http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Optimasi Fitur dengan Forward Selection
pada Estimasi Tingkat Obesitas menggunakan Random Forest
Feature Optimization with Forward Selection on Obesity Rate Estimation using Random Forest
1 Agung Bia Alpiansah*, 2 Yudi Ramdhani
1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Bandung Antapani,
Jalan Terusan Sekolah No.1-2, Cicaheum, Kota Bandung, Jawa Barat *e-mail: agungbiaa04@gmail.com
( received : 14 Juli 2023, revised : 29 Juli 2023, accepted : 13 Agustus 2023)

## 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. 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 .
Kata kunci: Obesitas, Forward Selection , Random Forest , Split Validation , Cross Validation .

## Abstract
Adolescent  obesity  is  on the  rise in Indonesia,  owing to  bad  eating  habits  and  a  sedentary lifestyle. Obesity increases the chance of significant health problems such as heart disease, stroke, diabetes, and others that necessitate prompt treatment. Obesity occurs when the amount of calories ingested exceeds the amount of calories burnt. Obesity has become a major public health issue all over the world. The World  Health  Organization  estimates  that  approximately  1.9  billion  people  aged  18  and  up  are overweight, with 600 million obese. According to the National Health and Morbidity Survey, women are 29.6% more likely than males to be obese, while men are 25% more likely to be obese. Based on validation, the heart failure medical record dataset will be handled in two experimental stages. In the first step, four distinct classification algorithms will be tested: Random Forest, K-Nearest Neighbor, Decision  Tree,  and  Naive  Bayes.  In  algorithm  Testing,  the  cross  validation  technique  that  employs Random  Forest  outperforms  the  other  four  algorithms.  The  Random  Forest  algorithm  approach produces the maximum accuracy value after Testing, and it is re-evaluated using split validation with varied  split  ratios  and  Forward  Selection  as  a  selection  feature.  Only  tests  employing  the  Forward Selection approach outperform those employing the Random Forest algorithm.
Keywords: Obesity Disease, Forward Selection, Random Forest, Split Validation, Cross Validation

## 1 Pendahuluan
Obesitas  dihasilkan  oleh  kelebihan  kalori  yang  dikonsumsi,  dan  ini  ditentukan  oleh penumpukan lemak tubuh yang cepat. Obesitas terjadi ketika jumlah kalori yang dikonsumsi melebihi jumlah kalori yang dibakar [1]. Di seluruh dunia, obesitas kini menjadi wabah masalah kesehatan yang serius. Orang yang kelebihan berat badan berjumlah lebih dari 1,9 miliar orang berusia 18 tahun ke atas, dengan  600  juta  di  antaranya  mengalami  obesitas,  menurut  WHO (World  Health  Organization). Temuan  serupa  dari  Survei  Kesehatan  dan  Morbiditas  Nasional  dilaporkan,  menunjukkan  bahwa perempuan  lebih  mungkin  mengalami  obesitas  dibandingkan  laki-laki,  pada  tingkat  29,6% dibandingkan  dengan  25%  untuk  laki-laki  [2].  Obesitas  disebabkan  oleh  berbagai  alasan,  termasuk faktor  biologis,  perkembangan,  lingkungan,  perilaku,  dan  keturunan.  Komorbiditas  dewasa  seperti diabetes  melitus  tipe  2,  hipertensi,  penyakit  hati  berlemak  non-alkohol,  apnea  tidur  obstruktif, dislipidemia, dan sindrom metabolik sedang meningkat, seperti halnya prevalensi obesitas. selama masa kanak-kanak dan remaja. Selain kelainan menstruasi pada remaja dan pubertas dini pada anak-anak, obesitas Selain itu, anak-anak dan remaja yang obesitas dapat mengalami masalah psikologis seperti melankolis,  kecemasan,  rendah  diri,  masalah  dengan  interaksi  teman  sebaya,  dan  gangguan  makan. Ketimpangan dalam keseimbangan energi, atau terlalu banyak kalori masuk tanpa cukup kalori keluar, adalah penyebab utama obesitas pada masa kanak-kanak dan remaja [3].
Dalam  ilmu  komputer,  teknik Data  Mining digunakan  untuk  menganalisis  kumpulan  data. Istilah  "algorithm Machine  Learning "  mengacu  pada  kelas  teknik  terkait  yang  menggunakan  pola berbasis  model  untuk  meramalkan  dan  mengkalsifikasi  data  baru  [4].  Deteksi  penyakit  sering menggunaka Data  Mining . Data  Mining adalah  metode  untuk  menyusun  pengetahuan  dengan menggunakan algoritma untuk menemukan pola, tren, dan prinsip mekanis tertentu dalam data. Teknik ini digunakan untuk menentukan hubungan antara data yang sebelumnya tidak terlihat [5].
Klasifikasi salah satu tantangan Data Mining yang paling sulit. Inputnya adalah kumpulan data catatan Training , masing-masing dengan kumpulan atribut yang unik. Karakteristik kategori memiliki domain  non-numerik,  sedangkan  atribut  numerik  memiliki  domain  numerik.  Selain  itu,  ada  properti unik yang dikenal sebagai label  kelas. Tujuan dari klasifikasi ini adalah untuk membuat model yang dapat  memperkirakan  label  kelas  yang  akan  datang  untuk  record  yang  tidak  berlabel  [6].  Untuk mengantisipasi  kelas  dari  suatu  objek  yang  belum  ditentukan  labelnya,  klasifikasi  adalah  proses pengembangan fungsi atau model yang menggambarkan kelas pada data atau konsep. Karena klasifikasi termasuk dalam kategori pembelajaran yang diawasi, data Training diperlukan untuk membuat model Clasifikasi [7].
Fase penting dalam proses Data Mining untuk meningkatkan kualitas dan akurasi klasifikasi. Pada  penelitian  ini  dilakukan  optimasi  fitur  pada  dataset  gambar  Pap  Smear  dengan  menggunakan algoritma Genetic Algorithm (GA) untuk memilih fitur yang optimal. GA adalah metode pencarian dan pengoptimalan yang didasarkan pada konsep genetik dan seleksi alam. Beberapa individu terbaik dipilih berdasarkan  kualitasnya  dalam  seleksi  fitur  menggunakan  GA,  atau  bisa  juga  dilakukan  dengan menggunakan  proportional  random  sampling.  Dimensi  ruang  dataset  dapat  diturunkan  dengan melakukan optimasi fitur, meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi [8].
Pengembangan metode Decision Tree yang menggunakan banyak Decision Tree, yang masing- masing  telah  dilatih  menggunakan  sampel  terpisah  adalah Random  Forest ,  dan  setiap  karakteristik dipecah menjadi pohon yang dipilih secara acak. Random Forest menawarkan berbagai keuntungan, termasuk kemampuan untuk meningkatkan akurasi hasil ketika ada data yang hilang, menolak outlier, dan menyimpan data secara efisien. Kemampuan untuk  mengatasi kesulitan overfitting, kemampuan untuk  menggunakannya  untuk  klasifikasi  dan  regresi,  dan  kemampuan  untuk  mengekstraksi karakteristik  yang  paling  penting  dari  dataset Training adalah  semua  keuntungan  menggunakan algoritma  hutan  acak  sebagai  strategi  klasifikasi  bagian  dalam.  Penelitian  sebelumnya [9].  Metode Decision  Tree  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  algoritma Random  Forest berbasis ansambel ,  yang terkenal  dengan  kinerjanya.  Algoritma Machine  Learning yang  dikenal  sebagai  algoritma  berbasis ansambel menggabungkan metode Machine Learning yang berbeda ke dalam model prediksi tunggal. Pendekatan ini dirancang untuk mengurangi bias dan kesalahan serta meningkatkan akurasi klasifikasi [10].
Pemilihan  fitur  yang  digunakan  sebelum  dilakukan  klasifikasi.  Telah  terbukti  efektif  dalam memecahkan masalah pemilihan fitur yang berlaku untuk data Forward Selection , yang menggunakan
pemilihan  karakteristik  yang  terkait  dengan  data  yang  mempengaruhi  hasil  klasifikasi.  Juga,  karena kerja  algoritma  klasifikasi  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif,  data  dimensi  berkurang  [11]. Forward Selection dilakukan dengan memilih fitur-fitur yang signifikan terhadap temuan klasifikasi. Juga, ketika peningkatan yang efisien dan efektivitas metode klasifikasi beroperasi, dimensi data berkurang. Metode Forward Selection dipilih sebagai metode seleksi fitur. Teknik Forward Selection merupakan salah satu metode kategori pembungkus (wrap method) dalam pemilihan fitur, yang memiliki tiga kategori filter, wrapper, dan embedding [12].
Pada penelitian ini, penerapan teknik Data Mining , khususnya algoritma Machine Learning seperti Random  Forest ,  akan  meningkatkan  kemampuan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan obesitas  pada  anak  dan  remaja.  Berdasarkan  pemahaman  tentang Data  Mining dan  kemampuan algoritma Random  Forest untuk  menangani  kompleksitas  data,  penelitian  ini  menyiratkan  bahwa algoritma Random  Forest dapat  mengungkap  pola  dan  hubungan  tersembunyi  dalam  kumpulan  data obesitas, memungkinkan identifikasi dan klasifikasi tingkat obesitas yang lebih akurat pada anak dan remaja. Diharapkan dengan menggunakan teknik ini, akan ada pengetahuan yang lebih besar tentang penyakit  obesitas  dan  kemungkinan  mengadopsi  intervensi  yang  lebih  efektif  untuk  mencegah  dan mengobati  obesitas  pada  rentang  usia  ini.  Selain  itu,  dapat  dibuktikan  bahwa  menggabungkan pendekatan Data Mining dengan algoritma Machine Learning seperti Random Forest akan membawa wawasan baru dan pengetahuan yang berguna dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap  obesitas  pada  masa  kanak-kanak  dan  remaja.  Teknik Random  Forest dapat  membantu mengungkap  variabel  dan  faktor  yang  signifikan  dalam  perkembangan  obesitas  pada  populasi  ini dengan  mengevaluasi  dan mengekstraksi  pola  dari  kumpulan  data  obesitas  yang  terkait  dengan  pola makan,  gaya  hidup,  faktor  genetik,  dan  faktor  lingkungan  lainnya.  Dengan  demikian,  penelitian  ini mengusulkan  bahwa  penggunaan  teknik Data  Mining dan  algoritma  Pembelajaran  Mesin  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  etiologi  obesitas  pada  anak-anak  dan  remaja, memungkinkan pengembangan strategi pencegahan dan intervensi obesitas yang lebih efektif.

