Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies
Abdul Hadi Al Hakim
Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Tingkat Risiko Kardiovaskular Berbasis Pola Aktivitas Harian Menggunakan Random Forest Abdul Hadi Al Hakim; Al-Khowarizmi
Indonesian Journal of Multidisciplinary Scientific Studies Vol 4 No 6 (2026): Edisi Oktober - November 2026
Publisher : Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STAI Raudhatul Akmal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33151/ijomss.v4i6.1132

Abstract

Penyakit kardiovaskular merupakan penyebab kematian utama di dunia, sementara pemantauan mandiri yang non-invasif masih terbatas. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi tingkat risiko kardiovaskular (rendah, sedang, tinggi) berbasis pola aktivitas harian dan indikator kesehatan menggunakan algoritma Random Forest, serta mengimplementasikannya pada purwarupa sistem berbasis web. Data sekunder bersumber dari dataset Sleep Health and Lifestyle di Kaggle sebanyak 940 data mentah, dengan enam variabel masukan: tekanan darah, kategori indeks massa tubuh, detak jantung, tingkat stres, durasi dan gangguan tidur, serta jumlah langkah harian. Label risiko dibentuk dengan aturan ambang indikator kesehatan karena dataset tidak memiliki label risiko. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, transformasi, standardisasi, dan penyeimbangan kelas dengan SMOTE pada data latih, menghasilkan 507 data bersih yang dibagi dengan rasio 80:20. Model dengan 100 pohon keputusan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan akurasi 99,77% dengan satu kesalahan klasifikasi pada data uji, serta F1-score rata-rata makro 99,80%. Karena label diturunkan dari variabel yang sama dengan fitur model, capaian ini mencerminkan kemampuan model mereplikasi aturan pelabelan dan belum merupakan bukti kemampuan prediksi klinis. Sistem web yang dikembangkan menyediakan formulir masukan, visualisasi hasil, grafik kepentingan fitur, dan riwayat pemeriksaan. Penelitian lanjutan memerlukan data berlabel diagnosis klinis dan validasi eksternal.
Co-Authors Al-Khowarizmi