Abstract:Deteksi emosi secara fine-grained pada teks media sosial merupakan salah satu tantangan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), terutama karena sifat data yang tidak terstruktur dan multi-label.…
label. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model berbasis arsitektur Transformer, yaitu EmoBERT, RoBERTa, dan EmoRoBERTa, dalam tugas klasifikasi emosi pada teks dari dataset SenWave. Dataset ini terdiri dari 10.001 tweet berbahasa Inggris yang telah dilabeli ke dalam sepuluh kategori emosi, namun penelitian ini berfokus pada empat label utama: anxious, annoyed, empathetic, dan sad. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, tokenisasi, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model EmoBERT dan EmoRoBERTa memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0,81, sedangkan RoBERTa memperoleh nilai f1-score sebesar 0,73. Temuan ini menunjukkan bahwa penyesuaian arsitektur Transformer khusus untuk emosi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi emosi pada teks media sosial.
Abstract:Abstract: Conventional semiconductor chip counting at PT Elektronik Indonesia relies on manual weighing, which is prone to human error and inefficiency. This study proposes a desktop-based counting system using a digital…
scanner and image processing. The novelty lies in integrating horizontal-vertical projection with probabilistic Hough transform to robustly detect grid lines, form square cells, and enable accurate unit estimation via average intensity analysis, eliminating the need for reference weighing. Experiments on 15 actual chip images yielded an error rate of 0.009519% and up to 73.674%time efficiency gains compared to the manual method. The system reduces operator dependency, minimizes errors, and accelerates counting, providing a practical machine vision solution for semiconductor production.
Keywords: chip counting; image processing; probabilistic hough transform; grid line detection; time effeciency.
Abstrak: Penghitungan chip semikonduktor konvensional di PT Elektronik Indonesia bergantung pada penimbangan manual, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem penghitungan berbasis desktop menggunakan scanner digital dan pengolahan citra. Kebaruan terletak pada integrasi proyeksi horizontal-vertikal dengan probabilistic Hough transform untuk mendeteksi garis grid secara kuat, membentuk sel persegi, serta memungkinkan estimasi unit akurat melalui analisis intensitas rata-rata, sehingga menghilangkan kebutuhan penimbangan referensi. Eksperimen pada 15 citra chip aktual menghasilkan tingkat kesalahan 0,009519% dan peningkatan efisiensi waktu hingga 73,674% dibandingkan metode manual. Sistem ini mengurangi ketergantungan operator, meminimalkan kesalahan, dan mempercepat penghitungan, menyediakan solusi machine vision praktis untuk produksi semikonduktor.
Kata kunci: penghitungan chip; pengolahan citra; probabilistic Hough transform; deteksi garis grid; efisiensi waktu.
Abstract:Abstract: One of the main challenges in digital image processing is limited resolution, which makes it difficult to preserve visual details when images are enlarged. Conventional methods such as Bilinear Interpolation are…
e commonly used for image upscaling; however, these approaches often produce blurred images, lose fine textures, and fail to reconstruct complex visual structures. This study aims to enhance digital image resolution by employing a deep learni based approach using a Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) built upon a Deep Neural Network (DNN) architecture. The dataset used in this study is the DIV2K dataset, which consists of 1,000 high-resolution images. These images were downsampled using scaling factors of ×2, ×3, and ×4 to generate paired Low Resolution–High Resolution (LR–HR) data for training and evaluation. The proposed LLCNN is designed to extract important features such as edges, textures, and local patterns through multiple convolutional layers, followed by non-linear mapping to reconstruct high-resolution images more accurately. Quantitative performance evaluation was conducted using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index (SSIM). Model performance was evaluated quantitatively using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metric. Experimental results showed that the proposed method improved image quality compared to the bilinear method. These results indicate that the deep learning based approach effectively improves image sharpness and structural fidelity, thereby demonstrating its potential for digital image resolution enhancement.
