Klasifikasi Karies Gigi di Rumah Sakit Gigi dan Mulut Baiturrahmah Menggunakan Metode Random Forest

Karies gigi di Indonesia memiliki prevalensi yang tinggi, dengan 45,3% penduduk mengalaminya, dan di Sumatera Barat mencapai 43,9%. Jika tidak diatasi, karies gigi dapat menyebabkan komplikasi serius seperti infeksi, abses, kerusakan permanen, dan kehilangan gigi, serta dapat mempengaruhi kesehatan umum, termasuk penyakit jantung dan diabetes. Pencegahan karies gigi penting dilakukan dengan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang kebersihan gigi dan mulut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ciri-ciri pasien mengalami karies gigi dan mengukur akurasi metode random forest dalam klasifikasi karies gigi. Random forest merupakan metode ensemble yaitu pengembangan dari berapa metode decision tree dengan menggunakan bootstrap sampling. Random forest memiliki tiga parameter utama yaitu mtry (banyak variabel prediktor yang dipilih), ntree (banyak pohon yang ditumbuhkan), node size (jumlah amatan minimum dalam sebuah terminal node). Validasi dari penelitian ini menggunakan tingkat error rate OOB terkecil dan Variabel Importance Measure (VIM). Klasifikasi random forest pada penelitian ini menggunakan data rekam medis poli sakit gigi dan ulut di Rumah Sakit Baiturrahmah Padang. Klasifikasi random forest pada penelitian ini menghasilkan tingkat kesalahan OOB 29,52% dan akurasinya 71%. Model optimal diperoleh menggunakan mtry=2 dan ntree=500. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa plak gigi, umur, dan kebiasan menggosok gigi merupakan variabel importance atau faktor utama yang mempengaruhi hasil klasifikasi.