Application of Adaptive Synthetic Nominal and Extreme Gradient Boosting Methods in Determining Factors Affecting Obesity: A Case Study of Indonesian Basic Health Research Survey 2013*
Yoris Rombe 1 , Sri Astuti Thamrin 2‡ , and Armin Lawi 3,4
1,2 Department of Statistics, Universitas Hasanuddin, Indonesia
3 Department of Mathematics, Universitas Hasanuddin, Indonesia
4 Institut Teknologi Bacharuddin Jusuf Habibie, Indonesia
‡ Corresponding author: tuti@unhas.ac.id
Copyright  ©  2022  Yoris  Rombe,  Sri  Astuti Thamrin,  dan  Armin  Lawi.  This  is  an  open-access  article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Obesity  is  the  accumulation  of  excessive  body  fat  and  can  be  harmful  to  health. According to recent studies, several factors that contribute to the increasing prevalence of obesity in Indonesia include poor diet, lack of consumption of vegetables and fruits, high consumption of fast food, area of residence, and lack of physical activity. In addition, psychological factors, high consumption of alcohol and cigarettes, cultural differences, and stress factors also trigger obesity. The rapid development of the medical field cannot be  separated  from  the  availability  of  data  that  is  increasingly  easy  to  access  and increasing  knowledge  in  the  medical  field.  This  makes  machine  learning  increasingly needed for pattern recognition from very large medical data, including obesity data. In this study, the factors that  influence obesity status in  Indonesia  will be determined. In order to achieve this , Extreme Gradient Boosting (XGBoost) was used. This method is one of the classification methods that has better scalability and more efficient over its previous methods. Besides that, to overcome the imbalanced data, Adaptive Synthetic Nominal  Algorithm  (ADASYN-N)  is  used  in  order  to  balance  the  data  and  improve  its prediction  accuracy.  Both  the  ADASYN-N  and  XGBoost  methods  will  be  applied  to obesity  data  from  the  Indonesian  Basic  Health  Research  Survey  in  2013.  This  study shows that female is more at risk in determining obesity status in Indonesia based on the highest gain value (37%). In addition, age 35-54 years, strenuous activity, and eating vegetables for 6 days are also risk factors of obesity.
Keywords : ADASYN-N, feature important, gain, obesity, XGBoost.
__________________________
* Received: Jan 2021; Reviewed: Jan 2021; Published: Aug 2022

## Pendahuluan
Obesitas adalah akumulasi lemak tubuh yang berlebihan dan dapat membahayakan kesehatan. Obesitas sangat terkait dengan banyak penyakit kronis yang memiliki efek negatif jangka panjang bagi penderita. Obesitas disebabkan oleh ketidakseimbangan antara asupan energi dan produksi energi dalam tubuh (Thamrin et al., 2021).
Prevalensi obesitas berdasarkan nilai indeks massa tubuh (IMT) pada pria dewasa (≥18 tahun) dan pada wanita dewasa (≥18 tahun) masing-masing sebesar 19,7% dan 32,9%  berdasarkan  hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS)  tahun  2013  di Indonesia.  Faktor  yang  diketahui  berkontribusi  terhadap  peningkatan  prevalensi obesitas di Indonesia antara lain pola makan yang buruk, kurangnya konsumsi sayur dan  buah,  tingginya  konsumsi  makanan  cepat  saji,  wilayah  tempat  tinggal,  dan kurangnya  aktivitas  fisilk  (Oddo  et  al.,  2019).  Selain  itu,  faktor  psikologis,  tingginya konsumsi  alkohol  dan  rokok,  perbedaan  budaya,  dan  faktor  stress  juga  memicu obesitas (Sari & Rosha, 2016). Berdasarkan hal ini, penting untuk diidentifikasi faktor- faktor  apa  sajakah  yang  dapat  memengaruhi  status  obesitas  seseorang  dengan menggunakan  metode  pendekatan  yang  lebih  efisien.  Salah  satu  pendekatan  yang menjanjikan adalah dengan menerapkan teknologi machine learning (ML). Machine  learning (ML)  adalah  metode  analisis  data  yang  menerapkan  sistem komputer untuk mengidentifikasi pola kompleks dalam sejumlah besar data sehingga komputer bisa  menjalankan  tugas  tanpa  diprogram  secara eksplisit  (Morgenstern  et al., 2021). Seiring dengan perkembangan pesat teknologi komputer dan algoritma ML dalam  dekade  terakhir  telah  menghasilkan  peningkatan  besar  dalam  akurasi  dan waktu  pengoperasian  ML.  Diperkirakan  bahwa  ML akan  semakin  memainkan peran penting dalam penelitian medis (Alkhalaf et al., 2022).
