AGUNG BIA ALPIANSAH - 17190028 Primary Author Rangga Sanjaya, S.T., M. Kom. (Pembimbing) Editor mixed material bibliography Universitas ARS 2023 id Indonesia

Skripsi

ABSTRAK 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. Menurut Survei Kesehatan dan Morbiditas Nasional, wanita 29,6% lebih mungkin mengalami obesitas dibandingkan pria, dibandingkan dengan 25% pria. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa akurasi dari algoritma Random Forest dalam mengklasifikakan penyakit obesitas dan mengetahui peningkatan performa akurasi algoritma Random Forest dengan meggunakan Optimasi Fitur berbasis Forward Selection. Setelah pegumpulan data, data dibagi menjadi data training dan testing menggunakan Split Validation digunakan untuk membandingkan algoritma untuk memilihalgoritma Random Forest sebagai model terbaik berdasarkan nilai akurasi. Hasil evaluasi menunjukkan algoritma Random Forest mencapai tingkat akurasi yang sangat tinggi(94,56%), Selain itu Analisis T-Test Paired Two Sample juga mengungkapkan perbedaan signifikan antara akurasi sebelum dan sesudah optimasi. Sebagai kesimpulan, penelitian ini memberikan kontribusi terhadap penggunaan algoritma dan metode. Dengan hasil yang diperoleh, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan pengenalan fitur-fitur yang relevan dalam estimasi tingkat obesitas menggunakan algoritma klasifikasi Random Forest. Hal ini membuka peluang baru untuk pengembangan lebih lanjut dalam teknologi optimasi fitur dengan metode forward selection pada analisis obesitas. NONE Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University 006/S1.TI.SKP/2023 S03449K Teknik Informatika 006/S1.TI.SKP/2023 Bab 1 Bab 3 Bab 5 DAFTAR PUSTAKA 8616 2026-05-11 10:33:15 2026-05-11 10:34:03 machine generated