G
GlobalRiset
Portal Indeksasi Jurnal

Pengembangan Algoritma Random Forest untuk Deteksi Dini Hipertensi Berbasis Web di Puskesmas Melintang

Alya Mistiara Salsabila, Yudistira Bagus Pratama, Arvi Pramudyantoro
Abstrak

Hipertensi merupakan kondisi medis kronis yang memerlukan deteksi dini untuk mencegah komplikasi berat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dini hipertensi berbasis web menggunakan algoritma Random Forest yang dirancang khusus untuk Puskesmas Melintang. Penelitian menggunakan dataset sekunder berjumlah 1.985 rekam medis dengan 11 fitur klinis dan gaya hidup. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan metode GridSearchCV. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai tingkat akurasi sebesar 95,21% dan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,9874. Sistem ini diimplementasikan menggunakan Flask sebagai backend, Streamlit sebagai frontend, dan disebarkan melalui infrastruktur Google Cloud Platform (GCP). Pengujian penerimaan pengguna (UAT) menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat positif pada aspek kemudahan penggunaan, fungsionalitas, keluaran, dan utilitas. Implementasi sistem ini memberikan solusi digital yang efektif dan efisien untuk mengakselerasi proses skrining kardiovaskular dan mengurangi beban administrasi di fasilitas layanan kesehatan primer.

Penerbit
CV Ruang Publikasi Ilmiah
Kata kunci
Random Forest, Hipertensi, Deteksi Dini, Machine Learning
E-ISSN
3089-0128
Unduh PDF di penerbit Lihat di situs jurnal