<didl:DIDL xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:didl="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS" xmlns:dii="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS" xmlns:dip="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DIP-NS" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" DIDLDocumentId="http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781" xsi:schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd urn:mpeg:mpeg21:2005:01-DIP-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dip/dip.xsd">
  <didl:Item>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dii:Identifier>http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781</dii:Identifier>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dcterms:modified>2026-06-29T03:36:15Z</dcterms:modified>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Component>
      <didl:Resource mimeType="application/xml" ref="https://eprints.amikom.ac.id/cgi/export/eprint/31781/DIDL/universitasamikomyogyakarta-eprint-31781.xml"/>
    </didl:Component>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/xml">
          <oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
        <dc:relation>https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781/</dc:relation>
        <dc:title>PEMBELAJARAN MESIN UNTUK PREDIKSI STROKE&#13;
BERDASARKAN RANDOM FOREST DAN SHAP</dc:title>
        <dc:creator>Jatiprasetya, Harumawan</dc:creator>
        <dc:subject>000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum</dc:subject>
        <dc:description>Dengan lebih dari 12,2 juta kasus baru setiap tahun, stroke merupakan salah&#13;
satu penyebab utama kematian dan disabilitas di dunia. Oleh karena itu, deteksi dini&#13;
menjadi sangat penting untuk menurunkan angka mortalitas dan komplikasi jangka&#13;
panjang. Untuk meningkatkan transparansi dan keandalan dalam proses&#13;
pengambilan keputusan model, penelitian ini mengembangkan model prediksi&#13;
stroke berbasis algoritma Random Forest yang dipadukan dengan metode&#13;
interpretasi SHAP (Shapley Additive Explanations). Hasil evaluasi menunjukkan&#13;
bahwa model memiliki kinerja klasifikasi yang sangat baik dengan nilai AUC&#13;
sebesar 0,989 ± 0,002, akurasi sebesar 94,3%, presisi 92,5%, recall 96,5%, dan F1score&#13;
&#13;
94,5%. Selain menghasilkan prediksi yang akurat, pendekatan SHAP&#13;
memungkinkan interpretasi kontribusi setiap fitur terhadap keputusan model.&#13;
Visualisasi interpretasi seperti summary plot, dependence plot, dan force plot&#13;
menunjukkan bahwa faktor usia, kadar glukosa darah, dan indeks massa tubuh&#13;
(BMI) merupakan kontributor utama dalam meningkatkan risiko stroke. Analisis&#13;
interaksi fitur juga menunjukkan bahwa kombinasi usia lanjut dan kadar glukosa&#13;
darah tinggi secara signifikan meningkatkan probabilitas stroke hingga sekitar 85%&#13;
dibandingkan dengan nilai dasar rata-rata model sebesar 0,4992. Dengan demikian,&#13;
pendekatan ini tidak hanya menghasilkan model prediksi yang memiliki performa&#13;
tinggi, tetapi juga menyediakan interpretasi yang dapat dipahami oleh tenaga medis,&#13;
sehingga berpotensi mendukung pengambilan keputusan klinis secara lebih&#13;
transparan dan berbasis data.</dc:description>
        <dc:date>2026-03-04</dc:date>
        <dc:type>Thesis</dc:type>
        <dc:type>NonPeerReviewed</dc:type>
        <dc:format>text</dc:format>
        <dc:language>id</dc:language>
        <dc:identifier>https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781/1/23.51.2530%20-%20Harumawan%20Jatiprasetya.pdf</dc:identifier>
        <dc:identifier>  Jatiprasetya, Harumawan  (2026) PEMBELAJARAN MESIN UNTUK PREDIKSI STROKE BERDASARKAN RANDOM FOREST DAN SHAP.  S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   </dc:identifier></oai_dc:dc>
        </didl:Resource>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/objectFile</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="text" ref="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781/1/23.51.2530%20-%20Harumawan%20Jatiprasetya.pdf"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/humanStartPage</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/html" ref="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31781/"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
  </didl:Item>
</didl:DIDL>