## 2 Tinjauan Literatur
Mengklasifikasikan  Tingkat  Probabilitas  Obesitas  Pada  Mahasiswa  Sistem  Informasi  UIN Suska Riau Menggunakan Teknik Klasifikasi Naive Bayes . Obesitas adalah masalah yang terkenal di kalangan mahasiswa, yang dapat menyebabkan berbagai penyakit. Pendekatan studi yang digunakan adalah survei berbasis kuesioner, dengan data diolah menggunakan algoritma Rapid Miner dan Naive Bayes  Classification .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  32 siswa  (36,36%) dari  88  sampel  siswa yang  dianalisis  mengalami  obesitas.  Studi  ini  dapat  membantu  siswa  dan  lembaga  pendidikan meningkatkan kesadaran tentang pentingnya pemeliharaan kesehatan dan pencegahan obesitas [13].
Kebutuhan akan suatu sistem yang dapat membantu dokter dalam mengidentifikasi obesitas secara lebih tepat dan efektif telah diidentifikasi menjadi perhatian. Pengumpulan data melalui analisis sistem pakar,  desain  sistem,  dan  analisis  data  menggunakan Backward  Chaining merupakan  bagian  dari metodologi penelitian. temuan menunjukkan bahwa sistem pakar yang dibuat dapat membantu dokter mendiagnosis obesitas pada orang dewasa dengan akurasi yang lebih tinggi. Namun penelitian ini masih memiliki kekurangan dalam pengumpulan data gejala yang hanya berdasarkan gejala fisik yang dialami oleh pasien, sehingga diperlukan sistem berdasarkan gejala berdasarkan hasil pemeriksaan laboratorium untuk meningkatkan akurasi diagnosis. Selanjutnya, untuk menjaga kebenaran data pada sistem pakar, basis pengetahuan harus dimutakhirkan secara berkala [14].
Kualitas tema songket Palembang ditentukan menggunakan ekstraksi ciri dengan Scale-Invariant Feature  Transform (SIFT)  dan  klasifikasi  dengan Random  Forest .  Pada  tahap  awal  penelitian, identifikasi  masalah  diselesaikan  dengan  mengumpulkan  materi  berupa  jurnal  terbaru  dan  teori klasifikasi  topik  songket  Palembang,  metode  ekstraksi  SIFT,  dan  metodologi  klasifikasi Random Forest . Temuan penelitian menunjukkan bahwa teknik SIFT tidak dapat mengekstraksi karakteristik dari suatu item secara memadai karena warna backdrop hampir sama dengan warna objek itu sendiri. Namun  hasil  penilaian  karakteristik  klasifikasi  motif  songket  Palembang  menunjukkan  tingkat pengenalan  yang  paling  tinggi.  Dalam Testing ,  model Random  Forest digunakan.  Pengklasifikasian kualitas songket Palembang dapat dinilai dengan menggunakan akurasi, presisi, dan recall [15].
Temuan  penelitian  terdahulu  menekankan  perlunya  penggunaan  metode  dan  pendekatan  untuk memerangi obesitas pada mahasiswa dan meningkatkan kualitas penilaian tema songket Palembang.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Penerapan  pendekatan Naive  Bayes  Classification untuk  memprediksi  obesitas  pada  mahasiswa berpotensi meningkatkan kesadaran kesehatan dan menghindari obesitas. Sementara itu, pengembangan sistem pakar menggunakan algoritma Backward Chaining dapat membantu klinisi mendeteksi obesitas dengan lebih akurat, meskipun masih perlu meningkatkan pengumpulan data gejala dengan informasi uji  laboratorium.  Meskipun  ditemukan  berbagai  masalah  dengan  teknik  ekstraksi,  penelitian  tentang kualitas  Tema  songket  Palembang  menggunakan  ekstraksi  ciri  SIFT  dan  klasifikasi Random  Forest menghasilkan  pengenalan  ciri  motif  yang  positif.  Untuk  meningkatkan  hasil  penelitian  di  masa mendatang, tantangan dan keterbatasan tersebut harus diatasi agar sistem dan metode yang digunakan dapat memberikan kontribusi yang lebih efektif untuk mengatasi permasalahan yang ada.

