Klasifikasi Penyakit Jantung Berdasarkan Algoritma Random Forest pada Dataset Heart Disease - Yeheskiel Ravena Damanik; Albert Adolf Angie MS; Esther Laura Rumahorbo; Elisabeth Jessica Sitanggang (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia dan menjadi masalah kesehatan yang memerlukan deteksi dini secara cepat serta akurat untuk mengurangi risiko komplikasi maupun kematian. Seiring berkembangnya teknologi, penerapan data mining dalam bidang kesehatan dapat dimanfaatkan untuk membantu proses klasifikasi penyakit berdasarkan data medis pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam mengklasifikasikan penyakit jantung menggunakan dataset Heart Disease yang terdiri dari 918 data dengan berbagai atribut klinis yang berhubungan dengan kondisi pasien. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining melalui beberapa tahapan, yaitu pemuatan dataset, seleksi atribut, pembagian data menjadi data latih dan data uji, pembangunan model klasifikasi, serta evaluasi kinerja model menggunakan Test & Score dan Confusion Matrix. Evaluasi dilakukan untuk mengetahui kemampuan model dalam mengklasifikasikan pasien yang terindikasi maupun tidak terindikasi penyakit jantung berdasarkan nilai prediksi yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan performa klasifikasi yang baik dengan tingkat akurasi yang tinggi serta mampu mengenali kelas positif dan kelas negatif secara efektif berdasarkan hasil evaluasi. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki potensi yang baik untuk diterapkan sebagai sistem pendukung keputusan dalam proses identifikasi awal penyakit jantung. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya dalam pengembangan model klasifikasi berbasis data mining pada bidang kesehatan guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses deteksi penyakit jantung.