## Prediksi BMI Berdasarkan Level Aktivitas Fisik dengan Metode Analisis Machine Learning
Diki Saputra 1) , Jajat 2)* , Imas Damayanti 3) , Kuston Sultoni 4) ,
Yati Ruhayati 5) , Nur Indri Rahayu 6)
1), 2), 3), 4), 5) dan 6) Universitas Pendidikan Indonesia E-mail : 1) saputradiki526@upi.edu, 2) jajat_kurdul@upi.edu, 3) imas_d@upi.edu,
4) kuston.sultoni@upi.edu, 5) yatiruhayati@upi.edu, 6) nurindrirahayu1910@upi.edu

## ABSTRAK
Prevalensi obesitas telah menjadi salah satu isu global dalam bidang kesehatan di masyarakat. Sementara  itu  aktivitas  fisik  diakui  menjadi  salah  satu  yang  memiliki  peran  penting  dalam mengatasi prevalensi obesitas. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menjelaskan hubungan aktivitas fisik dengan Body Mass Index (BMI) dengan metode ML yang saat ini tengah populer. Sumber data yang digunakan yaitu dari kelompok bidang keilmuan sport and physical activity program studi  Ilmu  Keolahragaan,  Universitas  Pendidikan  Indonesia.  Total  212  (usia  19-23  tahun) partisipan  yang  memenuhi  kriteria,  terlibat  dalam  penelitian  ini.  IPAQ-SF  digunakan  untuk memperoleh  data  terkait  dengan  aktivitas  fisik  partisipan.  Empat  metode  algoritma ML yaitu decision  tree , naïve  bayes , k-nearest  neighbors (KNN),  dan random  forest digunakan  untuk menganalisis  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma naive  bayes memiliki performa  paling  unggul  (akurasi  =  52,38%;  sensitifitas  =  51,65%;  spesifisitas  =  53,33%)  dari ketiga  model ML lainnya,  sementara  KNN  paling  rendah  baik  akurasi,  sensitifitas,  maupun spesifisitas (42,86%) dalam memprediksi BMI berdasarkan level aktivitas fisik.  Aktivitas fisik memiliki peran penting dalam memprediksi BMI selain faktor lainnya seperti jenis kelamin dan perilaku sedentary .
Kata kunci : body mass index; physical activity; decision tree

## ABSTRACT
The  prevalence  of obesity has  become  a  global issue  in  the field  of  public  health.  Meanwhile, physical  activity  is  recognized  as  having  an  important  role  in  overcoming  the  prevalence  of obesity.  The  aim  of  this  research  is  to  explain  the  relationship  between  physical  activity  and Body Mass Index (BMI) using the ML method which is currently popular. The data source used is  from  the  sports  and  physical  activity  scientific  field  group,  Sports  Science  study  program, Indonesian University of Education. A total of 212 (aged 19-23 years) participants who met the criteria  were  involved  in  this  research.  IPAQ-SF  was  used  to  obtain  data  related  to participants' physical activity. Four ML algorithm methods, namely decision tree, naïve Bayes, k-nearest  neighbors  (KNN),  and  random  forest  were  used  to  analyze  the  data.  The  results showed  that  the  Naive  Bayes  algorithm  had  the  most  superior  performance  (accuracy  = 52,38%; sensitivity = 51,65%; specificity = 53,33%) of the three other ML models, while KNN had  the  lowest  accuracy,  sensitivity  and  specificity  (42,86%)  in  predicting  BMI  based  on physical  activity  level.  Physical  activity  has  an  important  role  in  predicting  BMI  apart  from other factors such as gender and sedentary behavior.
