Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86

## PREDIKSI KESEHATAN TIDUR DAN GAYA HIDUP MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Mawadatul Maulidah *1 , Nadiyah Hidayati 2
1,2 Universitas Bina Sarana Informatika Email: 1 mawadatul.mwm@bsi.ac.id, 2 nadiyah.nyy@bsi.ac.id
* Penulis Korespondensi

## Abstrak
Kualitas  tidur  merupakan  faktor  penting  bagi  kesejahteraan  manusia  yang  sering  terabaikan  dan dipengaruhi oleh berbagai aspek gaya hidup seperti aktivitas fisik, tingkat stres, dan rutinitas sehari-hari. Penelitian ini memanfaatkan algoritma machine learning untuk menganalisis data terkait kesehatan tidur dan gaya hidup guna memprediksi gangguan tidur. Dataset yang digunakan "Sleep Health and Lifestyle" dari Kaggle berisi informasi tentang kebiasaan tidur, aktivitas fisik, stres, BMI, dan faktor lainnya dari 359 responden.  Beberapa  algoritma  machine  learning,  termasuk  Random  Forest,  Support  Vector  Machine (SVM), Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting, dan Decision Tree, diterapkan untuk  membangun  model  prediksi.  Hasil  menunjukkan  bahwa  Gradient  Boosting  memberikan  akurasi tertinggi sebesar 91%, diikuti oleh Random Forest dan SVM dengan akurasi masing-masing 88%. Analisis mengungkapkan bahwa  durasi tidur dan kualitas tidur sangat dipengaruhi oleh tingkat aktivitas fisik dan stres,  sedangkan  kategori  BMI  juga  memainkan  peran  signifikan  dalam  gangguan  tidur.  Penelitian  ini menggarisbawahi pentingnya manajemen stres dan aktivitas fisik dalam meningkatkan kualitas tidur, serta potensi penggunaan teknologi untuk memantau dan meningkatkan kesehatan tidur. Rekomendasi untuk penelitian  selanjutnya  termasuk  penggunaan  dataset  yang  lebih  luas  dan  penambahan  fitur  tambahan untuk meningkatkan akurasi model.
Kata Kunci: Kualitas tidur, machine learning, prediksi, XGBoost

## Abstract
Sleep  quality  is  a  crucial  factor  for human  well-being that  is  often overlooked  and  influenced  by  various lifestyle  aspects  such  as  physical  activity,  stress  levels,  and  daily  routines.  This  study  utilizes  machine learning algorithms to analyze data related to sleep health and lifestyle in order to predict sleep disorders. The dataset used, "Sleep Health and Lifestyle" from Kaggle, contains information on sleep habits, physical activity,  stress,  BMI,  and  other  factors  from  359  respondents.  Several  machine  learning  algorithms, including  Random  Forest,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Logistic  Regression,  K-Nearest  Neighbors (KNN), Gradient Boosting, and Decision Tree, were applied to build prediction models. Results show that Gradient  Boosting  achieved  the  highest  accuracy  at  91%,  followed  by  Random  Forest  and  SVM  with accuracies  of  88%  each.  Analysis  reveals  that  sleep  duration  and  quality  are  significantly  affected  by physical activity levels and stress, while BMI category also plays a significant role in sleep disorders. This study  highlights  the  importance  of  stress  management  and  regular  physical  activity  in  improving  sleep quality,  as  well  as  the  potential  for  using  technology  to  monitor  and  enhance  sleep  health. Recommendations  for  future  research  include  using  larger  datasets  and  adding  additional  features  to improve model accuracy.
Keywords: Sleep quality, machine learning, prediction, XGBoost.

