(0721) 8030188    [email protected]   

Penerapan Algoritma Random Forest dalam Mengidentifikasi Thalassemia Alfa


Identifikasi dini Thalassemia Alfa sangat penting untuk mencegah komplikasi jangka panjang dan mendukung perencanaan medis yang tepat dalam diagnosis serta perencanaan kesehatan keluarga. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi Thalassemia Alfa menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data pasien yang tersedia. Model dilatih menggunakan skema pembagian data 80:20 dan dievaluasi melalui lima pengujian. Hasil terbaik menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 82% setelah dilakukan hyperparameter tuning, seperti jumlah pohon keputusan, kedalaman maksimum pohon, minimum sampel cabang dan minimum sampel daun. Evaluasi performa menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi yang baik, terutama dalam mendeteksi kelas Alpha Carrier. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki potensi untuk diimplementasikan sebagai bagian dari sistem pendukung keputusan dalam diagnosis Thalassemia Alfa di bidang kesehatan.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2506030039

Keyword
Hyperparameter tuning Identifikasi dini Klasifikasi Random Forest Thalassemia Alfa