## TROPICAL PUBLIC HEALTH JOURNAL
Journal homepage: https://talenta.usu.ac.id/trophico

## Identifikasi  pohon  keputusan  hipertensi  dengan  sistem  RapidMiner dan metode klasifikasi

## Hypertension  decision  tree  identification  with  RapidMiner  system  and classification method
Iskandar Zulkarnaen *1 , Okty Eka Wulandari 2 , Padulah 1 , , Hibarkah Kurnia 3
1 Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara, Bekasi, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara, Bekasi, Indonesia
3 Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia
Penulis Korespondensi: iskandar@dsn.ubharajaya.ac.id
ARTICLE  INFO

## ABSTRACT
Article history:
Received 26 July 2023
Revised 01 August 2023 Accepted 30 September 2023
Available online https://talenta.usu.ac.id/trophico E-ISSN: 2797-751X P-ISSN: 2774-7662
At present health is very important to support all activities, both work and sports. Sometimes people ignore it in health checks, especially related to blood health. Early detection is very important in controlling the health of the body in everyday life. One of the factors that people often complain about is high blood pressure, which hinders all activities. High blood pressure is a disease caused by increased blood  pressure.  This  study  aims  to  identify  the  decision  tree  for  high  blood pressure for residents around the Bekasi area with sample data used, namely data on  age,  weight,  blood  type,  and  susceptibility  to  high  blood  pressure  by distributing  questionnaires.  This  study  uses  the  RapidMiner  system  and  data classification methods through questionnaires as respondents and health service test samples. The findings of this study are 6 people who allow for high blood pressure of various ages. The potential for high blood pressure is detected from the age of over 34 with a total of 3 people from blood groups B and O. The results of this study based on an accuracy rate of 77.78% show that of the 32 people in the high blood questionnaire data, 3 people are aged over 34 and 3 people aged 3 people.
Keywords:  Classification  Method,  Decision  Trees,  High  Blood,  Identification, RapidMiner Sistem
How to cite: Zulkarnaen,  I.,  Wulandari,  O.E., Padulah,  &  Kurnia,  H.  (2023).
Identifikasi pohon keputusan hipertensi dengan sistem RapidMiner dan metode klasifikasi. Tropical Public Health
Journal , 3(2), 63-71.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International. http://doi.org/10.32734/trophico.v3i2.13226

