p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Prediksi Pasien Pusat Kesehatan Masyarakat Menggunakan Machine Learning
Neni Purwati a1 , Windya Harieska Pramujati b2 , Syakur c3 , Egi Safitri d4 ac Departemen Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas YPPI Rembang
b Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas YPPI Rembang Jl. Raya Rembang – Pamotan KM. 4 Rembang
1 nenipurwati@uyr.ac.id
2 windyaharieska@uyr.ac.id
3 syakurpragen@uyr.ac.id
d Departemen Sains Data, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya Jl. Z.A. Pagar Alam No.93 Labuhan Ratu Bandar Lampung
4 egisafitri@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Kunjungan pasien yang bersifat fluktuatif membuat pihak manajemen rumah sakit kesulitan dalam melakukan perencanaan  sehingga  prediksi  kunjungan  pasien  penting  dilakukan  oleh  pusat  kesehatan  masyarakat (PusKesMas).  Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  pasien  yang  datang  berobat  pada puskesmas  dapat  pelayanan  menjadi  lebih  baik.  Berdasarkan  pada  kinerja  yang  baik  dalam  menyelesaikan permasalahan yang telah dirumuskan, model yang digunakan adalah Random Forest (RF) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost).  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  yaitu  python  dengan  memanfaatkan  google  colab. Tahapan  memisahkan  data  tain  dan  test  dengan  prosentase  70%  untuk  data  train  dan  30%  untuk  data  test menghasilkan  akurasi  pada  RF  sebesar  0.69  sedangkan  pada  XGBoost  sebesar  0.93.    Adapun  hasil confusion matrix dari  XGBoost  yaitu true positive (TP)  yakni  data  yang  diprediksi  dengan  tepat  dan  benar  sebanyak  53, false  negative (FN)  bernilai  3, false  positive (FP)  bernilai  2  dan  1, true  negative (TN)  bernilai  40,  4,  1,  46. Sedangkan hasil classification report model XGBoost dari weighted Average nilai precision 0.93, nilai recall 0.93 dan nilai F1-Score juga 0.93. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki kinerja yang berkualitas baik, sehingga layak digunakan. Penerapan yang di lakukan adalah dengan klasifikasi data  XGBoost untuk menilai kunjungan pasien dalam 5 tahun mendatang, dengan prediksi mencapai akurasi 93%.
Kata kunci: Prediksi, Machine Learning, Data Mining, Random Forest, XGboost, PusKesMas

## Community Health Center Patient Predictions Using Machine Learning

## Abstract
The fluctuating nature of patient visits makes it difficult for hospital management to plan, so it is important to predict patient visits by community health centers (PusKesMas) based on gender. The purpose of this study is to predict whether patients who come for treatment at the community health center can be served immediately, the supply/stock of drugs can meet the needs of patients and the availability of sufficient medical equipment, so that community health center services improve for the better. Based on good  performance in solving the  problems that  have  been  formulated,  the  methods  used  are  Random  Forest  (RF)  and  Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost). The programming language used is Python using Google Colab. The stage of separating tain and test data using the scikit-learn train_test_split module with a percentage of 70% for train data and 30% for test data produces an accuracy in RF of 0.69 while in XGBoost it is 0.93. The results of the confusion matrix from XGBoost are true positive (TP), namely data that is predicted correctly and precisely as much as 53, false negative (FN) worth 3, false positive (FP) worth 2 and 1, true negative (TN) worth 40, 4, 1, 46. Meanwhile, the results of the XGBoost classification report model from the weighted Average precision value of 0.93, the recall value of 0.93 and the F1-Score value is also 0.93. These results indicate that the model used has good quality performance, so it is worthy of use. The application carried out is with the XGBoost data classification to assess patient visits in the next 5 years, with a prediction of achieving 93% accuracy.
Keywords: Predicted, Machine Learning, Data Mining, Random Forest, XGboost, PusKesMas