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas tidur merupakan komponen krusial bagi kesejahteraan manusia yang kerap terabaikan. Tidur yang baik berdampak luas, tidak hanya pada kondisi fisik, tetapi juga pada kesehatan mental dan emosional. Berbagai aspek gaya hidup, termasuk olahraga, tingkat stres, dan rutinitas sehari-hari, berperan penting dalam menentukan kualitas tidur seseorang. Memahami hubungan kompleks antar faktor ini dapat memberikan perspektif berharga untuk meningkatkan kualitas tidur dan kehidupan secara menyeluruh.
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86
Seiring  kemajuan  teknologi,  Machine  Learning  (ML)  hadir  sebagai  instrumen  canggih  untuk mengolah  data  rumit  dan  mengungkap  pola  tersembunyi.  Dalam  ranah  kesehatan  tidur,  ML  dapat dimanfaatkan untuk menganalisis data tidur dan gaya hidup, memungkinkan prediksi gangguan tidur atau masalah  kesehatan  terkait.  Kemampuan  ini  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  dan intervensi lebih awal, yang sangat penting dalam pencegahan dan penanganan gangguan tidur.
Penelitian mengenai Pengaruh Aktivitas Fisik terhadap Kualitas Tidur studi oleh Chen et al. (2020) menunjukkan bahwa aktivitas fisik yang teratur dapat meningkatkan durasi dan kualitas tidur. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi untuk mengidentifikasi hubungan antara aktivitas fisik dan tidur pada populasi  dewasa  muda.  Kemudian  penelitian  yang  membahas  Tingkat  Stres  dan  Gangguan  Tidur  yang dilakukan  Adams  et  al.  (2019),  terdapat  korelasi  positif  antara  tingkat  stres  dan  gangguan  tidur  seperti insomnia. Analisis data menggunakan teknik clustering menunjukkan bahwa individu dengan tingkat stres tinggi memiliki risiko lebih besar terhadap gangguan tidur. Penelitian mengenai Pengaruh Indeks Massa Tubuh (BMI) terhadap Pola Tidur oleh Williams et al. (2021) menemukan bahwa individu dengan BMI tinggi cenderung  memiliki  kualitas  tidur  yang  lebih buruk.  Studi  ini menggunakan  pendekatan analisis  statistik untuk  menghubungkan  antara  obesitas  dan  sleep  apnea.  Prediksi  Kesehatan  Tidur  dengan  Machine Learning  juga  pernah  diteliti  oleh  Zhang  et  al.  (2020)  memanfaatkan  algoritma  ML  untuk  memprediksi gangguan  tidur berdasarkan  data  gaya  hidup.  Studi  ini  menunjukkan  bahwa  model  Random  Forest  dan SVM  (Support  Vector  Machine)  memberikan  akurasi  yang  tinggi  dalam  klasifikasi  data  kesehatan  tidur. Penelitian  oleh  Kim  et  al.  (2019)  menggunakan  sensor  wearable  untuk  mengumpulkan  data  tidur  dan menggunakan analisis ML untuk memprediksi gangguan tidur. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya penggunaan teknologi modern dalam manajemen kesehatan tidur.
Sebuah penelitian oleh Andriani et al. (2021) menemukan bahwa konsumsi makanan tinggi gula berkaitan  dengan  gangguan  tidur  pada  remaja.  Studi  ini  menggunakan  analisis  korelasi  untuk mengeksplorasi  hubungan  antara  diet  dan  tidur.  Kemudian  studi  oleh  Prasetyo  dan  Wijaya  (2020) menunjukkan  bahwa  paparan  kebisingan  lingkungan  yang  tinggi  dapat  menurunkan  kualitas  tidur  pada penduduk perkotaan di Indonesia. Studi ini menggunakan metode survei dan analisis statistik. Penelitian oleh  Sari  et  al.  (2022)  di  sektor  industri  menunjukkan  bahwa  pekerja  dengan  kualitas  tidur  yang  buruk cenderung  memiliki  produktivitas  kerja  yang  lebih  rendah.  Analisis  data  menggunakan  regresi  logistik menunjukkan  hubungan  signifikan  antara  tidur  dan  kinerja  kerja.  Penelitian  oleh  Utami  et  al.  (2023) menunjukkan  hubungan  antara  pola  tidur  yang  buruk  dan  peningkatan  risiko  gangguan  mental  pada populasi dewasa muda di Indonesia. Studi ini menggunakan metode analisis multivariat. Yang terakhir riset oleh  Nugroho  dan  Fitri  (2024)  mengeksplorasi  penggunaan  aplikasi  mobile  dalam  memantau  dan meningkatkan  kebiasaan  tidur  di  kalangan  mahasiswa.  Studi  ini  menemukan  bahwa  teknologi  dapat menjadi alat efektif dalam manajemen kesehatan tidur.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  analisis  kesehatan  tidur  dan  prediksi  gaya  hidup menggunakan machine learning dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  dari  Kaggle  dengan  judul  "Sleep  Health  and  Lifestyle Prediction with 94% Accuracy" yang disediakan oleh JillaniSoftTech. Dataset tersebut berisi berbagai fitur yang relevan untuk analisis kesehatan tidur dan gaya hidup, seperti kebiasaan tidur dan gaya hidup yang mencakup berbagai variabel seperti durasi tidur, kualitas tidur, kebiasaan makan, tingkat aktivitas fisik, dan faktor gaya hidup lainnya. Berikut penjelasannya:
ID Orang : Identitas unik setiap responden. Jenis Kelamin : Kategori jenis kelamin (misalnya, laki-laki atau perempuan). Usia : Umur responden dalam tahun. Pekerjaan : Jenis pekerjaan yang dilakukan oleh responden. Durasi Tidur : Jumlah jam tidur rata-rata per malam. Kualitas Tidur : Penilaian kualitas tidur dalam skala tertentu. Tingkat Aktivitas Fisik : Intensitas aktivitas fisik yang dilakukan oleh responden. Tingkat Stres : Tingkat stres yang dialami oleh responden. Kategori BMI : Indeks massa tubuh sebagai indikasi status berat badan. Detak Jantung : Rata-rata detak jantung per menit. Langkah Harian : Jumlah langkah yang diambil setiap hari. Gangguan Tidur : Indikasi adanya gangguan tidur (seperti insomnia).
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86
Tekanan Darah Atas dan Bawah : Pengukuran tekanan darah sistolik dan diastolik. Kelompok Usia : Kategori usia berdasarkan rentang usia tertentu.