## 1. Pendahuluan
Saat ini kesehatan menjadi sangat penting untuk menunjang segala aktivitas (Wirya Sanjaya & Angga Dana, 2018). Terkadang masyarakat mengabaikan pemeriksaan kesehatan khususnya terkait kesehatan darah (Uyun & Widowati, 2022). Deteksi dini sangat penting dalam mengontrol kesehatan tubuh. Salah satu masalah kesehatan  yang  sering  dikeluhkan  masyarakat  adanya  tekanan  darah  tinggi  atau  hipertensi  sehingga menghambat segala aktivitas (Khodijah et al., 2021). Hipertensi merupakan penyakit akibat adanya tekanan darah yang meningkat. Hipertensi dapat bertahan seumur hidup sehingga terkadang membutuhkan diagnosis medis (Maulida & Lubis, 2023). Jumlah penyandang hipertensi setiap tahun terdapat 9 juta orang meninggal dan  perkiraan  1,5  milliar  orang    terkena  hipertensi  atau  hipertensi  (Ainurrafiq  et  al.,  2019).  Data  tersebut dengan penyampaian informasi tentang faktor, resiko, dan pencegahannya.
Hipertensi  memiliki  stakeholder  maka  akan  banyak  pilihan  dalam  menentukan  akar  pennyebab  dari penyakit ini (Arianto et al., 2020). Kumpulan stakeholder akan diproses lebih lanjut dengan data mining untuk
memperoleh  pola  baru  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  akar  penyebab  terjadinya  hipertensi  atau penyumbang potensi hipertensi (Damayanti et al., 2019). Data sampel yang digunakan yaitu data usia, berat badan, golongan darah, rentan hipertensi dengan menyabarkan kuesioner. Pengujian sampel hanya berdasarkan kelas tertentu, maka dari itu peneliti tertarik dengan membuat sebuah  identifikasi seseorang yang berpotensi hipertensi dengan metode klasifikasi dan  memetakannya ke dalam sebuah teknik pohon keputusan dengan bantuan aplikasi RapidMiner (Rokhanah et al., 2023).
Data mining adalah disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak guna menemukan pola dari suatu data yang besar (Elfaladonna & Rahmadani, 2019). Pola dari data besar terkait potensi hipertensi telah  banyak    menarik  perhatian  di  dunia  sistem  informasi  dan  di  masyarakat  secara  keseluruhan    dalam beberapa tahun ini. Klasifikasi yaitu salah satu metode dalam data mining yang menjadi tempat satu kesatuan objek  (Rokhanah  et  al.,  2023).  Sehingga  kesatuan  objek  atau  kelas  akan  tumbuh  beriringan  dengan  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  menyusun  setiap  opsi  menjadi bentuk yang bercabang menjadi lebih simple, sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan dan mudah dipahami oleh bagian laboratorium, staf analis atau petugas kesehatan. Klasifikasi  memiliki  tahap,  yakni  tahap  pembelajaran,  dengan  cara  menganalisis  data  untuk  membentuk sebuah model algoritma dan pada tahap pembentukan fungsi y=f(x) dimana y adalah kelas hasil prediksi dan x berupa record data kelas yang ingin di prediksi (Ainurrafiq et al., 2019) .
Sistem terbuka untuk menentukan sebuah solusi terhadap persiapan data dan pengembangan text mining yang akan di input, proses, output dan visualisasi oleh pengguna atau operator  disebut RapidMiner (Kalra & Aggarwal, 2018). Alat bantu untuk mencari sebuah pohon keputusan dengan sistem klasifikasi RapidMiner merupakan  perangakat  lunak  yang  bersifat  terbuka  merupakan  istilah  rapidMiner  (Rokhanah  et  al.,  2023). Sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap data  mining,  text  mining dan  analisis  prediksi  disebut RapidMiner. Sistem aplikasi ini berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik (Surahmawati & Novitayanti, 2021). Aplikasi ini memiliki kurang lebih 500 operator data mining , termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi. Sofware yang berdiri sendiri untuk analisis data dan sebagai mesin data mining yang dapat diintegrasikan  pada  produknya  sendiri  disebut  RapidMiner.  Sistem  aplikasi  ini  dapat  ditulis  menggunakan bahasa Indonesia sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi (Elfaladonna & Rahmadani, 2019).
Berdasarkan fenomena tersebut maka penelitian ini memberikan motivasi dalam hal mendorong petugas kesehatan  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  keputusan  kemungkinan  pasien  menderita  tekanan hipertensi. Keterbaruan dari penelitian ini dimana adanya kombinasi pengambilan pohon keputusan dengan menggunakan  sistem  RapidMiner  dan  metode  klasifikasi  data  mining.  Responden  yang  sudah  didapatkan melalui  pengumpulan  data  kuisioner  diolah  dan  ditransfer  ke  aplikasi  sistem  RapidMiner  dan  diklasifikasi secara  system  sehingga  menghasilkan  kemungkinan  pasien  berpotensi  hipertensi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengidentifikasi pohon keputusan hipertensi bagi warga sekitar daerah Bekasi dengan data sampel yang digunakan  yaitu  data  usia  dan  golongan  darah,  sehingga  dapat  membantu  warga  dalam  mengidentifikasi masalah kesehatannya.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  survei  deskriptif  kualitatif,  karena  penelitian  ini  menggambarkan bagaimana cara mendapatkan keputusan populasi apakah termasuk golongan hipertensi atau tidak (Sofani et al.,  2022).  Penelitian  ini  juga  ada  data-data  berupa  angka  yang  harus  diukur  menurut  metode  klasifikasi menggunakan sistem RapiMiner. Untuk responden berupa para peserta pemeriksaan hipertensi lebih banyak memilih  agar  nama  peserta  hanya  nama  inisial  saja.  Jenis  data  pada  penelitian  ini  termasuk  data  sekunder berupa  laporan  yang  diterima  dari  hasil  pengisian  kuesioner  responden  (Sjarifudin  et  al.,  2023).  Batasan penelitian ini hanya pada populasi daerah Bekasi dengan data sample yang diperoleh dari kuisioner. Adapun Langkah-langkah penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Mulai Tujuan Penelitian Kuesioner ( google form ) Transfer excel RapidMiner system Proses data Klasifikasi Pohon keputusan Kesimpulan Selesai
Berdasarkan Gambar 1 bahwa Langkah awal penelitian ini adalah menentukan tujuan penelitian yang sudah dibahas pada bagian pendahuluan. Kemudian peneliti membuat beberapa pertanyaan yang dimasukan ke dalam sistem google formular yang disebarkan pada responden di Kecamatan Setu, Kabupaten Bekasi, Jawa Barat. Setelah data terkumpul maka selanjutnya melakukan pengumpulan data yang ditransfer ke bentuk excel. Kemudian dari bentuk excel, data di input ke dalam sistem RapidMiner dan masuk ke aplikasi tersebut secara manual  dengan  pengetikan  (Rokhanah  et  al.,  2023).  Setelah  data  atribut  masuk  semua  ke  aplikasi  tersebut maka selanjutnya ada proses data yang terdapat pada RapiMiner yang terdiri dari langkah hubungan antara lain retrieve, split, decision tree , apply model dan performance . Langkah selanjutnya melakukan klasifikasi data dengan mengelompokan dari usia responden dan golongan darah, maka akan muncul pohon keputusan berupa  diagram  dan  perhitungan  statistic  di  dalam  sistem  RapidMiner  tersebut.  Langkah  terakhir  adalah memberikan pendapat untuk membuat keputusan terkait penelitian ini.

