KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT TIROID MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST - Raja Darmawan; Yulison Herry Chrisnanto; Gunawan Abdillah (LPPM STMIK Lombok, 2024)
Tiroid adalah kelenjar penting di leher manusia yang mengatur metabolisme melalui hormon-hormonnya. Gangguan hormon pada tiroid dapat berdampak signifikan pada kesehatan. Gejalanya sering kali sulit diidentifikasi karena menyerupai keluhan yang diakibatkan gaya hidup. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pembelajaran mesin untuk mendeteksi diagnosis penyakit tiroid berdasarkan gejala. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik machine learning yang dapat membantu klasifikasi diagnosa penyakit tiroid menggunakan metode random forest. Pengujian dilakukan sebanyak 6 kali dengan mengubah nilai parameter untuk mengetahui pengaruhnya terhadap akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter seperti jumlah pohon keputusan, kedalaman maksimum, dan jumlah minimum sampel daun dapat mempengaruhi akurasi model. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi diperoleh pada pengujian ketiga dengan pembagian data 80/20 didapatkan hasil akurasi 99%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode random forest efektif dalam meningkatkan akurasi diagnosa penyakit tiroid serta menekankan pentingnya penyesuaian parameter untuk hasil yang optimal.