Keywords : body mass index; physical activity; decision tree
Jurnal Pendidikan Kesehatan Rekreasi
Vol. 10, No. 1, Hal. 165-175, Januari 2024
Penulis Korespondensi : Jajat, Universitas Pendidikan Indonesia E-mail : jajat_kurdul@upi.edu
Jurnal Pendidikan Kesehatan Rekreasi berlisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## PENDAHULUAN
Pada satu dekade terakhir, prevalensi  obesitas  telah  mengalami peningkatan  yang  signifikan,  sehingga menjadi  salah  satu  isu  utama  dalam bidang  kesehatan  masyarakat  di  dunia termasuk  Indonesia (Dewi  &  Solechah, 2020) .  Pada  tahun  2015-2016,  hampir 40% (Milita  et  al.,  2021) dari  populasi dewasa    di  Indonesia  yang  berusia  20 tahun ke atas dan hampir 20% anak-anak serta  remaja  yang  berusia  2-19  tahun mengalami  obesitas (Rachmi  &  Baur, 2017) .  Masalah  obesitas  menimbulkan keprihatinan serius dalam masalah kesehatan  masyarakat  karena  berpotensi menyebabkan  dampak  kesehatan  yang serius, seperti peningkatan risiko hipertensi, hipercolesterolemia, serta diabetes  tipe  2 (Visscher  &  Seidell,
2001) ,  beberapa  jenis  kanker (Goodwin
&  Stambolic,  2015) ,  bahkan  risiko kematian dini (Frank et al, 2010) . Untuk mengatasi penyakit-penyakit yang terkait dengan  obesitas  ini,  Amerika  Serikat mengeluarkan  biaya  sebesar  USD  315,8 setiap tahun (Wyatt & Dubbert, 2006) . Aktivitas  fisik  telah  diakui  sebagai salah satu faktor kunci dalam
penanganan masalah obesitas. Sayangnya,  tingkat  kepatuhan  terhadap pedoman  aktivitas  fisik    di  antara  orang dewasa  di  Indonesia  tetap  rendah  dan tidak mengalami perubahan yang
signifikan (Chin  &  Binks,  2016) .  Data yang mencakup seluruh populasi menunjukkan bahwa hanya 18%
(Parinduri  &  Djokosujono,  2021) dari individu  yang  mengalami  obesitas  yang memenuhi pedoman aktivitas fisik. Studi sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa bahkan peningkatan kecil dalam aktivitas  fisik  dengan  intensitas  moderat hingga  tinggi  berkorelasi  dengan  risiko
obesitas  yang  lebih  rendah.  Individu yang  berhasil  mempertahankan  berat badan  yang  sehat  cenderung  lebih  aktif secara  fisik (Fitri  &  Suryana,  2016) . Selain itu, intervensi  aktivitas fisik telah terbukti memberikan manfaat bagi anak- anak  dan  remaja  yang  mengalami obesitas (Nurcahyo, 2011) , serta mengurangi risiko kesehatan yang terkait dengan  kondisi  tersebut (Villasana  et  al, 2020) .  Namun,  ada  juga  penelitian  yang menyiratkan  bahwa  hubungan  antara aktivitas  fisik  dan  status  berat  badan dapat memiliki korelasi yang rendah atau bahkan  tidak  ada  hubungannya.  Sebagai contoh,  studi  yang  dilakukan  oleh Lauran dan rekannya, dengan menggunakan Behavioral  Risk  Factor Surveillance System (BRFSS) dan National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) (Dwyer et  al,  2013) ,  menemukan  bahwa  antara tahun 2001 hingga 2009, setiap peningkatan  1  poin  persentase  dalam prevalensi PA berkorelasi dengan penurunan  prevalensi  obesitas  sekitar 0,11 poin persentase setelah mempertimbangkan  faktor-faktor  sosial seperti  kemiskinan,  pengangguran,  dan urbanisasi (Dwyer et al, 2013) . Ruth dan rekan-rekannya, yang menggunakan data NHANES  dari  tahun  1988  hingga  2006, juga  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor selain  aktivitas  fisik  mungkin  lebih berperan  dalam  peningkatan  Indeks Massa  Tubuh  (IMT)  dari  waktu  ke waktu (Samarayanake & Cheung, 2012) . Suatu  tinjauan  sistematis  sebelumnya bahkan  menyimpulkan  bahwa  meskipun manfaat  kesehatan  dari  aktivitas  fisik telah  terbukti,  aktivitas  fisik  mungkin hanya  memiliki  peran  yang  relatif  kecil dalam  penyebab  obesitas (Huang  et  al, 2015) .
