## MODEL PREDIKSI OBESITAS DENGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Sherly, Delima Sitanggang Sistem Informasi, FTIK, Universitas Prima Indonesia Jalan Sampul, Medan E-mail : delimasitanggang@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Obesitas  atau  kelebihan  berat  badan  merupakan  kondisi  dimana  adanya  abnormalitas  maupun lemak  berlebih  pada  individu  yang  berperan  sebagai  salah  satu  faktor  penyakit  yang  mengancam  kesehatan seseorang.  Menurut  WHO,  data  dari  tahun  1975  hingga  2016  tingkat  obesitas  pada  anak  dan  remaja  dengan umur  5  sampai  19  tahun  terus  meningkat  hingga  lebih  dari  empat  kali  lipat  dari  4%  menjadi  18%.  Pada  masa sekarang, obesitas tidak hanya menjadi masalah pada negara yang memiliki pendapatan perkapita tinggi, negara berkembang  dengan  pendapatan  perkapita  rendah  menengah  juga  mengalami  peningkatan  jumlah  obesitas dengan tingkat peningkatan 30% lebih tinggi dari negara maju. Pada penelitian ini, berfokus pada memprediksi tingkat  persentase  lemak  pada  badan  menggunakan  Support  Vector  Machine.  Data  target  yang  akan  diprediksi adalah  „BodyFat‟  dengan  mengacuhkan  „Density‟  karena  pengukuran  persentase  „BodyFat‟  diambil  dari  nilai „Density‟.  Model  prediksi  ini  dibangun  untuk  mempermudah  proses  penemuan  tingkat  densitas  dari  tubuh manusia dikarenakan prosesnya pengambilan datanya yang tidak mudah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai kemampuan Support Vector Machine dalam melakukan regresi serta mempersiapkan algoritma prediksi bertipe  regresi  dengan  nilai  peforma  yang  baik.  Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh  model prediksi data  yang dapat  membantu  memprediksi nilai persentase lemak pada badan sehingga dapat digunakan untuk  kelengkapan  data  serta  penyajian  informasi  tanpa  perlu  memperhatikan  faktor  bentuk  badan  yang beragam. Proses implementasi algoritma SVR dapat dengan baik melakukan regresi dengan tingkat akurasi akhir 71.80% dan MSE 17.76. Sistem prediksi yang dihasilkan dengan algoritma mampu membantu dalam penentuan otomatis  persentase  lemak  pada  badan  tanpa  perlu  pengukuran  densitas  badan  yang  memerlukan  pengukuran dalam  air  dikarenakan  volume  tubuh  manusia  yang  beragam  dan  bervariasi.Persentase  lemak  pada  badan merupakan  informasi  yang  penting  baik  untuk  keperluan  diagnosa  maupun  sebagai  informasi  peringatan  yang dikarenakan apabila persentase berlebih dapat menyebabkan penyakit beresiko tinggi seperti type-2 diabetes dan penyakit jantung lainnya.
Kata kunci : Prediksi, Obesitas, Support Vector Machine (SVM)