## I. P ENDAHULUAN
Kunjungan  pasien  yang  bersifat  fluktuatif  atau  tidak tetap  membuat  pihak  manajemen  rumah  sakit  kesulitan dalam  melakukan  perencanaan[1],  agar  dapat  mengetahui kenaikan  jumlah  pengunjung  dan  membantu  manajemen rumah  sakit  dalam  melakukan  perencanaan,  sehingga prediksi  kunjungan  pasien  penting  dilakukan  [2] Puskesmas(Pusat  Kesehatan  Masyarakat)  sebagai  pusat tempat  berobat  masyarakat  atau  pasien  untuk  mengobati penyakit  yang  diderita.  Kondisi  pada  setiap  puskesmas berbeda-beda  tergantung  pada  lingkungan  masyarakat sekitarnya  berupa  luas  wilayah  dan  jumlah  penduduk layanan  yang  berada  dalam  tanggungjawabnya.  Masalah yang  sering  terjadi  pada  puskesmas  diantaranya  antrian yang  lama  karena  keterbatasan  SDM  dan  stok  obat  yang ada  tidak  dapat  mencukupi  kebutuhan  pasien,  serta peralatan  medis  yang  masih  minim  pada  puskesmas, sehingga kebutuhan pasien tidak terpenuhi[3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi pasien  yang  datang  berobat  pada  puskesmas  agar  dapat terlayani dengan baik karena ketersediaan petugas layanan puskesmas yang memadai dan persediaan/stok obat dapat memenuhi  kebutuhan  pasien,  serta  ketersediaan  peralatan medis  yang  mencukupi,  hal  tersebut  dimaksudkan  agar kualitas  layanan  puskesmas  semakin  meningkat  menjadi lebih  baik[4],  untuk  memaksimalkan  pelayanan  di butuhkan  prediksi  yang  akurat[5]  dengan  menerapkan Python  sebagai  pemegang  peranan  penting  bahasa pemrograman populer  untuk aplikasi  pembelajaran  mesin yang  banyak  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi ML geospasial[6].
Seiring  berkembangnya  kecerdasan  buatan  yang dikenal dengan sebutan AI( Artificial Intelligence ) sebagai program  komputer  yang  dirancang  untuk  meniru kecerdasan  manusia,  termasuk  kemampuan  pengambilan keputusan, logika, dan karakteristik kecerdasan lainnya[7]. Ilmu  yang  dikembangkan  dalam  lingkup  dan  turunan  AI ada beberapa macam diantaranya ML( Machine Learning ) atau  pembelajaran  mesin  yang  memungkinkan  komputer belajar  dari  data  dan  membuat  keputusan  atau  prediksi secara otomatis tanpa harus diprogram secara eksplisit[8], dan  DM( Data  Mining )  digunakan  untuk  memanfaatkan data  yang  sudah  ada  di  perusahaan  atau  instansi  dalam membantu mengidentifikasi tren, mengklasifikasikan data, memanfaatkan  potensi  besar  dari  data  yang  tersedia[9]. Dalam  Teknik  DM  memiliki  beberapa  algoritma diantaranya algoritma  Random  Forest(RF)  dan  Extreme Gradient  Boosting(XGBoost)[10] . RF  merupakan  konsep penggabungan  beberapa  pohon  keputusan  (decision  tree) independen  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  atau regresi[11].  RF  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  lainnya[12]. Model  XGBoost  telah  terbukti  mampu  melakukan prediksi  data  regresi  dan  klasifikasi  dengan  baik  dan akurat[13].  XGBoost  adalah  algoritma  klasifikasi  yang menggunakan  teknik  boosting,  yaitu  proses  berulang
untuk  meningkatkan  performa  model  klasifikasi  rendah menjadi performa model yang tinggi[14].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini melalui beberapa tahapan penelitian sebagai berikut[15]:
Perumusan Masalah Penentuan Metode Pengambilan Data Prediksi (Random Forest & eXtreme gradient boosting) Preprocessing Data Evaluasi Mulai Selesai Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Perumusan Masalah
Masalah  yang  terjadi  pada  puskesmas  diantaranya antrian  yang  lama,  stok  obat  tidak  mencukupi,  serta peralatan  medis  yang  masih  minim  pada  puskesmas. Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  prediksi  pasien yang  datang  berobat  pada  puskesmas  dapat  dilayani segera,  persediaan/stok  obat  dapat  memenuhi  kebutuhan pasien serta ketersediaan peralatan medis yang mencukupi, sehingga  pelayanan  puskesmas  meningkat  menjadi  lebih baik.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  kemampuan  dan keunggulan dari masing-masing algoritma.