D. Saputra, Jajat, I. Damayanti, K. Sultoni, Y. Ruhayati & N. I. Rahayu , Prediksi BMI Berdasarkan Level Aktivitas Fisik dengan Metode Analisis Machine Learning
Oleh  karena  itu,  meskipun  aktivitas fisik  telah  diidentifikasi  sebagai  faktor penting dalam mengatasi masalah obesitas, hubungan yang lebih mendalam antara  aktivitas  fisik  dan  obesitas  masih belum  sepenuhnya  terungkap.  Berkat kemajuan teknologi baru-baru ini,
metode ML (ML)  telah  menjadi  alat yang kuat untuk membantu
mengidentifikasi faktor-faktor risiko yang  kompleks  dalam  konteks  obesitas (DeGregory  et  al,  2018) .  Dibandingkan dengan pendekatan statistik konvensional, ML belajar dari data tanpa terpaku  pada  aturan  kaku  dan  tidak hanya  memperhatikan  hubungan  antar variabel, yang seringkali menjadi kendala dalam model regresi
konvensional.  Kemampuan  ML  dalam mengelola volume data besar yang rumit juga  melampaui  kemampuan  model statistik tradisional (Nilashi  et  al,  2017) . Namun,  penting  untuk  dicatat  bahwa meskipun ML menawarkan potensi yang besar, teknik ini tidak selalu mengungguli metode konvensional
dalam pengaturan klinis. Tinjauan sistematis  bahkan  menunjukkan  bahwa tidak ada manfaat kinerja yang signifikan  dari  model  ML  dibandingkan dengan regresi logistik tradisional dalam membangun  model  prediksi  klinis. Selain  itu,  ada  beberapa  tantangan  yang perlu diatasi dalam menggunakan model prediksi  berbasis  ML,  seperti  kesulitan dalam  menginterpretasikan  hasil  yang lebih  akurat  dan  tidak  adanya  pedoman baku mengenai seberapa besar peningkatan  kinerja  yang  cukup  untuk membenarkan  penggunaan  model  yang kurang dapat diinterpretasikan (Murdoch et al, 2019) .
Dengan  latar  belakang  tersebut, dalam  studi  eksploratif  ini,  penelitian
bertujuan  untuk  :  1)  menyelidiki  lebih lanjut hubungan antara aktivitas fisik dan status  berat  badan dengan menggunakan teknik  ML  serta  data  aktivitas  fisik nasional  yang  terukur  secara  objektif; dan  2)  membandingkan  hasil  serta kinerja antara penggunaan metode berbasis  ML  dan  metode  statistik konvensional  dalam  menilai  hubungan antara  aktivitas  fisik  dan  status  berat badan. Kami berhipotesis bahwa aktivitas  fisik  adalah  salah  satu  faktor penting dalam memprediksi obesitas dan bahwa  model  ML  mungkin  mampu memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat dibandingkan  dengan  metode  statistik konvensional.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  membandingkan performa  empat  algoritma ML dalam memprediksi  status  BMI  berdasarkan level  aktivitas  fisik.  Perbandingan  dikaji dari  performa  masing-masing  algoritma melalui confusion  matrix . Confusion matrix merupakan metode untuk
mengevaluasi  keakuratan  model  dari hasil  yang  didapatkan  dalam  proses mengklasifikasi algoritma (Zeng, 2020) . Data  set  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  gabungan  dari data  yang  diambil  secara  langsung  dan data Kelompok Bidang Keilmuan (KBK) physical  activity  and  sport ,  pada program studi Ilmu Keolahragaan,
Universitas  Pendidikan  Indonesia.  KBK physical activity and sport yang mengkaji berbagai
permasalahan aktivitas  fisik dan  olahraga  pada
berbagai  level  dan  jenjang  usia.  Salah satu yang dikaji yaitu pada kategori usia remaja  pada  jenjang  sekolah  menengah atas (SMA) dan mahasiswa.
Penelitian  ini  menggunakan  data aktivitas  fisik  mahasiswa  (N=372)  yang bersumber  dari  KBK physical  activity and  sport berupa  laporan  diri  partisipan melalui International  Physical  Activity Questionnaire  Short  Form (IPAQ-SF). Sumber  data  ini  paling  memungkinkan untuk digunakan dalam penelitian karena memuat data  sesuai  permasalahan.
Adapun  analisis  sampel  terfokus  pada mahasiswa  berusia  19-23  tahun  di  mana informasi mengenai demografi,
karakteristik  antropometrik  (tinggi  dan berat badan) serta aktivitas fisik tersedia pada data yang diperoleh. Kami mengeluarkan  data  yang  tidak  lengkap dari responden, sehingga total  data yang diteliti berjumlah 212 sampel.