## 3 Metode Penelitian
Metode Random Forest (RF) digunakan dalam penelitian ini untuk mengkategorikan tingkat obesitas pada remaja, sedangkan Optimize Forward Selection digunakan untuk memilih karakteristik yang  menghasilkan  akurasi  prediksi  terbaik.  Penelitian  ini  dilakukan  secara  bertahap,  seperti  yang direpresentasikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain Penelitian 3.1.1 Identifikasi Masalah
Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  pendahuluan,  untuk  pemilihan  fitur  dalam  kategorisasi obesitas, algoritma Random Forest akan digunakan bersamaan dengan optimalisasi metode Forward Selection .  pemilihan  fitur  untuk  akurasi  yang  lebih  baik,  tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk meningkatkan  akurasi  dataset Obesity dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest dan mengoptimalkan algoritma Forward Selection sebagai mesin pemilihan fitur untuk mengklasifikasikan seseorang sebagai obesitas.

## 3.1.2 Dataset
Untuk  mengumpulkan  data,peneliti  memanfaatkan  dataset  public  yang  tersedua  di uci.repository.  Setelah  dilakukan  pengumpulan,  dataset  tersebut  berisi  data  estimasi  level  obesitas seseorang di negara Peru,Mexsico dan Colombia, berdasarkan pola makan, Dataset ini terdiri dari 17 Atribut dan 2.111, Berikut penjelasan atribut pada Tabel 1.
Tabel 1. Penjelesan Atribut Fitur Deskripsi Gender Jenis Kelamin Age Umur Height Tinggi Badan Weight Berat Badan family_HWO  Riwayat Keluarga Dengan Kelebihan Berat Badan FAVC Frekuensi konsumsi makanan berkalori tinggi FCVC Frekuensi konsumsi sayuran NCP Jumlah makanan utama CAEC Konsumsi makanan di antara waktu makan SMOKE Merokok CH2O Konsumsi Air Harian
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
SCC Atribut yang berhubungan dengan kondisi fisik adalah: Pemantauan konsumsi kalori FAF Frekuensi aktivitas fisik TUE Waktu menggunakan perangkat teknologi CALC Konsumsi alcohol MTRANS Transportasi yang digunakan NObeyesdad Tingkat Obesitas

## 3.1.3 Validasi Data
Sebelum  memulai  analisis,  peneliti  melakukan preprocessing data  dengan  mencari  missing value pada dataset yang dihasilkan. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti menggunakan operator filter contoh untuk membuang atau memfilter data yang tidak lengkap atau hilang. Langkah ini sangat penting karena  nilai  yang  hilang  dapat  memengaruhi  kesimpulan  analisis  dan  menimbulkan  bias.  Dengan menghapus data yang tidak lengkap, peneliti dapat memastikan bahwa kumpulan data yang digunakan dalam  penelitian  ini  berkualitas  baik  dan  dapat  diandalkan  untuk  menghasilkan  hasil  yang  akurat. Dalam hal ini, data penelitian dipisahkan menjadi dua bagian data untuk Training dan Testing . Peneliti menggunakan prosedur Cross Validation dan Split Validation untuk membagi data. Untuk menetapkan kinerja terbaik dari model yang akan diuji, digunakan pendekatan Cross Validation . Selama proses ini, data Training dipisahkan  menjadi  beberapa  subset  yang  masing-masing  digunakan  sebagai  data Training dan data Testing secara bergantian. Hasilnya, peneliti dapat menguji model secara menyeluruh dan  memperoleh  evaluasi kinerja  model  yang  lebih  tepat.  Sementara  itu, Split Validation digunakan untuk menguji model tertentu. Dengan menggunakan prosedur Cross Validation dan Split Validation , data dalam penelitian ini dibagi menjadi data Training dan Testing melalui langkah validasi data. Cross Validation digunakan  untuk  menguji  kinerja  terbaik  model  dengan  membagi  data  berulang  kali  dan menghitung  kinerja  rata-rata.,  sedangkan Split  Validation digunakan  untuk  menguji  suatu  model tertentu  dengan  membagi  data  menjadi  dua  bagian  secara  acak  dengan  menggunakan  split  ratio  0,5 hingga 0,9. Dengan menggunakan kedua metode ini, penelitian ini dapat menghasilkan informasi yang penting  mengenai  performa  dan  akurasi  model  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  penyakit  obesitas, Berikut sebaran jumlah data Training dan data Testing pada Tabel 2.

## Tabel 2. Sebaran Data Training dan Testing
Sebaran Data  Data Training  Data Testing 0,9 1899 212 0,8 1689 422 0,7 1478 633 0,6 1267 844 0,5 1056 1055

