Tekanan darah adalah ukuran kekuatan yang diberikan darah terhadap dinding arteri saat dipompa oleh jantung. Pentingnya memantau tekanan darah terletak pada perannya sebagai indikator utama berbagai kondisi kesehatan kardiovaskular. Penelitian ini berfokus pada pengembangan metode non-invasif untuk memantau tekanan darah, menggunakan teknologi Photoplethysmography (PPG), yang menawarkan alternatif praktis untuk metode pengukuran tradisional. Tujuan utama adalah mengembangkan algoritma berbasis Random Forest untuk menganalisis sinyal PPG dan memperkirakan tekanan darah dengan akurasi yang tinggi. Penelitian ini memanfaatkan data PPG yang dikumpulkan dari sebuah video yang didapatkan dengan cara menempelkan jari kepada kamera smartphone dengan flash menyala dari beberapa subjek, mencakup berbagai rentang usia dan kondisi kesehatan, untuk memastikan keandalan metode ini dalam berbagai situasi. Proses ekstraksi data dilakukan dengan cermat untuk menentukan fitur-fitur sinyal PPG yang paling informatif. Penggunaan Random Forest memungkinkan analisis data yang efektif dan mengatasi tantangan yang biasa dihadapi dalam pengolahan sinyal biomedis, seperti kompleksitas data dan variabilitas sinyal.