KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3137-3146 DOI 10.30865/klik.v4i6.1871 https://djournals.com/klik

## Analisis Perbandingan KNN, SVM, Decision Tree dan Regresi Logistik Untuk Klasifikasi Obesitas Multi Kelas
Siti Andini Utiarahman 1,* , A. Mulawati M. Pratama 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Sains, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ichsan Gorontalo Utara, Gorontalo, Indonesia Email: 1* siti_andini@unisan.ac.id, 2 mulapratama@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andiniutiarahman@gmail.com
Abstrak− Obesitas  menjadi  masalah  kesehatan dunia yang  mengkhawatirkan, dengan prevalensi yang  terus  meningkat.  Identifikasi dini dan klasifikasi obesitas yang akurat menjadi sangat penting untuk menerapkan strategi pencegahan dan penanganan yang tepat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  membandingkan  performa  empat  algoritma  klasifikasi  populer  yaitu  K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree dan Regresi Logistik dalam melakukan klasifikasi obesitas multi kelas berdasarkan Indeks Massa Tubuh (BMI) menurut WHO. Dengan menggunakan dataset yang mencerminkan keragaman populasi, penelitian  ini  mengevaluasi  kemampuan  masing-masing  algoritma  dalam  mengklasifikasikan  obesitas  ke  dalam  beberapa  katagori, seperti normal, overweight, obesitas tingkat 1, obesitas tingkat 2, dan obesitas tingkat 3. Jumlah data yang digunakan sebanyak 2.111 record  dengan  17  atribut.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  mengungguli  algoritma  lainnya  dengan mendapatkan hasil akurasi 99.3%, presisi 0.97-1.00, recall 0.98-1.00 dan f1-score 0.98-1.00. Disusul oleh KNN mendapatkan hasil akurasi  99.0%,  presisi  0.98-1.00,  recall  0.98-1.00  dan  f1-score  0.98-1.00.  Sementara  itu  algoritma  Regresi  Logistik  mendapatkan akurasi  98%, presisi  0.95-1.00,  recall  0.95-1.00  dan  f1-score  0.95-1.00 dan SVM  memiliki perfoma  sedikit  lebih  rendah  meskipun masih menunjukkan hasil yang baik secara keseluruhan dengan hasil akurasi 96.6%, presisi 0.90-0.99, recall 0.94-1.00 dan f1-score 0.93-0.99.
Kata Kunci: Analisis; Decision Tree; KKN; Klasifikasi Multi Kelas; Obesitas; Regresi Logistik; SVM
Abstract− Obesity  has  become  a  concerning  global  health  issue,  with  continuously  increasing  prevalence.  Early  identification  and accurate  classification  of  obesity  are  crucial  for  implementing  appropriate  prevention  and  treatment  strategies.  This  study  aims  to analyze and compare the performance of four popular classification algorithms: K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, and Logistic Regression, in performing multi-class obesity classification based on  Body Mass Index (BMI) according to World Health Organization (WHO) standards. Using a dataset reflecting population diversity, this research evaluates the ability of each algorithm to classify obesity into several categories, such as normal, overweight, obesity grade 1, obesity grade 2, and obesity grade 3. The  study utilizes 2.111 records with 17 attributes. Results indicate that the Decision Tree Algorithm outperforms other algorithms, achieving an accuracy of 99.3%, precision of 0.97-1.00, recall of 0.98-1.00, and f1-score of 0.98-1.00. KNN follows with an accuracy of 99.0%, precision of 0.98-1.00, recall of 0.98-1.00 and f1-score of 0.98-1.00. meanwhile, the Logistic Regression algorithm achieves an accuracy of 98%, precision of 0.95-1.00, recall of 0.95-1.00, and f1-score of 0.95-1.00. SVM demontrates slightly lower performance, although still showing overall good results with an accuracy of 96.6%, precision of 0.90-0.99, recall of 0.94-1.00, and f1-score of 0.93-0.99.