## 3.1.4 Komparasi Algoritma
Penelitian ini menyelidiki empat algoritma yang berbeda pada tahap perbandingan algoritma, yaitu Random  Forest  (RF),  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbors  (K-NN),  dan  Naive  Bayes  (NB) . Random Forest adalah model terbaik untuk klasifikasi penyakit Obesitas. Pendekatan Random Forest memiliki  dua  keunggulan  utama:  mengatasi  overfitting  dan  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  yang tinggi. Random  Forest dapat  mengatasi  overfitting  yang  terjadi  ketika  model  terlalu  kompleks, memungkinkan untuk memberikan prediksi yang lebih umum dan dapat diterapkan pada data yang tidak diketahui. Selain itu, dengan menggabungkan temuan dari multiple decision tree , metode ini mampu menghasilkan akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi data. Selain itu, Random Forest efektif dalam mengatasi masalah data yang tidak merata, yang umum terjadi pada klasifikasi obesitas, karena dapat menangani  ketidakseimbangan  ini  melalui  strategi  pengambilan  sampel  dan  pembobotan  yang  tepat [16]. Salah satu metode klasifikasi yang digunakan dalam Data Mining dan Machine Learning adalah Naive  Bayes .  Prosedur  ini  didasarkan  pada  teorema  Bayes,  yang  menegaskan  bahwa  kemungkinan terjadinya  suatu  peristiwa  dapat  diestimasi  dengan  mengalikan  probabilitas  peristiwa  yang  terkait dengan  peristiwa  itu  dengan  probabilitas  peristiwa  yang  terkait  dengan  peristiwa  itu. Naive  Bayes digunakan  dalam  klasifikasi  data  untuk  memprediksi  kelas  suatu  objek  berdasarkan  atributnya. Algoritma  ini  bekerja  dengan  menghitung  kemungkinan  setiap  kelas  berdasarkan  atribut  objek  dan memilih  kelas  dengan  probabilitas  tertinggi  sebagai  kelas  yang  diantisipasi.  Terlepas  dari
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kesederhanaannya, Naive  Bayes sangat  efektif  dalam  banyak  situasi,  terutama  saat  menangani  data dengan  banyak  atribut  dan  sampel  dalam  jumlah  besar[17]. K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah algoritma klasifikasi Machine Learning yang memprediksi kelas suatu data berdasarkan kelas data yang paling dekat dengan data tersebut. Jarak antara data yang akan diprediksi dengan data yang sudah ada dalam dataset dihitung dengan menggunakan metode ini. Kemudian, dengan menggunakan nilai k yang telah dihitung, KNN akan memilih kelas data yang terdekat dengan data yang akan diramalkan. Nilai k ini menunjukkan berapa banyak tetangga terdekat yang akan diperiksa saat memilih kelas data. Semakin banyak  tetangga  yang  diperiksa,  semakin  besar  nilai  k,  dan  semakin  sedikit  tetangga  yang dipertimbangkan, semakin kecil nilai k. Karena KNN sering digunakan dalam mengkategorikan data dengan beberapa fitur atau dimensi [18]. Decission Tree adalah kategorisasi untuk memperkirakan nilai target  berdasarkan  serangkaian  kriteria.  Setiap  node  di Decision  Tree mewakili  atribut,  sedangkan cabang mewakili kemungkinan nilai atribut. Metode Decission Tree akan memilih atribut yang paling informatif pada setiap tingkat pohon keputusan untuk membagi data menjadi dua atau lebih kelompok yang  berbeda.  Tujuan Decission  Tree adalah  untuk  mengurangi  kesalahan  klasifikasi  sekaligus meningkatkan  akurasi  prediksi. Decission  Tree digunakan  secara  luas  karena  mudah  dipahami  dan diinterpretasikan oleh manusia, dan dapat digunakan untuk meramalkan nilai target baik dalam bentuk diskrit maupun kontinu [19].

## 3.1.5 Komparasi Algoritma Optimasi
Dalam  tahap  perbandingan  algoritma  optimasi,  penelitian  ini  menguji  lima  fitur  optimasi selection  yang  berbeda.  Optimalisasi Forward  Selection adalah proses  memilih  atribut  yang  relevan untuk dimasukkan dalam prosedur klasifikasi atau pengelompokan. Ini juga dikenal sebagai pemilihan fitur, pemilihan subset, pemilihan atribut, atau pemilihan variabel. Kompleksitas algoritma klasifikasi, menentukan  akurasi  algoritma  klasifikasi,  dan  mengidentifikasi  atribut  yang  mempengaruhi  tingkat akurasi  [20].  Salah  satu  pendekatan  optimasi  yang  digunakan  dalam  klasifikasi Data  Mining adalah Optimize Selection (Evolutionary) .  Strategi  ini  meningkatkan  pemilihan  fitur  dalam  algoritma klasifikasi yang digunakan. Optimize Selection (Evolutionary) menggunakan teknik algoritma genetika untuk menemukan kombinasi fitur optimal yang dapat meningkatkan nilai akurasi algoritma klasifikasi selama fase optimasi [21]. Selanjutnya Optimize Weights PSO (Particle Swarm Optimization) adalah salah  satu  operator  yang  digunakan  untuk  mengoptimalkan  bobot  fitur  pada  model  algoritma  PSO ( Particle Swarm Optimization) . Untuk menghasilkan bobot fitur yang sesuai, operator ini menggunakan pendekatan  optimalisasi  sekumpulan  partikel.  Selama  prosedur,  sekumpulan  partikel  akan  mencari posisi optimal dalam ruang fitur untuk masalah pengoptimalan. Metode optimasi PSO (Particle Swarm Optimization) memiliki konsep dasar, mudah diimplementasikan, dan efisien dalam perhitungan jika dibandingkan  dengan  algoritma  matematika  dan  teknik  optimasi  heuristik  lainnya  [22].  Optimasi Evolutionary adalah  optimasi Data  Mining yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  model klasifikasi.  meningkatkan  pemilihan  fitur  Serly  Agustin  dan  rekan-rekannya  sedang  menyelidiki penerapan algoritma Optimize Weights ( Evolutionary ) selain pendekatan jaringan saraf untuk klasifikasi stroke otak. Algoritme ini menggunakan optimasi Evolutinary untuk mengoptimalkan bobot fitur yang ditentukan  guna  meningkatkan  akurasi  keseluruhan  model  klasifikasi.  Menurut  temuan  penelitian mereka,  algoritma Optimize  Weights (Evolutionary) [23].  Optimasi  bobot  menggunakan  algoritma Optimalisasi ke depan terbukti berhasil meningkatkan nilai akurasi algoritma pembelajaran mendalam saat digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi pembelajaran mendalam untuk permintaan sepeda bersama. Ketika para peneliti menggunakan teknik bobot (Forward) yang optimal, mereka menemukan bahwa  nilai  akurasinya  meningkat  [24].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  dan membandingkan kinerja dari masing-masing fitur optimasi dalam menentukan fitur yang optimal untuk klasifikasi.  Dengan  demikian,  diharapkan  dapat  ditemukan  metode  optimasi  selection  yang  paling efektif dan efisien untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang optimal.

## 3.1.6 Optimasi Forward Selection
Salah satu strategi pemodelan yang digunakan untuk mengidentifikasi kombinasi variabel yang optimal  dari  sekumpulan  variabel  adalah  optimasi Forward  Selection .  Variabel  secara  bertahap dimasukkan ke dalam persamaan dalam fase pemilihan maju dan tidak dapat dihapus. Metode ini dapat digunakan  untuk  meningkatkan  tingkat  klasifikasi  [25].  Metode Forward  Selection pada  algoritma Random  Forest dapat  meningkatkan  performansi  secara  signifikan  dibandingkan  dengan Random Forest tanpa  menggunakan  metode  tersebut.  Dengan  demikian,  penggunaan  algoritma Forward
Selection dapat  membantu  dalam  memilih  subset  variabel  yang  paling  berpengaruh  pada  performa model klasifikasi, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan performa model secara keseluruhan [26].