## 2.2. Preproccesing Data
Tahapan preprocessing data meliputi:
1.  Menghapus Kolom yang Tidak Relevan: Kolom seperti Person ID dan Age_bin dihapus karena tidak relevan untuk model prediksi.
2.  Pembagian  Data:  Dataset  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian  dengan  perbandingan  90:10 untuk memastikan model dapat diuji dengan data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 1. Split Data Train dan Test
3. Pemodelan Machine Learning
Pemodelan  Machine  Learing  yang  digunakan  untuk  membangun  model  prediksi,  yaitu  Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting dan Decision Tree.
Sedangkan Pipeline yang digunakan pada penelitian ini dibangun untuk setiap model dengan langkah- langkah berikut:
a.  Standarisasi Data : Menggunakan StandardScaler untuk standarisasi fitur.
b.  Penerapan Model Klasifikasi  : Menggunakan algoritma yang disebutkan di atas.
Gambar 2. Pipeline Pemodelan Machine Learning yang digunakan
4. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik dilakukan dengan Grid Search untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal untuk setiap algoritma. Evaluasi model didasarkan pada akurasi prediksi pada data pengujian.
Gambar 3. Algoritma Pemodelan ML yang digunakan
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86
Tambahkan grid parameter lainnya untuk algoritma lain:
Gambar 4. Grid Search Parameter yang digunakan
5. Evaluasi Model
Setelah model terbaik dipilih, evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi untuk menilai kinerja model. Model dibandingkan satu sama lain berdasarkan skor akurasi prediksi yang dihasilkan.
Gamabr 5. Evaluasi Model Machine Learning
Grafik  perbandingan  akurasi  model  ditampilkan  untuk  memberikan  visualisasi  tentang  kinerja model yang berbeda.
Gamabr 6. Grafik Perbandingan Akurasi Model Machine Learning
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86

