Sistem Prediksi Risiko Stroke Berdasarkan Faktor Demografi dan Gaya Hidup

Abstract

Stroke merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan tingkat kematian dan disabilitas yang tinggi di dunia, termasuk di Indonesia. Faktor demografi dan gaya hidup seperti usia, hipertensi, diabetes, kolesterol tinggi, obesitas, pola makan tidak sehat, dan riwayat keluarga memiliki pengaruh besar terhadap peningkatan risiko stroke. Namun, masih banyak masyarakat yang mengalami kesulitan dalam melakukan deteksi dini akibat keterbatasan akses pelayanan kesehatan dan kurangnya pemahaman mengenai faktor risiko pribadi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem prediksi risiko stroke berbasis web menggunakan faktor demografi dan gaya hidup sebagai media skrining dini mandiri. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan sistem Waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan sistem. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pakar kesehatan dan studi literatur dari jurnal serta referensi medis terkait stroke. Sistem dibangun menggunakan HTML, CSS, JavaScript, dan Bootstrap dengan pendekatan client-side sehingga mampu melakukan analisis secara real-time tanpa proses pemuatan ulang halaman. Hasil pengujian Black-Box Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik dan memperoleh tingkat keberhasilan sebesar 100%. Sistem ini diharapkan dapat menjadi media edukasi dan skrining dini risiko stroke yang praktis, responsif, dan mudah diakses oleh masyarakat.