## 3.1.7 Evaluasi
Dalam tahap evaluasi ini nilai Accuracy yang terbaik dalam klasifikasi penyakit obesitas akan diketahui. Perbandingan hasil Accuracy dengan menggunakan split ratio 0,5 hingga 0,9 dari algoritma Random  Forest dan  Algoritma Random  Forest Berbasis Optimize Selection  Fitur  diamati  dan T-test paired two sample for means menggunakan Microsoft Excel untuk menguji perbedaan akurasi obesitas sebelum  dan  sesudah  optimasi.  Confusion  matrix  berisi  informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi default. Confusion matrix terdiri dari empat bagian yaitu True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN). Pada umunya didalam confussion matrix ditampilkan 3 metode Testing yaitu:
1. Accuracy
Accuracy adalah  cara  menguji  suatu  algoritma  berdasarkan  tingkat  kesamaan  antara  nilai prediksi dan aktual. Rumus menghitung accuracy , yaitu:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100 (1)
Rumus  di  atas  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  dalam  konteks  klasifikasi.  Akurasi membandingkan  jumlah  prediksi  yang  benar (True  Positive  dan  True  Negative) dengan  jumlah total data yang diperiksa (True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative). Hasil akhir rumus dihitung sebagai persentase, dengan persentase yang lebih besar menandakan tingkat keberhasilan  model  yang  lebih  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  secara  akurat.  Akurasi  adalah parameter  evaluasi  kritis  untuk  menilai  kualitas  dan  kinerja  model  klasifikasi  dalam  berbagai aplikasi dan penelitian.
2. Precision
Precision ,  terkadang  dikenal  sebagai  pengujian  presisi,  adalah  cara  menguji  algoritma  yang membandingkan data yang benar yang dikumpulkan oleh sistem dengan jumlah keseluruhan data yang diambil oleh sistem, baik yang benar maupun yang salah. Rumus menentukan presisi, yaitu:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑋 100
(2)
Rumus  di  atas  digunakan  untuk  menghitung  presisi  dalam  konteks  klasifikasi.  Presisi  adalah parameter  evaluasi  yang  penting  untuk  menentukan  seberapa  akurat  model  klasifikasi  dalam memprediksi  kelas  positif.  Menggunakan  jumlah True  Positives  (TP) ,  yang  merupakan  kasus positif  yang  diprediksi  dengan  benar  oleh  model,  dan  jumlah False  Positives  (FP) ,  yaitu  kasus negatif  yang  salah  diprediksi  sebagai  positif  oleh  model,  presisi  dihitung  dengan  membagi  TP dengan  prediksi  positif  total  (TP  +  FP)  dan  hasilnya  dikalikan  dengan  100  untuk  mendapatkan persentase. Semakin tinggi angka presisi, semakin akurat model dalam mengkategorikan data ke dalam klasifikasi positif dan negatif. dan presisi membatu dalam menentukan seberapa baik model menghasilkan  temuan  prediksi  yang  akurat  dan  bermakna  untuk  analisis  dan  pengambilan keputusan.
3. Recall
Recall adalah metode pengujian algoritma yang membandingkan jumlah dukungan data yang tepat yang diambil atau tidak diambil oleh sistem. Rumus recal l adalah sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100 (3)
Rumus  di  atas  digunakan  untuk  menghitung  Recall  dalam  konteks  klasifikasi.  Recall  adalah parameter  evaluasi  penting  yang  mengukur  seberapa  baik  model  klasifikasi  dapat  mengenali (mendeteksi ulang) kasus positif dari semua data positif. Dalam rumus ini, TP adalah True Positive , atau jumlah kasus positif yang diprediksi dengan benar oleh model, dan FN adalah False Negative, atau  jumlah  kasus  positif  yang  secara  keliru  diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model.  Untuk menghitung  perolehan,  bagi  jumlah True  Positives dengan  jumlah  total True  Positives  (True Positives  +  False  Negatives) ,  dan  kalikan  hasilnya  dengan  100  untuk  mendapatkan  persentase. Penarikan kembali memberikan ikhtisar tentang sensitivitas keseluruhan model dalam menemukan
e-ISSN:2540-9719
kasus  positif,  dan  semakin  besar  angka  penarikan,  semakin  baik  model  dalam  mendeteksi kembalinya situasi positif secara akurat, yang sangat penting untuk menghindari pengabaian kasus yang benar-benar positif.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Fase ini menyajikan hasil penelitian uji klasifikasi penyakit obesitas. Langkah pertama adalah mengidentifikasi  masalah.  Diketahui  bahwa  teknik  atau  algoritma  pemodelan  yang  paling  sesuai diperlukan untuk  mengklasifikasikan penyakit obesitas. Langkah selanjutnya yang dilakukan dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan dataset publik yang dapat diakses melalui halaman web https://archivebeta.ics.uci.edu/dataset/544/estimation+of+obesity+levels+based+on+eating+habits+an d+physical+condition. Setelah dilakukan pengumpulan, dataset tersebut terdiri dari 2.111 record data dengan 17 atribut dimana terdapat 1 label yaitu NObeyesdad. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 1. Setelah pengumpulan data, peneliti mengolah data terlebih dahulu. Untuk menghapus data yang tidak sesuai, data difilter pada level ini dengan menggunakan operator filter contoh dan memeriksa nilai yang hilang  dalam  data.  Missing  atau  nilai  yang  hilang  pada  data  yang  seharusnya  memiliki  nilai disebut dengan missing value. Nilai yang hilang dapat disebabkan oleh berbagai sumber, termasuk kesalahan input,  kerusakan  file,  atau  ketidaktahuan  responden.  Setelah  prosedur  preprocessing  data  selesai, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  algoritma  untuk  membandingkan  keempat algoritma  yang  diuji  dalam  penelitian  ini. Random  Forest (RF),  Decision  Tree  (DT),  K-Nearest Neighbor  (K-NN),  dan  Nave  Bayes  (NB) adalah  algoritma  yang  digunakan.  Untuk  mengetahui performansi  keempat  algoritma  tersebut.  Metode Split  Validation digunakan  untuk  validasi  data, menghasilkan angka akurasi, presisi, dan recall. Untuk hasil evaluasi algoritma Random Forest dalam klasifikasi  penyakit  obesitas,  untuk  mencari  hasil  akurasi  terbaik  dari  algoritma,  algortima Random Forest memberikan hasil akurasi yang tinggi yaitu 89.53%. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh masing- masing algoritma ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Komparasi Algoritma Comparasi Algoritma Algoritma Validation Accuracy Random Forest (RF) Cross Validation 89,53% Decision Tree (DT) Cross Validation 88,54% K-Nearest Neighbor (K-KNN)  Cross Validation 88,11% Naïve Bayes (NB) Cross Validation 64,76%
Berdasarkan hasil komparasi algoritma tersebut diketahui bahwa grafik akurasi dari ke empat algoritma yang di uji algoritma Random Forest (RF) memiliki nilai performa algoritma tertinggi dibandingkan algoritma  yang  lainnya  yaitu  sebesar  89,53%  untuk  nilai  accuracy.  Selanjutnya, Confusion  Matrix adalah alat untuk mentabulasi keakuratan Data Mining . Confusion Matrix yang dibuat dengan teknik klasifikasi Random Forest (RF) dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Confusion Matrix RF
TNW TOL I T O L II TOT I TIW I TOT II TOT III  Class Precision PNW 238 24 12 4 14 1 0 81.23% POL I 21 216 6 1 0 0 0 88.52% POL II 6 46 241 15 0 0 0 78.25% POT I 0 4 30 321 0 2 1 89.66% PIW 22 0 0 0 258 0 0 92.14% POT II 0 0 1 10 0 293 0 96.38% POT III 0 0 0 0 0 1 323 99.69%
Class Recall  82.93%  74.48% 83.10% 91.45%  94.85%  98.65%  99.69%
