Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Agung Bia Alpiansah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Fitur dengan Forward Selection pada Estimasi Tingkat Obesitas menggunakan Random Forest Agung Bia Alpiansah; Yudi Ramdhani
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 3 (2023): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v12i3.3125

Abstract

Obesitas remaja di Indonesia sedang meningkat, karena kebiasaan makan yang buruk dan gaya hidup yang kurang gerak. Obesitas meningkatkan risiko masalah kesehatan yang serius seperti penyakit jantung, stroke, diabetes, dan lain-lain yang memerlukan tindakan segera. Obesitas berkembang ketika jumlah kalori yang dikonsumsi melebihi jumlah kalori yang dibakar. Obesitas telah menjadi masalah kesehatan masyarakat yang sangat besar di seluruh dunia. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia, sekitar 1,9 miliar orang berusia 18 tahun ke atas mengalami kelebihan berat badan, dengan 600 juta orang mengalami obesitas. Menurut Survei Kesehatan dan Morbiditas Nasional, wanita 29,6% lebih mungkin mengalami obesitas dibandingkan pria, dibandingkan dengan 25% pria. Dataset rekam medis gagal jantung akan ditangani dalam dua tahap percobaan berdasarkan validasi. Empat algoritma klasifikasi yang berbeda, termasuk Random Forest, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes, akan dicoba pada langkah pertama. Untuk Testing, metode Cross Validation yang menggunakan Random Forest mengungguli empat algoritma lainnya dalam Testing algoritma. Setelah Testing, metode algoritma Random Forest menghasilkan nilai akurasi tertinggi, dan dievaluasi kembali menggunakan Split Validation dan rasio split yang bervariasi dengan Forward Selection sebagai fitu seleksi. Hanya Testing yang menggunakan metode Forward Selection mengungguli Testing yang menggunakan algoritma Random Forest.
Co-Authors Yudi Ramdhani