## 1. PENDAHULUAN
Obesitas  atau  kelebihan  berat  badan merupakan kondisi  dimana  adanya  abnormalitas  maupun  lemak berlebih  pada  individu  yang  berperan sebagai  salah satufaktor  penyakit  yang  mengancam  kesehatan seseorang  [1,2].  Standarisasi  yang  diakui  WHO dalam  limitasi  pengukuran  dinilai  dengan  satuan BMI ( Body Mass Index ) yang mana angka 25 keatas dikategorikan  sebagai  kelebihan  berat  badan  dan  30 keatas  dinilai  sebagai  obesitas.  Tingkat  kematian (mortality  rate)  dari  kematian  yang  disebabkan kelebihan berat badan atau obesitas dikisar sebesar 4 juta orang per tahunnya seperti yang dikutip dari [3].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  memutuskan untuk memprediksi  tingkat  persentase  lemak  pada badan menggunakan Support  Vector  Machine .  Data yang dipakai  untuk  melatih  algoritma Support  Vector Machine yang  dipakai  diambil  dari  data  cek medis yang  diperoleh  dari  Dr.  A.  Garth  [4]. (fedesoriano. (Juni  2021). Body Fat Prediction Dataset.
Dataset  yang  dipakai  berasal  dari  repositori Kaggle, yaitu dataset “Body Fat Prediction Dataset”. Data  target  yang  akan  diprediksi adalah  „BodyFat‟ dengan  mengacuhkan „Density‟
karena pengukuran persentase „BodyFat‟ diambil  dari  nilai  „Density‟.  Model  prediksi  ini dibangun  untuk  mempermudah  proses  penemuan tingkat  densitas  dari  tubuh  manusia  dikarenakan prosesnya  pengambilan  datanya  yang  tidak  mudah. Pemilihan  algoritma  Support  Vector  Machine dikarenakan  algoritma  tersebut  adalah  salah  satu algoritma Machine  Learning yang  cukup  dinamis dalam  implementasinya  selain  dapat  dipakai  untuk klasifikasi Support Vector Machine juga memungkinkan prediksi terhadap model data regresi (SVM  Regression)  [5,6].  Kualitas  algoritma  yang dipilih  diharapkan  mampu  menghasilkan  hasil prediksi yang aktual,akurat dan dapat diandalkan.
Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa algoritma mampu  menyajikan  jalur  alternative  jika  jalur pengukuran  yang  mahal  tidak  tersedia.  Peforma algoritma  diukur  dengan  metode  MAE  dan RMSE dimana  nilai  MAE,  SD,  RMSE,  MAC  yang diperoleh adalah 4.3855, 5.7874, 5.7889, 0.9470 [4].
Penelitian  berikutnya  dengan  judul  “Using  an improved  relative  error  support  vector  machine for body  fat  prediction”  [7].  Secara  ringkas  peneliti tersebut  menerapkan  feature  selection  ditambahkan dari   pendekatan   baru   terhadap   algoritma    yang
diterapkan  yang  disimpulkan  dapat  meningkatkan peforma algoritma tersebut. Algoritma yang digunakan  masih  sama  dengan  yang  sebelumnya namun ditambahkan bias error baru  sehingga menjadi IRE-SVM.  Nilai  akhir  secara  runtun  4  diperoleh 4.4610, 5.6322, 5.6488, 0.9508.
Penelitian SVM terakhir yang menjadi bahan acuan peneliti adalah “Modelling the Psychological Impact of COVID-19 in Saudi Arabia Using Machine Learning” [8].  Penelitian  tersebut  mengamati  mengenai  faktor perilaku, sikap dan psikologi masyarakat selama masa pandemi  di  Saudi Arabia.Questionnaire  dengan  320 responden  dijadikan  sebagai  data  inputnya.  Hasil penelitian menunjukkan SVMR mendapatkan peforma baik dengan penilaian R2 values  secara  urut: 99.59%, 99.93%,  dan  99.88%.  Pendapatan  disimpulkan menjadi salah satu faktor penting yang mempengaruhi kondisi selama masa pandemi.

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1 Sub Bab
Adapun  jenis  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu penelitian eksperimental kuantitatif. Penelitian eksperimental adalah penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  akibat yang  ditimbulkan  dari  suatu  kondisi  yang  disusun secara  sengaja  oleh  peneliti.  Penelitian  kuantitatif adalah  suatu  proses  menemukan  pengetahuan  yang menggunakan  data  berupa  angka  sebagai  alat menganalisis  keterangan  mengenai  apa  yang  ingin diketahui. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan  algoritma  SVM  untuk  melakukan prediksi  regresi  terhadap  data  persentase  lemak badan.

## 2.2 Tempat dan Waktu
Tempat  pelaksanaan  penelitian  berada  di Universitas Prima Indonesia (UNPRI) yang berlokasi di Jl. Sekip Jl. Sikambing No.simpang, Sei Putih  Tim.  I,  Kec.  Medan  Petisah,  Kota  Medan, Sumatera Utara 20111. Waktu penelitian dilaksanakan  terhitung  mulai  dari  tanggal  28 Desember 2021 hingga selesai.

## 2.3 Prosedur Kerja
Metode  yang  digunakan  untuk  menyusun prosedur      kerja      laporan      akhir        ini        adalah metode  waterfall  ditambah  dengan  visualisasi diagram  alur  penelitian.  Tahapan-tahapan  yang diperlukan adalah:
1. Pengumpulan Data Pada tahapan ini, metode pengumpulan data yang digunakan mencakup:
a. Metode  Analisa  Data  Kuantitatif, dimana dataset  yang  akan  terlebih  dahulu  dilakukan analisa  untuk  menentukan  target  klasifikasi terhadapnya  demi  keperluan  penyajian  data hasil analisa.
b. Metode Studi Literatur, dimana akan dikumpulkan  informasi  dan  bahan  yang  diperlukan dalam  penelitian  ini,  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber baik dari jurnal ilmiah maupun artikel.