## 3. Hasil
Pada bagian ini dibahas mengenai hasil penelitian yang disesuaikan dengan tahapan penelitian dimulai dari identifikasi dan membuat keputusan.

## 3.1 Responden Kuesioner
Hasil dari peyebaran kuesioner ke beberapa reponden dapat dilihat pada Tabel 1. Beberapa pertanyaan lewat google form mulai dari usia, jenis kelamin, berat badan, tensi darah, golongan darah, dan konsumsi obat sudah dijawab oleh responden dan kembali ke tim peneliti.
Tabel 1. Hasil Kuesioner Responden Nama Inisial Usia (tahun) Jenis Kelamin Berat Badan Tensi Darah Golongan Darah Konsumsi Obat 1 RD 21 Perempuan 43 Rendah AB Tidak 2 SR 42 Perempuan 80 Tinggi A Tidak 3 AD 22 Laki-laki 90 Sedang O Tidak 4 EA 20 Perempuan 56 Rendah O Tidak 5 YT 21 Perempuan 60 Sedang A Tidak 6 RY 21 Perempuan 40 Sedang A Tidak 7 ID 50 Laki-laki 83 Sedang O Tidak 8 DS 22 Perempuan 45 Sedang O Tidak 9 MR 21 Laki-laki 52 Sedang O Tidak 10 YG 21 Laki-laki 86 Sedang O Tidak 11 ME 20 Laki-laki 79 Tinggi B Tidak 12 DA 21 Perempuan 57 Rendah O Tidak 13 PB 23 Laki-laki 80 Sedang O Tidak 14 IA 21 Laki-laki 61 Tinggi O Tidak 15 SH 20 Perempuan 60 Rendah A Tidak 16 EF 21 Perempuan 47 Sedang B Tidak 17 LL 25 Perempuan 50 Rendah O Ya 18 NF 28 Perempuan 83 Rendah B Tidak 19 AN 21 Perempuan 62 Sedang O Tidak 20 FJ 20 Laki-laki 74 Sedang AB Tidak 21 SC 22 Perempuan 52 Sedang O Tidak 22 HM 21 Perempuan 50 Rendah O Tidak 23 FA 21 Laki-laki 73 Sedang O Tidak 24 PA 22 Perempuan 70 Sedang O Tidak 25 R 21 Perempuan 75 Sedang B Tidak 26 AH 22 Laki-laki 60 Sedang O Tidak 27 TR 15 Perempuan 48 Sedang A Tidak 28 FH 20 Laki-laki 68 Sedang A Tidak 29 TT 44 Perempuan 80 Tinggi A Tidak 30 TK 45 Perempuan 75 Tinggi O Tidak 31 SS 55 Laki-laki 90 Tinggi A Tidak 32 ND 55 Laki-laki 88 Tinggi AB Tidak
Berdasarkan Tabel 1 bahwa responden yang sudah mengumpulkan datanya berjumlah 32 orang dengan jenis  kelamin  Perempuan  (P)  berjumlah  19  orang  dan  jenis  kelamin  Laki-laki  (L)  berjumlah  13  orang. Sementara untuk usia dan berat badan bervariasi dan golongan darah lebih dominan jenis golongan darah O.

