Prediksi Risiko Penyakit Jantung Sederhana Menggunakan Algoritma Random Forest Classifier Dengan Data Gaya Hidup Siswa - Muji Santoso; Muhammad Zydan K; Iwan Iwan; Mudrika Mudrika (Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta, 2025)
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia yang risikonya dapat dipengaruhi oleh gaya hidup tidak sehat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi sederhana risiko penyakit jantung pada siswa menggunakan algoritma Random Forest Classifier dengan data gaya hidup yang diperoleh dari Kaggle. Dataset mencakup jam belajar, jam ekstrakurikuler, jam tidur, jam bersosialisasi, aktivitas fisik, tingkat stres, jenis kelamin, dan nilai akademik. Proses penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi, serta pengujian pada data uji dan kasus individual. Hasil penelitian menunjukkan model mampu mencapai akurasi, precision, recall, dan f1-score sempurna (1.00). Analisis feature importance menegaskan bahwa tingkat stres, aktivitas fisik, dan jam belajar merupakan faktor paling berpengaruh terhadap risiko. Temuan ini menunjukkan bahwa model dapat digunakan sebagai alat deteksi dini sederhana, meskipun masih terbatas karena label risiko ditentukan dengan aturan sederhana, bukan data medis aktual.