Keywords : Analysis; Decision Tree; KNN; Logistic Regression; Multiclass Classification; Obesity; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Obesitas menjadi tantangan kesehatan masyarakat dunia. Berdasarkan Data terbaru World Health Organization (WHO) pada tahun 2022, sebanyak 2.5 miliar orang dewasa berusia 18 tahun keatas mengalami kelebihan berat badan dan 890 termasuk  menderita  obesitas  [1].  Jika  tingkat  pertumbuhan  ini  bertahan,  proporsi  orang  yang  masuk  dalam  katagori obesitas akan meningkat pada tahun 2030 [2]. Di Indonesia sendiri berdasarkan hasil Survei Kesehatan Indonesia 2023, angka obesitas di Indonesia meningkat menjadi 23,4% [3]. Obesitas dianggap sebagai faktor utama munculnya berbagai macam penyakit seperti jantung koroner, kangker, stroke iskemik, kardiovaskular, dibetes melitus tipe 2 dan penyakit lainnya. [4] [5]. Beberapa penelitian menyebutkan obesitas dapat mempengaruhi keparahan di pasien Covid-19 [6] [7]. Obesitas juga berkontribusi dalam meningkatnya biaya perawatan kesehatan dan adanya penurunan kualitas hidup  [8]. Oleh karenanya, identifikasi dini dan klasifikasi obesitas menjadi sangat penting untuk menerapkan strategi pencegahan dan penanganan yang tepat.
Obesitas  adalah  keadaan  tubuh  seseorang  dikala  melebihi  berat  normal  yang  disebabkan  penimbunan  jaringan lemak tubuh berlebih. Seseorang yang obesitas bisa dengan mudah di ukur dengan menggunakan Indeks Massa Tubuh (BMI)  [9].  Seseorang  yang  memiliki  IMT>  25,0  dapat  dikatakan  kelebihan berat  bedan  dan  termasuk  dalam  katagori obesitas  [10].  Dalam  upaya  mencegah  obesitas,  telah  dilakukan  berberapa  penelitian  untuk  mengembangkan  metode klasifikasi yang akurat dan efisien. Salah satu pendekatan yang sekarang populer adalah dengan mengimplementasikan metode machine learning . Machine learning terbukti efektif dalam menganalisis data kompleks dan menemukan pola tersembunyi [2]. Beberapa penelitian terdahulu telah menerapkan algoritma machine learning seperti K-Nearest Neigbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) , Neural Network , Naive Bayes (NB) untuk klasifikasi obesitas.
Penelitian oleh Wulandari dkk, menganalisis tingkat obesitas menggunakan teknik data mining dengan 3 algoritma ANN,  KNN  dan  NB.  Algoritma  KNN  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  95,74%  [11].  Selanjutnya  Putri  dkk, mengimplementasikan algoritma KNN, NB dan SVM untuk mengklasifikasikan data obesitas. Namun tidak dijelaskan bagaimana  karakteristik  obesitas  diidentifikasi.  Akurasi  tertinggi  dihasilkan Decision  Tree 84,98%  [12].  Fitriani  dan Bahri, melakukan pendekatan biner untuk membedakan antara individu yang termasuk dalam 2 katagori. Metode jaringan
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi

## Obesitas Multi Kelas
saraf  tiruan  dilakukan  dengan  membagi  dataset  menjadi training dan  data testing 70:30.  Kinerja  model  dievaluasi menggunakan metrik evaluasi standar menghasilkan seperti akurasi 0.9684, presisi 0.9669, recall 0.9915 dan F1-score 0.9791.  Katagori  target  diolah  menjadi  2  katagori  saja  [13].  Selanjutnya  penelitian  oleh  Hidayatulloh  dan  Yusuf, Klasifikasi  tipe  berat  badan  tubuh  menggunakan  metode  SVM.  Tujuan  mengenali  kelebihan  berat  badan  seseorang dengan lebih cepat menggunakan algoritma SVM menggunakan data 252 record dan mencari tingkat akurasi dari 2 kelas klasifikasi yaitu normal dan kelebihan berat badan. Akurasi yang dihasilkan sebesar 92,11% dengan nilai kurva ROC sebesar 0,990 [14]. Jumlah data yang digunakan belum mencerminkan keragaman populasi secara menyeluruh, sehingga diperlukan  data  yang  lebih  besar.  Penelitian  Sibi  dan  Widiarti,  mengimplementasikan  variasi  nilai 𝑘 pada  KNN,  uji validasi  silang,  dan  modifikasi  atribut.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  obesitas  optimal menggunakan  KNN  dengan 𝑘 = 1 dan  atribut  berat  badan  serta  usia  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Akurasi maksimal  diperoleh  79,96%  [15].  Terakhir  Wie  dan  Siddik,  memprediksi  obesitas  pada  pria  pada  menggunakan pengukuran data antropologi dan NB. Data yang digunakan terdiri dari 252 observasi dengan 15 variabel, dengan hanya pada subjek laki-laki karena massa massa ototnya lebih tinggi dan kecenderungan penumpukan jaringan adiposa di area perut. Hasil uji klasifikasi dengan rasio pelatihan-pengujian 70:30, menunjukkan metrik kinerja yang menjanjikan untuk algoritma NB. Akurasi 88%, presisi 73% untuk obesitas dan 98% untuk non-obesitas , recall 96% untuk obesitas dan 85% untuk non-obesitas dan F1-score 0,83. Penelitian ini hanya membatasi subjek laki-laki sehingga membatasi kemampuan generalisasi temuan [16].
Meskipun penelitian-penelitian tersebut memberikan kontribusi berharga dalam pengembangan metode klasifikasi obesitas,  masih  terdapat  beberapa  kesenjangan  yang  perlu  dicapai.  Salah  satunya  adalah  kurangnya  perbandingan komprehensif  antara  berbagai  algoritma  klasifikasi  dalam  klasifikasi  obesitas  multi  kelas  berdasarkan  Indeks  Massa Tubuh  (BMI)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  1  [17].  Selain  itu,  terdapat    penelitian  terdahulu  berfokus  pada klasifikasi biner (obesitas dan tidak obesitas) dan menggunakan dataset dengan ukuran terbatas yang mungkin kurang mencerminkan keragaman populasi secara menyeluruh.
Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis dan membandingkan performa empat algoritma klasifikasi populer, yaitu  KNN,  SVM, Decision  Tree dan  Regresi  Logistik  dalam  melakukan  klasifikasi  obesitas  multi  kelas.  Dengan membandingkan  keemapat  algoritma  tersebut,  penelitian  ini  akan  mengevaluasi  kemampuan  masing-masing  dalam mengklasifikasikan obesitas kedalam beberapa katagori berdasarkan matrix evaluasi seperti akurasi, presisi, recall dan f1-score. Hasil penelitian diharapkan dapat mengidentifikasi algoritma yang paling akurat dan efisien untuk klasifikasi obesitas multi kelas, serta memberikan rekomendasi terbaik untuk diimplementasikan dalam pengaplikasian manajemen berat badan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain eksperimental dan mengikuti metodologi spesifik yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Gambaran tahapan penelitian
Tahap  perencanaan  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  masalah,  menentukan  tujuan  penelitian,  studi kelayakan dan menentukan fokus dan batasan penelitian. Tahap kedua adalah mengumpulkan data yang akan digunakan. Data pada penelitian ini menggunakan data publik di website. Selanjutnya adalah mencari literatur terkait baik dari jurnal, buku maupun artikel relevan yang tersedia di website kaggle.com. Tahap ketiga adalah tahapan pengolahan data dengan melakukan prapemrosesan data sehingga menghasilkan data yang siap untuk diolah atau diklasifikasikan dengan empat model  klasifikasi  yaitu  KNN,  SVM, Decission  Tree dan  Regresi  Logistik.  Tahap  keempat  adalah  tahapan  memulai analisis dan melihat hasil dari analisis dengan cara mematau hasil akurasi yang dihasilkan oleh masing-masing model, termasuk  hasil  presisi, recall  dan  F1-score .  Selanjutnya  adalah  menentukan  analisis  final.  Terakhir  adalah  menarik kesimpulan dari hasil analisis. Klasifikasi BMI berdasarkan skema WHO ditunjukkan pada tabel 1.
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi Obesitas Multi Kelas

