## PERBANDINGAN PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES
Kharits Abdul Khalim, Umi Hayati, Agus Bahtiar Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jalan. Perjuangan Nomor.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat kharits4190086@gmail.com

## ABSTRAK
Hipertensi adalah pengertian medis dari orang yang mengalami tekanan darah tinggi, yaitu sebuah keadaan yang mana tekanan darah seseorang melampoui tekanan darah normal, dimana kondisi darah berada pada angka 140 mmHg atau kondisi darah diastolic melebihi 90 mmHg. Penyakit hipertensi bisa dipengaruhi dari pola hidup yang tidak  sehat,  selain  dari  pola hidup penyakit ini  juga  dapat dipengaruhi  dari  kondisi  medis tertentu seperti sroke, penyakit ginjal dan penyakit jantung, bisa juga dipengaruhi oleh jenis kelamin dan usia. Kebanyakan orang tidak  mengetahui  bahwa dirinya terkena penyakit hipertensi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kinerja dari  algoritma  random  forest  dan  naïve  bayes  dengan  softwere  orange  terhadap  penyakit  hipertensi  dengan menggunakan komponen age, sex, cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach, exang, oldpeak, slope, ca, dan thal. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengang cara mengunakan medel algoritma naïve bayes dan random forest dengan softwere orange menunjukkan algorima Naïve Bayes mendapatkan hasil yang lebih rendah dari Random Forest.
Kata kunci: Algoritma; Random Forest; Naïve Bayes; Hipertensi

## 1. PENDAHULUAN
Hipertensi  merupakan  salah  satu  penyebab seorang  mengalami  kematian  tertinggi  di  dunia. Penyakit  ini  sering  disebut  dengan the silent  killer karena penyakit ini merupakan pembunuh tersembunyi.  Angka  kematian  masyarakat  Indonesia sendiri yang disebabkan hipertensi  sebanyak 427.218 kematian.  Hipertensi  sering  terjadi  pada  masyarakat pada umur 31 sampai 44 tahun (31,6 %), untuk umur 45 sampai 54 tahun (45,3%), dan umur 55 sampai 64 tahun  (55,2%).  Dari  prevalensi  hipertensi  sebanyak 34,1%  diketahui  bahwa  sebesar  8,8%  terdiagnosa penyakit hipertensi dan 13,3% orang yang terdiagnosis hipertensi  tidak  minum  obat  dan  32,3%  tidak  rutin minum obat. Hal tersbut menunjukkan sebagian besar penduduk yang menderita hipertensi tidak mengetahui bahwa dirinya hipertensi sehingga tidak mendapatkan pengobatan.  Kasus  hipertensi  menurut  Data  WHO 2015  menunjukkan  sekitar  1,13  miliar  orang  didunia menderita  hipertensi,  yang  dimana  setiap  1  dari  3 orang  di  dunia  terdiagnosa  menderita  hipertensi. Jumlah orang yang menderita hipertensi di dunia yang semakin  meningkat  disetiap  tahunnya.  Diperkirakan pada  tahun  2025  akan  ada  1,5  miliar  orang  yang mengalami hipertensi dan setiap tahun terdapat 9,4 juta orang yang meninggal akibat hipertensi. Selain secara mendunia, penyakit hipertensi juga menjadi salah satu penyakit  tidak  menular  dan  paling  banyak  diderita masyarakat Indonesia (57,6%). Hal tersebut dibuktikan  dengan  jumlah  kunjungan  penderita hipertensi di Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama yang semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Menurut Riskesdas  tahun  2018  juga  menunjukkan  bahwa terjadinya peningkatan pada Prevalensi tekanan darah tinggi  pada  penduduk  yang  berusia  18  tahun  keatas
menaik  dari  25,8%  menjadi  34,1%  hal  tersebut tercantum  dalam  RPJMN  2015-2019.  (Asri  et  al., 2022)
Dengan  komplikasi  beberapa  penyakit  yang muncul  secara  bersamaan,  Dengan  banyaknya  jumla pasien penderita hipertensi, tidak menutup kemungkinan  dapat  mengakibatkan  bertambahnya jumlah  angka  kematian  yang  dipengaruhi  hipertensi. Hal  tersebut  disebabkan  hipertensi  dapat  menjadi faktor akibat penyakit –penyakit lainnya seperti, gagal ginjal, gagal jantung, diabetes, stroke dan hipoglikemia. Dengan banyaknya jumlah pasien setiap tahun  nya  yang  menyebabkan  data  pasien  semakin bertambah. Saat ini data –data tersebut yang disimpan pada  aplikasi  SIMRS  (Sistem  Informasi  Manajemen Rumah  Sakit)  dan  belum  dimanfaatkan  secara maksimal.  Kurang  perhatiannya  terhadap  data  pasien ini  dapat  menyebabkan  banyaknya  kendala  atau masalah  yang  seharusnya  dapat  di  antisipasi  jauh sebelum  terjdi  permasalahan  tersebut  muncul. Semakin lama data pasien yang disimpan tersebut jika dibiarkan tentunya akan tambah sulit memprediksikan sebuah  solusi  untuk  memecahkan  permasalahan apabila  masalah  tersebut  muncul.  Selain  itu,  data tersebut akan menjadi sebuah tumpukan arsip atau file yang  disimpan  dan  dijadikan  formalitas  kerja manajemen rumah sakit saja. Oleh karena itu peneliti melakukan penelitian dengan memanfaatkan kumpulan  data  tersebut  agar  dapat  dimanfaatkan secara maksimal. (Azwanti & Elisa, 2019)