BMI  atau  status  berat  badan merupakan variabel utama dalam penelitian  ini.  BMI  dihitung  melalui kalkulasi  data  tinggi  dan  berat  badan yang  dilaporkan  oleh  partisipan  dengan rumus  Berat  Badan  (kg)  dibagi  Tinggi Badan  (meter)  Kuadrat.  Adapun  cut point  yang  digunakan  untuk  klasifikasi BMI  yaitu  kategori  Asia  Pasifik  yang berbeda  dengan  kategori  WHO (Jajat  & Suherman,  2020; Lim  et  al.,  2017) . Adapun  klasifikasi  BMI  Asia  Fasifik yaitu;  <18,5  underweight,  18,5-22,9
normal,  23-24,9  overweight,  dan  >25 obesitas. Variabel prediktor yang digunakan  yaitu  level  aktivitas  fisik. Klasifikasi  level  aktivitas  fisik  mengacu pada rumus kalkulasi Metabolic
Equivalent  of  Task (METs)  dari  IPAQ- SF. METs merupakan standar banyaknya energi  yang  dikeluarkan  oleh  tubuh dalam  keadaan  istirahat  duduk  dan beraktivitas  selain  itu,  kelipatan  dari resting  metabolik  rate  (RMR)  dimana  1 METs  adalah  energi  yang  dikeluarkan per menit/kg BB orang dewasa (1 METs = 1,2 kkal/menit) aktivitas fisik dinyatakan  dalam  skor  yaitu  METs-min sebagai  jumlah  kegiatan  setiap  menit. Berikut  adalah  rumus  METs  IPAQ-SF; Walking  MET-minutes/week  =  3.3  * walking minutes * walking days Moderate  MET-minutes/week  =  4.0  * moderate-intensity  activity  minutes  * moderate days Vigorous
MET- minutes/week  =  8.0  *  vigorous-intensity activity  minutes  *  vigorous-intensity days  Total  physical  activity  MET- minutes/week  =  sum  of  Walking  + Moderate + Vigorous METminutes/week scores. Adapun  tabel  pengkategorian METs berdasarkan norma IPAQ (Suwandaru et al., 2021) . Tabel 1 Norma IPAQ dan GPAQ Kategori METs (Menit/Minggu) Berat > 3000 Sedang > 600 Ringan < 600 Studi ini menggunakan empat
algoritma  klasifikasi  dari ML untuk memprediksi  BMI  berdasarkan  level aktivitas  fisik.  Empat  model  algoritma
tersebut yaitu decision tree , naïve bayes , k-nearest neighbors (KNN), dan random forest .
D. Saputra, Jajat, I. Damayanti, K. Sultoni, Y. Ruhayati & N. I. Rahayu , Prediksi BMI Berdasarkan Level Aktivitas Fisik dengan Metode Analisis Machine Learning
Supervised  ML digunakan  dalam penelitian  ini,  artinya  data  atau  variabel outcome diberikan  label.  Dari  212 jumlah  data  kemudian  dibagi  ke  dalam data  latih  dan  data  uji.  Sebanyak  80% data  digunakan  sebagai  data  latih,  dan 20%  digunakan  untuk  data  uji  atau  data tes.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  2  menyajikan  karakteristik sampel  penelitian,  termasuk  status  BMI dan  level  aktivitas  fisik.  Sebanyak  212 orang partisipan terlibat dalam penelitian ini,  dimana  69%  (147  orang)  berjenis kelamin  perempuan.  Sebanyak  31  orang laki-laki  atau  47%  memiliki  status  BMI tidak normal yaitu kurus, kelebihan berat badan  dan  obesitas.  Sementara  itu  47% perempuan memiliki status tidak normal, di  mana  40  orang  diantaranya  kelebihan berat badan dan obesitas.
Dari  total  keseluruhan  partisipan, hanya  49%  mahasiswa  yang  memiliki status  BMI  normal,  dan  sisanya  pada status  kurus,  kelebihan  berat  badan  dan obesitas. Berdasarkan  laporan  diri, sebanyak  7%  partisipan  status  level aktivitas fisiknya pada klasifikasi rendah,  dan  sisanya  pada  level  aktivitas fisik  sedang  dan  tinggi.  Pada  laki-laki, kurang dari 1% partisipan level aktivitas fisik  rendah,  sementara  pada  perempuan lebih  dari  6%  memiliki  level  aktivitas fisik rendah. Lebih lanjut jika dilihat dari status  BMI  dan  level  aktivitas  fisik, partisipan  yang  termasuk  pada  status BMI  normal  dengan  level  aktivitas  fisik sedang persentasenya paling tinggi yaitu 24,53%.  Sementara  persentase  terendah yaitu  pada  status  BMI  obesitas  dengan level  aktivitas  rendah  yaitu  satu  orang.

