PREDIKSI KONDISI KEHAMILAN BERESIKO MENGGUNAKAN ALGORITMA MECHINE LEARNING RANDOM FOREST

Pada 2023, Kementerian Kesehatan mencatat angka kematian ibu mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya. Tercatat 4.005 angka kematian ibu pada 2022 dan 4.129 pada 2023. Faktor utama penyebab kematian pada ibu hamil yaitu adanya komplikasi selama kehamilan dan persalinan. Salah satu langkah menurunkan angka kematian ibu adalah dengan menyediakan fasilitas kesehatan yang mendukung pelayanan bagi ibu hamil. Berdasarkan pemaparan tersebut, peneliti berminat membangun model prediktif untuk memprediksi kondisi kehamilan beresiko menggunakan algoritma mechine learning Random Forest guna mendeteksi dini kondisi kehamilan untuk menentukan apakah ibu hamil memiliki risiko kematian yang tinggi, sedang, atau rendah. Penelitian ini menggunakan pendekatan Exploratory Data Analysis (EDA). Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository, terdiri atas 1.014 entri dengan 7 variabel yang merepresentasikan kondisi ibu hamil. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi sebesar 70,18%, yang menunjukkan tingkat keandalan yang cukup baik. Oleh karena itu, model ini dapat berkontribusi pada pengembangan teori dan metode di bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), khususnya dalam penerapan Random Forest untuk analisis data medis.