KOMPARASI MODEL DECISION TREE DAN RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG - Mia Mia; Anis Masruriyah; Adi Pratama (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2024)
Data pasien penyakit jantung yang diperoleh dari Kementrian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2020 mejelaskan bahwa, penyakit jantung mengalami peningkatan setiap tahunnya dan menempati peringkat tertinggi penyebab kematian di Indonesia terutama pada usia-usia produktif. Apabila penderita penyakit jantung tidak ditangani dengan baik, maka di usia produktif seorang pasien bisa mengalami kematian lebih cepat. Sehingga, perlunya sebuah model prediksi yang mampu membantu tenaga medis untuk menyelesaikan masalah-masalah Kesehatan. Menggunakan proses klasifikasi algoritma Random Forest dan Decision Tree dengan mengola data tersebut. Tujuan penelitian untuk mengetahui performa teknik model algoritma machine learning pada algoritma Decision Tree C45 dan Random Forest Clasifier. Pengunaan teknik confusion matrik untuk pengujian Precision, Recall, dan F1-SCORE, serta Accuracy. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan teknik pengujian K-Fold 10 dengn teknik Cofusion matrix, Random Forest merupakan salah satu teknik prediksi terbaik yang memiliki Accurasy lebih besar 90,72% dan evaluasi menggunakan Receiver Operating Characteristics (ROC) curve untuk mengetahui nilai kinerja suatu algoritma dengan nilai Area Under Curve (AUC) pada model sebesar 0,801. Dibandingkan penerapan model prediksi mengguanakan algoritma Decision Tree C45 tingkat prediksi dengan accuracy sebesar 86,5 dan nilai kinerja algoritma dengan hasil Area Under Curve (AUC) yang kurang baik sebesar 0,588. Berdasarkan evaluasi penelitian yang telah dilakukan pada data penyakit jantung, algoritma Random Forest sangat cocok untuk prediksi data penyakit jantung yang berasal dari Centers for Disease Control and Prevention (2020) yang mampu menghasilkan model prediksi yang lebih baik dengan teknik confucion matrix serta perhitungan K-Fold cross validation.