## B. Penentuan Metode
Pemilihan metode pada penelitian ini berdasarkan pada kinerja  yang  baik  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang  telah  dirumuskan,  karena  dibeberapa  penelitian  RF menghasilkan akurasi yang tinggi dibandingkan algortima klasifikasi lainnya, sedangkan XGBoost mampu melakukan  prediksi  data  regresi  dan  klasifikasi  dengan baik dan akurat.
C. Pengambilan Data
Data yang digunakan untuk melakukan prediksi dengan menggunakan  dataset  kunjungan  pasien  berobat  rawat jalan  pada  Puskesmas  Hanura  yang  terletak  di  desa Hanura  propinsi  Lampung  periode  data  bulan  Oktober- Desember  2023  sebanyak  500  record,  dan  sebanyak  6 atribut  yaitu  Usia  Pasien,  Tinggi  Badan,  Berat  Badan, Jenis Penyakit, Alamat Pasien dan Jenis Kelamin.

## D. Preprocessing Data
Proses  penggunaan  data  yang  mentah  sebelum dilakukan  analisis,  yang  mencakup  beberapa  tahapan seperti  pembersihan    dan    pengubahan    data  ini  disebut dengan preprocessing [16].
1) Pembersihan Data (Cleaning)
Dilakukan cleaning data yang kosong dan menghilangkan  data  yang  missing,  serta  mengecek duplikasi  data,  sehingga  statusnya  menjadi  result  yang berarti  telah  layak  dan  baik  untuk  dilakukan  pemrosesan pada tahap selanjutnya.
Gambar 2. Hasil Pengecekan Duplikasi Data
Berikut salah satu tampilan visualisasi data dari dataset yang digunakan pada penelitian ini :
Gambar 3. Visualisasi Usia vs Jenis Penyakit
Langkah awal yang dilakukan pada preprocessing data adalah  transformasi  dari  ke-6  atribut  ada  4  yang mengalami  perubahan  yaitu  Usia  Pasien,  Alamat,  Jenis Penyakit  dan  Jenis  Kelamin.  Usia  Pasien  mengacu  pada ketentuan  Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia tahun 2009 dengan 9 kategori seperti pada table 1 berikut:
T ABEL I K ATEGORI U SIA Rentang Usia (tahun) Kelompok Usia Transformasi 0-5 Balita 1 6-11 Kanak-kanak 2 12-16 Remaja Awal 3 17-25 Remaja Akhir 4 26-35 Dewasa Awal 5 36-45 Dewasa Akhir 6 46-55 Lansia Awal 7 56-65 Lansia Akhir 8 >66 Manula 9
Data  Alamat  Pasien  dilakukan  transformasi  menjadi atribut  desa  untuk  memudahkan  pemrosesan  selanjutnya, ada 13 desa antara lain pada tabel 2 berikut:
T ABEL II
D ATA D ESA Desa Transformasi Hanura 1 Lempasing 2 Gebang 3 Cilimus 4 Hurun 5 Sidodadi 6 Batu Menyan 7 Tanjung Agung 8 Magan 9 Seribu 10 Munca 11 Ketapang 12 Margodadi 13
Transformasi dilakukan juga terhadap atribut Jenis Penyakit yang terdiri dari 45 jenis antara lain seperti pada table 3 berikut:
T ABEL III J ENIS P ENYAKIT Jenis Penyakit Transformasi HT/Hipertensi 1 J00/Flu Biasa 2 ISPA/Infeksi Saluran Pernapasan 3 Demam 4 DM/Diabetes Melitus 5 Maag 6 ….. ….. OA/Osteoarthritis 40 Parotitis/Kelenjar Liur 41 STT/Tumor Jinak 42 Stomatitis 43 Tinea Corporis/Kurap 44 l50/Urtikaria Alergi 45
Berikut data transformasi dari atribut Jenis Kelamin:
J ENIS K ELAMIN Jenis Kelamin Transformasi Perempuan 1 Laki-laki 2