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan penelitian terdahulu yang di lakukan oleh  Salsabilla  C  Nurzanah,  Syariful  Alam,  Teguh  I Hermanto. Berdasarkan penelitian yang telah
dilakukan,  disimpulkan  bahwa  peneliti  berhasil menganalisis data rekam medis pasien yang memiliki riwayat  hipertensi  dari  rentang  waktu  bulan  Januari 2020 sampai dengan bulan Maret 2022 dengan jumlah kasus  yang  berjumlah  2.967  data.  Dari  hasil pengolahan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan, algoritma apriori mampu digunakan untuk menentukan  gejala  hipertensi  yang  lebih  banyak dirasakan oleh  penderita  hipertensi  yang  melihat dari kecenderungan gejala yang dialami penderita hipertensi. (Nurzanah et al., 2022)
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan  oleh Mayanda  Mega  Santoni,  Nurul  Chamidah,  dan Nurhafifah Matondang Penelitian ini, telah diimplementasikan mengunakan tiga algoritma machine learning yaitu decision tree , naïve bayes dan artificial  neural  network bertujuan  memprediksi penyakit  hipertensi.  Data  dengan  beberapa  tahapan yaitu melakukan imputasi missing value, oversampling yang akan dipraproses normalisasi data. Pembagian  data  dilakukan  dengan  cara k-fold  cross validation menggunakan  nilai  k=5.  Eksperimen dilakukan dengan menggunakan alat analisis data yaitu software KNIME. (Mega Santoni et al., 2020)
Berdasarkan penelitian terdahulu terkait hipertensi  Menggunakan  Metode  naïve  bayes  oleh Sarif  Surorejo,  Yunsi  Pasmalisya  Chaeriko,  Pingky Septiana  Ananda  menjelaskan  bahwa  Penelitian  ini bertujuan  menerapkan  metode naïve  bayes dalam upaya  mendiagnosa  penyakit  hipertensi.  Pada penelitiannya  analisis  data  hipertensi  dilakukan dengan  melalui  metode  algoritma  naïve  bayes  yang menggunakan 100 data latih. Metode naive bayes akan digunakan  untuk  memproses  diagnosa  hipertensi dengan  mealui  perhitungan  probabilitas  pada  setiap kelas  pada  data  latih,  kemudian  dihitung  probabilitas sebelumnya, dan hitung nilai probabilitas akhir untuk mendapatkan hasil diagnosa hipertensi. Dari data latih dimana telah diketahui  sebelumnya, selanjutnya  akan melakukan pengujian terhadap data yang berjumlah 20 data  pengujian  yang  telah  dipilih  untuk  mengetahui hasil  akurasi  dari  metode naïve  bayes .  Dari  hasil pengujian, akurasi algoritma naïve bayes mendapatkan 95,00%,  sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  metode naïve bayes untuk mendiagnosis hipertensi memberikan  proses  yang  cepat  dan  metodenya  yang mudah  untuk  diterapkan  serta  tingkat  akurasi  sudah tidak dapat disangkal.  (Surorejo et al., n.d.)
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan  oleh Purwono  Purwono,  Pramesti  Dewi,  Sony  Kartika Wibisono, dan Bala Putra Dewa, Dari hasil penelitian, ditemukan  bahwa  model  klasifikasi  neural  network bisa  dipakai  sebagai  alat  klasifikasi  untuk  prediksi sebuah penyakit hipertensi. Pengolahan data diperlukan dalam penelitian dikarenakan model neural network  membutuhkan  transformasi  dataset  dalam betuk  format  numerik.  Dataset  yang  telah  diproses selanjutnya  dibagi  terhadap  komposisi  data  latih sebanyak  70%  dan  data  uji  sebanyak  30%. Implementasi  pada  neural  network  menggunakan
parameter solver= 'lbfgs', alpha= 1e-5, hidden_layer_sizes= (5, 2), random_state=1. Parameter  tersebut  akan  diterapkan  kembali  pada tahap  klasifikasi  jenis  penyakit  hipertensi.  Hasilnya adalah  akurasi  prediksi  jenis  hipertensi  yang mendapatkan  nilai  sebanyak  85%.  (Purwono  et  al., 2022)