## 2. Preprocessing
Dataset  terdapat  15  kolom  dengan  keseluruhan  251 entri  data  dimana  semua  datanya  merupakan  hasil pengukuran  pada  tiap  bagian  tubuh  subjek.  Semua data  entri  bersih  dan  tidak  terdeteksi  adanya  data hilang.     Data     kemudian      dibagi      menjadi data dependen dan independent dengan pengecualian kolom  „Density‟  karena  merupakan  kalkulasi terhadap „BodyFat‟ yang merupakan data independent /target.
3. Analisa
Setelah  preprocessing  data,  analisa  dapat  dimulai dengan  melakukan  penjabaran  terhadap  fitur  data pada  database.  Fitur  pada  database  terdiri  dari:
 Age: umur pasien [tahun]
 Weight [Ibs]
 Height [cm]
 Neck circumference: Lingkar Leher [cm]
 Chest circumference: Linkar Dada [cm]
 Abdomen 2 circumference [cm]
 Hip circumference [cm]
 Thigh circumference [cm]
 Knee circumference [cm]
 Ankle circumference [cm]
 Biceps (extended) circumference [cm]
 Forearm circumference [cm]
 Wrist circumference [cm]
 Percent  body fat:  persentase  lemak  badan (Target Regresi)
4. Implementasi
Data dependen dan independent yang telah melewati proses  preprocessing  kemudian  dilakukan  split  data untuk  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan 0.33.

## 5. Pengujian
Pada  penelitian  ini  tipe  SVM  yang  diimplementasi adalah SVR karena dataset bertipe regresi.Parameter yang digunakan dalam SVR yang digunakan adalah: a. 'kernel‟: “linear”,
b. „C‟: 100, c. 'gamma': “auto”,
Diagram  alur  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.1 dibawah. Diagram alur menggambarkan langkah proses penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Normalisasi dataset  menghasilkan 251 entri data dengan  13  fitur  dan  satu  target  data  „BodyFat‟. Imputasi  tidak  diperlukan  dikarenakan  tidak  adanya data  hilang  dalam  dataset.  Data  dependen  pada penelitian  ini  merupakan  regresi  yang  pada  artinya data  dependen  bersifat  numerik  dengan  hasil bertingkat.  Algoritma  SVM dapat melakukan regresi dalam tipe SVR (Support Vector Machine for regression)  sehingga  diimplemntasikan  terhadap dataset  dan  diukur  peformanya  dengan  pengukuran akurasi  R-squared  (R2)  dan  perbandingan  grafik prediksi.  SVR  berbeda  dari  model  regresi  yang sederhana, dimana pada regresi sederhana diupayakan untuk meminimalisir error rate sedangkan  SVR  diupayakan  untuk  memuat  error pada  batas  tertentu.  Singkatnya  SVR  mempunyai dua  hyperplane  atau  garis  bayang  diantara  garis prediksi yang berjarak tertentu dan menentukan data diantara  kedua  garis  tersebut  dan  garis  tengah prediksi  tersebut  termasuk      kedalam      hasil prediksi [9].
Pembagian dataset menjadi data latih dan data uji menghasilkan  168  entri  data  latih  dan  84  entri  data uji.  Pengukuran  regresi  pada  umumnya  juga memanfaatkan  Mean  Squared  Error  (MSE).  MSE menghitung jumlah error pada model regresi dengan mengunakan rata-rata hasil kuadrat perbedaan antara data  asli  dengan  data  8  prediksi  [10].  MSE  pada penelitian  ini  mendapatkan  hasil  17.76  dimana merupakan  hasil  yang  cukup  baik  dimana  model akan  semakin  sempurna  jika  angka  hasil  mendekati nol.
Gambar 2.2 Hasil Regresi SVR Terhadap Dataset Akurasi  R2  score  algoritma  diatas  mendapatkan hasil  sebesar  71.80%.  Gambar  2.2  menunjukan grafik  persebaran  antara  data  asli  dan  data  prediksi. Semakin  setiap  titik  mendekati  garis  diagonal  maka semakin  akurat  hasil  prediksi.  Untuk  SVR  walau beberapa  titik  data  tidak  menyentuh  garis  diagonal utama tetap akan dicantumkan kedalam hasil selama tidak melewati batas garis hyperplane.
Berdasarkan  data  grafik  yang  diperoleh,  dapat disimpulkan        bahwa        model        yang          dipakai dapat  dengan  tepat  mengikuti  garis  lurus  pada diagram  perbandingan  data  prediksi  dengan  data yang  sebenarnya.  Grafik  dibuat  sedemikian  untuk memvisualisasi  kestabilan  maupun  ketimpangan kemampuan  model  dalam  melakukan  prediksi.
Beberapa  data  menunjukkan  ketimpangan  ekstreme namun  kelompok  data  tersebut  sangat  minim jumlahnya.  Model  yang  dibangun  juga  berhasil dibangun  dengan  rata-rata  waktu  latih  sebesar  1 menit  yang  tergolong  unggul  dibandingkan  model serupa lainnya. Hasil latih juga berhasil mendapatkan  hasil  MSE  optimal  dengan  angka 17.76.  Optimisasi  secara  penentuan  kelompok  data untuk  memastikan  keseimbangan  antara  data  latih dan data uji dilakukan dengan pengacakan data aktif, sehingga pengelompokan data dilakukan secara acak untuk        mencegah        kebiasan          terhadap          data yang  dipilih.  Teknik  serupa  yang  dilakukan  pada dataset  yang  sama  mendapatkan  hasil  tertinggi 69.5%  dengan  metode  lasso  regression  dengan  rata- rata  hasil  algoritma  berada  pada  kisaran  60-70%. SVR  yang  digunakan  dapat  menghasilkan  akurasi dari  peniliai  R2  sebesar  71.80%  dinilai  telah  dapat mengungguli  hasil  algoritma  yang  diterapkan  pada dataset  sebelumnya.  Hasil  analisa  diharapkan  dapat digunakan  sebagai  alternatif  dalam  pengukuran persentase  lemak  pada  badan  yang  terotomatisasi, dapat diandalkan dan akurat.