Beberapa metode dalam ML telah digunakan para peneliti, diantaranya yang sering digunakan  adalah  pohon  keputusan  atau decision  tree (DT). Pohon  keputusan merupakan algoritma yang menggunakan fungsi untuk mengklasifikasikan data dalam bentuk  yang mirip  seperti  pohon. Pohon  keputusan mudah untuk  diterapkan  karena konsepnya yang cukup sederhana. Selain itu, pohon keputusan juga bisa digunakan untuk mengklasifikasikan data numerik dan data kategorik. Namun, pohon keputusan sangat rentan terhadap overfitting dan underfitting ketika jumlah data sedikit, akibatnya dapat  membatasi  generalisasi  dan  ketahanan  model  yang  dihasilkan  (Charbuty  & Abdulazeez, 2021; Song & Lu, 2015).
Kendala penggunaan pohon keputusan dikaitkan dengan ketersediaan data dapat diatasi dengan teknik ensemble . Metode ensemble menggabungkan beberapa model pengklasifikasi  untuk  mengurangi error dan  mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik. Bagging dan boosting merupakan  teknik ensemble yang  umum  digunakan  saat  ini. Teknik ensemble dengan bagging bekerja dengan cara melatih model secara paralel, sedangkan teknik ensemble dengan boosting melatih model secara sekuensial (Jukic et al., 2020; Zhou, 2012). Salah satu bentuk implementasi dari boosting yang populer adalah Extreme Gradient Boosting (XGBoost) (Chen & Guestrin, 2016). XGBoost  merupakan  pengembangan  dari  metode Gradient  Boosting .  Metode XGBoost memiliki skalabilitas yang lebih baik yang mampu melakukan optimasi yang lebih  cepat  daripada  metode Gradient  Boosting (Chen  &  Guestrin,  2016).  XGBoost dapat  menghasilkan  kinerja  model  regresi  dan  klasifikasi  dengan  metode ensemble yang  baik  dengan  syarat  informasi  pada  kelas  datanya  seimbang.  Untuk menyeimbangkan  informasi  pada  kelas  data  dapat  digunakan  beberapa  metode sampling misalnya  metode Synthetic  Minority  Over-Sampling  Technique (SMOTE) (Chawla et al., 2002; Thamrin et al., 2021), Adaptive Synthetic (ADASYN) (Haibo He et  al.,  2008),  dan Adaptive  Synthetic  Nominal (ADASYN-N)  (Fithriasari  et  al.,  2020;
Rahayu et al., 2017). Pada studi ini akan digunakan metode ADASYN-N. Metode ini dapat  menghasilkan  data  sintesis  yang  berasal  dari  kelas  minoritas  yang  memiliki tingkat  kesulitan  belajar  lebih  tinggi  dari  data  kelas  minoritas  itu  sendiri.  Hal  ini dilakukan  dengan  memberikan  bobot  pada  distribusi  data  di  kelas  minoritas.  Oleh karena  itu,  pada  studi  ini  akan  digunakan  metode  ADASYN-N  dan  XGBoost  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap status obesitas di Indonesia berdasarkan data Survei RISKESDAS Indonesia 2013.