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan  oleh  Indah Martika  Pasaribu,  Favorisen  Rosyking  Lumbanraja, Dewi Asiah Shofiana, dan Aristoteles Penelitian yang memperoleh hasil klasifikasi dengan memakai metode support vector machine (SVM) dengan cara penentuan parameter  terbaik  menggunakan  10-fold  cross validation. Proses pembagian data dilakukan mengunakan  aturan  90%  data  training  dan  10%  data testing.  Terdapat  919  data  pada  penelitian  ini  dengan pembagian data training berjumlah 827 data dan data testing  berjumlah  92  data.  Keseluruhan  percobaan hasil  klasifikasi  menggunakan  tiga  kernel  yang mendapatkan  hasil  accuracy  terbesar  pada  kernel gaussian yaitu sebesar 99.78%, recall tidak mendapatkan  nilai  terbesar  pada  ketiga  kernel disebabkan  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  sebesar 99.83%,  dan  precision  terbesar  pada  kernel  gaussian adalah sebesar 99. 83%. (Martika Pasaribu et al., 2021)
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan oleh Misna, Rais, Iut Tri Utami, Mendapatkan hasil penelitian yang menunjukkan  bahwa  terdapat  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penderita  hipertensi  adalah  lama seorang  merokok  (X1),  jenis  rokok  apa  yang  dihisap (X3)  dan  cara  menghisap  rokoknya  (X4).  Persamaan regresi  logistik  biner  dengan  fungsi  logit  yang mendapatkan  hasil  yaitu  g(x)  =  0,981+  2,478X1- 2,364X3+1,549X4. Nilai ketepatan klasifikasi penderita  hipertensi  dengan  menggunakan  analisis regresi  logistik  biner  mendapatkan  nilai  sebesar 77,6%. (Tri Utami, 2018)
Penelitian terdahulu juga dilakukan oleh Insani & Ramadhani, Hasil penelitian ini menunjukan bahwasannya  konsumsi  garam,  junk  food,  makanan yang diasinkan, dan makanan yang dibakar merupakan faktor risiko yang dapat berhubungan secara signifikan dengan  kejadian  hipertensi  (p<0.05).    Faktor  risiko yang  signifikan  secara  multivariat  kemudian  diubah kedalam  bentuk  skor.  Hasil  AUC  dari  total  skor mendapatkan nilai sebesar 0,725 (p-value: 0,000, 95% CI: 0,648-0,803). Sensitifitas dan spesifisitas dari total skor yang didapat sebesar 0,478 dan 0,858 dengan titik potong  sebesar  1,5  dengan  prevalensi  dari  hipertensi semakin banyak dengan semakin tingginya skor. Saran bagi  tenaga  kesehatan  untuk  senantiasa  melaksakan kegiatan deteksi dini dan promosi kesehatan mengenai pola  konsumsi  dan  hipertensi  yang  bertujuan meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dalam  menjaga pola konsumsi sehari-hari. Hal ini dengan tujuan untuk menngurangi  angka  prevalensi  kejadian  hipertensi pada Kecamatan  Aek  Kuasan.  (Insani  &  Ramadhani, 2022)  hasil  yang  dapat  ditarik  pada  penelitian  ini adalah  mendapatkan  hasil  hubungan  yang  signifikan antara  tingkat  stress  dengan  kejadian  hipertensi  pada
anggota  Prolanis  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas Parongpong. Semakin tinggi tingkat stress maka akan memicu  peningkatan  tekanan  darah  baik  systolic maupun diastolic. Rekomendasi yang dapat diberikan kepada  anggota  Prolanis  untuk  memperbaiki  pola hidup  yang  lebih  baik  dan  tetap  menjaga  pola  hidup sehat telah dilakukan dengan cara mengontrol pikiran agar  terhindar  dari  tingkat  stress  yang  dapat mempengaruhi  kesehatannya  terlebih  peningkatan tekanan darah. (Situmorang et al., 2020)

