View/Open

Author

Advisor
Muklas Rivai, S.Stat., M.Si.,
Indah Gumala Andirasdini, S.Si., M.Si.,

Koleksi
Aktuaria

Publisher

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia, termasuk Indonesia. Deteksi dini terhadap risiko penyakit jantung penting untuk mencegah kondisi yang lebih parah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung menggunakan metode random forest dan menganalisis tingkat risiko penyakit jantung. Metode ini dipilih karena keunggulannya dalam mengolah data berdimensi tinggi, menghasilkan model stabil, serta mengurangi risiko overfitting. Data penelitian ini diperoleh dari rumah sakit, sehingga mencerminkan kondisi riil pasien. Penelitian ini juga mengevaluasi variabel-variabel kesehatan seperti usia, jenis kelamin, jenis nyeri dada, tekanan darah, kadar kolesterol, kadar gula darah, EKG, dan detak jantung istirahat yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi penyakit jantung. Hasil penelitian menunjukkan model random forest mampu mengklasifikasikan penyakit jantung dengan akurasi sebesar 73,17%, presisi 76%, sensitivitas 79,17%, dan F1-score 77,36%. Variabel paling berpengaruh adalah kadar kolesterol, usia, detak jantung dan tekanan darah. Analisis probabilitas risiko menunjukkan sebagian besar pasien berada pada kategori risiko sangat tinggi (84,24%), diikuti tinggi (11,33%), sedang (3,45%) dan rendah (0,98). Kesimpulannya, metode random forest efektif dalam klasifikasi penyakit jantung sekaligus analisis risikonya.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2510080004

Keyword
Analisis Risiko Penyakit Jantung Klasifikasi Random Forest