<![CDATA[ABSTRAKSeiring perkembangan zaman bidang teknologi dapat membantu banyak hal salah satu contoh nya dapat membantu bidang kesehatan, teknologi seperti machine learning dan data mining dapat membantu dalam melakukan prediksi penyakit stroke. Oleh karena itu, penelitian kali ini akan menerapkan salah satu metode data mining klasifikasi untuk memprediksi penyakit stroke dengan tujuan dapat mengetahui model dari algoritma yang akan digunakan yaitu Algoritma Classification and Regression Tree atau CART. Metode ini melakukan perhitungan menggunakan nilai ginigain dan giniindex untuk membuat sebuah pohon keputusan. Dengan menggunakan Stroke Prediction Dataset dan dilakukan beberapa eksperimen didapatkan hasil akurasi terbesar sebesar 89,83% pada split data 80/20. Pohon keputusan dapat dipangkas untuk mengidentifikasi dan membuang cabang pohon yang tidak diperlukan, pada penelitian kali ini dilakukan pemangkasan untuk dilihat seberapa berpengaruh pemangkasan pada akurasi algoritma ini dan didapatkan hasil akurasi terbesar sebesar 74,73% maka pemangkasan dinilai kurang berpengaruh pada akurasi algoritma ini.Kata kunci: Stroke, Prediksi, Klasifikasi, Data Mining, CARTABSTRACTAlong with the times, technology can help many things, one example of which can help the health sector, technology such as machine learning and data mining can help in predicting stroke. Therefore, this study will apply one of the classification data mining methods to predict stroke with the aim of knowing the model of the algorithm to be used, namely the Classification and Regression Tree Algorithm or CART. This method performs calculations using the Ginigain and Ginindex values to create a decision tree. By using the Stroke Prediction Dataset and conducting several experiments, the highest accuracy results were 89.83% in the 80/20 data split. In this study pruning was carried out to see how much pruning had an effect on the accuracy of this algorithm and the highest accuracy result was 74.73%, so pruning was considered to have less effect on the accuracy of this algorithm.Keywords: Stroke, Prediction, Classification, Data Mining, CART]]>
