PENGELOMPOKAN PASIEN HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE AFFINITY PROPAGATION

Read full text
Authors: Anissa Andiar Bhalqis, Kartika Maulida Hindrayani, Mohammad Idhom
Cited by: 0

Abstract

Hipertensi merupakan penyakit kronis yang berpotensi menimbulkan berbagai komplikasi serius, seperti penyakit jantung, stroke, dan gangguan ginjal, sehingga pemetaan risiko pasien menjadi penting dalam upaya pencegahan dan penanganannya. Peningkatan jumlah kasus hipertensi dari tahun ke tahun menunjukkan perlunya analisis pola kesehatan untuk memahami karakteristik pasien secara lebih komprehensif. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pasien hipertensi berdasarkan variabel umur, jenis kelamin, indeks massa tubuh (BMI), tekanan darah sistolik, dan tekanan darah diastolik menggunakan metode Affinity Propagation (AP). Metode AP merupakan teknik clustering unsupervised yang mampu menentukan jumlah klaster secara otomatis melalui pemilihan exemplar sebagai pusat klaster. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data, penghapusan data duplikat, serta transformasi data menggunakan Robust Scaler. Berdasarkan pengaturan parameter terbaik, metode AP menghasilkan 12 klaster dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,26, yang menunjukkan kualitas pemisahan klaster cukup baik. Hasil klasterisasi ini diharapkan dapat memberikan gambaran karakteristik kelompok pasien hipertensi serta mendukung strategi deteksi dini dan penanganan medis yang lebih tepat sasaran.

Fields of Study & Subjects

Artificial Intelligence in Healthcare Data Mining and Machine Learning Applications Advanced Clustering Algorithms Research

Publication details

Journal / source
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Volume
10
Issue
1
Pages
1037–1043
Publication date
28 January 2026