## 2.2 Obesitas
Banyak  orang  menderita  masalah  kelebihan  berat  badan,  yaitu  masalah  obesitas,  tanpa  mengetahui  cara  memeriksa obesitas,  dan  Indeks  Massa  Tubuh  (BMI).  Obesitas  memiliki  beberapa  tingkatan,  yaitu  tingkat  1,  2  dan  3.  Tingkatan tersebut telah ditentukan oleh BMI, yang pada gilirannya bergantung pada berat badan dan tinggi badan saja. Namun obesitas juga bergantung pada usia dan jenis kelamin. Misalnya, jika umur dua orang adalah 88 dan 22, sedangkat berat badan kedua umurnya sama, maka BMI kedua orang tersebut sama. Namun tingkat obesitasnya berbeda-beda untuk kedua orang  tersebut.  Sepengetahuan  kami  belum  ada  rumusan  matematis  yang  demikian  menjelaskan  atau  menghitung kesenjangan tingkat obesitas ini. Oleh karena itu dapat memanfaatkan teknik machine learning untuk mencapai hasil yang akurat berdasarkan nilai obesitas dalam berbagai situasi [18].
Tabel 1. Obesitas dalam skema BMI

## 2.3 K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan teknik katagori data yang menemukan mana pengelompokkan suatu titik data yang memungkinkan suatu titik data akan bergabung kelompok itu. Salah satu contoh algoritma lazy-learning yaitu KNN [19]. yang hanya memperkirakan fungsinya secara lokal dan tidak menyelesaikan semua perhitungan sampai tahap klasifikasi. Menemukan pengelompokkan 𝑘 item pada data latih yang paling mirip dengan objek pada uji atau data baru  adalah  bagaimana  KNN  dijalankan  keluar.  Langkah-langkah  yang  diperlukan  untuk  menghitung  KNN  adalah sebagai berikut [11]: a. Menentukan parameter 𝑘
b. Menghitung jarak antara data latih dan data uji
c. Perhitungan  jarak  yang  paling  umum  digunakan  dalam  perhitungan  pada  algoritma  KNN  adalah  menggunakan perhitungan jarak Euclidean. Rumusnya ditunjukkan pada persamaan (1).
𝑒𝑢𝑐 =   √(∑(𝑝𝑖 − 𝑞𝑖)2 𝑛 𝑖 = 1 (1)
Rumus jarak Euclidea n ini untuk mengukur kedekatan antar titik data. Rumus ini menghitung akar kuatdrat dari jumlah selisih kuadrat antara fitur-fitur yang bersesuaian dari dua titik data. Jika diterapkan pada klasifikasi obesitas multi kelas, KNN akan menghitung jarak antara titik data yang ingin diklasifikasikan dengan semua titik data dalam dataset pelatihan.  Selanjutnya  algoritma  ini  memilih 𝑘 tetangga  terdekat  dan  mengklasifikasikan  titik  data  baru  berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut. Pendekatan ini memungkinkan dari kasus-kasus yang paling mirip dalam dataset.

## 2.4 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma machine learning yang efektif untuk mengakomodasi banyak variabel dan multi kelas [20]. SVM merupakan teknik pembelajaran terawasi yang mungkin mengidentifikasi pola dalam data dengan menganalisisnya. Analis regresi dan klasifikasi memanfaatkannya. Itu konsep dasar dibalik pendekatan ini yaitu memilih ruang pemisah yang optimal dari kumpulan data multikelas. Katagorikal ini dilakukan dengan kelas lainnya [21] [22]. SVM ditunjukkan pada persamaan (2).
𝑓(𝑥 𝑑 ) =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑌 𝑖 𝑋 𝑖 𝑋 𝑑 + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1 (2)
Rumus diatas menggunakan fungsi keputusan untuk melakukan klasifikasi. 𝑎 𝑖 adalah bobot Lagrange , 𝑌 𝑖 adalah label kelas, 𝑋 𝑖 adalah support vector , 𝑋 𝑑 adalah titik data yang diklasifikasikan, dan 𝑏 adalah bias. SVM bekerja dengan mencari hyperplane optimal  yang  memisahkan  kelas-kelas  obesitas  dengan  margin  maksimal. Support  vector ,  yang merupakan  titik-titik  data  terdekat  dengan hyperplane, memainkan  peran  kunci  dalam  menentukan  batas  keputusan. Untuk klasifikasi  obesitas  multi  kelas,  SVM  dapat  menggunakan  pendekatan one-vs-one, dimana multiple hyperplane digunakan untuk memisahkan setiap kelas obesitas dari kelas lainnya.