## Tabel 2

## Karakteristik Status BMI dan Aktivitas Fisik Partisipan
Variabel BMI Status Underweight Normal Overweight Obese (< 18,5) (18,5-22,9) (23 - 24,9) (>25) Gender N (%) N (%) N (%) N (%) Laki-laki 17 8,02 26 12,26 6 2,83 8 3,77 Perempuan  29 13,68 78 36,79 18 8,49 22 10,38 Level Aktivitas Fisik Light Moderate Vigorous Gender N (%) N (%) N (%) Laki-laki 2 0,94 33 15,57 30 14,15 Perempuan  13 6,13 77 36,32 57 26,89 Level Aktivitas Fisik by BMI Status PA Level N (%) N (%) N (%) N (%) Light 2 0,94 10 4,72 2 0,94 1 0,47 Moderate 26 12,26 52 24,53 16 7,55 16 7,55 Vigorous 18 8,49 40 18,87 14 6,60 13 6,13
Gambar  1  menyajikan  hasil  uji ML algoritma decision  tree yang  merupakan penjelasan klasifikasi status BMI berdasarkan  faktor-faktor  gender, cut point BMI,  aktivitas  fisik  rendah,
aktivitas  fisik  sedang,  aktivitas  fisik tinggi,  dan  perilaku  sedentari.  Dilihat dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan
bahwa  selain  cut  point,  level  aktivitas fisik  dan  waktu  perilaku  sedentari merupakan  faktor  utama decision  tree dalam  mengklasifikasi  status  BMI. Selain  itu,  gender  juga  menjadi  faktor lain yang juga menjadi penentu klasifikasi BMI pada level aktivitas fisik moderat.

## Gambar 1 Pohon Keputusan Prediksi BMI Algoritma Decision Tree
Penelitian  ini  memprediksi  BMI berdasarkan level aktivitas fisik. Pengelompokan BMI dibagi menjadi dua yaitu  normal  dan  abnormal,  di  mana klasifikasi  abnormal  yaitu  termasuk kategori  kurus  ( underweight ),  gemuk ( overweight ),  dan  obesitas.  Tabel  3 menunjukkan  hasil  pengujian  performa
klasifikasi menggunakan empat
algoritma ML . Naive  bayes memiliki performa  akurasi  paling  tinggi  diantara algoritma  yang  lain  yaitu  52,38%.
Sementara itu, KNN performa akurasinya paling rendah dalam
memprediksi  BMI  berdasarkan  level aktivitas  fisik  sebesar  42,86%.  Selain
memiliki  akurasi  paling  tinggi, naive bayes juga  memiliki  tingkat  sensitifitas paling  tinggi  yaitu  51,85%.  Demikian juga  dengan  KNN,  selain  memiliki akurasi  paling  rendah  juga  memiliki sensitifitas  paling  rendah  dari  keempat
model.  Lebih  lanjut  untuk  spesifisitas, naive  bayes juga  memiliki  spesifisitas paling tinggi dari keempat model sebesar 53,33%.  Sementara  spesifisitas  paling rendah ditunjukkan pada model algoritma decision  tree dengan  25%.
Tabel 3
Evaluasi Akurasi, Sensitifitas, dan Spesifisitas Prediksi Model ML pada Status
BMI dan Level Aktivitas Fisik Method Decision Tree  Naive Bayes KNN Random Forest Akurasi 45,24% 52,38% 42,86% 45,24% Sensitifitas 47,37% 51,85% 42,86% 45,83% Spesifisitas 25% 53,33% 42,86% 44,44%
Penelitian  ini  yaitu  menilai  resiko indeks  masa  tubuh  terutama  overweight dan  obesitas  di  masa  mendatang  dengan menggunakan  data  aktivitas  fisik  yang diukur  dengan  laporan  diri  dan  metode ML .  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa aktivitas fisik, terutama intensitas sedang  hingga  tinggi  merupakan  faktor utama  dalam  memprediksi  BMI.  Selain level  aktivitas  fisik,  jenis  kelamin  juga menjadi  faktor  penentu ML dalam mengklasifikasi BMI. Sebagaimana penelitian terdahulu bahwa level aktivitas  fisik  memiliki  peranan  penting dalam  menurunkan  dan  memelihara berat badan (Fogelholm &
Kukkonen‐Harjula,  2000;  Swift  et  al.,
2018) .  Demikian  juga  dengan  jenis kelamin  dan  usia  yang  menjadi  salah satu atribut penentu terhadap status berat badan (Belcher et al., 2010; Bolton et al., 2014) .
Penelitian juga membandingkan perbedaan performa algoritma ML dalam memprediksi  status  BMI,  di  mana  KNN memiliki akurasi paling rendah. Sementara  itu naive  bayes paling  tinggi akurasinya  dalam  memprediksi  status
BMI  dari  empat  model  algoritma ML . Namun demikian, meskipun naive bayes memiliki  akurasi  paling  tinggi  dari  tiga model  lainnya,  akurasinya  relatif  masih lemah.  Selain  akurasi, naive  bayes juga memiliki  sensitifitas  dan  spesifisitas paling  tinggi  dari  tiga  model  algoritma lainnya.  Sentifitas naive  bayes dalam memprediksi  status  BMI,  8,99%  lebih tinggi dari KNN yang memiliki sensitifitas  paling  rendah  dari  keempat model  algoritma ML .  Lebih  lanjut, spesifisitas naive  bayes 28,33%  lebih tinggi  dari decision  tree yang  memiliki spesifisitas  paling  rendah  di  antara keempat model algoritma ML .