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Dataset
Dataset merupakan kumpulan dari objek dan sifat atau karakteristik dari suatu objek itu sendiri (atribut). Dataset  terdiri  dari  sekumpulan  file  atau  dokumen. Pada  statistik,  dataset  biasanya  berasal  dari  hasil pengamatan  aktual  yang  diperoleh  dengan  cara mengambil sampel populasi. Dataset dapat menghasilkan  algoritma  yang  bisa  dipakai  dalam pengujian pada perangkat lunak.(Prasojo & Haryatmi, 2021)

## 3.2. Softwere Orange
Orange merupakan  software open  source untuk pengolahan  sebuah  data analytics atau  data  mining.
Dibandingkan  dengan  software  data  mining  yang lainnya, orange lebih unggul dalam hal visualisasi atau yang biasa disebut visual programming . Orange sudah menyediakan banyak widget yang telah diletakan pada canvas  atau  drawing  board  yang  kemudian  dapat dihubungkan  dengan  widget  lainnya.  Melalui  media canvas  ini  maka  dapat  memudahkan  pemakai  untuk bermain  dengan  data  dan  melakukan  proses  data analisis  secara  intuitif.  Setiap  widget  yang  ada memiliki  fungsi  masing-masing  dan  bisa  menerima
input  dan  mengeluarkan  output.  (Istiqomah  & Maesaroh, n.d.)

## 3.3. Random Foretst
Random  Forest merupakan  algoritma  dalam machine learning yang digunakan untuk pengklasifikasian dataset dalam jumlah besar. Karena fungsinya  bisa  dipakai  dengan  banyak  dimensi  dan dengan  berbagai  skala  dan  performa  yang  tinggi. Random  Forest diimplementasikan  untuk  berbagai sektor seperti perbankan, kesehatan, analis keuangan , e-commerce dan sebagainya.  Cara kerja algoritma ini adalah  dengan  membuat  beberapa  pohon  keputusan dan menyartukannya untuk memperoleh prediksi yang lebih stabil serta akurat. Hutan ( Forest) yang dibangun oleh  algoritma  tersebut  merupakan  kumpulan  pohon keputusan  dimana  biasanya  dilatih  dengan  metode bagging, yang  diharapkan  menghasilkan  model machine  learning  yang  lebih  baik.  (Sudrajat  et  al., 2022)