## 2.5 Decision Tree (DT)
Decision  Tree merupakan  algoritma  pohon  hierarki  yang  dibuat  dengan  mempartisi  data  menjadi  beberapa  set  sesuai untuk  memasukan variabel  sebagai  pendekatan data  mining untuk  klasifikasi  item. Decision  Tree dibagi  lagi  menjadi beberapa tipe antara lain ID3, CART, C4.5 dan lainnya. Algoritma ID3 yang dibuat oleh Qiunlan, diperluas oleh algoritma C4.5. ID3 merupakan metode yang digunakan untuk data katagorikal, sedangkan C4.5 digunakan untuk kedua katagorikal
BMI (kg/m x m) Klasifikasi berat Kelas Obesitas Resiko Penyakit <18.5 Kurus - - 18.5-24.9 Normal - - 25.0-29.9 Gemuk - Meningkat 30.0-34.9 Gendut Obesitas tingkat 2 Tinggi 35.0-39.9 Obesitas Obesitas tingkat 3 Sangat Tinggi ≥ 40 Obesita yang Ekstrim Obesitas tingkat 4 Sangat Ekstrim
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi

## Obesitas Multi Kelas
dan data numerik. Sementara C4.5 menggunakan rasio gain sebagai kriteria pemilihan atributnya, teknik ID3 digunakan perolehan informasi sebagai kriterianya [12]. Tahapan algoritma Decision Tree adalah sebagai berikut : a. Siapkan dataset pelatihan
b. Temukan akar pohon keputusan
c. Tentukan fitur dengan menghitung nilai gain yang akan dijadikan akar pohon keputusan. Itu nilai perolehan terbesar diantara  kualitas  yang  tersedia  digunakan  untuk  menghitung  perolehan.  Nilai  keuntungannya  mungkin  dihitung menggunakan persamaan (3) berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑠𝑖| |𝑠𝑖| 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑁 𝐼=1
(3)
d. Prosedurnya untuk setiap cabang yang terbentuk, ulangi langkah kedua. Disisi lain untuk menghitung nilai entropi, gunakan persamaan yang sesuai yang dapat menggunakan persamaan (4) sebagai berikut :
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝜋 𝑥 log 2𝜋
𝑁 𝑖=1 (4)
Decision Tree menggunakan persamaan (3) dan (4) untuk membangun struktur pohon keputusan. Information gain mengukur  seberapa  baik  suatu  atribut  dalam  memisahkan  data  ke  dalam  kelas-kelas  obesitas  yang  berbeda. Entropy mengukur ketidakpastian dalam dataset, dengan nilai yang lebih rendah menunjukkan dataset yang lebih homogen. Pada klasifikasi obesitas, Decision Tree akan memilih atribut-atribut seperti (BMI, usia ataupun faktor gaya hidup) yang paling efektif dalam membedakan tingkat obesitas. Algoritma ini secara rekursif membagi dataset berdasarkan atribut-atribut terpilih, membentuk struktur pohon yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kasus obesitas baru.