## E. Prediksi
Prediksi  akan  menggunakan  algortima  Random  Forest dan Extreme Gradient Boosting. Kedua algortima tersebut digunakan untuk melakukan prediksi kunjungan pasien di Puskesmas  pada  masa  yang  akan  datang  dari  data  histori yang  ada,  sehingga  memberikan  rekomendasi  untuk strategi  perencanaan  peningkatan  kualitas  pelayanan Puskesmas  menjadi  lebih  baik,  dengan  melihat  hasil akurasi  model  dalam  mengklasifikasikan  dataset  yang digunakan.

## F. Evaluasi
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  hasil  analisis  dari metode  Random  Forest  dan  Extreme  Gradient  Boosting untuk  mengevaluasi  secara  menyeluruh  kualitas  dan relevansi hasil penelitian dengan menggunakan confusion matrix dan classification report yang terbentuk.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Prediksi
Prediksi bermanfaat untuk membuat rencana kebutuhan yang  dinyatakan  dalam  kuantitas  atau  jumlah  sebagai fungsi  dari  waktu[17].  Analisis  Big  Data  dapat memberikan  prediksi  yang  akurat  dan  bernilai  tambah tentang pola perilaku pengguna[18].
Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman python pada google colab. Proses yang dilakukan dimulai dengan  membaca  data  dan  memisahkan  data  dengan variabel  X  dan  Y,  dimana  X adalah  atribut  dan  Y  adalah target,  kemudian  memisahkan  data  tain  dan  test  dengan menggunakan  modul  scikit-learn  train_test_split  dengan prosentase 70% untuk data train dan 30% untuk data test.
Adapun scrypt yang digunakan sebagai berikut:

## Gambar 4. Scrypt Pembagian Data Train dan Test

## 1)  Random Forest (RF)
Salah  satu  algoritma  dalam  machine  learning  yaitu  RF yang  memanfaatkan  data  dan  merupakan  algoritma supervised  learning[19]  sebagai  metode  klasifikasi[20] yang  menggabungkan  keunggulan  dari  beberapa  pohon keputusan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  yang sering  disebut  ensemble[21] dengan  cara  membangkitkan simpul  anak  untuk  setiap  node  (simpul  diatasnya)  dan dilakukan pemilihan secara acak[22] serta kemampuannya dalam menangani dataset yang besar dan kompleks untuk mengurangi risiko overfitting (mempelajari data pelatihan dengan terlalu tepat, kemudian model tersebut menangkap gangguan dalam data, bukan pada pola yang mendasarinya[23])  yang  sering  terjadi  pada  model  yang
kompleks[24].  Formula  RF  dapat  dilihat  pada  persamaan berikut[25]:
(1) Keterangan : F(X) : output dari Random Forest J
: jumlah pohon dalam ensemble ℎ j (X)   : output dari pohon ke–(j)
Untuk scrypt dalam RF yang digunakan sebagai berikut:

## Gambar 5. Scrypt untuk Random Forest

## 2) Extreme Gradient Boosting (XGBoost)
Gradient  Boosting  merupakan  konsep  dasar  yang sangat  penting  pada  algoritma  pembelajaran  mesin populer  seperti  XGBoost[26].  Algoritma  XGBoost  dapat menyesuaikan skala bobotnya atau scale-pos-weight untuk mengatasi  masalah  data  yang  tidak  seimbang[27]. Algoritma  klasifikasi  Xgboost  memperlihatkan  rata-rata nilai  tertinggi  dibandingkan  algoritma  yang  lain[28]. Faktor  terpenting  di  balik  kesuksesan  XGBoost  adalah skalabilitas dan kecepatannya di semua skenario[29].
Rumus  XGBoost  dapat  diamati  pada  persamaan  di bawah ini[30]:
Keterangan : yi : prediksi untuk sampel ke-i k : jumlah pohon keputusan fk(xi) : prediksi dari pohon ke-k untuk sampel ke-i
Untuk  scrypt  dalam  XGBoost  yang  digunakan  sebagai berikut:

## Gambar 6. Scrypt untuk XGBoost

## B.  Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  mendalam  terhadap performa  model  yang  telah  dibangun  menggunakan confusion matrix dan classification report . Berikut hasil confusion matrix dan classification report dari penelitian yang dilakukan:
1) Confusion Matrix Confusion matrix merupakan  matriks  yang  memiliki fungsi    untuk    menampilkan    penaksiran    kinerja    dari algoritma,    serta    digunakan    untuk    menghitung    kinerja perfomansi    dari    suatu    model    algoritma    dalam    suatu prediksi    aktual[31]. Adapun  scrypt  untuk  mengetahui confusion matrix -nya adalah sebagai berikut:
(a)
(b)
Gambar 7. Scrypt Confusion Matrix (a) RF, (b) XGBoost
Menghasilkan  nilai  seperti  pada  gambar  8  dan  9  sebagai berikut:

## Gambar 8. Confusion Matrix RF
Gambar 9. Confusion Matrix XGBoost
True  Positives (TP):  jumlah  data  yang  diprediksi  dengan tepat  sebagai “positif”. False  Positif (FP):  jumlah  data yang  salah  diprediksi  sebagai  “positif”. True  Negatives (TN):  jumlah  data  yang  diprediksi  dengan  tepat  sebagai “negatif”. False  Negatif (FN):  jumlah  data  yang  salah diprediksi sebagai “negatif”[32] .
Pada  gambar  8  di  atas  menjelaskan  bahwa  model  RF menghasilkan  TP  bernilai  76,  FN  bernilai  17,  FP  bernilai 30, TN bernilai 27. Sedangkan dari model XGBoost pada gambar  9  membentuk  3  kelas  dengan  matrik  hasil  TP bernilai 53, FN bernilai 3, FP bernilai 2 dan 1, TN bernilai 40, 4, 1, 46.