## 3.4. Naïve Bayes
Naive  Bayes adalah  sebuah  pengklasifikasian probabilistic sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan. Algorittma  yang  memakai  teoreama  Bayes  dan mengasumsykan  semua  atribut  independen  atau” tidak” saling bertergantungan yang diberikan oleh nilai terhadap variabel kelas. Defineisi lain juga mengatakan bahwa
Naive Bayes adalah pengklasifikasian  dengan”  metode  probabilitats  dan statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksy peluang yang akan datanga  berdasarkan  hasil  pengalaman  di  masa sebelumnya. Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi penyederhanaan  yaitu  nilai  atribut secara kondisional saling  bebas  jika  diberikan  nilai output .  Dengan kata lain,  yang  diberikan  nilai output ,  probabilitas mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari probabilitas  individu.  Keuntungan penggunaan Naive Bayes yaitu  tata  cara  ini  hanya  memerlukan  jumlah informasi  pelatihan  (Training  Informasi)  yang  kecil untuk  memastikan  paremeter  yang dibutuhkan dalam proses pengklasifikasian. (Herdiana et al., n.d.)

## 3.5. Confusion Matrix
Tabel 1. Confusin Matrix Kelas klasifikasi Positive klasifikasi Negative Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Negative True Negative (TN) False Negative (FN)
Tabel  1  merupakan  klasifikasi  dari confusion matrix . True  positive (TP)  merupakan  model klasifikasi  yang  mennyatakan  benar dengan  memberi label  jumlah  tupel  positif. True  Negative (TN)
menyatakan bahwa model klasifikasi dinyatakan benar dengan  memberi  label  jumlah  tupel  negatif. False positive (FP)  menyatakan  bahwa  model  klasifikasi yang  memberi  label  yang  salah  untuk  jumlah  tupel negatif. False  Negative (FN)  menyatakan  bahwa model klasifikasi yang memberi label yang salah untuk jumlah tupel positif. (Jenis et al., n.d.)
Berikut  adalah  Rumus confusion  matrix untuk melakukan  perhitungang accuracy,  precision, dan recall . 1. Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 2. Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 3. Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (Normawati & Prayogi, 2021)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Model Penelitian
Hasil  penelitian  dituliskan  berdasarkan  tahapan penelitian  dari  langkah  awal  penelitian  hingga  akhir seperti pada gambar 2.

## 4.1. Widget File
Pada  Gambar  3  melakukan input terhadap  data hipertesi  ke  dalam widget  file yang  dimana  datanya terdiri dari 3000 instance dan 14 feature.

## 4.2. Widget Data Tabel
Gambar 4. Bentuk Data
Widget data tabel tempat untuk melihat data yang sudah  di  input  kedalam  wiget  file,  Gambar  4  adalah bentuk  data  hipertensi  yang  digunakan  dalam penelitian.

## 4.3. Widget Selec Columns

## Gambar 5 Widget File
Pada  gambar  5  setelah  data terhubung  ke select columns  akan  dilakukan  pengambilan  satu  features yang  akan  dijadikan  sebagai  target  variable, selanjutnya  akan  dilakukannya  pengujian  terhadap data tersebut mengunakan  metode algoritma Random Forest dan Naïve Bayes.

## 4.4. Widget Random Forest
Gambar 6 Proses Random Forets
Pada  gambar  6  dilakukan  penghubungan  data dari widget  select  columns ke  dalam widge t Random Forest ,  setelah  terhubung  selanjutnya  akan  lanjutkan ke  proses  widget  prediction. Widget  prediction membutuhkan  dua  data  yang  sudah  dilakukan perhitungan  algoritma  dan  yang  belum  dilakukan perhitungan  algoritma  oleh  karena  itu  peneliti menghubungkan  data  dari widget  select  columns ke dalam widget prediction untuk melihat hasilnya.

