Klasifikasi penyakit stroke menggunakan decision tree c5.0 dengan Local Outlier Factor (LOF) untuk deteksi outlier

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Agustiyaningsih, Melina (2026) Klasifikasi penyakit stroke menggunakan decision tree c5.0 dengan Local Outlier Factor (LOF) untuk deteksi outlier. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Melina Agustiyaningsih_09020222035 full.pdf Restricted to Repository staff only until 18 February 2029. Download (3MB)
	Text Melina Agustiyaningsih_09020222035.pdf Download (2MB)

Abstract

Stroke menempati urutan ketiga sebagai penyebab kematian terbanyak di dunia, berada setelah penyakit jantung dan kanker. Selain meningkatkan angka kematian, stroke juga menimbulkan beban kesehatan jangka panjang bagi penderitanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit stroke menggunakan metode Decision Tree C5.0. Decision Tree merupakan metode klasifikasi yang memanfaatkan struktur pohon keputusan untuk memetakan hubungan antar variabel. Sebelum melakukan proses klasifikasi data medis, sering ditemui kendala karena adanya data yang ekstrem atau keberadaan outlier. Untuk mendeteksi keberadaan outlier, penelitian ini menggunakan algoritma LOF (Local Outlier Factor) yang mengidentifikasi outlier berdasarkan kepadatan lingkungan di sekitarnya. Hasil penelitian menunjukkan penerapan LOF dengan penanganan outlier dihapus pada algoritma Decision Tree C5.0 dengan pembagian data 5-fold cross validation mampu menghasilkan kinerja klasifikasi: akurasi sebesar 77,94%, presisi sebesar 14,69%, sensitivitas 71,91%, spesifisitas sebesar 78,25%, dan F1-Score 24,33%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai risiko stroke berdasarkan hasil pola klasifikasi menggunakan Decision Tree C5.0 dan deteksi outlier dengan LOF, sehingga pola distribusi risiko stroke dapat terlihat dengan jelas.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Agustiyaningsih, Melina linaagustiya1@gmail.com 09020222035
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Farida, Yuniar yuniar_farida@uinsa.ac.id 2027057901 Thesis advisor Khaulasari, Hani hanikhaulasari@gmail.com 0709029102
Subjects:	Komputer Matematika
Keywords:	Penyakit stroke; decision tree c5.0; Local Outlier Factor (LOF); deteksi outlier
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Melina Agustiyaningsih
Date Deposited:	18 Feb 2026 03:50
Last Modified:	18 Feb 2026 03:50
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/86776

Actions (login required)

View Item