## 2) Classification Report
Classification report dipergunakan   untuk   mengukur kualitas  prediksi  dari  teknik  klasifikasi  setiap  algoritma yang  digunakan[33]. Accuracy merupakan  nilai  yang menunjukkan  seberapa  akurat  model  dalam  memprediksi keseluruhan  data, precision mengukur  sejauh  mana  data yang  diprediksi  salah  itu  salah, recall untuk  mengukur
sejauh  mana  model  berhasil  mendeteksi  pekerjaan  salah secara  keseluruhan,  dan F1-Score adalah  kombinasi precision dan recall menjadi  satu  metrik  yang menghasilkan  performa  model  secara  keseluruhan[34]. Adapun scrypt untuk mengetahui classification report -nya adalah sebagai berikut:
(a)
(b)
Gambar 10. Scrypt Classification Report (a) RF, (b) XGBoost
Menghasilkan nilai seperti pada tabel VI sebagai berikut: T ABEL VI C LASSIFICATION R EPORT
Weighted Avg Accuracy Precision Recall F1- Score RF 0.69 0.68 0.69 0.68 XGBoost 0.93 0.93 0.93 0.93
Dalam  tabel  VI  di  atas  menjelaskan  hasil weighted average (bobot rata-rata) dari model RF dengan accuracy 0.69, precision 0.68, recall 0.69  dan F1-Score 0.68. Sedangkan weighted  average dari  model  XGBoost menunjukkan  hasil accuracy 0.93, precision 0.93, recall 0.93 dan F1-Score 0.93.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  proses  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini dihasilkan  akurasi  tertinggi  diantara  algoritma  RF  dan XGBoost  adalah  menggunakan  XGBoost  dengan  score sebesar 0.93 atau 93% dengan confusion matrix yaitu  TP bernilai 53, FN bernilai 3, FP bernilai 2 dan 1, TN bernilai 40,  4,  1,  46, dan  nilai  tersebut  mewakili  jumlah  prediksi dibandingkan  dengan  kelas  sebenarnya  yang  dilakukan oleh  model  dari  data  tersebut.  Sedangkan  hasil classification  report  dari  weighted  average  nilai precision 0.93, nilai recall 0.93 dan nilai F1-Score juga 0.93. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan memiliki  kinerja  yang  berkualitas  baik,  sehingga  layak digunakan  sebagai  rujukan  untuk  mendukung  strategi perencanaan dalam pengembangan kualitas layanan pusat kesehatan  masyarakat  (PusKesMas)  di  masa  yang  akan datang. Penerapan  yang  di  lakukan  adalah  dengan klasifikasi data XGBoost untuk menilai kunjungan pasien dalam 5 tahun mendatang,  menghasilkan  akurasi prediksi mencapai 93%. Penelitian ini masih memiliki kekurangan, sehingga disarankan untuk penelitian selanjutnya menggunakan algoritma yang lain dari machine learning , penambahan  jumlah data  dan  atribut  agar hasilnya  makin baik,  serta  dilakukan  pengembangan  sistem  berbasis aplikasi agar masyarakat juga dapat merasakan manfaatnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Sabran,  A.  H.  Faradila,  and  M.  Yunus,  “Prediksi  Jumlah Pengunjung  Pasien  Rawat  Jalan  Instalasi  Merpati  RSUP  DR . Kariadi  Semarang  Tahun  2022-  2024,” J.  Kesehat.  Tambusai , vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2023.
[2] S.  N.  Azizah,  E.  Rachmawati,  P.  Studi,  M.  Informasi,  K. Politeknik, and N. Jember, “Prediksi Kunjungan Pasien Rawat Jalan  Dengan  Metode  Analisis  Trend  Linear  di  RSUD  Haji Provinsi Jawa Timur Tahun 2023-2025,” J. Manaj. Dan Adm. Rumah Sakit Indones. ( MARSI ) , vol. 8, no. 1, pp. 26–32, 2024.
[3] N.  Rahmawati  and  M.  A.  Laras,  “Prediksi  Kunjungan  Pasien Rawat  Jalan  Di  RSAU  dr.  Siswanto  LANUD  Adi  Soemarmo Karanganyar  Tahun  2022-2026,” INFOKES    J.  Ilm.  Rekam Medis dan Inform. Kesehat. , vol. 13, no. 1, pp. 52–63, 2023.
[4] A.  S.  Novari  and  U.  K.  N.  S,  “Prediksi  Faktor  yang Mempengaruhi  Hipertensi dengan Metode  Data Mining untuk meningkatkan  Pelayanan  Kesehatan  di  UPT  Puskesmas Ngoro,” Phys. Sci. Life Sci. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 1–16, 2024.