Dibandingkan  dengan  penelitian terdahulu  yang  mengkaji  perbedaan sebelas algoritma ML dalam memprediksi obesitas berdasarkan aktivitas  fisik  melaporkan  bahwa  model algoritma random  subspace memiliki akurasi paling tinggi 67,03% dibandingkan  model  lainnya,  di  mana naive  bayes  akurasinya  paling  rendah dengan  49,64% (Cheng  et  al.,  2021) . Senada  dengan  penelitian  lainnya  yang mengkaji  permasalahan  serupa  dengan
menggunakan  metode Recurrent  Neural Networks (RNNs)  menunjukkan  akurasi 77% (Xue  et  al.,  2018) .  Lebih  lanjut kajian  prediksi  status  berat  badan menggunakan  algoritma ML neural network berdasarkan  perilaku  aktivitas fisik  melaporkan akurasi prediksi 75,8% (Rousset et al., 2023) . Penelitian lainnya mengembangkan  dua  model  prediksi menggunakan  data accelerometer untuk memperkirakan  jenis  aktivitas  fisik  dan pengeluaran  energi.  Model-model  ini menggunakan  algoritma  random  forest dan mencakup fitur-fitur seperti magnitudo  percepatan,  sudut  roll,  pitch, dan  yaw,  serta  arah  gerakan  utama. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model random forest berhasil dalam memperkirakan  pengeluaran  energi  dan mengklasifikasikan jenis
aktivitas dengan  akurasi  lebih  tinggi  ketika menggunakan  data  dari  accelerometer pada  pinggul  dan  pergelangan  tangan, dan  penambahan  data  detak  jantung lebih  lanjut  meningkatkan  prediksi (Ellis,  Kerr,  et  al.,  2014) .  Dengan demikian, algoritma ML memiliki
kemampuan  yang  berbeda-beda  dalam memprediksi status berat badan termasuk  BMI  berdasarkan  atribut- atribut  demografi,  gender,  maupun aktivitas  keseharian  termasuk  level aktivitas fisik.
Beberapa  limitasi  dari  penelitian  ini diantaranya;  instrumen  yang  digunakan untuk mengukur aktivitas fisik
menggunakan  kuesioner  laporan  diri IPAQ-SF, di mana kemungkinan jawaban  responden  dengan  kebenaran aktivitas  yang  dilakukannya  mungkin berbeda.  Pengukuran  aktivitas  fisik dengan menggunakan instrumen objektif seperti accelerometer ( Actigraph & ActivPal )  diperlukan  agar  data  memiliki
akurasi  yang  lebih  baik.  Yang  kedua, keterlibatan  jumlah  sampel  yang  lebih banyak  dan  usia  yang  variatif  menjadi rencana  ke  depannya  dalam  penelitian ini.

## SIMPULAN DAN SARAN
Algoritma ML dapat  memprediksi BMI  berdasarkan  level  aktivitas  fisik.
Algoritma naive bayes memiliki keunggulan  dibandingkan  dengan  tiga model  lainnya  dalam  memprediksi  BMI berdasarkan level aktivitas fisik, meskipun  performanya  relatif  masih rendah.  Meskipun  level  aktivitas  fisik merupakan  menjadi  prediktor  penting terhadap  BMI,  karakteristik  demografi lainnya  seperti  jenis  kelamin  dan perilaku sedentari juga merupakan faktor penting  lainnya  yang  terkait  dengan status  BMI.  Penelitian  lebih  lanjut dengan menggunakan algoritma machine learning  selain  empat  model  yang digunakan  diperlukan  untuk  melihat performanya.  Selain  itu  juga  faktor- faktor lain yang dapat memprediksi BMI perlu dikaji lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
Belcher,  B.  R.,  Berrigan,  D.,  Dodd,  K. W.,  Emken,  B.  A.,  Chou,  C.  P.,  & Spuijt-Metz,  D.  (2010).  Physical activity  in  US  youth:  impact  of race/ethnicity, age, gender, & weight status.  Medicine and science in sports and exercise, 42(12), 2211.
