Peran sistem peredaran kardiovaskular penting dalam menjaga tekanan darah yang stabil, namun ketidakstabilan tersebut dapat menyebabkan penyakit serius seperti serangan jantung dan stroke. Menurut WHO (2019), hipertensi mempengaruhi 40% populasi di negara berkembang, dengan prevalensi di Indonesia mencapai 32%. Pengukuran tekanan darah secara berkelanjutan, baik secara invasif maupun noninvasif sangatlah penting. Teknologi tanpa manset seperti Photoplethysmography (PPG) memberikan alternatif yang lebih mudah dan fleksibel. Alat tersebut akan jauh lebih baik apabila akurasinya ditingkatkan. Pada penelitian ini data dari PPG diolah menggunakan teknik kecerdasan buatan model Convolutional Long Short-Term Memory (CLSTM) dan diperoleh hasil F1 Score yang cukup tinggi dalam mendeteksi hipertensi. Hasil F1 Score sistem deteksi hipertensi melalui klasifikasi biner mencapai 98,29% dengan menggunakan percobaan pada trial B, klasifikasi multikelas mencapai 98,18%, dan regresi diperoleh nilai R² sebesar 0,9721.