## 3.2 Transfer Excel
Setelah beberapa responden mengisi kuesioner yang disebarkan selama 1 bulan ke masyarakat terdekat, maka data tersebut sudah kembali terekam pada google inbox . Tahap selanjutnya menghasilkan data berupa data-data yang masih belum rapih, oleh karena itu perlu diperbaiki ke dalam Excel yaitu dengan data transfer Excel (Yasin & Sari, 2020). Pengolahan data sudah dapat dilakukan dengan mengelompokan data ke dalam beberapa kolom di aplikasi Excel mulai dari nama, usia, golongan darah dan lainnya (Kurnia, 2021; Sudarmono et al., 2023).

## 3.3 Sistem RapiMiner
Setelah  hasil  kuesioner  dimasukkan  kedalam  excel,  selanjutnya  input  data  ke  dalam  aplikasi  sistem RapidMiner. Aplikasi tersebut diisi dengan beberapa keterangan nama yang termasuk ke dalam atribut dalam RapidMiner sedangkan yang termasuk ke dalam kelas adalah keterangan usia. Adapun untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 2. Pengisian Atribut
Berdasarkan Gambar 1 bahwa terdapat atribut pada kolom nama disebalah kanan yaitu change type dan pilih polynominal karena lyang sudah dimasukan datanya dari kolom nama  ebih dari satu nama, contohnya yaitu Ridha, Sri Rejeki, Ardi dan lainnya. Selanjutnya pada baris kedua ada istilah change role untuk merubah untuk  memberikan  label  bahwa  keterangan  nama  sudah  disetel  dengan  label  tertentu  agar  proses mengelompokan atribut sesuai dengan golongan darah (Rokhanah et al., 2023). Adapun untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pengaturan Atribut
Berdasarkan Gambar 2 bahwa pemilihan change role harus dilakukan dikarenakan pengelompokan atribut harus disetel diawal sebelum ke langkah selanjutnya untuk pengisian label. Adapun tampilannya dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pengisian Label Pada Atribut Nama
Berdasarkan Gambar 3 bahwa keterangan change role adalah tempat untuk memilih label setelah itu klik  OK.  Kemudian  akan  terlihat  tampilan  seperti  Gambar  4.  Gambar  4  menunjukan  adanya  keputusan sementara  kemungkinan  hipertensi  atau  tidak  dari  masing-masing  responden  dengan  sistem  RapiMiner. Kemungkinan hipertensi dapat dinilai dengan data-data pasien dimasukan ke dalam sistem RapiMiner yang dapat membantu petuga kesehatan dalam menganalisa pasiennya.
Pada aplikasi RapidMiner ada beberapa keterangan, diantaranya keterngan nama, golongan darah dan tensi darah pilih kategori plynominal , karena memiliki lebih dari satu nama. Pada keterangan usia dan berat badan pilih kategori integer yang artinya adalah angka. Pada keterangan jenis kelamin pilih kategori binominal dengan kelamin perempuan dan laki-laki. Pada keterangan kemungkinan hipertensi pilih kategori binominal yaitu YA dan TIDAK dalam data kemungkinanan hipertensi. Adapun hasil atribut setiap kelas dapat dilihat pada Gambar 4.

## 3.4 Proses Data
Pada bagian proses data yang perlu diperhatikan adalah saat langkah-langkah dalam proses analisis dan sebagai penghubung langkah-langkah pemprosesan data atribut. Hubungan antar proses data menambahkan langkah  baru  dengan  beberapa  cara  yaitu  dengan  hubungan  diantara  langkah-langkah  ini  dapat  dibuat  dan dilepas kembali. Pada dasarnya bekerja dengan RapidMiner ialah mendefinisikan proses analisis, yaitu dengan menunjukkan  serangkaian  langkah  kerja  tertentu  (Elfaladonna  &  Rahmadani,  2019).  Sistem  aplikasi  ini, komponen  proses  ini  dinamakan  sebagai  operator. Proses data  mining pada dasarnya  adalah  proses  analisa analisa yang berisi alur kerja dari komponen data mining . Data atribut didalamnya terdiri dari operator , yang didefinisikan dengan: deskripsi input, deskripsi output , aksi yang dilakukan, dan parameter yang diperlukan sebagai komponen data. Adapun hasil dari proses data mining dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses data
Berdasarkam  Gambar  5  bahwa  terdapat  proses  dalam  data mining akan  memberikan  gambaran  serta klasifikasi data data yang sesuai dengan programnya. Berikut ini merupakan langkah-langkah proses data dan hasilnya: Retreive kuesioner hipertensi yang bertujuan untuk memberikan gambaran data. hasil kuesioner di import maka terjadilah hal retrieve yang menghubungkan kepada split data dan decision tree (Khodijah et al., 2021). Kemudian ada hasil Split data, yaitu memiliki kegunaan sebagai membagi data kuesioner  hipertensi yang telah ditentukan. Selanjutnya ada hasil decision tree , yaitu menyumbang kemungkinan akar kemudian dimodelkan  seperti  pohon  yang  bercabang.  Hasil  selanjutnya  ada apply  model ,  yaitu  memiliki  kegunaan mendaptkan prediksi pada data kuesioner  hipertensi yang belum mendaptkan model (Wahyudi & Nugraha, 2020). Terakhir mendapatkan performance , yaitu memberikan gambaran terhadap akurasi dan klasifikasi eror terhadap data kuesioner hipertensi. Adapun hasil dari split data antara hubungan variable usia dan golongan darah dapat dilihat pada Gambar 6.
Berdasarkan  Gambar  6  bahwa  ada  hubungan  antara  golongan  darah  dengan  usia  dan  menghasilkan kemungkinan  adanya  tekanan  hipertensi  pada  beberapa  golongan  darah.  Usia  diatas  34  ada  kemungkinan menderita tekanan hipertensi untuk semua golongan, tetapi usia dibawah 34 ada beberapa golongan darah yang kemungkinan menderita tekanan hipertensi yaitu golongan darag B dan O. Warna merah menunjukan adanya kemungkinan  tekanan  hipertensi  dan  warna  biru  menunjukan  adanya  kemungkinan  tekanan  darah  normal. Adapun hasil pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Pohon Keputusan
Berdasarkan Gambar 7 hasil terlihat atribut usia 34, 35, 36 dan seterusnya dapat dijadikan kemungkinan teridentifikas hipertensi. Sementara udia dibawah 34 dan seterusnya dapat dijadikan ada kemungkinan pada golongan  darah  B  dan  O  menderita  tekanan  hipertensi.  Usia  merupakan  simpul  dari  percabangan  akar keputusan. Adapun hasil penjelasan teks program dari pohon keputusan sepeti Gambar 8.

## Gambar 8. Tingkat Akurasi Pohon Keputasan
Berdasarkan  Gambar  8  bahwa  setelah  didapatkan  pohon  keputusan,  terdapat  dalam  prediksi  akurasi sebesar 77,78% dan dibawah 60%. Pada data kuesioner pohon keputasan artinya masih memiliki tingkat aman dan akurat. Adapun tingkat klasifikasi kesalahan pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tingkat Klasifikasi Kesalahan Pohon Keputusan
Berdasarkan Gambar 9 bahwa tingkat klasifikasi kesalahan memliki nilai sebesar 22,22% dan memiliki recall sebesar 66,67% dan 100%.  Hasil ini menandakan bahwa tingkat klasifikasi kesalahan memiliki nilai yang  lebih  mengarah  ke  tingkat  klasifikasi  akurasi  sebesar  77,78%,  sesuai  dengan  nilai  akurasi  pohon keputusan (Gambar 8).

## 4. Pembahasan
Kuisioner responen sebanyak 32 orang dimana secara klasifikasi usia diatas 34 berjumlah 6 orang dan dibawah 34 berjumlah 26 orang telah membantu dalam pengumpulan data. Hal ini sejalan dengan penelitian
sebelumnya terkait fungsi responden sebagai bahan populasi dalam penelitian (Ainurrafiq et al., 2019). Jika melihat  dari  analisa  pengolahan  data  maka  usia  diatas  34  ada  potensi  kemungkinan  menderita  tekanan hipertensi untuk semua golongan darah. Sementara usia dibawah 34 ada kemungkinan tekanan hipertensi pada golongan darah B dan O. Analisa tekanan  hipertensi ini untuk memudahkan para petugas kesehatan dalam mengambil keputusan melalui klasifikasi data dan metode RepidMiner (Rokhanah et al., 2023). Preprocessing ini diikuti dengan konversi sekumpulan kata menjadi model vektor istilah dan menjelaskan tentang berbagai algoritma  yang  dapat  diterapkan  di  RapidMiner  untuk  analisis  data  dan  pemodelan  prediktif  (Kalra  & Aggarwal,  2018).  Hasil  atribut  setiap  kelas  menunjukan  adanya  hubungan  antara  usia,  golongan  darah  dan tensi  darah  sehingga  klasifikasi  tersebut  memungkinkan  adanya  potensi  tekanan  darah  (Elfaladonna  & Rahmadani, 2019). Faktor lain yang mempengaruhi dari tekanan hipertensi dari spesies pasien tergantung dari golongan darah turunan dari induk (Arianto et al., 2020). Sementara penelitian lain berdasarkan pola makan dan  aktivitas  diluar  normal,  banyak  begadang  dan  tidak  banyak  aktivitas  mengeluarkan  keringat  dapat memungkinkan tekanan hipertensi.

## 5. Kesimpulan
Bagian ini membahas simpulan yang diperoleh dari hasil dan pembahasan terkait klasifikasi identifikasi hipertensi  diambil  berdasarkan  klasifikasi  proses  identifikasi  pada  warga  sekitar  daerah  Bekasi.  Temuan penelitian ini telah mengidentifikasi bahwa ada 6 orang yang memungkinkan adanya tekanan hipertensi dari berbagai usia. Potensi tekanan hipertensi terdeteksi dari usia diatas 34 dengan jumlah 3 orang dari golongan darah B dan O.  Hasil penelitian ini berdasarkan  tingkat akurasi sebesar 77,78% menunjukan dari 32 orang yang ada di dalam data kuesioner hipertensi sebanyak 3 orang berusia diatas 34 dan 3 orang berusia 3 orang.
Implikasi  penelitian  ini  menunjukan  dengan  analisa  klasifikasi  data  dan  menggunakan  metode RapidMiner dapat menjawab atau mendeteksi kemungkinan tekanan  hipertensi. Sehingga para pasien dapat diberi  informasi  terkait  masalah  kesehatannya  agar  dapat  berhati-hati  dalam  menjaga  kesehatannya. Keuntungan  penelitian  ini  buat  pihak  pelayanan  kesehatan  terutama  petugas  kesehatan  mempermudah  dan mempercepat  analisa  kemungkinan  tekanan  hipertensi  atau  normal  terhadap  pasien.  Penelitian  selanjutnya penulis  menyarankan  agar  mengkombinasikan decision  tree digabungkan  dengan fault  tree  analysis dalam menyimpulkan seseorang pasien menderita tekanan hipertensi.

## Daftar Pustaka
Ainurrafiq, A., Risnah, R., & Ulfa Azhar, M. (2019). Terapi Non Farmakologi dalam Pengendalian Tekanan Darah  Pada  Pasien  Hipertensi:  Systematic  Review. Media  Publikasi  Promosi  Kesehatan  Indonesia (MPPKI) , 2 (3), 192–199. https://doi.org/10.56338/mppki.v2i3.806 Arianto,  A.,  Purba,  R.,  Ginting,  D.  S.,  &  Sitio,  S.  S.  (2020).  Pemberian  Jus  Semangka  Efektif  Dalam Menurunkan Tekanan Darah Tinggi Padapenderita Hipertensi. Jurnal Penelitian Keperawatan Medik , 3 (1), 22–29. http://ejournal.delihusada.ac.id/index.php/JPKM
Damayanti, C. N., Hannan, M., & Fatoni, A. F. (2019). Efektifitas Pendidikan Kesehatan Terhadap Tekanan Darah Pada Lansia. Wiraraja Medika , 9 (2), 46–51. https://doi.org/10.24929/fik.v9i2.814
Elfaladonna, F., & Rahmadani, A. (2019). Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes Dengan Menggunakan Aplikasi Rapid Miner. SINTECH (Science and Information Technology) Journal , 2 (1), 10–17. https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v2i1.293 Kalra, V., & Aggarwal, R. (2018). Importance of Text Data Preprocessing & Implementation in RapidMiner.
Proceedings  of  the  First  International  Conference  on  Information  Technology  and  Knowledge Management , 14 (January), 71–75. https://doi.org/10.15439/2017km46 Khodijah,  D.,  Lumbanraja,  S.,  Kebidanan,  J.,  Kementerian,  K.,  Medan,  K.,  Obstetri,  D.,  Ginekologi,  D.,
Kedokteran,  F.,  &  Utara,  S.  (2021).  Pengetahuan  bidan  tentang  preeklamsia  di  Sumatera  Utara Knowledge of midwives about preeclampsia in North Sumatera. Tropikal Public Health Journal , 1 (1), 16–21.
Kurnia, H. (2021). A Systematic Literature Review of Performance Pyramids System Implementation in the Manufacture Industries. Indonesian Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM) , 2 (2), 115–126. https://doi.org/10.22441/ijiem.v2i2.11150
Maulida, D., & Lubis, H. S. (2023). Kualitas tidur dan tekanan darah pada supir bus lintas Sumatera : Studi pada trayek Banda Aceh - Medan Sleep quality and blood pressure in trans-Sumatra bus drivers : Study on the Banda Aceh - Medan route. Tropikal Public Health Journal , 03 (01), 8–11.
Rokhanah,  S.,  Hermawan, A.,  &  Avianto,  D.  (2023). Pengaruh  Principal  Component  Analysis  Pada  Naïve Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi  Dini  Diabetes  Melitus  Menggunakan  Rapidminer. EVOLUSI : Jurnal Sains Dan Manajemen , 11 (1). https://doi.org/10.31294/evolusi.v11i1.14728
Sjarifudin,  D.,  Kurnia,  H.,  &  Barita  tambunan  Maniur,  E.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Self-Efficacy  dan Motivasi Kerja terhadap Disiplin Kerja dan Kinerja Karyawan : Tinjauan Sistematik Kajian. Journal of Industrial and Engineering System (JIES) , 4 (1), 47–57.
Sofani, I., Wulandari Tanjung, Y., Kurnia, H., Ningrum, I. P., & Saputro, R. N. (2022). Tinjauan Sistematik Pada Perancangan Sistem Kerja Di Industri Manufaktur Indonesia. Journal of Industrial and Engineering System , 3 (2), 85–92. https://doi.org/10.31599/jies.v3i2.1695 Sudarmono, S., Kurnia, H., Wahyuni, A. D., Adistyani, N., & Selaeman, A. A. (2023). Penggunaan Material Logam di Berbagai Industri Manufaktur Indonesia: Sisitematik Kajian Literatur. Industry Xplore , 8 (1),
220–228. https://doi.org/10.36805/teknikindustri.v8i1.5098
Surahmawati, Y., & Novitayanti, E. (2021). Pengaruh Relaksasi Genggam Jari terhadap Penurunkan Tekanan
Darah Tinggi pada Lansia. Stethoscope , 2 (1), 39–45.
https://ejurnal.stikesmhk.ac.id/index.php/Jurnal_Ilmiah_Keperawatan/article/viewFile/833/734 Uyun, R. C., & Widowati, E. (2022). Hubungan Antara Pengetahuan Pekerja Tentang K3 Dan Pengawasan K3 Dengan Perilaku Tidak Aman (Unsafe Action). Jurnal Kesehatan Masyarakat (Undip) , 10 (3), 391– 397. https://doi.org/10.14710/jkm.v10i3.33318
Wahyudi, W. T., & Nugraha, F. A. (2020). Hubungan Dukungan Keluarga Pada Pasien Dengan Tekanan Darah Tinggi Dalam Pengendalian Hipertensi. Hubungan Dukungan Keluarga Pada Pasien Dengan Tekanan
Darah Tinggi Dalam Pengendalian Hipertensi , 2 (2655–4712), 274–282.
http://ejurnalmalahayati.ac.id/index.php/manuju/article/view/2566
Wirya Sanjaya, I. K. P., & Angga Dana, P. E. D. (2018). Analisa Tingkat Kesehatan Lembaga Perkreditan Desa (LPD) Ditinjau dengan Metode Capital, Assets, management, Earning dan Liquidity (Studi Kasus pada LPD di Kecamatan Kuta).
KRISNA: Kumpulan Riset Akuntansi , 9 (2), 71.
https://doi.org/10.22225/kr.9.2.478.71-76
Yasin, F. A., & Sari, R. P. (2020). Perancangan Sistem Informasi Pergudangan dengan Metode Framework for The  Application  System  Thinking  (Fast)  Berbasis  VBA  Macro  Excel  (Studi  Kasus  PT.  Meidoh Indonesia). STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 5 (2), 191.
https://doi.org/10.30998/string.v5i2.7803