Bolton,  K.,  Kremer,  P.,  Rossthorn,  N., Moodie,  M.,  Gibbs,  L.,  Waters,  E., & de Silva, A. (2014). The effect of gender  and  age  on  the  association between  weight  status  and  health- related  quality  of  life  in  Australian adolescents.  BMC  Public  Health, 14, 1-8.
Cheng,  X.,  Lin,  S.  Y.,  Liu,  J.,  Liu,  S., Zhang, J., Nie, P., Fuemmeler, B. F., Wang,  Y.,  &  Xue,  H.  (2021).  Does physical  activity  predict  obesity—a ML  and  statistical  method-based analysis.  International  Journal  of Environmental  Research  and  Public Health, 18(8). https://doi.org/10.3390/ijerph18083 966 Chin,  S.  H.,  Kahathuduwa,  C.  N.,  &
Binks,  M.  (2016).  Physical  activity and  obesity:  what  we  know  and what  we  need  to  know. Obesity
Reviews , 17 (12), 1226-1244. https://doi.org/10.1111/obr.12460
DeGregory, K. W., Kuiper, P., DeSilvio, T.,  Pleuss,  J.  D.,  Miller,  R., Roginski,  J.  W.,  &  Thomas,  D.  M.
(2018).  A  review  of  machine learning in obesity. Obesity reviews , 19 (5), 668-685. https://doi.org/10.1111/obr.12667 Dewi, N. U., Tanziha, I., & Solechah, S. A.  (2020).  Obesity  Determinants and  the  Policy  Implications  for  the Prevention  and  Management  of Obesity in Indonesia. Current Research  in  Nutrition  &  Food
Science , 8 (3).
https://www.researchgate.net/profile /Bohari- Bohari/publication/349044345_Obe sity_Determinants_and_the_Policy_ Implications_for_the_Prevention_an d_Management_of_Obesity_in_Ind onesia_Article_History/links/601ca7 1d92851c4ed54bd7ac/Obesity- Determinants-and-the-Policy- Implications-for-the-Prevention- and-Management-of-Obesity-in- Indonesia-Article-History.pdf Dwyer-Lindgren,  L.,  Freedman,  G., Engell,  R.  E.,  Fleming,  T.  D.,  Lim,
S.  S.,  Murray,  C.  J.,  &  Mokdad,  A. H.  (2013).  Prevalence  of  physical activity  and  obesity  in  US  counties, 2001–2011: a road map for action. Population health metrics , 11 (1), 1-11. https://doi.org/10.1186/1478-7954- 11-7 Ellis,  K.,  Godbole,  S.,  Marshall,  S., Lanckriet,  G.,  Staudenmayer,  J.,  & Kerr,  J.  (2014).  Identifying  active travel  behaviors  in  challenging environments using GPS, accelerometers,  and  ML  algorithms. Frontiers  in  Public  Health,  2(APR), 1–8.
https://doi.org/10.3389/fpubh.2014. 00036 Fitri,  Y.,  Mulyani,  N.  S.,  Fitrianingsih, E.,  &  Suryana,  S.  (2016).  Pengaruh pemberian  aktifitas  fisik  (aerobic exercise)  terhadap  tekanan  darah, IMT  dan  RLPP  pada  wanita obesitas. AcTion:  Aceh  Nutrition Journal , 1 (2), 105-110. DOI : 10.30867/action.v1i2.19 Fogelholm, M., & Kukkonen‐Harjula, K. (2000).  Does physical activity prevent  weight  gain–a  systematic review.  Obesity  reviews,  1(2),  95- 111.
Goodwin, P. J., & Stambolic, V. (2015).
Impact  of  the  obesity  epidemic  on cancer.  Annual  review  of  medicine, 66, 281-296. https://doi.org/10.1146/annurev-
med-051613-012328 Huang, C. J., McAllister, M. J., Slusher, A.  L.,  Webb,  H.  E.,  Mock,  J.  T.,  & Acevedo,  E.  O.  (2015).  Obesity- related  oxidative  stress:  the  impact of physical activity and diet
manipulation. Sports medicine- open , 1 , 1-12.
https://doi.org/10.1186/s40798-015- 0031-y
Jajat,  J.,  &  Suherman,  A.  (2020). Indonesian Children and Adolescents’  Body  Mass  Index: WHO and Asia-Pacific Classification.  In  4th  International Conference on Sport Science, Health,  and  Physical  Education (ICSSHPE  2019)  (pp.  263-266). Atlantis Press
Lim, J. U., Lee, J. H., Kim, J. S., Hwang, Y.  I.,  Kim,  T.  H.,  Lim,  S.  Y.,  &
Rhee,  C.  K.  (2017).  Comparison  of World  Health  Organization  and Asia-Pacific body mass index classifications  in  COPD  patients. International  journal  of  chronic obstructive pulmonary disease, 2465-2475 Milita,  F.,  Handayani,  S.,  &  Setiaji,  B.