## 2.6 Regresi Logistik
Regresi logistik merupakan salah satu metode machine learning yang handal digunakan untuk klasifikasi data dengan bertipe katagori [20] Regresi logistik adalah jenis algoritma machine learning klasifikasi statistik. Dasar dari algoritma ini  diturunkan  dari  fungsi sigmoid .  Regresi  logistik  sangat  berguna  dalam  masalah  klasifikasi  biner.  Kelemahan  dari regresi logistik adalah rentan terhadap underfitting dataset yang kelasnya tidak seimbang dapat sehingga menghasilkan akurasi yang rendah [23]. Regresi logistik dengan persamaan (5) :
𝑃(𝑌 = 1|𝑋) = 1/(1 + 𝑒^(−z)) (5)
𝑃(𝑌 = 1|𝑋) merupakan  probabilitas  bahwa  variabel  dependen (𝑌) adalah  1  (katagori  positif), 𝑒 merupakan bilangan Euler (sekitar 2.71828), 𝑧 merupakan fungsi linier yang mengkombinasikan variabel independen (𝑋) dengan koeefisien regresi (𝛽) . Fungsi 𝑧 dengan persamaan (6) berikut ini :
𝑧 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 1 +   𝛽 2 𝑋 2 +  𝛽_𝑘𝑋_𝑘 (6)
𝛽 0 merupakan intercept . 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽_𝑘 adalah koefisien regresi yang mengukur seberapa besar pengaruh masing- masing variabel independen pada probabilitas katagori positif. 𝑋 1 , 𝑋 2, … , 𝑋_𝑘 merupakan nilai-nilai variabel independen. Angka 0 menunjukkan suatu peristiwa yang tidak mungkin terjadi dan angka 1 menunjukkan kemungkinan maksimum bahwa peristiwa ini akan terjadi. Persamaan logistik menggunakan fungsi logaritma untuk menghitung garis regresi [24].
Untuk menghitung probabilitas kasus dalam kelas obesitas. Fungsi sigmoid ini memetakan kombinasi linear dari fitur-fitur input (seperti berat badan, tinggi badan dan faktor-faktor lain) ke dalam probabilitas antara 0 dan 1. Koefisien β menunjukkan kontribusi relatif dari setiap  fitur terhadap prediksi tingkat obesitas.  Untuk klasifikasi obesitas multi- kelas, regresi logistik dapat diperluas menggunakan teknik one-vs-one, dimana probabilitas untuk setiap kelas obesitas dihitung, dan kelas dengan probabilitas tertinggi dipilih sebagai hasil klasifikasi.

## 2.7 Akurasi Klasifikasi Multikelas
Akurasi  pada  klasifikasi  adalah  ukuran  dari  ketepatan  klasifikasi  dimana  menunjukkan  performansi  teknik  klasifikasi berbasis holistik. Semakin tinggi akurasi klasifikasi maka dianggap performansi teknik klasifikasi juga semakin baik [25]. Umumnya klasifikasi hanya melibatkan dua kelas, meskipun dapat lebih dari dua.
Dalam klasifikasi multi kelas, akurasi metrik yang mengukur seberapa baik model dapat memprediksi kelas yang benar dari total data yang ada. Dalam multi-kelas, variabel respon 𝑌 dan prediksi 𝑌 dapat dianggap sebagai variabel acak diskrit  yang  mengambil  nilai  dalam {1, … , 𝐾) ,  dimana  setiap  angka  mewakili  kelas  yang  berbeda.  Model  klasifikasi memberikan  probablitas  bahwa  suatu  unit  data  tertentu  berada  di  salah  satu  kelas  yang  mungkin.  Kemudian,  aturan klasifikasi digunakan untuk menetapkan satu kelas pada setiap unit data. Cara mengukur kinerja klasifikasi menggunakan confusion  matrix. Confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi  multi-kelas.  Contoh confusion matrix multi-kelas ditunjukkan pada tabel 2 [26].
Tabel 2. Contoh confusion matrix multi-kelas
Predicted Classification Classes a b c d Total Actual Classification a 6 0 1 2 9
b 3 9 1 1 14 c 1 0 10 2 13
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi Obesitas Multi Kelas
d 1 2 1 12 16 Total 11  11 13 17 52
Ukuran evaluasi kinerja model didasarkan confusion matrix dimana terdiri dari akurasi, precision dan F1-score . Akurasi dalam confusion matrix adalah presentase kebenaran dari prediksi pada data uji. Precision adalah ukuran proporsi prediksi Tru Positive. Akurasi, precision, recall dan F1-score diperoleh sebagai persamaan yang ditunjukkan pada (7), (8), (9), dan (10).
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (7)
Mengacu pada tabel 1 maka :
Accuracy = 6+9+10+12 52
Precision = 𝑇𝑃
𝐹𝑃+𝑇𝑃
(8)
Mengacu pada tabel 1 maka :
Precision = 20 30 = 0.66
Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(9)
Mengacu pada tabel 1 maka :
Recall = 20 25 = 0.80
F1-Score = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (10)
Mengacu pada tabel 1 maka :
F1-Score = 2𝑥0.66 𝑥 0.80 0.66+0.80 = 0.72