## 1.  Metodologi 1.1  Sumber Data
Data yang digunakan dalam studi ini adalah data sekunder, yaitu data obesitas yang berasal dari Survei RISKESDAS Indonesia 2013. Gugus data obesitas ini tersedia di situs  https://www.litbang.kemkes.go.id/layanan-permintaan-data-riset/  yang  dapat diakses melalui proses permintaan data ke Kementerian Kesehatan. Adapun variabel yang  digunakan  dalam  studi  ini  meliputi  25  variabel  yang  bertipe  kategorik  dan  69 atribut, dengan jumlah responden 722.329. Variabel status obesitas ini terdiri dari dua karakteristik  yaitu  obesitas  dan  tidak  obesitas. Semua  data  hilang  atau  “NA” dikeluarkan dari analisis.

## 1.2  Penyaringan Data
Penyaringan  ( filtering )  merupakan  tahapan  proses  yang  dilakukan  untuk  memilih subset dari probe yang  akan  disertakan  dalam  analisis.  Penyaringan  ini  bertujuan untuk memilih data yang mempunyai nilai. Variabel status obesitas dan variabel hamil disaring  dengan  menggunakan  fungsi filter .  Setelah  variabel  status  obesitas  dan variabel hamil disaring, jumlah responden yang dianalisis yaitu 704.977.
Selanjutnya untuk seleksi variabel digunakan pendekatan Chi-Square ( χ 2 ) dengan taraf nyata (α) sebesar 5%. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa kedua kelas rata-ratanya  sama,  artinya  tidak  ada  perbedaan  signifikan.  Dari  hasil  penyaringan variabel, diperoleh sebanyak 11 variabel yang paling informatif ( p-value < 0,05).

## 1.3  Adaptive Synthetic Nominal
Salah satu metode sampling yang dapat digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan  kelas  data  adalah Adaptive  Synthetic (ADASYN).  Pada  metode ADASYN  digunakan  pembobotan  distribusi  untuk  data  pada  kelas  minoritas  yang berbeda. Hal ini dilakukan berdasarkan pada tingkat kesulitan kelas minoritas dalam belajar. Oleh karena itu, data sintesis dapat dihasilkan dari kelas minoritas yang lebih sulit untuk belajar daripada data minoritas yang lebih mudah untuk belajar. ADASYN juga  dapat  mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  ketidakseimbangan  kelas  dan mengubah  batas-batas  keputusan  klasifikasi  terhadap  kesulitan  data  secara  adaptif (Haibo He et al., 2008).
Metode Adaptive Synthetic (ADASYN) hanya dapat digunakan pada data bertipe numerik. Pada kasus kelas data tidak seimbang yang bertipe nominal dapat digunakan metode  ADASYN-N.  Metode  ini  merupakan  pengembangan  dari  metode  ADASYN (Fithriasari  et  al.,  2020;  Rahayu  et  al.,  2017).  Pada  studi  ini,  teknik Modified  Value Difference  Metric (MVDM)  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antar  kelas minoritasnya. Teknik ini digunakan karena tipe pengukuran variabel yang digunakan pada studi ini adalah kategorik.

## 1.4  Extreme Gradient Boosting
Salah  satu  bentuk  implemenstasi  dari boosting yang  berupa  kumpulan  DT, yang pembangunan  DT  berikutnya  bergantung  pada  DT  sebelumnya  adalah Extreme Gradient  Boosting (XGBoost).  Sama  halnya  dengan Gradient  Boosting ,  XGBoost menggunakan DT sebagai base learner dan membangun ekspansi aditif dari objective function untuk  meminimalkan loss  function .  Namun,  XGBoost  memiliki  skalabilitas yang  lebih  baik  yang  mampu  melakukan  optimasi  lebih  cepat  daripada Gradient Boosting (Chen & Guestrin, 2016).
