PREDIKSI EPIDEMIOLOGI PENYAKIT TIDAK MENULAR MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST PADA PUSKESMAS - Saptawan, Ferry; David; Wijaya, Tony; Kosasi, Sandy; Margaretha Kuway, Susanti (STMIK TIME, 2024)
Puskesmas Sekura yang merupakan puskesmas rawat inap dan terletak di kabupaten sambas kecamatan sekura menghadapi tantangan dalam mengurangi angka penderita penyakit tidak menular. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan machine learning untuk proses klasifikasi penyakit berdasarkan data rekam medis. Algoritma yang digunakan pada penelitian kali ialah random forest. Metode yang digunakan adalah Design Science Research (DSR) dengan enam tahap: identifikasi masalah, tujuan solusi, perancangan, pengembangan, demonstrasi, evaluasi, dan komunikasi. Penelitian ini menghasilkan perangkat lunak berbasis web menggunakan framework CodeIgniter dan PHP untuk memudahkan proses prediksi. Dalam penelitian kali ini algoritma random forest dipastikan dapat melakukan prediksi penyakit tidak menular, namun untuk tingkat akurasinya masih sangat rendah. Puskesmas sekura harus menambahkan lebih banyak data pada sistem prediksi ini agar tingkat akurasi menjadi bertambah. Hasil akurasi 27.64% tergolong cukup rendah untuk dapat digunakan dalam prediksi, sistem masih harus dilatih dengan menambahkan dataset yang dibuat dari data rekam medis pasien. Puskesmas sekura masih belum dapat menggunakan sistem prediksi ini secara langsung kelapangan.