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Data
Perkiraan tingkat obesitas pada rentang usia antara 14 sampai 61 tahun yang terdiri dari 2.111 record dengan 17 atribut yaitu : Age, Gender, height, weight , CALC (konsumsi alkohol), FAVC (konsumsi makanan berlemak), FCVC (konsumsi sayur/buah), NCP (makan diluar), SCC (merokok), smoke, CH20 (konsumsi air putih), family histori with everweight , FAF (aktifitas fisik), TUE (penggunaan teknologi), CAEC (konsumsi kalori, MTRANS (moda transportasi). Potongan dari data ditunjukkan pada tabel 3.
Target multi kelas pada klasifikasi obesitas adalah Nobeyesdad yang terdiri atas Insufficient weight ( berat kurang dibawah berat normal), Normal weight (berat badan ideal), Overweight level 1 (kelebihan berat badan tingkat 1 ), Obesity type 1 (obesitas tipe ringan), Obesity type II (obesitas tipe sedang) dan obesity type III (obesitas berat) yang ditunjukkan pada gambar 2.
Tabel 3. Potongan informasi data yang digunakan
No Age Gender  Height Weight CALC FAVC  FCVC  NCP  SCC  SMOKE  CH2O family_histoy _with_overweig ht FAF TUE CAEC MTRANS NObeyesdad 0 21 Female 1.62 64 no no 2 3 no no
2 yes 0 1 Sometime s Public_Transportati on Normal_Weight 1 21 Female 1.52 56 Sometime s no 3 3 yes yes 3 yes 3 0 Sometime s Public_Transportati on Normal_Weight 2 23 Male 1.8 77 Frequently no 2 3 no no 2 yes 2 1 Sometime s Public_Transportati on Normal_Weight 3 27 Male 1.8 87 Frequently no 3 3 no no 2 no 2 0 Sometime s Walking Overweight_Level _I
4 22 Male 1.78 89.8 Sometime s no 2 1 no no
2 no 0 0 Sometime s Public_Transportati on Overweight_Level _I
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
... ... ... ... ... ... 2106 20.97664 2 Female  1.71073  131.4085 Sometime s yes 3 3 no no 1.72813 yes 1.676269  0.906247 Sometime s Public_Transportati on Obesity_Type_III 2107 21.98294 2 Female  1.74858  133.7429 Sometime s yes 3 3 no no 2.00513 yes 1.34139  0.59927 Sometime s Public_Transportati on Obesity_Type_III 2108 22.52403 6 Female  1.75226  133.6894 Sometime s yes 3 3 no no 2.05419 yes 1.414209  0.646288 Sometime s Public_Transportati on Obesity_Type_III 2109 24.35409 4 Female  1.7595  133.3466 Sometime s yes 3 3 no no 2.852339 yes 1.139107  0.586035 Sometime s Public_Transportati on Obesity_Type_III 2110  23.66477  Female  1.73886  133.4726 Sometime s
yes 3 3 no no 2.863513 yes 1.026452  0.714137 Sometime s Public_Transportati on Obesity_Type_III
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi Obesitas Multi Kelas
Gambar 2. Kelas target

## 3.2 Pra Pemrosesan Data
Sebelum membangun model, dilakukan pra pemrosesan data seperti melihat hasil matriks korelasi antara berbagai fitur yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan antara setiap fitur. Hasilnya ditunjukkan pada gambar 3.
Berdasarkan hasil matriks korelasi didapatkan hubungan antar fitur sebagai berikut: Matriks korelasi menunjukkan hubungan antara 16 fitur yang terkait dengan obesitas. Nilai dalam matriks berkisar antara -1 dan 1, dengan nilai positif menunjukkan hubungan positif, nilai negatif menunjukkan hubungan negatif, dan 0 menunjukkan tidak ada hubungan. Interpretasi Penting:
a. Usia:  Berhubungan  positif  lemah  dengan  semua  fitur  kecuali  NObeyesdad  (indikator obesitas).  Implikasinya:  usia merupakan faktor risiko untuk semua jenis penyakit.
b. Jenis  Kelamin:  Berhubungan negatif  lemah  dengan  CALC,  FAVC,  FCVC  (indikator  risiko). Implikasinya:  wanita mungkin kurang rentan terhadap faktor risiko ini dibandingkan pria.
c. Tinggi  Badan:  Berhubungan  positif  lemah  dengan  CALC,  FAVC,  FCVC.  Implikasinya:  orang  yang  lebih  tinggi mungkin lebih rentan terhadap faktor risiko ini.
d. Berat Badan: Berhubungan positif lemah dengan CALC, FAVC, FCVC, NCP. Implikasinya: orang yang kelebihan berat badan mungkin lebih rentan terhadap faktor risiko ini.