Untuk  melatih  model,  perlu  didefinisikan objective  function untuk  mengukur seberapa baik model terhadap data latih. Fungsi objektif ini memiliki dua karakteristik penting. Karakteristik tersebut yaitu training loss dan reguralization term , yang dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑜𝑏𝑗(𝜃) = 𝐿(𝜃) +  Ω(𝜃), (1)
dimana 𝐿 adalah training  loss  function yang  mengukur  seberapa  prediktif  model terhadap  data  latih dan Ω adalah reguralization  term yang  mengontrol  kompleksitas model agar terhindar dari overfitting . Secara umum training loss function didefinisikan seperti pada persamaan (2) berikut ini.
𝐿(𝜃) = ∑ 𝑙(𝑦 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 , (2)
dimana 𝑦 𝑖 adalah  nilai  aktual  dan 𝑦̂ 𝑖 adalah  hasil  prediksi  model.  Pada  studi  ini, diterapkan cross entropy loss seperti pada persamaan (3) ini.
𝐿(𝜃) = −[𝑦 𝑖 log(𝑦̂ 𝑖 ) + (1 − 𝑦 𝑖 ) log(1 − 𝑦̂ 𝑖 )]. (3)
Adapun  variasi loss  function yang  digunakan  untuk  mengontrol  kompleksitas tree dapat dilihat pada persamaaan (4) dan (5) berikut ini.
𝐿 𝑥𝑔𝑏 = ∑ 𝑙(𝑦 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 ) + ∑ Ω(𝑓 𝑘 ) 𝐾 𝑘=1 𝑁 𝑖=1 (4) Ω(𝑓) = 𝛾𝑇 + 1 2 𝜆‖𝑤‖ 2 , (5)
dimana 𝑇 adalah adalah jumlah leaf dari tree dan 𝑤 adalah nilai output dari leaf . Nilai 𝛾 mengontrol nilai minimum dari loss reduction gain dalam membagi node . Akibatnya, semakin besar nilai 𝛾 maka tree yang terbentuk semakin sederhana.

## 1.5  Hasil dan Pembahasan
Pada studi ini digunakan proporsi data latih dan data uji masing-masing 80% dan 20%. Dari  80%  (563.982)  data  latih  tersebut  terdapat  79.292  data  di  kelas  obesitas  dan 484.690 data di kelas tidak obesitas. Kemudian, data uji yang digunakan adalah 20% (140.995) data yang terdiri dari 19.823 data di kelas obesitas dan 121.172 data di kelas tidak obesitas.
Sebelum  penerapan  metode  XGBoost,  dilakukan  pembentukan  XGBoost tree menggunakan  algoritma  DT  sebagai base  learner .  Parameter n round digunakan dalam menentukan jumlah tree dalam model. Selanjutnya, data latih ini, dibagi menjadi sejumlah subset sesuai  dengan  jumlah n round yang  ditentukan.  Satu tree akan dihasilkan dari setiap subset data.  Pada akhirnya,  ada sejumlah n round tree  yang terbentuk  dalam  model.  Ilustrasi  dari  salah  satu tree yang  dihasilkan  dalam  model
XGBoost disajikan pada Gambar 1. Berdasarkan Gambar 1, pada tree ke-3 fitur jenis kelamin (X1) memiliki nilai gain tertinggi, sehingga menjadi rootnode .