Keywords: deep neural network; image resolution; low-light convolutional neural network; machine learning
Abstrak: Permasalahan utama dalam pengolahan citra digital adalah keterbatasan resolusi yang menyebabkan detail visual sulit dipertahankan ketika citra diperbesar. Metode konvensional seperti Bilinear Interpolation masih banyak digunakan, namun sering menghasilkan citra buram, kehilangan tekstur halus, serta tidak mampu merekonstruksi struktur visual yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas resolusi citra digital dengan memanfaatkan pendekatan deep learning berbasis Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) yang dibangun di atas arsitektur Deep Neural Network (DNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset DIV2K, yang terdiri dari 1000 citra beresolusi tinggi. Citra tersebut diturunkan menjadi resolusi rendah menggunakan faktor downsampling ×2, ×3, dan ×4 untuk membentuk pasangan data Low Resolution–High Resolution (LR–HR) sebagai data pelatihan dan pengujian. LLCNN dirancang untuk mengekstraksi fitur-fitur penting seperti tepi, tekstur, dan pola lokal melalui beberapa lapisan konvolusi, kemudian melakukan pemetaan non-linear guna merekonstruksi citra resolusi tinggi secara lebih presisi. Evaluasi performa model dilakukan secara kuantitatif menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kualitas citra dibandingkan metode bilinear. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis deep learning efektif dalam meningkatkan ketajaman dan kesesuaian struktur citra digital.
Kata kunci: deep neural network; low-light convolutional neural network; machine learning; resolusi citra
Abstract:Abstract: The capital market plays an important role in describing the economic conditions of a country, and the IHSG is used as the main indicator to observe the movement of all stocks on the Indonesia Stock Exchange. Because…
ecause stock data is volatile and non-linear, the forecasting process becomes challenging, requiring methods that can capture historical patterns more accurately. This study aims to predict IHSG movements using the Long Short-Term Memory (LSTM) model to generate stable short-term predictions. Historical IHSG data was used to train the model, and accuracy was evaluated using Mean Squared Error (MSE). The results show that the model obtained an MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 and MAPE 0.88%, indicating a relatively low prediction error rate. The visualization shows that the model's predictions are very close to the actual data, and the 60-day forecasting results show a potential increase in the IHSG of 1.05%. Thus, the LSTM model is capable of providing fairly accurate IHSG predictions and can be a useful tool for investors in analyzing short-term market movements.
Keywords: forecasting; JCI; long short term memory
Abstrak: Pasar modal memiliki peran penting dalam menggambarkan kondisi ekonomi suatu negara, dan IHSG digunakan sebagai indikator utama untuk melihat pergerakan seluruh saham di Bursa Efek Indonesia. Karena data saham bersifat fluktuatif dan tidak linear, proses peramalan menjadi tantangan, sehingga dibutuhkan metode yang mampu menangkap pola historis secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan memprediksi pergerakan IHSG menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menghasilkan prediksi jangka pendek yang stabil. Data historis IHSG digunakan untuk melatih model, kemudian akurasi dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai MSE 6784.0207, RMSE 82.3652 dan MAPE 0.88% yang menandakan tingkat kesalahan prediksi relatif rendah. Visualisasi menunjukkan bahwa prediksi model sangat mendekati data aktual, dan hasil forecasting 60 hari ke depan memperlihatkan potensi kenaikan IHSG sebesar 1,05%. Dengan demikian, model LSTM mampu memberikan prediksi IHSG yang cukup akurat dan dapat menjadi alat bantu bagi investor dalam menganalisis pergerakan pasar jangka pendek.