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan  komparasi  algoritma  tersebut  diketahui  bahwa  algoritma Random  Forest (RF) memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  dibanding  algoritma  lainnya  yaitu  89,53%.  Setelah  diketahui performa kinerja terbaik algoritma Random Forest (RF) dalam melakukan klasifikasi penyakit obesitas. Selanjutnya  data  harus  dipisahkan  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data Training dan  data Testing .  Data Training digunakan untuk melatih model RF, sedangkan data Testing digunakan untuk menguji model RF. Pemisahan data dapat dilakukan dengan menggunakan Split Validation . Split validation dilakukan dengan menggunakan sebaran data 90% Training dan 10% Testing sampai dengan sebaran data 50% Training dan 50% Testing , atau dengan kata lain, rasio data yang digunakan 0,9 sampai dengan 0,5. Hal ini dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model RF dapat mengklasifikasikan penyakit obesitas yang belum diketahui sebelumnya. Dengan menggunakan split validation, dapat dilihat apakah model RF memiliki kemampuan generalisasi yang baik atau tidak dan  melihat model hasil klasifikasi yang paling  tinggi  akurasi.  Berikut  ini  adalah  sebaran  data Testing dan Training menggunakan Split Validation dengan rasio 0,5 hingga 0,9. Jika diperhatikan dari Tabel 5, dapat dilihat bahwa nilai akurasi yang paling tinggi pada saat menggunakan split validation algoritma Random Forest (RF) dengan rasio 0,8 sebesar 90,02%. Nilai Akurasi yang tinggi menunjukkan bahwa model klasifikasi memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Hal ini berarti bahwa data Training yang digunakan untuk melatih model sebesar 80% dari data keseluruhan, dan data uji yang digunakan untuk menguji model sebesar 20% dari data keseluruhan, memberikan hasil klasifikasi yang paling baik. Berikut dapat kita lihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Split Ratio 0,5 – 09 RF Algoritma Validation Ratio  Accuracy Random Forest (RF) Split Validation 0,5 87,01% Random Forest (RF) Split Validation 0,6 89,47% Random Forest (RF) Split Validation 0,7 87,52% Random Forest (RF) Split Validation 0,8 90,02% Random Forest (RF) Split Validation 0,9 88,63% Average 88,53%
Berdasarkan  hasil Split  Validation dengan  menggunakan  split  ratio  0,5  hingga  0,9  dapat  diketahui bahwa algoritma Random Forest dengan split ratio 0,5 hingga 0,9 memiliki nilai average 88,53% untuk akurasi. Validasi dengan split ratio 0,8 memiliki nilai accuracy tertinggi sebesar 90,02%. Nilai Akurasi yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  untuk  nilai accuracy. Untuk meningkatkan nilai akurasi pada algoritma Random Forest (RF) maka digunakan fitur Optimasi.  Pada  penelitian  ini  melakukan  komparasi  fitur  optimasi  yaitu  Optimize  Selection  dan Optimize Weights . Validasi yang dilakukan pada Tabel 6 adalah tabel perbandingan akurasi algoritma Random Forest (RF) berbasis Optimize Weights Evolunationary , Optimize Weights PSO dan Optimize Forward dengan menggunakan cross validasi Berikut dapat kita lihat pada Tabel 6.
Tabel 6. RF + Feature Optimize Weights Optimize Algoritma RF + Weights Algortima Metode Valdation Accuracy Random Forest (RF) Optimize Weights Evolunationary Cross Validation 91,09% Random Forest (RF) Optimize Weights PSO Cross Validation 92,66% Random Forest (RF) Optimize Weights Forward Cross Validation 94,13%
Dapat dilihat pada Tabel  6  hasil evaluasi algoritma Random  Forest (RF)  berbasis Optimize  Weights Forward memberikan hasil akurasi yang tinggi yaitu Optimize Weights Forward sebesar 94,13%. Untuk mempermudah  dalam  memahami  perbedaan  nilai  akurasi  antara Random  Forest yang  menggunakan Optimize  Weights dengan  cross  validation,  dapat  membuat  grafik.  Hasil  evaluasi  algoritma Random Forest (RF) berbasis Optimize Weights Forward memberikan hasil akurasi yang tinggi yaitu Optimize
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Forward  Selection sebesar  94,13%, Optimize  Weights Evolutionarya  sebesar  91,09%,  dan Optimize Weights PSO  sebesar  92,66%.  Selanjutnya,  Setelah  diketahui  performa  kinerja  terbaik Optimize Selection Forward algoritma Random Forest dalam melakukan klasifikasi Penyakit Obesitas, dilakukan validasi data menggunakan Split Validation untuk menguji algoritma tersebut. Berikut ini adalah hasil dari validasi data menggunakan Split Validation dengan ratio 0,5 hingga 0,9 yang terdapat pada Tabel 8.  Untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  pada  algoritma Random  Forest (RF)  maka  digunakan  fitur Optimasi.  Pada  penelitian  ini  melakukan  komparasi  fitur  optimasi  yaitu  Optimize  Selection  dan Optimize Weights . Validasi yang dilakukan pada Tabel 7 adalah tabel perbandingan akurasi algoritma Random  Forest (RF)  berbasis  Optimize Forward  Selection dan  Optimize  Evolutionary  Selection dengan menggunakan cross validasi Berikut dapat kita lihat pada Tabel 7.
Tabel 7. RF + Optimize Fitur Selection Optimize Algoritma RF + Fitur Selection Algoritma Metode Validation Accuracy Random Forest (RF) Optimize Forward Selection Cross Validation 94,32% Random Forest (RF) Optimize Selection Evolunationary Cross Validation
92,94%
Dapat dilihat pada Tabel 7  hasil evaluasi algoritma Random Forest (RF) berbasis Optimize Forward Selection memberikan  hasil  akurasi  yang  tinggi  yaitu Optimize Forward  Selection sebesar  94,32%. Untuk  mempermudah  dalam  memahami  perbedaan  nilai  akurasi  antara Random  Forest yang menggunakan Optimize fitur  dengan  variasi  cross  validation,  dapat  membuat  grafik.  Hasil  evaluasi algoritma Random Forest (RF) berbasis Optimize Forward Selection memberikan hasil akurasi yang tinggi  yaitu Optimize Forward  Selection sebesar  94,32%,  dan Optimize Evolutionary  Selection akurasinya  yaitu  92,94%.  Selanjutnya,  Untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  pada  algoritma Random Forest (RF)  maka  digunakan  fitur  Optimasi.  Pada  penelitian  ini Optimize  Weights .  Validasi  yang dilakukan  pada  Tabel  7  adalah  tabel  perbandingan  akurasi  algoritma Random  Forest (RF)  berbasis Optimize Weights Evolutinary, Optimize Weights PSO, dan Optimize Weights Forward.
Dalam penelitian ini diusulkan suatu metode untuk klasifikasi Obesitas Optimasi Algorithm Selection Forward  sebagai  fitur  seleksi  dan  algoritma Random  Forest sebagai  klasifikasi  penyakit  obesitas. Berikut proposed method atau metode yang di usulkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Komparasi Algoritma Random Forest + Optimize Forward Selection Algoritma Validation Accuracy Random Forest (RF) Cross Validation 89,53% Random Forest (RF) Split Validation 0,8 90,02% Purposed Method Cross Validation 94,32% Purposed Method Split Validation 0,6 94,56%
Berdasarkan hasil Tabel 8 komparasi algoritma Random Forest berbasis Optimasi Forward Selection tersebut  diketahui  bahwa  hasil  sebelum  di  optimasi  dan  sesudah  memiliki  nilai  sebesar  89,53% Berdasarkan  hasil  Split  Validation  dengan  menggunakan  split  ratio  0,5  hingga  0,9  dapat  diketahui bahwa  algoritma Random  Forest dengan  split  ratio  0,8  memiliki  nilai  accuracy  tertinggi  sebesar 90,02%. Random  Forest (RF)  berbasis  Optimize Forward  Selection memberikan  hasil  akurasi  yang tinggi yaitu sebesar 94,32%, Algoritma Random Forest berbasis Optimize Forward Selection dengan split ratio 0,5 hingga 0,9 memiliki nilai sebesar 94,56% dengan split ratio 0,6 memiliki nilai accuracy tertinggi. Berikut grafik dapat kita lihat pada Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. Komparasi Algoritma Sebelum dan Sesudah