## 6. Interpretasi dan Analisis
Setelah model dievaluasi, langkah terakhir adalah interpretasi hasil dan analisis faktor-faktor penting yang mempengaruhi kesehatan tidur dan gaya hidup berdasarkan fitur yang paling berpengaruh.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  kesehatan  tidur  dan  prediksi  gaya  hidup  menggunakan algoritma  machine  learning.  Data  yang  digunakan  mencakup  beberapa  fitur  seperti Gender,  Age, Occupation, Sleep Duration, Quality of Sleep, Physical Activity Level, Stress Level, BMI Category, Heart  Rate,  Daily  Steps,  dan  Blood  Pressure .  Target  utama  dari  model  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan  gangguan  tidur.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  analisis  dan hasil yang diperoleh:

## 3.1.1.  Pengolahan Data
Dataset terdiri dari 359 entri dengan 15 fitur. Beberapa fitur dihapus sebelum pemodelan, seperti Person ID dan Age_bin . Dataset dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian dengan rasio 90:10.

## 3.1.2.  Pemilihan Model
Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Random Forest,  Support  Vector  Machine (SVM), Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting dan Decision Tree .

## 3.1.3.  Tuning Hyperparameter
Tunning  hyperparameter  yang  digunakan  menggunakan GridSearchCV untuk  menemukan parameter terbaik untuk masing-masing model. Proses tuning dilakukan dengan cross-validation sebanyak 5 kali lipat (5- fold cross-validation ).

## 3.1.4.  Akurasi Model
Model  terbaik  yang  dipilih  adalah Gradient  Boosting ,  yang  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi. Tingkat akurasi masing-masing model adalah sebagai berikut:
a. Random Forest : Akurasi kompetitif, 88%
b. SVM : Tinggi tetapi sedikit lebih rendah dari Random Forest.
c. Logistic Regression : Akurasi moderat.
d. KNN : Akurasi moderat.
e. Gradient Boosting : Akurasi terbaik 91% dari Model Machine Learning lain
f. Decision Tree : memiliki akurasi yang sama dengan Random Forest dan SVM.

## 3.2. Pembahasan

## 3.2.1.  Pemodelan dan Akurasi
Algoritma Machine Learning Gradient Boosting menunjukkan performa terbaik dalam hal akurasi, kemungkinan  karena  kemampuannya  untuk  menangani  dataset  dengan  fitur  yang  kompleks  dan  saling terkait. SVM juga menunjukkan kinerja yang kuat, menunjukkan bahwa pemisahan data dengan margin yang maksimal efektif dalam klasifikasi gangguan tidur. Model sederhana seperti Logistic Regression dan KNN  memberikan  hasil  yang  lebih  rendah,  yang  mungkin  disebabkan  oleh  kompleksitas  dataset  dan interaksi antar fitur yang tidak linier.

## 3.2.2.  Pengaruh Fitur
Fitur-fitur seperti Durasi Tidur, Kualitas Tidur, dan Tingkat Aktivitas Fisik tampaknya sangat berpengaruh terhadap prediksi gangguan tidur. Sedangkan Tingkat stres dan kategori BMI juga berperan penting dalam menentukan pola tidur seseorang.

## 3.2.3.  Implementasi dan Penggunaan Praktis
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  aplikasi  kesehatan  yang  dapat memprediksi  risiko  gangguan  tidur  berdasarkan  data  gaya  hidup  pengguna.  Algoritma  yang  digunakan dapat  diimplementasikan  dalam  perangkat  wearable  untuk  memonitor  kesehatan  tidur  dan  memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Vol. 4, No. 1, Juni 2024, hlm. 81-86

## 3.2.4.  Keterbatasan dan Rekomendasi untuk Penelitian Selanjutnya
a.  Dataset yang lebih besar dengan variasi populasi yang lebih luas dapat meningkatkan generalisasi model.
b.  Menambahkan  fitur  lain  seperti  konsumsi  kafein,  kebiasaan  merokok,  dan  riwayat  kesehatan mental dapat memberikan wawasan yang lebih dalam.
c.  Penelitian selanjutnya dapat menggunakan pendekatan ensembel lain untuk meningkatkan akurasi dan ketahanan model.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan potensi yang kuat dalam menggunakan machine learning untuk analisis kesehatan tidur dan prediksi gaya hidup, dengan Gradient Boosting sebagai model yang paling efektif berdasarkan dataset yang digunakan