## Gambar 1: Model XGBoost Tree
Dalam  penerapan  algoritma  ADASYN-N,  dilakukan  pembagian  data  terlebih dahulu dengan proporsi 80% data latih yang telah melalui proses ADASYN-N dan 20% data uji yang berasal dari data asli survei  RISKESDAS 2013 di Indonesia. Sebesar 100%, data sintetis dibangkitkan. Selisih data minoritas dan data mayoritas pada data latih,  yaitu  405.398. Data baru ini  selanjutnya  ditambahkan pada data asli sehingga berjumlah 969.380. Jumlah data minoritas sebelum dan sesudah diterapkan ADASYN- N pada data latih masing-masing 79.292 dan 484.690. Pada data hasil ADASYN-N, perbandingan  antara  kelas  mayoritas  dan  kelas  minoritas  menjadi  seimbang  yaitu 50,00%  pada  kelas  obesitas  dan  50,00%  pada  kelas  normal.  Perbandingan  jumlah data obesitas tanpa ADASYN-N dan dengan ADASYN-N disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 menyajikan distribusi jumlah data tiap kelas obesitas sebelum digunakan ADASYN-N.  Sebelum  digunakan  ADASYN-N,  jumlah  data  kelas  obesitas  (14,05%) jauh  lebih  sedikit  daripada data  kelas  tidak obesitas  (85,95%).  Hal ini  menunjukkan bahwa  data  tidak  seimbang.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  digunakan ADASYN-N.  Dari  Tabel  1  terlihat  distribusi  jumlah  data  kelas  obesitas  dan  tidak obesitas telah seimbang.
Tabel 1:  Perbandingan distribusi kelas data obesitas dan tidak obesitas tanpa ADASYN-N dan dengan ADASYN-N pada data obesitas dari RISKESDAS 2013.
Status Obesitas Tanpa ADASYN-N (%) ADASYN-N (%) Obesitas 79.292 (14,05) 484.690 (50,00) Tidak obesitas 484.690 (85,95) 484.690 (50,00) Jumlah 563.982 (100,00) 969.380 (100,00)
Pada klasifikasi data obesitas dengan metode XGBoost, proporsi data latih yang digunakan adalah 80% (969.380) data, yang terdiri dari 484.690 data kelas obesitas dan 484.690 data kelas  tidak obesitas. Kemudian, proporsi data uji yang digunakan adalah 20% (140.995) data yang terdiri dari 19.823 data kelas obesitas dan 121.172
data kelas tidak obesitas. Perbandingan nilai luas dibawah kurva (LDK) untuk masing- masing  model  XGBoost  diperlihatkan  pada  Gambar  2.  Model  9  memiliki  nilai  LDK tertinggi  (73,67%)  (Gambar  2).  Setelah  menentukan  model  XGBoost  dengan hyperparameter terbaik, dilakukan evaluasi kinerja terhadap model tersebut. Matriks konfusi untuk ketepatan klasifikasi model dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 2:  Plot Nilai LDK Model XGBoost dengan ADASYN-N pada data obesitas
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  klasifikasi  metode  XGBoost  dari  data  uji  kemudian dievaluasi  menggunakan  metrik  akurasi,  sensitivitas,  spesifikasi,  dan  LDK. Perbandingan  hasil  evaluasi  kinerja  model  XGBoost  dengan  ADASYN-N  dan  tanpa ADASYN-N ditunjukkan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 itu terlihat bahwa model 9 dari  XGBoost  dengan  ADASYN-N  memiliki  nilai  LDK  paling  tinggi  (73,67%).  Hal  ini menunjukkan bahwa kinerja yang lebih baik diberikan oleh XGBoost dengan ADASYN- N dibandingkan dengan model XGBoost tanpa ADASYN-N.