Kata kunci: peramalan; JCI; memori jangka pendek
Abstract:Abstract: Obesity is an escalating global health concern, with unhealthy lifestyle patterns contributing significantly to its development. This study aims to evaluate and compare three clustering techniques for categorizing…
ing lifestyle patterns and obesity-related factors: K-Means, Agglomerative Clustering, and Gaussian Mixture Model (GMM). The data used in this study is sourced from the Food Nutrition dataset, which includes variables such as dietary habits, physical activity, and socio-economic status. The three clustering methods were assessed using evaluation metrics such as Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), and Calinski-Harabasz Index (CHI). The findings revealed that K-Means exhibited the best performance in terms of cluster separation with a Silhouette Score of 0.5559, while GMM showed better flexibility in handling more complex data. Although Agglomerative Clustering produced acceptable results, it had a higher overlap between clusters compared to the other methods. This study offers valuable insights into selecting the most appropriate clustering technique based on the data characteristics.
Keywords: agglomerative; clustering; GMM; k-means; lifestyle patterns; obesity
Abstrak: Obesitas menjadi masalah kesehatan yang semakin meningkat di seluruh dunia, dengan pola hidup yang tidak sehat berperan besar dalam perkembangannya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode clustering dalam mengelompokkan pola gaya hidup dan faktor yang memengaruhi obesitas, yaitu K-Means, Agglomerative Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Data yang digunakan diperoleh dari dataset Food Nutrition yang mencakup informasi terkait pola makan, aktivitas fisik, serta faktor sosial-ekonomi. Ketiga metode tersebut diuji dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki kinerja terbaik dalam hal pemisahan klaster, dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.5559, sementara GMM lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. Meskipun Agglomerative Clustering memberikan hasil yang dapat diterima, tumpang tindih antar klaster lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pemilihan metode clustering yang tepat berdasarkan karakteristik data yang digunakan.
Kata kunci: agglomerative; clustering; GMM; k-means; obesitas; pola gaya hidup
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM
Abstract:Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited…
d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas.
Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan.
Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.
Abstract:Abstract: Stroke is one of the leading causes of death and disability in various parts of the world, including in Indonesia. Along with the development of digital technology, the use of Machine Learning in the health sector…
tor is growing, one of which is in an effort to predict the occurrence of stroke. This study aims to implement the Logistic Regression algorithm in predicting the likelihood of a person having a stroke based on data from the Brain Stroke dataset. The research process includes data preprocessing (missing value handling, normalization, and label encoding), dividing the data into 80% training data and 20% test data, as well as model training. The model was then evaluated using several measures such as accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC, as well as a confusion matrix. The results of the study showed that Logistic Regression was able to provide stroke classification results with an accuracy of 82.4%, precision of 80.1%, recall of 78.6%, F1-score of 79.3%, and a ROC-AUC value of 0.87. Then, the model is integrated into applications that use Streamlit, so it can be used interactively to predict stroke risk in new data. The results of this study show that the combination of Machine Learning and web-based applications has the potential to support efforts to detect early stroke risk.
Keywords: logistic regression; machine learning; prediction; streamlit; stroke.
Abstrak: Stroke adalah salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di berbagai belahan dunia, termasuk di Indonesia. Seiring perkembangan teknologi digital, penggunaan Machine Learning dalam bidang kesehatan semakin berkembang, salah satunya dalam upaya memprediksi terjadinya penyakit stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Logistic Regression dalam memprediksi kemungkinan seseorang mengalami stroke berdasarkan data dari dataset Brain Stroke. Proses penelitian meliputi preprocessing data (penanganan missing value, normalisasi, dan label encoding), membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji, serta pelatihan model. Model kemudian dievaluasi menggunakan beberapa ukuran seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression mampu memberikan hasil klasifikasi penyakit stroke dengan akurasi sebesar 82,4%, precision 80,1%, recall 78,6%, F1-score 79,3%, dan nilai ROC-AUC sebesar 0,87. Kemudian, model tersebut diintegrasikan ke dalam aplikasi yang menggunakan Streamlit, sehingga dapat digunakan secara interaktif untuk memprediksi risiko stroke pada data baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi Machine Learning dan aplikasi berbasis web berpotensi mendukung upaya deteksi dini risiko stroke.
Kata kunci: logistic regression; machine learning; prediksi; streamlit; stroke.