## Gambar 3. Proposed Method
Pengumpulan  dataset  Obesitas  merupakan  tahap  pertama  dalam  penelitian  ini.  Langkah selanjutnya  adalah  membagi  data  menjadi  set Training dan Testing .  Data Training digunakan  untuk menghasilkan  model  algoritma Random  Forest ,  sedangkan Testing dataset  digunakan  untuk menghasilkan hasil akurasi. Langkah selanjutnya dilakukan komparasi algoritma. Komparasi algoritma dilakukan  untuk  membandingkan  beberapa  algoritma  dalam  melakukan  pengklasifikasian  sehingga didapatkan  model  algoritma  terbaik.  Seleksi  fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  menggunakan Optimasi Forward  Selection .    Optimasi  Algoritma Forward  Selection membuat populasi  terdiri  dari banyak individu yang dipilih dengan paling banyak nilai yang relevan dengan klasifikasi sehingga dapat meningkatkan kinerja nilai akurasi klasifikasi Penyakit Obesitas. Selanjutnya, fitur telah dipilih oleh fitur seleksi algoritma Forward Selection diklasifikasikan menggunakan algoritma Random Forest (RF.
Tabel 8. Split Ratio 0,5 – 09 RF + Optimize Forward Selection Ratio Algoritma RF Accuracy (RF+ Optimize ) Cross 89,53% 90,02% 0,5 87,01% 94,31% 0,6 89,47% 94,56% 0,7 87,52% 94,15% 0,8 90,02% 94,30% 0,9 88,63% 93,84% Average  88,53% 94,23% 89,53% 90,02% 94,32% 94,56% 87,00% 88,00% 89,00% 90,00% 91,00% 92,00% 93,00% 94,00% 95,00% Random Forest (RF) Random Forest (RF)
Purposed Method Purposed Method
Accuracy
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan hasil Split Validation dengan menggunakan split cross ratio terbaik sebesar 90,02%, Hasil Split ratio 0,5 hingga 0,9 dapat diketahui bahwa algoritma Random Forest dengan split ratio 0,5 hingga 0,9 memiliki nilai average 94,23% untuk akurasi. Validasi dengan split ratio 0,6 memiliki nilai accuracy tertinggi sebesar 94,56%. Nilai Akurasi yang tinggi menunjukkan bahwa model klasifikasi memiliki tingkat akurasi yang tinggi. untuk nilai accuracy.
T-Test  Paired  Two  Sample akan  dilakukan  pada  nilai  akurasi  sebelum  dan  setelah  optimasi untuk  menyimpulkan  penelitian  ini.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan signifikan  secara  statistik  antara  nilai  akurasi  sebelum  dan  setelah  optimasi.  Nilai  signifikansi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  0.05. T-Test  Paired  Two  Sample menunjukkan  bahwa  nilai dengan two-tail adalah 0,0000801. Dengan nilai signifikansi yang lebih rendah dari alpha (0.05), hasil ini  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  sebelum  dan  setelah  optimasi  berbeda  secara  signifikant.  Ini menunjukkan bahwa optimasi Selection memiliki efek substansial pada akurasi dan kualitas klasifikasi. Hasilnya  memberikan  dukungan  empiris  untuk  efektivitas  metode  optimalisasi Forward  Selection dalam meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan penyakit obesitas. Hasil T-Test Paired Two sample pada Tabel 9.
Tabel 9. T-Test Paired Two Sample
Accuracy Accuracy Mean 0,886966667 0,942466667 Variance 0,000145551 5,70267E-06 Observations 6 6 Pearson Correlation 0,283256279 Hypothesized Mean Difference 0 Df 5 t Stat -11,70337523 P(T<=t) one-tail 0,00004002508 t Critical one-tail 2,015048373 P(T<=t) two-tail 0,0000801 t Critical two-tail 2,570581836
Kombinasi metode Forward Selection Optimization dan algoritma klasifikasi Random Forest untuk mengidentifikasi dan mengkarakterisasi obesitas merupakan inovasi penelitian dan kontribusi terhadap pengetahuan. Menggunakan teknik ini mengatasi kesulitan memilih fitur penting dalam analisis data obesitas  sekaligus  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  penyakit.  Penelitian  ini  juga  memajukan pemahaman kita tentang penerapan algoritma pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan, yaitu dalam  identifikasi  dan  pengobatan  obesitas  anak  dan remaja.  Hasilnya,  penelitian  kami  memberikan wawasan  baru  dan  secara  signifikan  meningkatkan  pemahaman  kami  tentang  penggunaan  teknologi penambangan data untuk mengatasi masalah kesehatan yang kompleks seperti obesitas.
Adopsi optimasi Forward Selection Optimization yang dapat meningkatkan kinerja klasifikasi dan akurasi  dalam  menentukan  tingkat  obesitas  merupakan  inovasi  penelitian  ini.  Selanjutnya, menggunakan algoritma klasifikasi Random Forest untuk mengklasifikasikan data obesitas membantu meningkatkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang  menyebabkan  kondisi  ini.  Penelitian  ini  juga menyoroti  penerapan  algoritma  pembelajaran  mesin  dalam  pengaturan  kesehatan,  yang  berpotensi meningkatkan  diagnosis,  pengobatan,  dan  pencegahan  obesitas.  Akibatnya,  pembaruan  ini  dapat memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  pengembangan  pendekatan  baru  untuk  mengobati  obesitas sekaligus meningkatkan pemahaman kita tentang hubungan antara karakteristik klinis dan obesitas.