Tabel 2: Matriks konfusi XGBoost menggunakan ADASYN-N pada data obesitas
Matriks Konfusi Prediksi Obesitas Tidak Obesitas Aktual Obesitas 12.546 7.277 Tidak obesitas 33.932 87.240
Berdasarkan  Gambar  3,  akurasi  pengklasifikasian  model  XGBoost  tanpa ADASYN-N  sebesar  86%,  namun  sensitivitas  sangat  rendah  sebesar  3,8%.  Hal  ini menandakan  model  tidak  mengenali  kelas  minoritas  (obesitas)  dengan  baik. Kemudian, nilai LDK dari model XGBoost tanpa ADASYN-N sebesar 69,44%. Hal ini menyebabkan prediksi model hanya mengarah pada kelas mayoritas (tidak obesitas), akibatnya  informasi  dari  kelas  minoritas  cenderung  diabaikan  karena  diangggap sebagai noise .  Oleh  karena  itu,  status  obesitas  dari  responden  akan  cenderung terklasifikasi ke kelas tidak obesitas. Untuk mengatasi masalah itu, maka  digunakan metode  ADASYN-N.  Setelah  dilakukan  ADASYN-N,  nilai  sensitivitas  mengalami peningkatan (3.8% ke 63.29%). Pada studi ini lebih difokuskan pada nilai sensitivitas, karena  pada  kasus  ini  kelas  obesitas  akan  lebih  menonjol  daripada  kelas  tidak obesitas. Nilai LDK pada model XGBoost setelah menangani ketidakseimbangan data
menggunakan ADASYN-N juga meningkat dari 69.44% menjadi 73,67%. Dengan kata lain, XGBoost dengan ADASYN-N menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model XGBoost tanpa ADASYN-N.
Gambar 3: Perbandingan kinerja klasifikasi model XGBoost tanpa ADASYN-N dan dengan ADASYN-N pada data Obesitas dari Survei RISKESDAS 2013
Gambar Error! No text of specified style in document. : Feature Importance Model XGBoost data Obesitas dari Survei RISKESDAS 2013
Selanjutnya berdasarkan model terbaik (model 9) yang diperoleh, maka dilakukan penghitungan  tingkat  kepentingan  fitur  ( feature  importance ).  Hasil  penghitungan tingkat kepentingan fitur ini disajikan pada Gambar 4. Dari Gambar 4 tersebut dapat diketahui bahwa gain tertinggi (0,37) dimiliki oleh fitur jenis kelamin (X1). Kemudian, fitur  penting  lainnya  berdasarkan  nilai  gain  ini  secara  berurutan  adalah  umur  35-54
tahun, aktivitas berat, makan sayur 6 hari, stress, makan buah 6 hari, aktivitas sedang, merokok, umur 55-74 tahun dan makan buah 7 hari.

## 2.  Simpulan
Penentuan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  status  obesitas  dari  data  hasil  Survei RISKESDAS Indonesia 2013 telah dilakukan menggunakan metode ADASYN-N dan XGBoost.  Metode  ADASYN-N  mampu  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  data obesitas. Selanjutnya, berdasarkan model XGBoost menggunakan ADASYN-N, jenis kelamin  merupakan  faktor  risiko  utama  penyebab  seseorang  mengalami  obesitas berdasarkan  data  hasil  Survei  RISKESDAS  2013.  Faktor  lain  yang  berpengaruh adalah  umur  35 –  54  tahun,  aktivitas  berat,  dan  makan  sayur  6  hari.  Studi  ini memberikan bukti bahwa  dengan mengetahui faktor risiko maka pemerintah melalui instansi  terkait  perlu  memikirkan  dan  mendesain  kebijakan  dan  intervensi  untuk mengatasi  masalah  obesitas  di  Indonesia.  Intervensi  yang  menangani  faktor  risiko yang  lebih  besar  secara  spesifik  perlu  dipertimbangkan  untuk  dilakukan  dengan disagregasi variasi faktor risiko untuk setiap wilayah.
Ucapan  Terima  Kasih. Penulis  kedua  dan  sekaligus  penulis  korespondensi mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi  atas  bantuan  dana  yg  diberikan  untuk  melakukan  studi  ini  melalui  Hibah PDUPT kontrak No. 752/UN4.22/PT.01.03/2021. Selain itu, terima kasih juga kepada Kementerian  Kesehatan  melalui  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Masyarakat yang memberikan akses ke data RISKESDAS Indonesia.

