Stroke merupakan penyakit yang menyerang fungsional otak yang dalam
istilah medis biasa disebut Transient Ischaemic Attack merupakan penyakit neurologik
yang terjadi karena gangguan suplai darah menuju bagian otak yang terjadi secara
mendadak. Penanganan stroke harus dilaksanakan secara cepat dan tepat guna
menghindari kecacatan atau komplikasi lanjut.
Di era teknologi yang sangat berkembang ini penulis membuat program
machine learning guna mengidentifikasi seseorang untuk terkena stroke, agar
masyarakat lebih sadar agar akan bahaya penyakit tersebut. Metode yang digunakan
penulis adalah Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi seseorang untuk
terdampak penyakit stroke, metode SVM ini sangat cocok untuk digunakan karena
SVM memiliki akurasi yang cukup bagus untuk sebuah klasifikasi. Dengan adanya
program ini seseorang akan mengetahui seberapa persen kemungkinan untuk
seseorang tersebut terkena stroke dan tidak terkena stroke, yang akan diketahui
melalui persentase yang akan keluar setelah program dijalankan.
Tujuan dari penulis membuat program ini adalah untuk menguji algoritma
SVM dalam klasifikasi data penyakit stroke, program ini menggunakan klasifikasi
SVM yang mendapatkan hasil akurasi tertinggi dari data unbalance pada kernel linear
yaitu 76% dan polynomial sebesar 80%. Untuk data yang balanced penulis
mendapatkan hasil akurasi pada kernel linear 77%, dan di polynomial 76%.
Kata Kunci: Stroke, Machine Learning, Support Vector Machine