## 4.5. Widget Naïve Bayes
Gambar 7 Proses Nanive Bayes
Pada  gambar  7  dilakukan  penghubungan  data dari widget  select  columns ke widget  Naïve  Bayes . Setelah  terhubung  dengan Naïve  Bayes selanjutnya akan  dihubungkan  ke  dalam widget  predictions . Dalam widget  predictions membutuhkan  dua  data yang  sudah  dilakukan  perhitungan  alogitma  dan  data yang  belum  dilakukan  perhitungan  algoritma  oleh karana  itu  peneliti  menghubungkan  data  dari  select columns ke widget predictions untuk melihat hasilnya.

## 4.6. Widget Predictions
Gambar 8 Predictions Random Forest
Pada  gambar  8  didapatkan  hasil  prediksi menggunaka  algoritma Random  Forest adalah  1.000 disetiap model AUC, CA, F1, Precision , dan Recall .
Gambar 9 Predictions Naive Bayes
Pada  gambar  9  mendapatkan  nilai  dari  prediksi menggunakan  metode  algoritma naïve  bayes yaitu AUC  (0,917),  CA  (0,857),  F1 (0,856),  Precision (0,857), dan Racall (0,857).

## 4.7 Widget Confusion Matrix
Gambar 10. Widget Confusion Matrix
Setelah  melakukan predictions,  pada  gambar 10 peneliti  melakukan evaluation  resul t  menggunakan confusion matrix dengan cara menghubungkan widget prediction yang  didalamnya  sudah  terdapat  data hipertensi yang telah dilakukan predictions
mengunakan Random  Forest dan Naïve  Bayes ke dalam widget  confusion matrix yang  terdapat  pada gambar 11 dan 12.
Gambar 11. Hasil dari Confusions Matrix Random Forest
Pada  gambar  11  yang  di  lambankan  angka  0 melambangkan No sedangkan angka 1 melambangkan Yes .  Dalam  baris  actual  0  terdapat  1.354  data hipertensi  yang  dinyatakan  benar  tidak  terkena penyakit hipertensi adalah 1.354 data sedangkan yang dinyatakan  terkena  penyakit  hipertensi  adalah  0  data, dan  dari  baris  actual  1  tedapat  1.646  data  hipertensi yang  tdak  terkena  penyakit  hipertensi  adalah  0  data dan  yang  benar  terkena  adalah  1.646  data.  Maka didapatkan nilai benar positiv = 1.354, benar negativ = 1.646, salah positiv = 0, dan salah negativ = 0, presisi, dan penarikan metode Random Forest adalah sebagai berikut:
Accuracy = 1354+1646 1354+0+1646+0 × 100% = 100%
Precision = 1354 1354+0 × 100% =  100%
Recall = 1354 1354+0 × 100% =  100%
Gambar 12. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes
Pada  gambar  12  yang  di  lambankan  angka  0 melambangkan No sedangkan angka 1 melambangkan Yes.  Dalam  baris actual 0  terdapat  1.354  data
hipertensi  yang  dinyatakan  benar  tidak  terkena penyakit hipertensi adalah 1.111 data dan yang terkena penyakit  hipertensi  adalah  243  data,  dan  dalam  baris actual 1  terdapat  1.646  data  hipertensi  yang dinyatakan tdak terkena penyakit hipertensi adalah 187 data  dan  yang  dinyatakan  benar  terkena  adalah  1459 data.  Maka  didapatkan  nilai  benar  positiv  =  1.111, benar  negativ = 1.459, salah positiv = 187, dan salah negatif  =  243,  presisi,  berikut  ini  adalah  penarikan algoritma naïve bayes adalah:
Accuracy = 1111+1459 1111+187+243+1459 × 100% = 85,9% Precision = 1111 1111+187 × 100% = 85,5%
Recall = 1111 1111+243 × 100% =  82, % Tabel 2. Hasila Evaluasi Metode Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 85,90% 85,50% 82,60% Random Forest 100% 100% 100%
