<![CDATA[Hipertensi merupakan faktor utama dalam sindrom metabolik yang berisiko menyebabkan penyakit kardiovaskular. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi hipertensi berbasis machine learning menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan K-Means Clustering. Metode yang digunakan meliputi pengolahan data, pengelompokan pasien dengan K-Means, serta klasifikasi menggunakan SVM. Evaluasi model dilakukan menggunakan akurasi, precision, recall, F1-score, confusion matrix, dan ROC Curve. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 99.05%, dengan precision, recall, dan F1-score hampir sempurna. ROC Curve menunjukkan AUC = 1.00 untuk semua kelas, menandakan model memiliki performa optimal. Kesimpulannya, model ini mampu mengklasifikasikan hipertensi secara akurat dan dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan medis. ]]>
Copyrights © 2025