[5] F.  H.  Muzaki  and  W.  J.  Pranoto,  “Analisis  Regresi  Linear Dalam Data Mining Untuk Pprediksi Sijil Off Di KSOP Kelas I Samarinda,” J. Ilmu Tek. , vol. 1, no. 2, pp. 261–266, 2024.
[6] M. Ahmad, M. A. Ali, M. R. Hasan, F. D. Mobo, and S. I. Rai, Geospatial  Machine  Learning  and  the  Power  of  Python Programming:  Libraries,  Tools,  Applications,  and  Plugins . 2024.
[7] D.  Febriyanto  and  M.  R.  A.  Pangestu,  “Pengaruh  Artificial Intelligence (Ai) Dan Social Media Dalam Pelaksanaan Pemilu 2024,” Curtina , vol. 4, no. 2, pp. 37–43, 2023.
[8] R.  F.  Putra et  al. , Algoritma  Pembelajaran  Mesin  (  Dasar  , Teknik  ,  dan  Aplikasi  ) ,  no.  April.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2024.
[9] N.  Hendrastuty,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Dalam  Evaluasi  Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 3, pp. 46–56, 2024.
[10] A.  A.  Saputra,  B.  N.  Sari,  and  C.  Rozikin,  “Penerapan Algoritma  Extreme  Gradient  Boosting  (Xgboost)  Untuk Analisis Risiko Kredit,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 10, no. 7, 2024, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.10960080.
[11] J.  Asbullah  and  Samsudin,  “Prediksi  Harga  Cryptocurrency Binance Berdasarkan Informasi Blokchain dengan
Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” Media  Inform. Budidarma ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  260–271,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i1.7100.
[12] T.  R.  Nangon  and  A.  D.  Alexander,  “Prediksi  Tahap  Awal Penyakit  Jantung  Menggunakan  Algoritma  Random  Forest (Studi Kasus RSIJ),” Dawatuna J. Commun. Islam. Broadcast. , vol. 4, no. 4, pp. 1561–1567, 2024.
[13] H.  Wijaya,  D.  P.  Hostiadi,  and  E.  Triandini,  “Meningkatkan Prediksi  Penjualan  Retail  Xyz  Dengan  Teknik  Optimasi RandomSearchPada  Model  Xgboost,”  in Prosiding  Seminar Hasil Penelitian Informatika dan Komputer (SPINTER) , 2024, pp. 829–833.
[14] R.  A.  H.  Winarso,  “Prediksi  Mahasiswa  Drop  Out  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  Menggunakan  XGBoost  dan SHAP Values Berbasis Dashboard Interaktif,” 2024. [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/105897/
[15] R.  S.  Sinambela,  M.  Ula,  and  A.  F.  Ulva,  “Prediksi  Harga Emas  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda  Dan Support  Vector  Machine  (  SVM  )  Prediction  Gold  Price Prediction  Using  Multiple  Linear  Regression  Algorithm  and Support  Vector  Machine  (  SVM  ),” Justin(Jurnal  Sist.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  253–258,  2024,  doi: 10.26418/justin.v12i2.73386.
[16] R.  Harahap,  M.  Irpan,  M.  A.  Dinata,  R.  Rahmaddeni,  and  L. Efrizoni,  “Penerapan  Algoritma  K-NN  Dan  SVM  Dalam Klasifikasi  Data  Gempa  Bumi  Terhadap  Potensi  Tsunami  Di Indonesia,” J. Ilm. Betrik , vol. 15, no. 1, pp. 38–44, 2024.
[17] B.  A.  Manurung,  A.  Gea,  A.  P.  Silalahi,  and  N.  Samosir, “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk  Memprediksi Jumlah Wisatawan,” Methosisfo  J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2024.
[18] M.  T.  Astuti,  “Analisis  Big  Data  Menggunakan  Teknik Machine  Learning  Untuk  Prediksi  Pola  Perilaku  Pengguna,”
Duniadata.org , vol. 1, no. 4, pp. 1–15, 2024.
[19] A.  S.  Nurhikam,  R.  Syaputra,  S.  Rohman,  S.  R.  Priyambodo, and  N.  Agustina,  “Deteksi  Berita  Palsu  Pada  Pemilu  2024 Dengan Menggunakan Algoritma Random Forest,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 41–50, 2023.