Berdasarkan  evaluasi  yang  dilaksanakan pada widget confusion matrix yang mendapatkan hasil perbandingan accuracy,  precision dan recall dari ketiga metode tersebut seperti pada tabel 2.
Klasifikasi  menggunakan  algoritma Random Forest . Dari keseluruhan tahapan yang dilakukan pada algoritma Random Forest mendapatkan hasil prediksi untuk AUC,  CA,  F1,  Precision ,  dan Recall masing masing  medapatkan  nilai  1.000  yang  kemudian  di validasi  mengunakan confusions matrix yang dimana mendapatkan  hasil  benar  positiv  =  1.354,  benar negativ = 1.646, salah positiv = 0, dan salah negativ = 0.  Hasil  kemudian  dihitung  mengunakan  rumus Accuracy,  Precision dan Recall mendapatkan  hasil dari  ketiga  rumus  tersebut  mendapatkan  nilai  100%. Sedangkan pada algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil yaitu auc (0,917), ca (0,857), f1(0,856), presision (0,857),  dan  reacall  (0,857)  yang  didapatkan  hasil benar  positv  =  1.111,  benar  negativ  =  1.459,  salah positiv = 187, dan salah negative (FN) = 243 kemudian dihitung mengunakan rumus Accuracy, Precision dan Recall mendapatkan  hasil  untuk Accuracy =  85,9%, Precision =85,5%, Recall =82,6%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan memakai  data  hipertensi  yang  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  prediksi  mengunakan  dua metode  algoritma Random  Forest dan Naïve  Bayes mengunakan softwere orange . Pada data yang dipakai didalam  penelitian  yang  dijalankan  menunjukkan algorima Naïve  Bayes mendapatkan  hasil  prediksi yang  lebih  rendah  dari Random  Forest .  Penelitian tersebut  telah  di  evaluasi  mengunakan confusion matrix yang  mengunakan  tiga rumus  yaitu Accuracy, Precision dan Recall yang  mendapatkan nilai masing masing, Naïve  Bayes mendapatkan  nilai Accuracy 85,9%, Precision 85,5% dan Recall 82,6%. Sedangkan
Random  Forest mendapatkan  nilai  100%  dari  ketiga rumus  yaitu Accuracy,  Precision dan Recall. Dalam penelitian  ini  membuktikan  bahwa Random  Forest lebih  unggul  dari Naïve  Bayes dalam  menentukan prediksi hipertesi yang mendapatkan niaai keakuratan 100% .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Asri, I. P., Pitriani Salamah, N., Maryanah Putri, A.,  Putri  Nabila  E,  S.,  Khairunnisa,  A.,  Afifah, F.,  &  Kusumastuti,  I.  (2022).  Analisis  Faktor Risiko  Kejadian  Hipertensi  di  Wilayah  Kota Depok. Journal of Public Health Education , 1 (3), 170–184. https://doi.org/10.53801/jphe.v1i3.51
[2]  Azwanti,  N.,  &  Elisa,  E.  (2019).  Analisis  Pola Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  Algoritma C4.5. InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika Dan  Teknologi  Jaringan) , 3 (2),  116–123. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.944
[3]  Herdiana,  R.,  Hmonangan,  R.,  Hayati,  U.,  & Suprapti,  T.  (n.d.). PREDIKSI  FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN FOOD AND BEVERAGE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BEYES .
[4]  Insani,  A.,  &  Ramadhani,  H.  A.  (2022). DETERMINAN  KEJADIAN  HIPERTENSI BERDASARKAN
POLA KONSUMSI:
MODEL PREDIKSI DENGAN SISTEM SKORING. Quality :  Jurnal  Kesehatan , 16 (1), 9–20. https://doi.org/10.36082/qjk.v16i1.399
[5]  Istiqomah,  S.,  &  Maesaroh,  D.  S.  (n.d.). Sistem Prediksi Penjualan Hijab Menggunakan
