Stroke is the second leading cause of death with 11.13% of total deaths worldwide. The number of stroke sufferers in RSUD Karanganyar District increase every year, there is no effective effort in tackling disease either by raising public awareness and management of optimal stroke disease. Certainty determining the type of early stroke is very important to prevent the danger of stroke. Determination of the type of stroke can be done with the analysis of clinical data of patients with stroke. The method used to determine the type diagnosis of stroke is Naive Bayes Classifier method. Naive Bayes Classifier is a classification method of applying Bayes’s theorem with the assumption of independence (mutually free). The research data used is medical records of patients with stroke RSUD Karanganyar District Year 2015/2016, with data samples of 738 data. The patient's clinical data consisted of 25 attributes of diagnostic criteria containing the results of physical examination, the patient's perceived symptoms, history of the disease, and laboratory examination. The output of this system is the prediction of the type of stroke from patients is thrombotic stroke, embolic stroke, systemic hypoperfusion, intracerebral hemorrhagic, and subarakhnoid hemorrhagic. The result of this research the accuracy level reach 84,61%. This application is expected to facilitate the neurologist in determining the type of diagnosis of stroke to the patient.

Stroke merupakan penyakit penyebab kematian dengan peringkat kedua dengan angka 11,13% dari keseluruhan total kematian diseluruh dunia. Jumlah penderita penyakit stroke di RSUD Kabupaten Karanganyar meningkat setiap tahunnya, belum terdapat upaya efektif dalam menanggulangi penyakit baik dengan meningkatkan kesadaran masyarakat maupun pengelolaan penyakit stroke yang optimal. Kepastian penentuan jenis penyakit stroke secara dini sangat penting untuk mencegah bahaya dari stroke. Penentuan jenis penyakit stroke dapat dilakukan dengan analisis terhadap data klinis pasien penderita stroke. Metode yang digunakan untuk penentuan jenis penyakit stroke adalah metode Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan metode klasifikasi dari penerapan teorema Bayes dengan asumsi independence (saling bebas). Data penelitian yang digunakan adalah data rekam medis pasien penderita stroke RSUD Kabupaten Karanganyar Tahun 2015/2016, dengan sampel data sebesar 738 data. Data klinis pasien terdiri dari 25 atribut kriteria diagnosa yang berisi tentang hasil pemeriksaan fisik, gejala yang dirasakan pasien, riwayat penyakit, dan pemeriksaan laboratorium. Keluaran dari sistem ini adalah prediksi jenis penyakit stroke dari pasien yaitu stroke trombotik, stroke embolik, hipoperfusion sistemik, perdarahan intraserebral, dan perdarahan subarakhnoid. Hasil dari penelitian ini tingkat akurasinya mencapai 84,61%. Aplikasi ini diharapkan dapat mempermudah dokter spesialis saraf dalam menentukan jenis penyakit stroke kepada pasien