[20] A. Fatunnisa and H. Marcos, “Prediksi Kelulusan Tepat Waktu
Siswa  SMK  Teknik  Komputer  Menggunakan  Algoritma Random  Forest  Prediction  of  On-Time  Graduation  for Computer  Engineering  Vocational  School  Students  Using  the Random Forest Algorithm,” J. Manaj.  Inform. , vol. 14,  no.  1, pp. 101–111, 2024.
[21] M.  F.  R.  Aditya,  N.  Lutvi,  and  U.  Indahyanti,  “Prediksi Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  metode  Decision  Tree  dan Random Forest,” J. Ilm. KOMPUTASI , vol. 23, no. 1, pp. 9–16, 2024.
[22] H. Nicholas and J. Benedict, “Implementasi Machine Learning Untuk  Prediksi  Harga  Rumah  Menggunakan  Algoritma Random Forest,” Comput. J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 8, no. 1, pp. 50–61, 2024.
[23] A.  Choudhury,  A.  Mondal,  and  S.  Sarkar,  “Searches  for  the BSM scenarios at the LHC using decision tree based machine learning  algorithms:  A  comparative  study  and  review  of Random  Forest,  Adaboost,  XGboost  and  LightGBM frameworks,”
arXiv Prepr. , 2024, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.06040.
[24] M.  Salsabil,  N.  L.  Azizah,  and  A.  Eviyanti,  “Implementasi Data  Mining  dalam  Melakukan  Prediksi  Penyakit  Diabetes Menggunakan Metode Random Forest dan Xgboost Pendahuluan,” J. Ilm. KOMPUTASI , vol. 23, no. 1, pp. 51–58, 2024, doi: http://dx.doi.org/10.32409/jikstik.23.1.3507.
[25] P. K. Sari and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Random Forest Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” J. Mnemon. , vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2024.
[26] R.  N.  Alifah et  al. ,  “Perbandingan  Metode  Tree  Based Classification  untuk  Masalah  Klasifikasi  Data  Body  Mass Index,” Indones.  J.  Math.  Nat. Sci. , vol. 47,  no.  1, pp. 49–65, 2024.
[27] W.  Nugraha  and  M.  Syarif,  “Teknik  Weighting  untuk Mengatasi  Ketidakseimbangan  Kelas  Pada  Prediksi  Churn Menggunakan  XGBoost,  LightGBM,  dan  CatBoost,” Techno.COM , vol. 22, no. 1, pp. 97–108, 2023.
[28] W.  Nugraha,  “Prediksi  penyakit  jantung  cardiovascular menggunakan model algoritma klasifikasi,” J. SIGMATA , vol. 9, no. 2, pp. 78–84, 2021.
[29] B.  Jange,  “Prediksi  Harga  Saham  Bank  BCA  Menggunakan XGBoost,” Arbitr.  J.  Econ.  Account. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  231– 237, 2022, doi: 10.47065/arbitrase.v3i2.495.
[30] G.  A.  Putratama,  S.  M.  Fahreza,  and  Y.  R.  Ramandhani, “Evaluasi  Komparatif  Metode  Machine  Learning  Untuk Memprediksi  Perubahan  Harga  Saham,” ANTIVIRUS  J.  Ilm. Tek. Inform. , vol. 17, no. 2, pp. 278–285, 2024.
[31] Annisa Aulia Lestari, L. C. Agatha, and A. Desiani, “Analisis Perbandingan  Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma Logistic Regression,” J. Rekayasa  Elektro  Sriwij. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  82–90,  2024,  doi: https://doi.org/10.36706/jres.v5i2.104.
[32] Z.  Shao,  M.  N.  Ahmad,  and  A.  Javed,  “Comparison  of Random  Forest  and  XGBoost  Classifiers  Using  Integrated Optical  and  SAR  Features  for  Mapping  Urban  Impervious Surface,” Remote Sens. , vol. 16, no. 4, 2024.
[33] I. Jayanto and B. Benisius, “Analisis Perbandingan Algoritma Decision  Tree  untuk  Prediksi  Karyawan  dengan  Potensi Atrisidi PT. XYZ,” FAHMA –Jurnal Inform. Komputer, Bisnis dan Manaj. , vol. 22, no. 1, pp. 49–59, 2024.
[34] R. Rofik, R. Aulia, K. Musaadah, S. S. F. Ardyani, and A. A. Hakim,  “The  Optimization  of  Credit  Scoring  Model  Using Stacking  Ensemble  Learning  and  Oversampling  Techniques,” JOISER (Journal Inf. Syst. Explor. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 11– 20, 2014.