Algoritma C4.5 dan SVM: Solusi Baru Deteksi Dini Stroke di Indonesia
Dalam dunia kesehatan modern, penyakit stroke telah menjadi salah satu tantangan terbesar yang dihadapi masyarakat global. Menurut data tahun 2013, jumlah penderita stroke di Indonesia berdasarkan diagnosis tenaga kesehatan diperkirakan mencapai 1.236.825 orang, dan jika ditambahkan dengan jumlah yang belum terdiagnosis tetapi menunjukkan gejala stroke, angka ini melonjak hingga 2.137.941 orang. Mengingat besarnya angka kejadian ini, diperlukan metode yang efektif untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan risiko stroke secara dini, sehingga intervensi medis dapat dilakukan lebih cepat dan tepat.
Artikel yang ditulis oleh Chindu Lintang Bhuana dan Handoyo Widi Nugroho dalam Jurnal SIMADA (2023) berfokus pada komparasi antara algoritma Decision Tree C4.5 dan Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi penderita stroke dengan menggunakan metode optimasi Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa Decision Tree C4.5 berbasis PSO memiliki akurasi 96,11%, sementara SVM berbasis PSO hanya mencapai akurasi 95,33%. Angka-angka ini menegaskan potensi besar dari penggunaan metode optimasi dalam meningkatkan akurasi algoritma klasifikasi, yang sangat relevan bagi pengembangan sistem informasi kesehatan.
Sebagai seorang pengamat penyakit stroke, saya melihat penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan baru tentang penggunaan teknologi canggih dalam analisis data kesehatan, tetapi juga membuka peluang untuk memperkuat pendekatan pencegahan dan penanganan stroke di Indonesia. Keunggulan Decision Tree C4.5 yang didukung dengan teknik optimasi PSO adalah bukti nyata bahwa kombinasi antara metode statistik dan kecerdasan buatan bisa menghasilkan solusi yang lebih akurat dan efisien dalam bidang kesehatan, khususnya untuk penyakit yang memerlukan penanganan segera seperti stroke.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Bhuana dan Nugroho (2023) menawarkan perspektif baru tentang bagaimana teknologi informasi dan teknik optimasi dapat digunakan untuk mengatasi masalah besar dalam diagnosis dan klasifikasi penyakit stroke. Dengan menggunakan data dari pasien stroke dan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 serta Support Vector Machine (SVM) yang dioptimalkan dengan Particle Swarm Optimization (PSO), penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data mining dapat menjadi alat yang efektif dalam menganalisis faktor risiko stroke dan meningkatkan akurasi prediksi penyakit ini.
Algoritma Decision Tree C4.5, yang memperoleh akurasi sebesar 96,11%, menunjukkan keunggulannya dalam memproses data kompleks dengan berbagai atribut. Metode ini menggunakan pendekatan pemilihan atribut berdasarkan nilai informasi tertinggi, yang secara signifikan meningkatkan kemampuan model untuk memisahkan data ke dalam kategori yang berbeda dengan akurasi tinggi. Di sisi lain, meskipun SVM berbasis PSO juga menunjukkan hasil yang memuaskan dengan akurasi 95,33%, perbedaan 0,78% menunjukkan bahwa Decision Tree C4.5 lebih unggul dalam konteks ini. Keunggulan ini dapat dikaitkan dengan kemampuan Decision Tree untuk menangani data dengan berbagai jenis atribut, baik diskrit maupun kontinu, serta kemampuannya untuk bekerja dengan data yang tidak seimbang tanpa memerlukan penyeimbangan ulang, seperti yang sering dibutuhkan oleh metode SVM.
Selain itu, penggunaan PSO dalam penelitian ini berperan penting dalam meningkatkan akurasi dari kedua algoritma tersebut. PSO merupakan teknik optimasi berbasis populasi yang terinspirasi dari perilaku sosial hewan, seperti burung dan ikan, dalam mencari makanan. Dengan menggunakan PSO, model dapat secara adaptif mengoptimalkan bobot fitur yang paling relevan, sehingga meningkatkan performa algoritma dalam melakukan klasifikasi. Penerapan PSO pada Decision Tree C4.5 berhasil meningkatkan akurasi hingga 96,11%, yang lebih tinggi dibandingkan dengan hasil penelitian sebelumnya yang hanya mencapai 82,31% untuk data training dan 76,92% untuk data testing (Rahim et al., 2022).
Angka-angka ini menunjukkan bahwa teknik optimasi seperti PSO dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan algoritma dalam menganalisis dan mengklasifikasikan data kesehatan. Namun, penelitian ini juga menyoroti bahwa tidak ada satu solusi yang paling sempurna untuk semua kasus. Kombinasi antara metode tradisional dan teknik optimasi berbasis kecerdasan buatan tampaknya menjadi pendekatan yang lebih efektif. Ini terutama penting di negara-negara dengan beban penyakit stroke yang tinggi, seperti Indonesia, di mana penerapan sistem informasi kesehatan berbasis data dapat membantu dalam mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi lebih cepat dan lebih akurat, serta mengarahkan intervensi medis yang lebih tepat sasaran.
***
Secara keseluruhan, penelitian oleh Bhuana dan Nugroho (2023) memberikan kontribusi yang signifikan dalam penerapan teknologi informasi untuk meningkatkan diagnosis dan klasifikasi penyakit stroke. Dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree C4.5 dan Support Vector Machine (SVM) yang dioptimalkan dengan Particle Swarm Optimization (PSO), mereka menunjukkan bahwa kombinasi teknik ini dapat meningkatkan akurasi klasifikasi hingga mencapai 96,11%.