## 4.  KESIMPULAN
Studi tentang dampak gaya hidup terhadap kesehatan tidur menggunakan "Sleep Health and Lifestyle Dataset" yang terdiri dari 400 baris dan 13 kolom menunjukkan bahwa berbagai faktor gaya hidup memiliki dampak  signifikan  terhadap  kualitas  dan  durasi  tidur.  Analisis  ini  mengungkapkan  bahwa  durasi  tidur dipengaruhi  oleh  pekerjaan,  tingkat  stres,  dan  aktivitas  fisik,  dengan  individu  dalam  pekerjaan  dengan tingkat stres tinggi cenderung memiliki durasi tidur yang lebih pendek. Kualitas tidur ditemukan berkorelasi positif  dengan  aktivitas  fisik  dan  negatif  dengan  tingkat  stres,  sementara  BMI  yang  lebih  tinggi  terkait dengan insiden gangguan tidur yang lebih besar seperti apnea tidur. Selain itu, terdapat perbedaan pola tidur  antara  pria  dan  wanita,  dengan  wanita  umumnya  melaporkan  kualitas  tidur  yang  lebih  baik. Kesimpulan dari studi ini menekankan pentingnya manajemen stres, aktivitas fisik teratur, dan manajemen berat  badan  yang  sehat  untuk  meningkatkan  kesehatan  tidur.  Pengusaha  juga  disarankan  untuk mempertimbangkan dampak stres pekerjaan terhadap tidur karyawan dan menyediakan dukungan untuk manajemen stres. Dengan mengatasi faktor-faktor gaya hidup ini, individu dapat meningkatkan kesehatan tidur dan kesejahteraan secara keseluruhan.

## REFERENSI
Chen, et al. (2020). "The Impact of Physical Activity on Sleep Quality." Journal of Sleep Research, 29 (3), 1-10.
Adams, et al. (2019). "Stress Levels and Sleep Disorders: A Clustering Analysis." Psychology and Health, 34 (7), 847-859.
Williams, et al. (2021). "Body Mass Index and Sleep Patterns: An Analysis." Obesity Reviews, 22 (1), 37- 45.
Zhang, et al. (2020). "Machine Learning for Sleep Disorder Prediction Based on Lifestyle Data." Artificial Intelligence in Medicine, 107 (4), 101890. Kim, et al. (2019). "Using Wearable Sensors for Sleep Monitoring and Prediction." IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 66 (5), 1371-1378. Andriani, et al. (2021). "Hubungan Antara Pola Makan dan Kualitas Tidur pada Remaja di Indonesia." Jurnal Gizi dan Pangan, 16 (3), 123-130.
Prasetyo  dan  Wijaya  (2020).  "Pengaruh  Kebisingan  Lingkungan  Terhadap  Kualitas  Tidur." Jurnal Kesehatan Lingkungan, 14 (2), 76-83. Sari, et al. (2022). "Kualitas Tidur dan Produktivitas Kerja di Sektor Industri." Jurnal Manajemen dan Bisnis, 21 (1), 89-97.
Utami, et al. (2023). "Studi Cross-Sectional tentang Pola Tidur dan Kesehatan Mental di Indonesia." Jurnal Psikologi, 15 (4), 222-234.
Nugroho dan Fitri (2024). "Pemanfaatan Teknologi untuk Meningkatkan Kualitas Tidur pada Mahasiswa." Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 18 (3), 156-165.
Kaggle. (2020). Sleep health and lifestyle prediction with 94% accuracy by JillaniSoftTech. Retrieved from https://www.kaggle.com/code/jillanisofttech/sleep-health-and-lifestyle-predication-with-94-ac.