## Daftar Pustaka
Alkhalaf, M., Yu, P., Shen, J., & Deng, C. (2022). A review of the application of machine learning in adult obesity studies. Applied Computing and Intelligence , 2 (1): 32 – 48. https://doi.org/10.3934/aci.2022002
Charbuty,  B.,  &  Abdulazeez,  A.  (2021).  Classification  Based  on  Decision  Tree Algorithm  for  Machine  Learning. Journal  of  Applied  Science  and  Technology Trends , 2 (01): 20 –28. https://doi.org/10.38094/jastt20165
Chawla,  N.  V.,  Bowyer,  K.  W.,  Hall,  L.  O.,  &  Kegelmeyer,  W.  P.  (2002).  SMOTE: Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique. Journal  of  Artificial  Intelligence Research , 16 : 321 –357. https://doi.org/10.1613/jair.953
Chen,  T.,  &  Guestrin,  C.  (2016).  XGBoost:  A  Scalable  Tree  Boosting  System.
Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 785 –794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
Fithriasari,  K.,  Hariastuti,  I.,  &  Wening,  K.  S.  (2020).  Handling  Imbalance  Data  in Classification  Model  with  Nominal  Predictors. International  Journal  of Computing Science and
Applied Mathematics , 6 (1): 33. https://doi.org/10.12962/j24775401.v6i1.6643
Haibo He, Yang Bai, Garcia, E. A., & Shutao Li. (2008). ADASYN: Adaptive synthetic sampling  approach  for  imbalanced  learning. 2008  IEEE  International  Joint Conference  on  Neural  Networks  (IEEE  World  Congress  on  Computational Intelligence) , 1322 –1328. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2008.4633969
Jukic,  S.,  Saracevic,  M.,  Subasi,  A.,  &  Kevric,  J.  (2020).  Comparison  of  Ensemble Machine  Learning  Methods  for  Automated  Classification  of  Focal  and  Non- Focal Epileptic
EEG Signals.
Mathematics , 8 (9): 1481. https://doi.org/10.3390/math8091481
Morgenstern,  J.  D.,  Rosella, L. C., Costa, A.  P., de Souza, R. J., & Anderson, L. N. (2021).  Perspective:  Big  Data  and  Machine  Learning  Could  Help  Advance Nutritional Epidemiology. Advances in Nutrition , 12 (3): 621 –631. https://doi.org/10.1093/advances/nmaa183
Oddo,  V.  M.,  Maehara,  M.,  &  Rah,  J.  H.  (2019).  Overweight  in  Indonesia:  an observational study of trends and risk factors among adults and children. BMJ Open , 9 (9): e031198. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-031198
Rahayu, S., Adji, T. B., & Setiawan, N. A. (2017). Analisis Perbandingan Metode Over- Sampling  Adaptive  Synthetic-Nominal  (ADASYN-N)  dan  Adaptive  Synthetic- kNN (ADSYN-kNN) untuk Data dengan Fitur Nominal-Multi Categories . 5. Sari, K., & Rosha, B. Ch. (2016). Several dominants risk factors related to obesity in urban  childbearing  age  women  in  Indonesia. Health  Science  Journal  of Indonesia , 6 (1Jun): 63 –68. https://doi.org/10.22435/hsji.v6i1Jun.4494 Song, Y., & Lu, Y. (2015). Decision tree methods: applications for classification and prediction . 27 (2): 7. http://dx.doi.org/10.11919/j.issn.1002-0829.215044 Thamrin, S. A., Arsyad, D. S., Kuswanto, H., Lawi, A., & Nasir, S. (2021). Predicting Obesity  in  Adults  Using  Machine  Learning  Techniques:  An  Analysis  of Indonesian  Basic  Health  Research  2018. Frontiers  in  Nutrition , 8 :  669155. https://doi.org/10.3389/fnut.2021.669155
Zhou,  Z.-H.  (2012). Ensemble  Methods:  Foundations  and  Algorithms (0  ed.). https://doi.org/10.1201/b12207