(2021).  Kejadian  diabetes  mellitus tipe  II  pada  lanjut  usia  di  Indonesia (analisis riskesdas 2018). Jurnal
Kedokteran  Dan  Kesehatan , 17 (1), 9-20.
https://doi.org/10.24853/jkk.17.1.9- 20
Murdoch, W. J., Singh, C., Kumbier, K., Abbasi-Asl,  R.,  &  Yu,  B.  (2019).
Definitions, methods, and applications in interpretable machine  learning.  Proceedings  of the  National  Academy  of  Sciences, 116(44), 22071-22080. https://doi.org/10.1073/pnas.190065 4116
Nilashi,  M.,  bin  Ibrahim,  O.,  Ahmadi, H.,  &  Shahmoradi,  L.  (2017).  An analytical  method  for  diseases prediction  using  machine  learning techniques. Computers  &  Chemical
Engineering , 106 , 212-223.
https://doi.org/10.1016/j.compchem eng.2017.06.011 Nurcahyo,  F.  (2011).  Kaitan  antara obesitas dan aktivitas fisik. Medikora , (1). DOI:10.21831/medikora.v0i1.4663 Parinduri,  F.  K.,  Djokosujono,  K.,  & Parinduri,  S.  K.  (2021).  Faktor Dominan Obesitas Sentral pada Usia 40-60  tahun  di  Indonesia  (Analisis Data Indonesian Family Life Survey 5 Tahun 2014/2015). HEARTY: Jurnal  Kesehatan  Masyarakat , 9 (2),
58-70. https://doi.org/10.32832/hearty.v9i2. 5397 Rachmi,  C.  N.,  Li,  M.,  &  Baur,  L.  A.
(2017).  Overweight  and  obesity  in Indonesia:  prevalence  and  risk factors—a  literature  review. Public health , 147 , 20-29. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2017. 02.002 Rousset,  S.,  Angelo,  A.,  Hamadouche,
T.,  &  Lacomme,  P.  (2023).  Weight Status  Prediction  Using  a  Neuron Network  Based  on  Individual  and Behavioral  Data.  In  Healthcare (Vol. 11, No. 8, p. 1101). MDPI Suwandaru, C., Hidayat S-, T., Rekreasi,
dan,  &  Ilmu  Olahraga,  F.  (2021).
Hubungan  Aktivitas  Fisik  dengan Prestasi  Belajar  Siswa  SMK  Negeri 1 Surabaya. https://ejournal.unesa.ac.id/index.ph p/jurnal-pendidikan-jasmani Swift,  D.  L.,  McGee,  J.  E.,  Earnest,  C. P.,  Carlisle,  E.,  Nygard,  M.,  &
Johannsen,  N.  M.  (2018).  The effects  of  exercise  and  physical activity on weight loss and maintenance. Progress in cardiovascular  diseases,  61(2),  206-
213
Villasana,  M.  V.,  Pires,  I.  M.,  Sá,  J., Garcia,  N.  M.,  Zdravevski,  E., Chorbev,  I.,  &  Flórez-Revuelta,  F.
(2020). Promotion of healthy nutrition and physical activity lifestyles for teenagers: A systematic  literature  review  of  the current  methodologies. Journal  of personalized  medicine , 10 (1),  12. https://doi.org/10.3390/jpm1001001 2
Visscher,  T.  L.,  &  Seidell,  J.  C.  (2001).
The public health impact of obesity.
Annual  review  of  public  health, 22(1), 355-375. https://doi.org/10.1146/annurev.publ health.22.1.355 Wyatt, S. B., Winters, K. P., & Dubbert, P.  M.  (2006).  Overweight  and obesity:  prevalence,  consequences,
and  causes  of  a  growing  public health problem. The American journal of the medical sciences , 331 (4), 166-174. https://doi.org/10.1097/00000441-
200604000-00002
Xue,  Q.,  Wang,  X.,  Meehan,  S.,  Kuang, J.,  Gao,  J.  A.,  &  Chuah,  M.  C.
(2018,  December).  Recurrent  neural networks based obesity status prediction  using  activity  data.  In 2018 17th IEEE International Conference on ML and Applications (ICMLA) (pp. 865-870). IEEE Zeng,  G.  (2020).  On  the  confusion matrix  in  credit  scoring  and  its analytical properties. Communications in Statistics-
Theory  and  Methods,  49(9),  2080-
2093