Deteksi Saturasi Oksigen dari Warna Kuku dengan Citra Digital Dengan Algortima Rodam Forest

Br Jabat, Dameria Esterlina
Purba, Megaria
Purba, Septian Jordan
Presen, Raj

Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli

Pemantauan kadar oksigen dalam darah (SpO₂) sangat penting untuk menilai kesehatan sistem pernapasan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan non-invasif untuk mendeteksi kadar oksigen melalui warna kuku menggunakan citra digital dan algoritma Random Forest. Gambar kuku diambil dari 50 subjek, dikonversi ke ruang warna RGB dan HSV, lalu diekstraksi nilai warnanya. Model prediksi dibangun menggunakan Random Forest Regressor dengan fitur warna sebagai input dan nilai SpO₂ sebagai target. Hasil evaluasi menunjukkan nilai MAE sebesar 2.55, RMSE sebesar 2.69, dan R² Score sebesar -0.80. Pendekatan ini berpotensi sebagai alternatif metode pemantauan SpO₂ yang mudah diakses dan portabel, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut.