## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513

## Deteksi Dini Hipertensi Pada Perusahaan Jasa Keamanan Menggunakan Metode Decision Tree
Abdul Hamid 1,2 , Lilik Harmaji 1 , Deni Mahdiana 1,*
1 Information Technology, Master Of Computer Science, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Information Technology, Information System, Institut Teknologi Sapta Mandiri, Balangan, Indonesia Email: 1 hamied@itsmandiri.ac.id, 2 lilikharmaji@itsmandiri.ac.id, 3,* deni.mahdiana@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi:deni.mahdiana@budiluhur.ac.id
Abstrak− Hipertensi merupakan ancaman serius bagi karyawan di sektor jasa keamanan, terutama yang membutuhkan kesiapan fisik dan mental. Deteksi dini hipertensi menjadi krusial untuk mencegah risiko komplikasi yang berpotensi fatal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi hipertensi menggunakan algoritma machine learning guna meningkatkan akurasi dibandingkan dengan metode konvensional.Data hasil Medical Check-up (MCU) dari 800 karyawan PT Demitra Karsa Perdana Site Adaro Tanjung Kalimantan Selatan pada tahun 2023 digunakan dalam penelitian ini. Data mencakup faktor-faktor kesehatan  dan  gaya  hidup  yang  berpengaruh  terhadap  hipertensi,  seperti  usia,  riwayat  stres,  kolesterol,  penambahan  berat badan, riwayat penyakit keluarga, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, dan diagnosa. Algoritma Decision Tree digunakan untuk mengklasifikasikan data.Hasil klasifikasi dievaluasi dengan menghitung akurasi, presisi, dan recall untuk kelas hipertensi (tinggi  atau  normal).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Decision  Tree  adalah  algoritma  terbaik  dalam  memprediksi hipertensi, dengan akurasi 92.01%, presisi 99.41%, dan recall 84.42% untuk kelas hipertensi tinggi. Namun, nilai recall untuk kelas hipertensi tinggi masih perlu ditingkatkan untuk menghindari karyawan yang berisiko tinggi tidak terdeteksi.Penelitian ini memberikan manfaat bagi PT Demitra Karsa Perdana dalam melakukan prediksi hipertensi pada karyawan mereka, serta memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya meningkatkan  pemahaman  kita  tentang  hipertensi  tetapi  juga  memberikan  pandangan  baru  terhadap  penggunaan  machine learning dalam deteksi dini penyakit serius di lingkungan kerja.
Kata Kunci: Hipertensi; Decision Tree; Deteksi Dini; Karyawan; Jasa Keamanan
Abstract− Hypertension poses a serious threat to employees in the security services sector, especially those requiring physical and mental readiness. Early detection of hypertension is crucial to prevent potentially fatal complications. This research aims to develop a hypertension prediction model using machine learning algorithms to enhance accuracy compared to conventional methods.  Data  from  Medical  Check-ups  (MCUs)  of  800  employees  from  PT  Demitra  Karsa  Perdana  Site  Adaro  Tanjung Kalimantan Selatan in 2023 were utilized. The data encompassed health factors and lifestyle choices influencing hypertension, such as age, stress history, cholesterol levels, weight gain, family medical history, smoking habits, alcohol consumption, and diagnoses. The Decision Tree algorithm was employed to classify the data. Classification results were evaluated by calculating accuracy, precision, and recall for hypertension classes (high or normal). Findings indicated that Decision Tree was the best algorithm for predicting hypertension, achieving an accuracy of 92.01%, precision of 99.41%, and recall of 84.42% for high hypertension  class.  However,  the  recall  value  for  high  hypertension  class  still  needs  improvement  to  prevent  high-risk employees from going undetected. This research benefits PT Demitra Karsa Perdana in predicting hypertension among their employees and contributes to the advancement of science and technology. Thus, this study not only enhances our understanding of  hypertension  but  also  provides  insights  into  the  use  of  machine  learning  for  early  detection  of  serious  diseases  in  the workplace.
Keywords : Hypertension; Decision Trees; Early Detection; Employee; Security Services

## 1. PENDAHULUAN
Angka kejadian hipertensi secara global mencapai 1,13 miliar orang, dengan sekitar 31% di antaranya adalah orang dewasa  yang  berisiko.  Prevalensi  hipertensi  ini  terus  meningkat  sebesar  5,1%  dibandingkan  dengan  tingkat prevalensi dunia dalam periode tahun 2000-201. Berdasarkan data yang diterbitkan oleh Kementerian Kesehatan Indonesia,  hipertensi  lebih  umum  terjadi  pada  kelompok  usia  31-44  tahun  dengan  tingkat  sebesar  31,6%,  lalu meningkat  pada  kelompok  usia  45-54  tahun  mencapai  45,3%,  dan  pada  kelompok  usia  55-64  tahun  mencapai 55,2%[1].
Sementara itu Kementerian Kesehatan juga menyampaikan bahwa penderita hipertensi sebagai salah satu penyakit tidak menular (PTM) terus meningkat di Indonesia. Prevalensi hipertensi terus meningkat dari tahun ke tahun. Hipertensi di Indonesia sebesar 34,1 persen pada 2018, dengan prevalensi tertinggi di Kalimantan Selatan sebesar 44,3 persen dan terendah di Provinsi Papua sebesar 22,2 persen [2].
Sebuah penelitian dilakukan oleh Apriannur pada tahun 2022 [3] dalam hal untuk mengevaluasi efektivitas berbagai  algoritma machine  learning dalam  mendeteksi  penyakit  hipertensi,  yang  dikenal  sebagai  silent  killer karena sifatnya yang sering tidak menunjukkan gejala namun dapat berakibat fatal. Dengan membandingkan 20 publikasi  ilmiah  yang  ditemukan  melalui  pencarian  database  elektronik,  penelitian  ini  mengkaji  kualitas metodologi, akurasi, dataset, k-fold cross validation, kualitas jurnal, serta perbandingan data latih dan data uji dari setiap publikasi.
Fokus  utama  adalah  pada  penggunaan  Artificial  Intelligence  (AI)  atau  kecerdasan  buatan  dalam pendeteksian penyakit ini, dengan jurnal-jurnal yang diterbitkan dari tahun 2016 hingga 2022 sebagai sumber data utama. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) mencapai akurasi tertinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
yaitu 99,78%, sementara metode Decision Tree memiliki akurasi terendah yaitu 64%. Meskipun beberapa jurnal tidak  mencantumkan  nilai  akurasi  secara  spesifik,  mereka  menyatakan  bahwa  metode  yang  digunakan  berhasil mendeteksi penyakit hipertensi dengan kategori baik atau sukses. Penelitian ini tidak hanya menyoroti pentingnya pengembangan algoritma AI dalam bidang medis, khususnya untuk penyakit hipertensi, tetapi juga menunjukkan kemajuan signifikan dalam teknik deteksi penyakit ini, yang dapat membantu dalam diagnosis dini dan pencegahan komplikasi lebih lanjut.
Hipertensi  sering juga  disebut “Silent Killer"  adalah kondisi umum  yang  meningkatkan  risiko penyakit serius seperti penyakit jantung, stroke, dan gagal ginjal. Menurut WHO, sekitar 22% populasi dewasa mengalami hipertensi, yang menyumbang sebanyak 40% kematian akibat penyakit jantung dan 51% kematian akibat stroke. Di  Indonesia,  prevalensi  hipertensi  mencapai  57,6%.  Jumlah  pasien  hipertensi  di  fasilitas  kesehatan  juga  terus meningkat setiap tahunnya [4]. Hipertensi adalah kondisi di mana tekanan darah dalam pembuluh darah meningkat secara kronis.
Kriteria  untuk  mendiagnosis  hipertensi  mengacu  pada  standar  JNC  VII  2003,  yang  menetapkan  bahwa tekanan darah sistolik ≥140 mmHg atau tekanan darah diastolik ≥90 mmHg. Ini adalah salah satu penyakit yang paling umum dijumpai dalam praktek medis primer, dan jika tidak ditangani, dapat berdampak buruk pada fungsi organ-organ  tubuh,  terutama  organ  vital  seperti  jantung  dan  ginjal[5].  Hipertensi  adalah  ketika  tekanan  darah seseorang melampaui batas normal, biasanya di atas 130/80 mmHg.
Ini terjadi saat darah  memberikan  tekanan pada dinding pembuluh darah selama  kontraksi dan relaksasi jantung. Kondisi ini dapat  menyebabkan berbagai  masalah  kesehatan, termasuk penyakit jantung, stroke, gagal ginjal,  dan  kematian.  Faktor  penyebabnya  meliputi  usia,  faktor  genetik,  gaya  hidup,  obat-obatan,  dan  penyakit lainnya. Hipertensi adalah kondisi kronis yang tersebar luas di seluruh dunia dan merupakan faktor risiko utama bagi penyakit kardiovaskular. Penyebab utamanya melibatkan faktor genetika, perilaku, dan gaya hidup. Ketiadaan kesadaran yang memadai dalam mengatasi hipertensi dapat memicu komplikasi serius seperti stroke.[6]
Deteksi dini adalah proses mengenali suatu masalah atau kondisi sebelum gejala yang jelas muncul, dengan tujuan utama mencegah atau mengurangi dampak negatifnya. Ini bisa diterapkan dalam berbagai konteks seperti kesehatan,  keamanan,  teknologi,  dan  lingkungan.  Misalnya,  dalam  bidang  kesehatan,  deteksi  dini  termasuk  tes skrining rutin untuk mendeteksi penyakit seperti kanker atau diabetes sebelum gejala muncul.
Dalam  keamanan,  deteksi  dini  bisa  berarti  mengidentifikasi  ancaman  sebelum  menjadi  serius,  seperti serangan teroris atau cybercrime. Ini membantu mencegah kerugian besar dan meningkatkan efektivitas intervensi. Deteksi  dini  dianggap  sebagai  bagian  penting  dari  strategi  pencegahan  dan  manajemen  risiko[7].  Deteksi  dini adalah  pengenalan  awal  terhadap  gejala  suatu  kondisi  sebelum  menjadi  masalah  kesehatan  serius.  Tujuannya adalah  intervensi  atau  perawatan  yang  efektif  dan  tepat  waktu  untuk  meningkatkan  peluang  kesembuhan  atau manajemen yang lebih baik. Contohnya, dalam deteksi dini kanker, seseorang bisa menjalani mamografi atau tes darah.  Demikian  juga,  dalam  deteksi  dini  hipertensi,  pemeriksaan  tekanan  darah  rutin  dapat  mengidentifikasi peningkatan  tekanan  darah  sebelum  menyebabkan  komplikasi  serius.  Dengan  deteksi  dini,  individu  dapat mengambil tindakan preventif atau perawatan yang sesuai, meningkatkan  kualitas hidup, dan mengurangi risiko komplikasi[8].
Penggunaan Machine Learning dalam deteksi dini hipertensi menjadi penting karena kemampuannya untuk mengolah  data  yang  kompleks,  memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  skalabilitas,  dan  kemampuan  untuk mengidentifikasi  fitur  penting.  Machine  Learning  juga  memungkinkan  pembaruan  model  otomatis,  identifikasi faktor risiko, dan penghematan waktu serta biaya dalam proses diagnostik.
Selain itu, model 1 Machine Learning dapat terus beradaptasi dengan data baru, mengembangkan model prediktif, dan menggabungkan data dari berbagai disiplin. Keunggulan ini menjadikan Machine Learning sebagai pendekatan yang inovatif dan berpotensi memberikan manfaat besar dalam penelitian medis dan upaya pencegahan penyakit  kardiovaskular[9].  Decision  tree  digunakan  karena  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang sangat efektif dan terkenal.
Metode ini mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan, yang mudah dimengerti dalam bahasa alami. Selain itu, decision tree adalah struktur yang dapat digunakan untuk membagi  kumpulan  data  besar  menjadi  kumpulan  data  yang  lebih  kecil  menggunakan  beberapa  aturan Keputusan.[10]Penggunaan algoritma Decision Tree dalam prediksi deteksi dini hipertensi merupakan solusi yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah deteksi dini hipertensi pada karyawan PT Demitra Karsa Perdana secara lebih  efektif,  dapat  memanfaatkan  kekuatan  interpretasi  Decision  Tree,  Dengan  demikian,  diharapkan  hasil prediksi  yang  lebih  akurat  dan  konsisten  dapat  diperoleh,  memungkinkan  tindakan  pencegahan  lebih  awal  dan akurat  untuk  mengatasi  risiko  hipertensi  di  antara  karyawan,  sehingga  dapat  meningkatkan  kesehatan  mereka secara keseluruhan.[11]
Data mining adalah proses menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin  untuk  menggali  informasi  berharga  dari  berbagai  database.  Ini  melibatkan  analisis  data  yang  mendalam untuk  menemukan  pola,  hubungan,  dan  tren  tersembunyi.  Langkah-langkahnya  meliputi  pengumpulan  data, preprocessing, pemodelan, evaluasi, dan interpretasi hasil.
Metode yang umum digunakan termasuk Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Clustering. Dengan data mining, organisasi dapat membuat keputusan lebih baik, melakukan prediksi yang lebih akurat, dan menemukan pengetahuan baru yang mendukung pengembangan bisnis dan pengambilan keputusan strategis[12].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
Data mining adalah proses menemukan pola yang berharga dari set data besar menggunakan Machine Learning, Statistik, dan Kecerdasan Buatan (AI). Ini membantu dalam ekstraksi informasi tentang probabilitas peristiwa di masa depan.
Teknik ini digunakan untuk menemukan hubungan tersembunyi di antara data, serta untuk berbagai tujuan seperti pemasaran, penjualan, deteksi kecurangan, penelitian ilmiah, pengembangan produk, perawatan kesehatan, dan pendidikan[13]. Data mining  merupakan proses penelusuran pola atau informasi  yang signifikan dalam set data tertentu dengan menggunakan berbagai teknik atau metode tertentu. Jenis teknik, metode, atau algoritma yang diterapkan dalam data mining sangat beragam. Pemilihan algoritma yang paling sesuai sangat bergantung pada tujuan  dan  tahapan  dalam  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Salah  satu  teknik  yang  sering digunakan  dalam  data  mining  adalah  decision  tree,  dan  untuk  implementasinya  dapat  menggunakan  algoritma seperti C4.5[14].
Decision  tree  adalah  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  efektif,  mengubah  data  besar  menjadi  pohon keputusan yang mewakili aturan. Aturan ini mudah dimengerti dan bisa diekspresikan dalam bahasa alami atau dalam bentuk query database seperti SQL. Decision tree  membagi data  menjadi himpunan kecil dengan aturan keputusan. Setiap simpul daun menandai label kelas, sementara simpul lainnya mengandung kondisi tes atribut. Simpul akar dan internal ditandai dengan oval, sementara simpul daun dengan segi empat[15].
Decision Tree adalah metode dalam data mining dan machine learning yang membangun model prediksi berdasarkan data yang ada. Model ini berbentuk pohon keputusan dengan node dan edge yang merepresentasikan variabel  input  dan  hubungan  antara  variabel  input  dan  output.  Dengan  mengikuti  jalur  pada  pohon  keputusan, model ini dapat memprediksi hasil suatu keputusan. Decision Tree berguna untuk klasifikasi (kategori) dan regresi (nilai  kontinu),  serta  membantu  mengidentifikasi  fitur  yang  paling  berpengaruh  dalam  pengambilan keputusan[16].  Decision  Tree  memulai  prosesnya  dengan  memilih  atribut  pemisah  yang  paling  penting menggunakan metode seperti Gini Index atau Information Gain.
Data dipisahkan berdasarkan nilai atribut ini, di mana setiap atribut menjadi node dalam pohon keputusan. Proses ini diulang  untuk setiap cabang  yang terbentuk, dan label kelas ditentukan pada node daun berdasarkan mayoritas kelas dalam data pelatihan. Pohon keputusan yang terbentuk digunakan untuk memprediksi nilai atau kelas  data  baru  dengan  mengikuti  jalur  yang  sesuai  dalam  pohon.  Proses  pruning  dilakukan  untuk  mengurangi kompleksitas  pohon  dengan  menghapus  cabang  atau  node  yang  tidak  signifikan.  Dengan  langkah-langkah  ini, Decision Tree dapat menghasilkan model prediksi berbasis aturan pemisahan atribut yang relevan dan kemampuan untuk  mengevaluasi  atribut  berdasarkan  tingkat  kepentingan  relatif  mereka  dalam  memisahkan  kelas  yang berbeda.[17]
Prediksi  deteksi  dini  hipertensi  pada  karyawan  PT  Demitra  Karsa  Perdana,  yang  merupakan  karyawan perusahaan  jasa  keamanan  sebelumnya  dilakukan  oleh  dokter  perusahaan  secara  konvensional  melalui  hasil Medical Check-up rutin setiap tahunnya yang dilakukan di klinik kesehatan oleh seluruh karyawan. Pendekatan konvensional ini melibatkan pengukuran tekanan darah secara manual oleh dokter, serta pemeriksaan klinis dan riwayat  medis  secara  umum.  Meskipun  ini  adalah  praktik  yang  umum,  pendekatan  ini  mungkin  memiliki keterbatasan dalam mendeteksi risiko hipertensi secara dini dan tidak memanfaatkan kecanggihan teknologi yang dapat  diberikan  oleh  metode  prediksi  berbasis  Machine  Learning.[18]  Deteksi  dini  hipertensi  memiliki kepentingan  penting  dalam  pengelolaan  kesehatan  karena  dapat  membantu  mengidentifikasi  faktor  risiko  yang berkontribusi pada kondisi seseorang dinyatakan memiliki riwayat tersebut. Dengan menggunakan model prediksi, dapat  memperkirakan  risiko  hipertensi  di  masa  depan,  melakukan  pemindaian  pada  individu  berisiko  tinggi, mendeteksi dini gejala  hipertensi,  serta  meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengembangan intervensi pencegahan[19]. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mengetahui model deteksi dini yang akurat dalam deteksi dini hipertensi pada karyawan perusahaan jasa keamanan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dalam Data Mining menggunakan metodologi CRISP-DM, CRIPS – DM adalah CRISP-DM, singkatan  dari  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining,  adalah  sebuah  model  proses  yang  populer digunakan dalam proyek data mining. Model ini menawarkan kerangka kerja yang terstruktur dan terdokumentasi dengan baik, mulai dari pemahaman bisnis hingga implementasi model. Salah satu keunggulan utama dari CRISP- DM adalah fleksibilitasnya yang memungkinkan adaptasi sesuai dengan kebutuhan proyek yang spesifik. CRISP- DM  juga  menekankan  pentingnya  iterasi  dalam  proses,  memungkinkan  tim  untuk  terus  memperbaiki  dan mengoptimalkan  model  data  mining  mereka  seiring  berjalannya  waktu.  Tahap  awal  dalam  CRISP-DM  adalah pemahaman  bisnis  yang  mendalam,  memastikan  bahwa  proyek  data  mining  benar-benar  mengakomodasi kebutuhan dan tujuan bisnis. Selain itu, CRISP-DM meningkatkan transparansi dalam proyek dengan memisahkan proses  menjadi  tahapan  yang  jelas,  sehingga  memudahkan  pemeriksaan  dan  replikasi  langkah-langkah  yang diambil selama proyek. Model ini juga mendukung berbagai jenis tim proyek yang beragam, termasuk ilmuwan data,  analis  bisnis,  dan  pemangku  kepentingan  lainnya,  dengan  memberikan  panduan  yang  jelas  bagi  setiap

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
anggota tim untuk berkontribusi sesuai perannya masing-masing dalam proyek[20]. Tahapan dalam CRISP-DM adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. CRISP – DM dalam data mining

## 2.2 Business Understanding
Pada konteks ini, berkaitan dengan tantangan kesehatan yang dihadapi oleh karyawan PT Demitra Karsa Perdana terkait risiko hipertensi. Hipertensi dapat menjadi masalah serius yang mempengaruhi kesejahteraan karyawan dan dapat berdampak negatif pada produktivitas serta kualitas hidup mereka. Perusahaan memiliki kepentingan yang kuat dalam menjaga kesehatan karyawan, karena kesejahteraan karyawan berhubungan langsung dengan kinerja dan  produktivitas.  Oleh  karena  itu,  deteksi  dini  risiko  hipertensi  menjadi  krusial  untuk  mengambil  tindakan preventif  yang  sesuai  dan  memberikan  intervensi  yang  tepat  pada  tahap  awal.  Dengan  mengadopsi  teknologi Machine  Learning,  khususnya  menggunakan  algoritma  Decision  Tree,  perusahaan  dapat  mendapatkan  hasil deteksi dini yang akurat dalam hipertensi. Dalam decision tree menggunakan rumus perhitungan sebagai berikut : a. Entropy
Entropy  adalah  ukuran  ketidakpastian  atau  ketidakteraturan  dari  suatu  sistem.  Dalam  decision  tree,  entropy digunakan untuk mengukur tingkat ketidakpastian dari suatu variabel. Entropy yang lebih tinggi menunjukkan bahwa variabel tersebut memiliki ketidakpastian yang lebih tinggi. Rumus untuk menghitung entropy adalah sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (1)
Dimana S dilambangkan sebagai himpunan kasus, kemudian n diartikan sebagai jumlah partisi S, sedangkan pi dijabarkan sebagai nilai proporsi Si terhadap S.
b. Information gain
Information  gain  adalah  ukuran  informasi  yang  diperoleh  dengan  mengetahui  nilai  suatu  variabel.  Dalam decision tree, information gain digunakan untuk memilih variabel yang paling penting untuk mempartisi data. Variabel  dengan  information  gain  yang  paling  tinggi  adalah  variabel  yang  paling  dapat  mengurangi ketidakpastian dari data. Rumus untuk menghitung information gain adalah sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
(2)
Dimana S merupakan himpunan kasus, sedangkan nilai A = fitur,  n = jumlah partisi atribut A, sedangkan |Si| berarti proporsi Si terhadap S dan terakhir |S| sama dengan jumlah kasus dalam S.

## 2.3 Data Understanding
Pemahaman  Data  merupakan  tahap  krusial  dalam  proses  penelitian  yang  terdiri  dari  dua  langkah  utama,  yaitu pengumpulan data dan penentuan atribut. Pengumpulan data  melibatkan proses  memperoleh data dari berbagai sumber seperti database, survei, wawancara, atau eksperimen, sementara penentuan atribut mencakup identifikasi variabel individual yang menggambarkan karakteristik dari setiap unit data, seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, dan pendapatan. Pemahaman yang mendalam tentang data yang digunakan penting untuk memastikan validitas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
dan  keandalan  analisis  serta  model  yang  dihasilkan,  dan  juga  membantu  dalam  menentukan  metode  pra- pemrosesan data dan pemodelan yang paling sesuai.

## 2.4 Data Processing
Data  Processing  adalah  proses  mengubah  data  mentah  menjadi  format  yang  mudah  untuk  dilakukan  analisis. Dalam  Data  Processing  memiliki  berbagai  macam  tahapan  diantaranya  pembersihan  data  untuk  menghindari adanya missing value, transformasi data dari kategorikal ke numerik, dan juga pembagian data latih dan data uji. Tentunya tujuan utamanya adalah untuk  meningkatkan kualitas data agar analisanya lebih akurat dan tidak ada overfitting atau data yang anomali.

## 2.5 Modelling
Tahapan modelling merupakan tahapan untuk menentukan algoritma mana yang relevan dengan penelitian yang dilakukan, dengan membandingkan beberapa metode seperti Decison Tree, Random Forest dan juga Naive Bayes. Semakin tinggi hasil akurasi, maka semakin baik algoritma tersebut diterapkan ataupun digunakan.

## 2.6 Evaluation
Evaluasi atau pengukuran performa  merupakan proses  menghitung akurasi, F1-score, precision, dan recall dari model yang telah diuji menggunakan data testing. Selain itu, dalam tahap ini juga dilakukan Perbandingan Model, di  mana  performa  model  Decision  Tree  dibandingkan  dengan  model  lainnya  untuk  mengevaluasi  akurasi  dan efektivitasnya dalam memprediksi data.

## 2.7 Deployment
Proses Deployment dilakukan setelah diketahui algoritma mana yang memiliki akurasi paling tinggi dalam tahapan modelling, kemudian setelah itu dibuat prototyping sesuai dengan kebutuhan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
PT Demitra Karsa Perdana menghadapi tantangan kesehatan terkait risiko hipertensi bagi karyawan mereka, yang dapat  memengaruhi  kesejahteraan  dan  produktivitas.  Kesehatan  karyawan  secara  langsung  berdampak  pada kinerja perusahaan. Oleh karena itu, deteksi dini risiko hipertensi menjadi penting untuk tindakan preventif yang sesuai. Dengan menggunakan teknologi Machine Learning, khususnya algoritma Decision Tree, perusahaan dapat melakukan  deteksi  dini  yang  akurat  dalam  hipertensi,  meningkatkan  upaya  pencegahan  dan  manajemen  risiko kesehatan.  Pendekatan  ini  mencerminkan  inovasi  dalam  pengelolaan  kesehatan  karyawan,  memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data kesehatan secara menyeluruh dan proaktif dalam mencegah risiko kesehatan. Dengan pemahaman bisnis yang kuat, perusahaan dapat memecahkan masalah kesehatan karyawan dengan cara yang inovatif, meningkatkan kondisi kesehatan dan keselamatan kerja secara keseluruhan.

## 3.2 Data Understanding
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data klinis pasien hipertensi yang dikumpulkan dari hasil MCU (Medical Chek Up) karyawan pada tahun 2023 seperti terlihat pada tabel 1 dan 2 dibawah ini :
Tabel 1. Tabel Dataset Hasil MCU Karyawan NO NRP Nama Usia JK No KTP No HP Perusahaan Jabatan T gl MCU Tipe MCU 1 xxxx xxxx 52 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 06- Jan- 2023 Periodik 2 xxxx xxxx 44 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 3 xxxx xxxx 34 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 4 xxxx xxxx 35 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 5 xxxx xxxx 34 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
NO NRP Nama Usia JK No KTP No HP Perusahaan Jabatan T gl MCU Tipe MCU 6 xxxx xxxx 31 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 7 xxxx xxxx 35 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 8 xxxx xxxx 21 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 9 xxxx xxxx 32 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 08- Jan- 2023 Periodik 10 xxxx xxxx 29 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 11 xxxx xxxx 19
Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 12 xxxx xxxx 33 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 13 xxxx xxxx 30 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 14 xxxx xxxx 29 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 15 xxxx xxxx 22 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 16 xxxx xxxx 33
Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 10- Jan- 2023 Periodik 17 xxxx xxxx 46
Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 TNI 10- Jan- 2023 Periodik 18 xxxx xxxx 24 Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 13- Jan- 2023 Periodik 19 xxxx xxxx 28
Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 12- Jan- 2023 Periodik 20 xxxx xxxx 29
Pria xxxx xxxx PT. DKP- a5 Security 12- Jan- 2023 Periodik Tabel 2. Tabel Lanjutan Dataset Rw Stress Rw Cholesterol Penambahan Berat Badan Rw keluarga Kebiasaan Rokok Rw Alkohol Sys Dias BB TB BMI Lingkar Pinggang Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 130 80 67  160  26,17 82 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 130 80 96  163  36,14 109 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 110 70 59  165  21,67 77 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 110 70 67  165  24,61 80 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 66  168  23,38 87 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 120 80 67  170  23,18 77 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 140 90 66  163 24,9 81 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 120 80 70  177  22,34 76 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 67  167  24,03 83 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 84  170  29,06 96 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 110 70 65  167  23,31 80

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
Rw Stress Rw Cholesterol Penambahan Berat Badan Rw keluarga Kebiasaan Rokok Rw Alkohol Sys Dias BB TB BMI Lingkar Pinggang Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 75  170  25,95 85 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 59  163  22,21 78 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 130 80 56  159  22,15 78 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 110 80 84  169  29,41 87 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 120 80 59  169  20,65 78 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 110 70 65  162  24,77 78 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 73  165  26,81 90 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 120 80 89  175  29,06 91 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 110 70 63  164  29,42 81
Record pada dataset diatas berisikan beberapa atribut seperti NRP, Nama yang disamarkan usia, sampai dengan  data  kesehatan  yang  mengarah  ke  hipertensi  seperti  riwayat  merokok,  berat  badan,  dan  lainnya.  Dari dataset ini diperoleh atribut yang tertuang pada tabel 3 berikut :
Tabel 3. Atribut Keseluruhan No. Atribut Tipe Data Keterangan 1 NRP String NRP Karyawan yang melakukan MCU 2 Nama String Nama karyawan 3 Usia Int Usia karyawan 4 Tanggal Lahir String Tanggal lahir karyawan 5 Jenis Kelamin String Jenis kelamin karyawan 6 No. KTP Int Nomor KTP karyawan 7 No. Hp Int Nomor hp karyawan 8 Jabatan String Jabatan karyawan 9 Lokasi Kerja String Lokasi kerja karyawan 10 Tanggal MCU String Tanggal pelaksanaan 11 Tipe MCU String Jenis atau kategori MCU 12 Riwayat Stress String Riwayat stress 13 Riwayat Penyakit Keluarga String Riwayat Penyakit yang diderita oleh keluarga karyawan 14 Riwayat Cholestrol String Riwayat apakah karyawan penderita Cholestrol atau bukan 15 Penambahan Berat Badan String Riwayat apakah karyawan mengalami penambahan atau perubahan berat badan 16 Kebiasaan Merokok String Riwayat gaya hidup karyawan apakah merokok atau tidak 17 Sys Int Tekanan  systolik  adalah  tekanan  darah  pada  saat  jantung berkontraksi atau memompa darah ke dalam arteri. 18 Dias Int Tekanan darah pada saat jantung beristirahat diantara kontraksi 19 TB Int Tinggi badan karyawan 20 BB Int Berat badan karyawan 21 BMI Int Body Mass Indeks atau Indeks Masa tubuh karyawan 22 Lingkar Pinggang Int Pengukuran  lingkaran  di  sekitar  bagian  terkecil  dari  pinggang karyawan

## 3.3 Data Processing
Langkah-langkah  pemrosesan  data  mencakup  pembersihan  data  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  lengkap atau  outlier,  penanganan  missing  values,  dan  normalisasi  data  jika  diperlukan.  Tujuannya  adalah  memastikan kualitas dan konsistensi data yang akan digunakan dalam analisis. Dengan melakukan pra-pemrosesan data secara cermat,  dataset  akan  menjadi  lebih  bersih,  konsisten,  dan  siap  untuk  digunakan  dalam  pemodelan  algoritma Decision Tree. Ini akan membantu meningkatkan akurasi dan performa model prediksi risiko hipertensi, sehingga hasil penelitian menjadi lebih dapat diandalkan dan relevan untuk pengelolaan kesehatan karyawan PT. Demitra Karsa Perdana, dalam data processing ada beberapa tahapan yaitu :
a. Data Cleansing
Sebelum proses data cleaning, lebih dahulu menentukan atribut mana yang relevan digunakan dalam prediksi hipertensi pada karyawan PT. Demitra Karsa Perdana, sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel 4 berikut :
Tabel 4. Atribut Diseleksi No. Atribut Tipe Data Keterangan 1 Usia Int Usia karyawan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
No. Atribut Tipe Data Keterangan 2 Riwayat Stress String Riwayat stress 3 Riwayat Penyakit Keluarga String Riwayat Penyakit yang diderita oleh keluarga karyawan 4 Riwayat Cholestrol String Riwayat apakah karyawan penderita Cholestrol atau bukan 5 Penambahan Berat Badan String Riwayat  apakah  karyawan  mengalami  penambahan  atau perubahan berat badan 6 Kebiasaan Merokok String Riwayat gaya hidup karyawan apakah merokok atau tidak 7 Riwayat Mengkonsumsi Alkohol String Riwayat mengkonsumsi minuman berakohol karyawan
Kemudian didapatkan record yang sesuai dengan attribut diatas dengan sampel data pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Dataset yang sudah dicleaning Usia Riwayat Stress Riwayat Cholestrol Penambahan Berat Badan Riwayat Penyakit Keluarga Kebiasaan Merokok Riwayat Mengkonsumsi Alkohol Diagnosa 52 Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tinggi 44 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tinggi 34 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Normal 35 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Normal 34 Tidak Tidak Ya Ya Ya Tidak Tinggi 31 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Tinggi 35 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Normal 21 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tinggi
b. Data Transformation
Setelah  membersihkan  data,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  transformasi  data  untuk  memenuhi kebutuhan penelitian, terutama ketika algoritma atau analisis yang akan dilakukan memerlukan atribut dengan nilai numerik. Pada tahap ini, atribut yang memiliki nilai berupa teks atau tipe nominal akan mengalami proses inisialisasi.  Inisialisasi  ini  bertujuan  untuk  mengubah  bentuk  nilai  menjadi  numerik  sehingga  data  dapat dianalisis lebih lanjut. Hasil transformasi dapat dilihat dari tabel 6 sampai dengan 13 dibawah ini : 1. Atribut Usia
Tabel 6. Inisialisasi Atribut Usia Attribut Inisialisasi 18-35 Tahun 0 36-45 Tahun 1 46-68 Tahun 2
Pada tabel atribut usia disini berisikan attribut pertama dari usia 18-35 tahun dengan inisialisasinya adalah 0, kemudian untuk kategori kedua yaitu 36-45 tahun diberikan inisiasi 1 dan kategori ketiga 46-68 tahun diberikan inisiasi 2.
2. Atribut Riwayat Stress
Tabel 7. Inisialisasi Atribut Riwayat Stress Attribut Inisialisasi Tidak 0 Ya 1
Sedangkan  pada  tabel  riwayat  stress  memiliki  2  (dua)  kategori,  yaitu  tidak  dengan  inisialisasi  0  dimana dinyatakan karyawan tersebut tidak memiliki riwayat stress, sedangkan ya dengan inisialisasi 1 merupakan sebaliknya.
3. Atribut Riwayat Cholestrol
Tabel 8. Inisialisasi Atribut Riwayat Cholestrol
Attribut  Inisialisasi Tidak 0 Ya 1
Adapun untuk inisialisasi atribut pada riwayat cholestrol diberikan nilai 0 pada atribut tidak, dan 1 pada atribut ya.
4. Atribut Penambahan Berat Badan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
Tabel 9. Inisialisasi Atribut Penambahan Berat Badan
Attribut Inisialisasi Tidak 0 Ya 1
Untuk penambahana berat badan, jika karyawan tidak ada penambahan berat badan, maka diberikan inisiasi 0 untuk tidak, namun jika sebaliknya, maka diberikan inisiasi 1 untuk  ya atau adanya penambahan berat badan pada karyawan PT Demitra Karsa Perdana.
5. Atribut Riwayat Penyakit Keluarga
Tabel 10. Inisialisasi Atribut Riwayat Penyakit Keluarga
Attribut  Inisialisasi Ya 0 Tidak 1
Adapun untuk inisiasi atribut riwayat penyakit keluarga berisikan dua atribut yaitu, Ya dan Tidak dengan nilai masing-masing 0 untuk Ya dan 1 untuk tidak.
6. Atribut Kebiasaan Merokok
Tabel 11. Inisialisasi Atribut Kebiasaan Merokok
Attribut  Inisialisasi Ya 0 Tidak 1
Untuk atribut kebiasaan merokok meliputi tentang riwayat kebiasaaan merokok karyawan, jika karyawan tersebut ada kebiasaan merokok, maka ada pada atribut Ya dan bernilai 0, dan jika tidak maka bernilai 1. 7. Riwayat Mengkonsumsi Alkohol
Tabel 12. Inisialisasi Riwayat Mengkonsumsi Alkohol
Attribut  Inisialisasi Ya 0 Tidak 1
Untuk riwayat mengkonsumsi alkohol, juga menggunakan dua atribut, yaitu ya dan tidak dengan nilai 0 untuk Ya dan tidak sebagai 1.
8. Diagnosa
Tabel 13. Inisialisasi Diagnosa Attribut  Inisialisasi Normal 0 Tinggi 1
Untuk diagnosa, jika dinyatakan normal maka bernilai 0 dan jika dinyatakan tinggi maka bernilai 1. Setelah dilakukan inisialisasi pada tabel terhadap data maka didapatkan tampilan record dari dataset pada tabel 14 dibawah ini :
Tabel 14. Tampilan Dataset Setelah Cleaning Usia Riwayat Stress Riwayat Cholestrol Penambahan Berat Badan Riwayat Penyakit Keluarga Kebiasaan Merokok Riwayat Mengkonsumsi Alkohol Diagnosa 2 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
c. Data Splitting
Sebelum melibatkan diri dalam proses pemodelan, langkah awal yang diambil adalah memisahkan fitur dan target dari dataset. Fitur mencakup semua kolom kecuali 'Label', sedangkan target merujuk pada kolom 'Label'. Setelah  tahap  ini,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pembagian  dataset  menjadi  dua  bagian  utama:  set

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
pelatihan dan set pengujian. Pembagian ini dilakukan dengan proporsi 70:30, yang berarti 70% dari data akan digunakan untuk melatih model, sementara 30% sisanya akan digunakan untuk menguji model.

## 3.3 Modelling
Modelling  digunakan  untuk  melatih  dan  mengujicoba  dataset  yang  telah  disiapkan  dengan  3  algoritma  yang berbeda untuk melihat akurasi dari masing-masing algoritma tersebut, algoritma yang digunakan adalah Decision Tree,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes.  Dari  ketiga  hasil  modelling  tersebut  ditemukan  hasil  akurasi  sebagai berikut :
Gambar 3. Modelling Menggunakan Decision Tree
Dengan  menggunakan  rapidminer  sebagai  tools  modelling,  untuk  modelling  pertama  lebih  dahulu menggunakan metode decision tree seperti pada gambar, adapun hasil akurasinya ada pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Hasil Akurasi Decision Tree
Dari hasil modelling menggunakan decision tree didapatkan hasikl akurasi sebesar 92.01% dengan class precisionnya 99.41 % dan 86.61 %, sedangkan untuk class recallnya adalah 84.42 % dan 99.50%.
Gambar 5. Modelling menggunakan Random Forest
Kemudian  pengujian  kedua  menggunakan  metode  random  forest,  dan  pengujian  performance menggunakan cross validation sama seperti sebelumnya, untuk hasil akurasi dapat dilihat pada gambar berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
Hasil akurasi menunjukkan angka 91.01 % untuk random forest, hal ini berarti turun 1 sekian point dari pada menggunakan decision tree.
Gambar 7. Modelling menggunakan Naive Bayes
Pengujian terakhir menggunakan metode naive bayes, dengan hasil akurasi pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Hasil akurasi Naive Bayes
Dari  hasil  modelling  didapatkan  akurasi  naive  bayes  lebih  tinggi  daripada  random  forest,  namun  masih rendah persekian point dari algoritma decision tree.

## 3.4 Evaluation
Dari  hasil  modelling  ditemukan  bawah  Decision  Tree  menghasilkan  angka  sebesar  92.01  %  dengan  presisi sejumlah 99.41% untuk diagnosa tinggi hipertensi sedangkan untuk diagnosa normal sejumlah 86.61%. Sedangkan untuk class recall untuk risiko tinggi yaitu 84.42% sedangkan untuk normal diangka 99.50%. Sedangkan untuk menggunakan random forest menghasilkan akurasi sebesar 91.01% dengan presisi sejumlah 95.28% untuk risiko tinggi dan 87.53% untuk normal, sementara untuk class recall masing-masing 86.18% dan 95.78%. Adapun untuk hasil akurasi Naive Bayes diangka 91.51% untuk presisi diangka 97.41% dan 86.98% sedangkan untuk class recall diangka 85.18% dan 97.77% seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 15. Perbandingan Akurasi Algoritma Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) Decision Tree 92.01 99.41 & 86.61 84.42 & 99.50 Random Forest 91.01 95.28 & 87.53 86.18 & 95.78 Naive Bayes 91.51 97.41 & 86.98 85.18 & 97.77
Dari  hasil  perbandingan  berbagai  macam  algoritma  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  Decision  Tree memiliki akurasi tertinggi pada angka 92.01 %.

## 3.5 Deployment
Adapun proses Deployment dilakukan setelah diketahui algoritma mana yang memiliki akurasi lebih baik  pada penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  Decision  Tree  yang  digunakan  dalam  deteksi  dini  hipertensi  ini.  Dari  hasil prapemrosesan data dan analisa dengan Decision Tree maka ditemukan hasil sebagai berikut pada gambar 9 :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
Gambar 9. Hasil Modelling pada Interface dengan Decision Tree
Gambar diaas menunjukkan bahwa akurasi model berada pada angka 0.89 atau 89 %, hal ini menyatakan bahwa akurasi decision tree dalam memprediksi hipertensi pada karyawan PT. Demitra Karsa Perdana sangat baik, sehingga dapat membantu perusahaan dalam memberikan treatment terhadap karyawan – karyawan yang memiliki risiko hipertensi setiap tahunnya, dan dapat menghindarkan pada kejadian kematian ditempat kerja dan menjaga gaya hidup karyawan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan rumusan  masalah, tujuan penelitian dan hipotesis  maka  kesimpulan pada penelitian ini ditemukan bahwa  algoritma  Decision  Tree  adalah  algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  (92.01%),  yang menunjukkan bahwa algoritma ini paling mampu memprediksi status hipertensi karyawan dengan benar. Decision Tree  juga  memiliki  nilai  presisi  tertinggi  untuk  kelas  hipertensi  tinggi  (99.41%),  yang  menunjukkan  bahwa algoritma ini paling mampu menghindari kesalahan positif palsu, yaitu memprediksi karyawan sebagai hipertensi tinggi  padahal  sebenarnya  normal.  Namun,  Decision  Tree memiliki  nilai  recall  terendah  untuk  kelas  hipertensi tinggi  (84.42%),  yang  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  paling  rentan  terhadap  kesalahan  negatif  palsu,  yaitu memprediksi karyawan sebagai normal padahal sebenarnya hipertensi tinggi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang tulus atas kesempatan dan izin yang telah diberikan kepada kami  untuk  melakukan  penelitian  dalam  prediksi  risiko  hipertensi  menggunakan  algoritma  Decision  Tree.  Izin yang diberikan oleh PT. Demitra Karsa Perdana telah menjadi landasan yang sangat berharga bagi kelancaran dan kesuksesan penelitian ini. Dengan dukungan dan kolaborasi yang diberikan, kami dapat melangkah maju dalam upaya untuk meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan karyawan. Semoga hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat yang berarti bagi PT. Demitra Karsa Perdana serta seluruh komunitasnya. Terima kasih atas kerjasama dan kepercayaan yang telah diberikan.\

## REFERENCES
[1] A. Syntya, “Hipertensi Dan Penyakit Jantung: Literature Review,” J. Ilm. Permas J. Ilm. STIKES Kendal, vol. 11, no. 4, hal. 541–550, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://journal.stikeskendal.ac.id/index.php/PSKM
[2] E.  Pramana,  “Kemenkes  Ungkap  Penderita  Hipertensi  di  Indonesia  Terus  Meningkat,”  2022.  Diakses:  7  Juli  2023. [Daring].  Tersedia  pada:  https://www.jawapos.com/kesehatan/01385842/kemenkes-ungkap-penderita-hipertensi-di- indonesia-terus-meningkat
[3] M.  A.  Aprianur,  “Peran  Artificial  intelligence  Dalam  Deteksi  Penyakit  Hipertensi:  Sistematik  Review,”  no.  January, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/377086205
[4] M. Rifai dan D. Safitri, “Edukasi Penyakit Hipertensi Warga Dukuh Gebang Kabupaten Gunungkidul,” J. BUDIMAS, vol. 04, no. 02, hal. 1–6, 2022.
[5] I. N. Wirakhmi dan D. Novitasari, “Pemberdayaan Kader Pengendalian Hipertensi,” J. Altifani Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 1, no. 3, hal. 240–248, 2021, doi: 10.25008/altifani.v1i3.162.
[6] E. Suprayitno dan N. Huzaimah, “Pendampingan Lansia Dalam Pencegahan Komplikasi Hipertensi,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan, vol. 4, no. 1, hal. 518, 2020, doi: 10.31764/jpmb.v4i1.3001.
[7] A. B. Priyambodo, A. Andrean, D. A. Kamila, M. R. Erwanenda, dan R. T. Ambar Sari, “DETEKSI DINI HIPERTENSI DAN DIABETES MELITUS PADA,” vol. 4, no. 2, 2022.
[8] E.- Purwanto, V. Atina, dan E. S. Desylawati, “Sistem Pakar Deteksi Dini Gangguan Mata dan Syaraf Akibat Penggunaan Smartphone,” J. Inform. Upgris, vol. 3, no. 2, hal. 152–162, 2017, doi: 10.26877/jiu.v3i2.1841.
[9] L.  P.  Nguyen  et  al.,  “The  Utilization  of  Machine  Learning  Algorithms  for  Assisting  Physicians  in  the  Diagnosis  of Diabetes,” Diagnostics, vol. 13, no. 12, hal. 2087, 2023, doi: 10.3390/diagnostics13122087.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7513
[10]  Elena et al., “Machine Learning for Credit Scoring : Improving Logistic Regression with Non-Linear Decision-Tree,” no. Fre 2014, hal. 1–35, 2021.
[11]  Aditya, F. M. Rizki, dan A. Nuril Lutvi, “Prediction of Hypertension Disease Using Decision Tree and Random Forest Methods [ Prediksi Penyakit Hipertensi Menggunakan metode Decision Tree dan Random Forest ],” hal. 1–9, 2023.
[12]  N. K. Surbakti, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” J. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, hal. 47–53, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[13]  D. Papakyriakou dan I. S. Barbounakis, “Data Mining Methods: A Review,” Int. J. Comput. Appl., vol. 183, no. 48, hal. 5–19, 2022, doi: 10.5120/ijca2022921884.
[14]  I. W. Gamadarenda dan I. Waspada, “Implementation of Data Mining for the Detection of Chronic Kidney Disease (Ckd) Using K-Nearest Neighbor (Knn) With Backward Elimination,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 2, hal. 417– 426, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071896.
[15]  R. T. Wulandari, “Model Data Mining Sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Model Data Min. Sebagai Prediksi Penyakit Hipertens. Kehamilan dengan Tek. Decis. Tree, vol. 3, no. 1, hal. 19–26, 2018.
[16]  D. Kurniawan, Pengenalan Machine Learning dengan Python. PT Elex Media Komputindo, 2022.
[17]  S.  A.  Ramadhan,  “Decision  Tree  Algoritma  Beserta  Contohnya  Pada  Data  Mining.”  Diakses:  11  Juli 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://sis.binus.ac.id/2022/01/21/decision-tree-algoritma-beserta-contohnya-pada-data-mining/
[18]  I.  Zulkarnaen,  O.  E.  Wulandari,  Padulah,  dan  H.  Kurnia,  “Identifikasi  pohon  keputusan  hipertensi  dengan  sistem RapidMiner dan metode klasifikasi Hypertension decision tree identification with RapidMiner system and classification method,” vol. 03, no. 01, hal. 63–71, 2023.
[19]  M. Z. I. Chowdhury, A. A. Leung, K. C. Sikdar, M. O’Beirne, H. Quan, dan T. C. Turin, “Development and validation of a hypertension risk prediction model and construction of a risk score in a Canadian population,” Sci. Rep., vol. 12, no. 1, hal. 1–19, 2022, doi: 10.1038/s41598-022-16904-x.
[20]  Y.  A.  Singgalen,  “Implementation  of  CRISP-DM  for  Social  Network  Analysis  (  SNA  )  of  Tourism  and  Travel  Vlog Content Reviews,” vol. 8, hal. 572–583, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7323.