## 5 Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  dataset  obesitas  dari  UCI Machine  Learning Repository  dan  menguji  empat  algoritma: Random  Forest ,  Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  dan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Decision  Tree.  Hasil Testing awal  menunjukkan  bahwa  algoritma Random  Forest memiliki  tingkat akurasi  tertinggi  sebesar  89,53%.  Namun,  setelah  dilakukan Testing menggunakan  metode Split Validation dengan  variasi  rasio  0,5  hingga  0,9,  didapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  90,02% dengan rasio 0,8. Selanjutnya, peneliti melakukan Testing dengan lima optimasi fitur dan bobot, yaitu Optimize Forward  Selection , Optimize Evolutionary  Selection, Optimize  Weights PSO, Optimize Weights Evolutionary,  dan Optimize  Weights Forward.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  optimasi Forward Selection menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 94,32%. Setelah dilakukan uji Split Validation dengan rasio 0,6,  akurasi tertinggi  mencapai 94,56%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa  dengan  menggabungkan  algoritma Random  Forest ,  metode Split  Validation ,  dan  optimasi Forward Selection , penelitian ini mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi obesitas.

## Referensi
[1] R.  T.  Aldisa,  S.  Alfarisi,  and  M.  A.  Abdullah,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Mendiagnosa Penyakit Leptospirosis,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 521–526, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2205.
[2] Y.  Susindra et  al. ,  “Pengaruh  Media  Pembelajaran  Infografis  Berbasis  Aplikasi  Android Terhadap Tingkat Pengetahuan Mengenai Obesitas Pada Remaja Putri,” vol. 4, no. 2, pp. 81– 86, 2023.
[3] A. H. Santoso et al. , “Penapisan Hiperuresemia dan Obesitas Pada Remaja di Jakarta Barat,” vol. 3, no. 2, 2023.
[4] F.  li.  D.  Cahyanti,  F.  Sarasati,  W.  Astuti,  and  E.  Firasari,  “Klasifikasi  Data  Mining  dengan Algoritma Machine Larning Untuk Prediksi Penyakit Liver,” vol. 14, no. 2, 2023.
[5] L. Sari, A. Romadloni, and R. Listyaningrum, “Penerapan Data Mining dalam Analisis Prediksi Kanker  Paru  Menggunakan  Algoritma  Random,”  vol.  14,  no.  01,  pp.  155–162,  2023,  doi: 10.35970/infotekmesin.v14i1.1751.
[6] A. M. Widodo et al. , “Komparasi Performansi Algoritma Pengklasifikasi KNN , Bagging,” pp. 367–372, 2021.
[7] B. A. R. P. Wahyu, A. F. Farozi, C. P. Mahendra, and R. K. Hapsari, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Berdasarkan Decision Tree,” no. Widyasari 2017, pp. 80–89, 2019.
[8] Y.  Ramdhani,  “Komparasi  Algoritma  LDA  Dan  Naïve  Bayes  Dengan  Optimasi  Fitur  Untuk Klasifikasi Citra Tunggal Pap Smear,” Informatika , vol. II, no. 2, pp. 434–441, 2015, [Online]. Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/130%0Ahttps://ejournal.bsi.ac.id/ejur nal/index.php/ji/article/download/130/105
[9] E. N. Candra, I. Cholissodin, and R. C. Wihandika, “Klasifikasi Status Gizi Balita menggunakan Metode Optimasi Random Forest dengan Algoritme Genetika ( Studi Kasus : Puskesmas Cakru ),” vol. 6, no. 5, pp. 2188–2197, 2022.
[10] Y.  Religia,  A.  Nugroho,  and  W.  Hadikristanto,  “JURNAL  RESTI  Analisis  Perbandingan Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk,” vol. 1, no. 10, pp. 187–192, 2021.
[11] M. R. Fanani, “Algoritma Naïve Bayes Berbasis Forward Selection Untuk Prediksi Bimbingan Konseling  Siswa,” J.  DISPROTEK ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  13–22,  2020,  doi: 10.34001/jdpt.v11i1.952.
[12] H.-  Harafani,  “Forward  Selection  pada  Support  Vector  Machine  untuk  Memprediksi  Kanker Payudara,” J. Infortech , vol. 1, no. 2, pp. 131–139, 2020, doi: 10.31294/infortech.v1i2.7398.
[13] W. Muslehatin and M. Ibnu, “Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan  Obesitas  Mahasiswa  Sistem  Informasi  UIN  Suska  Riau,” Semin.  Nas.  Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 2579–5406, 2017.
[14] A. Nurmasani and Y. Pristyanto, “Algoritme Stacking Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Pada Dataset  Imbalanced  Class,” Pseudocode ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–26,  2021,  doi: 10.33369/pseudocode.8.1.21-26.
[15] S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N.  Rahmawati,  “Implementasi  Random  Forest  Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 310–320, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[16] P.  Rosyani,  S.  Saprudin,  and  R.  Amalia,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Metode  Random
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Forest dan Sequential Minimal Optimization (SMO),” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 132, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44120.
[17] N.  M.  Putry,  “Komparasi  Algoritma  Knn  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Diagnosis Penyakit  Diabetes  Mellitus,” EVOLUSI    J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.31294/evolusi.v10i1.12514.
[18] U.  Erdiansyah,  A.  Irmansyah  Lubis,  and  K.  Erwansyah,  “Komparasi  Metode  K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 208, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[19] L. Qadrini, A. Sepperwali, and A. Aina, “Decision Tree dan Adaboostpada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial,” Decis. Tree Dan Adab. Pada Klasifikasi Penerima Progr. Bantu. Sos. , vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.
[20] M. Rizal, M. Z. Syahaf, S. R. Priyambodo, and Y. Rhamdani, “Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Forward Selection Untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,” Naratif  J. Nas. Riset, Apl. dan Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 71–80, 2023, doi: 10.53580/naratif.v5i1.200.
[21] A. Fauzi and Tukiyat, “Analisis Potensi Dana Retail pada Nasabah PT . Bank Tabungan Negara ( Persero ), Tbk . Dengan Metode Decision Tree dan Naive Bayes Berbasis Optimize Selection ( Evolutionary ),” J. Adm. Dan Manjemen , vol. 9, no. 1, pp. 30–36, 2019.
[22] K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 122, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[23] S. Agustin et al. , “Optimasi Feature Selection Menggunakan Algoritma Neural Network Untuk Klasifikasi Brain Stroke,” J. Penelit. Rumpun Ilmu Tek. , vol. 2, no. 3, pp. 66–74, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/juprit.v2i3.2009
[24] S. Hidayatulloh et al. , “Penggunaan Otimasi Atribut Dalam Peningkatan Akurasi Prediksi Deep Learning Pada Bike Sharing Demand,” vol. 9, no. 1, pp. 54–61, 2023.
[25] E. Nurlia and U. Enri, “Penerapan Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menentukan Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Tek. Inform. Musirawas) Elin Nurlia , vol. 6, no. 1, p. 42, 2021.
[26] T.  B.  Sasongko  and  O.  Arifin,  “Implementasi  Metode  Forward  Selection  pada  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naive  Bayes  Classifier  Kernel  Density  (Studi  Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 383–388, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961000.