeks massa tubuh (BMI), dan status merokok. Stroke merupakan penyebab kematian kedua terbanyak di dunia menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), oleh karena itu deteksi dini dan prediksi risiko stroke sangat penting untuk pencegahan dampak buruk yang mungkin terjadi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model Random Forest memberikan akurasi yang lebih tinggi (0.97) dan akurasi hyperparameter (0.98) dibandingkan dengan model Decision Tree, sehingga dipilih sebagai model prediksi yang lebih cocok dalam konteks dataset ini. Akurasi dipilih sebagai ukuran evaluasi karena penting untuk mengklasifikasikan dengan benar antara yang berisiko dan tidak berisiko mengalami stroke, yang memiliki implikasi yang sangat penting dalam aplikasi medis dan pencegahan stroke.