## 4. PENUTUP

## Kesimpulan
1. Proses implementasi algoritma SVR dapat dengan baik melakukan regresi dengan tingkat akurasi akhir 71.80% dan MSE 17.76.
2. Sistem prediksi yang dihasilkan dengan algoritma mampu  membantu  dalam  penentuan  otomatis persentase lemak pada badan tanpa perlu pengukuran  densitas  badan  yang  memerlukan pengukuran      dalam      air      dikarenakan      volume tubuh manusia yang beragam dan bervariasi.
3. Persentase  lemak  pada  badan  merupakan informasi  yang  penting  baik  untuk  keperluan diagnosa maupun sebagai informasi peringatan yang dikarenakan  apabila  persentase  berlebih  dapat menyebabkan penyakit beresiko tinggi seperti type-2 diabetes dan penyakit jantung lainnya.

## SARAN
1. Pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan  optimasi parameter  secara  otomatis  melalui  teknik  cross validation  dan  grid  search  dikarenakan  hasil  akhir telah  dinilai  mencukupi  dibandingkan  dengan penelitian  sebelumnya  terhadap  dataset      yang sama.
2. Penelitian berikutnya juga dapat mencoba mencari cara baru untuk memvisualisasi data dan menyampaikan informasi yang didapat dengan lebih baik  dan  dilakukan  dengan  hasil  observasi  baru terutama pada visualisasi algoritma dan hasil regresi agar  informasi  atau  hasil  yang  didapatkan  dapat terlihat semakin jelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] OECD  and  World  Health  Organization,  “Health  at  a glance:  Asia/pacific  2020,”  Health  at  a  Glance: Asia/Pacific, 2020.
[2] S.-Z.  Jiang,  W.  Lu,  X.-F.  Zong,  H.-Y.  Ruan,  and  Y. Liu,  “Obesity  and  hypertension,”  Experimental  and Therapeutic Medicine, vol. 12, no. 4, pp. 2395–2399,
2016.
[3] S.  L.  James,  Et.  All,  “Estimating  global  injuries morbidity and mortality: Methods and data used in the global  burden  of  disease  2017  study,”  Injury Prevention, vol. 26, no. Supp 1, pp. i125–i153, 2020.
[4] Fedesoriano. (Juni 2021). Body Fat Prediction Dataset.
Retrieved [29 December]
from,https://www.kaggle.com/fedesoriano/bod  y-fat- prediction-dataset).
[5] D.  A.  Pisner  and  D.  M.  Schnyer,  “Support  Vector Machine,” Machine Learning, pp. 101–121, 2020.
[6] J.  Cervantes,  F.  Garcia-Lamont,  L.  Rodríguez- Mazahua, and A. Lopez, “A comprehensive survey on support  Vector  Machine  Classification:  Applications, challenges  and  Trends,”  Neurocomputing,  vol.  408, pp. 189–215, 2020.
[7] R.  Chiong,  Z.  Fan,  Z.  Hu,  and  F.  Chiong,  “Using  an improved  relative  error  support  vector  machine  for body  fat  prediction,”  Comput.  Methods  Programs Biomed., vol. 198, p.105749,2021.
[8] M. A. Aleid, K. A. Z. Alyamani, M. Rahmouni, T. H. H. Aldhyani, N. Alsharif, and M. Y. Alzahrani, “Modelling the Psychological Impact of COVID-19 in Saudi  Arabia  Using  Machine      Learning,”      Comput.
Mater.  Contin.,  vol.  67,  no.  2,  2021,  doi: 10.32604/cmc.2021.014873.
[9] D.  Parbat  and  M.  Chakraborty,  “A  python  based support  vector  regression  model  for  prediction  of COVID19  cases  in  India,”  Chaos,  Solitons  &amp; Fractals, vol. 138, p. 109942, 2020.
[10] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  and  G.  Jurman,  “The coefficient  of  determination  R-squared  is  more informative  than  smape,  Mae,  MAPE,  MSE  and RMSE  in  regression  analysis  evaluation,”  PeerJ Computer Science, vol. 7, 2021.