Algoritma  Prediksi  Di  Aplikasi  Orange  (Studi Kasus : Kota Tasikmalaya) .
[6] Jenis, K., Berdasarkan, H., Pribadi, F., Dewi, P., Purwono,  P.,  &  Kurniawan,  S.  D.  (n.d.). Pemanfaatan Teknologi Machine Learning pada .
[7] Martika  Pasaribu,  I.,  Rosyking  Lumbanraja,  F., Asiah  Shofiana,  D.,  Studi  Ilmu  Komputer,  P., Lampung  Jalan  Soemantri  Brojonegoro  No,  U., Meneng, G., & Lampung, B. (2021). Klasifikasi Kejadian  Hipertensi  dengan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM)  Menggunakan  Data Puskesmas  di  Kota  Bandar  Lampung (Vol.  2, Issue 2).
[8] Mega Santoni, M., Chamidah, N., & Matondang, N.  (2020). Prediction  of  Hypertension  using Decision Tree, Naïve Bayes and Artificial Neural Networks in KNIME Analytics Platform (Vol. 19, Issue 4).
[9] Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021). Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen
Berbasis  Teks  Pada  Twitter.  In Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI (Vol. 5, Issue
2).
[10] Nurzanah,  S.  C.,  Alam,  S.,  &  Hermanto,  T.  I. (2022).  ANALISIS  ASSOCIATION  RULE UNTUK  IDENTIFIKASI  POLA  GEJALA PENYAKIT  HIPERTENSI  MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  (STUDI  KASUS: KLINIK  RAFINA  MEDICAL  CENTER). Jurnal  Informatika  Dan  Komputer)  Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI ,
5 (2). https://doi.org/10.33387/jiko
[11] Prasojo,  B.,  &  Haryatmi,  E.  (2021).  Analisa Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Pinjaman dengan Metode Random Forest. Jurnal Nasional Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 7 (2),  79–89. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i2.2021.79- 89
[12] Purwono,  P.,  Dewi,  P.,  Wibisono,  S.  K.,  Putra Dewa,  B.,  Informatika,  P.,  Harapan  Bangsa,  U., Keperawatan,  P.,  &  Bangsa,  H.  (2022). Model Prediksi  Otomatis  Jenis  Penyakit  Hipertensi dengan Pemanfaatan Algoritma Machine Learning Artificial Neural Network . 7 (2), p.
[13] Situmorang,  F.  D.,  Sri,  I.,  &  Wulandari,  M. (2020). HUBUNGAN TINGKAT STRES DENGAN  KEJADIAN  HIPERTENSI  PADA ANGGOTA  PROLANIS  DI  WIAYAH  KERJA PUSKESMAS PARONGPONG . 2 (1). http://ejournal.unklab.ac.id/index.php/kjn
[14] Sudrajat,  D.,  Purnamasari,  A.  I.,  Dikananda,  A. R.,  Kurnia,  D.  A.,  &  Bahtiar,  A.  (2022). Klasifikasi Mutu Pembelajaran Hybrid berdasarkan Algoritma C.45, Random Forest dan Naïve Bayes  dengan  Optimasi  Bootsrap Areggating  (Bagging)  pada  masa  COVID-19. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (6), 2227. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5179
[15]  Surorejo, S., Chaeriko, Y. P., Ananda, S., Studi, P.,  Informasi,  S.,  Ymi  Tegal,  S.,  &  Kunci,  K. (n.d.). PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES PADA  SISTEM  PAKAR  UNTUK  DIAGNOSA PENYAKIT HIPERTENSI .
[16]  Tri  Utami,  I.  (2018).  Analisis  Regresi  Logistik
Biner Untuk Mengklasifikasi Penderita Hipertensi  Berdasarkan  Kebiasaan  Merokok  Di RSU  Mokopido  Toli-Toli  Binary  Logistic Regression  Analysis  For  Classification  Of Hypertension Patients Based On Smoking Habits In  Mokopido  Toil-Toli  Hospital. Natural Science:  Journal  of  Science  and  Technology ISSN , 7 (3), 341–348.