KLASIFIKASI TINGKAT RISIKO HIPERTENSI DENGAN METODE RANDOM FOREST (Studi Kasus: Puskesmas Sosial Palembang)

Hipertensi merupakan penyebab utama kematian akibat stroke dan infark miokard, khususnya pada lanjut usia. Faktor penyebab hipertensi dapat terbagi menjadi yang tidak dapat terkontrol (keturunan, jenis kelamin, dan usia) dan dapat dikontrol (kegemukan, kurang olahraga, merokok, alkohol, dan garam). Kondisi ini memiliki berbagai faktor risiko, termasuk genetik, ras, usia, jenis kelamin, merokok, obesitas, dan stres psikologis. Hipertensi yang berlangsung lama dapat merusak dinding arteri, mempengaruhi organ vital seperti pembuluh arteri, jantung, otak, ginjal, dan mata. Dalam konteks ini, metode Random Forest, yang menggabungkan banyak pohon keputusan, menjadi relevan. Metode ini membangun beberapa pohon keputusan secara acak dan menggabungkan hasilnya, menghasilkan model yang lebih akurat. Random Forest terkenal karena kemampuannya menghasilkan prediksi yang lebih baik, memberikan akurasi tinggi, dan dapat menangani data pelatihan dalam jumlah besar. Pada penelitian ini menggunakan metode Random Forest maka akan dilakukan klasifikasi penyakit hipertensi. Hasil model terbaik adalah model dengan rasio 70:30 dengan akurasi 93%, presisi 94%, recall 93%, dan f1-score 93%.