Klasifikasi Penyakit Diabetes pada Lansia Menggunakan Model Random Forest

Bertambahnya umur akan diiringi dengan penurunan fungsi tubuh, timbulnya berbagai penyakit, keseimbangan tubuh dan risiko jatuh. Status kesehatan lansia yang semakin menurun seiring bertambahnya umur ini berlawanan dengan keinginan para lansia itu sendiri agar tetap sehat. Penyakit terbanyak pada lanjut usia adalah penyakit tidak menular antara lain hipertensi, artritis, stroke, penyakit paru obstruktif kronis, dan Diabetes mellitus. Faktor yang dapat mempengaruhi kualitas hidup dan kesehatan lansia adalah keterbatasan akses lansia terhadap pelayanan kesehatan. Teknologi machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasi suatu penyakit yang dialami oleh pasien lansia. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul Perbandingan Model Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Klasifikasi Penyakit Jantung , telah digunakan model random forest yang menghasilkan tingkat akurasi terbesar dari dua model machine learning yang lainnya, akurasi yang didapatkan oleh model random forest sebesar 75%, sedangkan pada penelitian yang berjudul Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 97,88%. Maka dari itu pada penelitian ini akan berfokus pada penggunaan model random forest. Pada kali ini model random forest dan dataset yang diambil dari puskesmas merdeka berhasil mendapatkan tingkat akurasi sebesar 96% , nilai tersebut dapat dihasilkan dari rata-rata percobaan model random forest menggunkan k-fold cross validation sebanyak 5-fold pengujian.