## Gambar 3. Matriks korelasi

## 3.3 Implementasi Algoritma
Pada  implementasi  ini  kami  menggunakan  algoritma  dioptimalkan  dalam library seperti scikit-learn di Phyton Untuk validasi kinerja model menggunakan parameter accuracy, dan confusion matrix sebagai berikut :
a. K-Nearest Neighbor (KNN)
Pada confusion  matrix menunjukkan bahwa  model  KNN  secara  akurat  mengklasifikasikan  sebagian besar  data point di semua kelas. Namun terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, serta antara kelas 4 dan 5. Hasil confusion matrix model KNN ditunjukkan pada gambar 4.
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi Obesitas Multi Kelas
Gambar 4. Confusion matrix KNN
Model  KNN  yang  dilatih  dengan  parameter  yang  diberikan  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam mengklasifikasikan data menjadi 7 kelas. Model ini mencapai akurasi tinggi sebesar 99% dan metrik evaluasi yang baik untuk semua kelas dengan presisi tinggi untuk semua kelas 0.98-1.00, recall tinggi untuk semua kelas 0.98-1.00 dan f1- score tinggi untuk semua kelas 0.98-1.00. Hasil klasifikasi KNN ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil klasifikasi KNN
b. Support Vector Machine (SVM)
Confusion matrix menunjukkan bahwa model SVM mengalami lebih banyak kesalahan klasifikasi dibandingkan model sebelumnya. Kesalahan klasifikasi terbanyak terjadi pada kelas 2 sebanayak 13 kesalahan dan kelas 3 sebanyak 10 kesalahan. Hasil confusion matrix Support Vector Machine ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix SVM
Model  SVM  yang  dilatih  dengan  parameter  yang  diberikan  menghasilkan  akurasi  sebesar  96.6%  lebih  rendah dibandingkan  model  sebelumnya  pada  data training .  Model  ini  memiliki  performa  sedikit  lebih  rendah  pada  metriks evaluasi dengan presisi tinggi untuk sebagian besar kelas 0.90-0.99, recall tinggi untuk sebagian besar kelas 0.94-1.00 dan f1-score tinggi untuk sebagaian besar 0.93-0.99. Hasil klasifikasi SVM ditunjukkan pada gambar 7.
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi

## Obesitas Multi Kelas
c. Decision Tree
Pada confusion matrix menunjukkan bahwa model Decision Tree mengklasifikasikan sebagian besar data point dengan akurat disemua kelas. Namun terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, kelas 4 dan 5 serta kelas 6 dan 7. Hasil confusion matrix model Decision Tree ditunjukkan pada gambar 8.

## Gambar 8. Confusion matrix
Decision Tree
Model Decision  Tree yang  dilatih  dengan  parameter  yang  diberikan  menghasilkan  akurasi  tertinggi  mencapai 99.3%. Model ini juga mencapai metrik evaluasi presisi tinggi untuk semua kelas 0.97-1.00, recall tinggi untuk semua kelas 0.98-1.00 dan f1-score tinggi untuk semua kelas 0.98-1.00. Hasil confusion matrix model Decision Tree ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil klasifikasi Decision Tree
d. Regresi Logistik
Untuk hasil confusion matrix menunjukkan bahwa model secara akurat mengklasifikasikan sebagian besar data point disemua kelas. Namun terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, serta antara kelas 4 dan 5. Hasil confusion matrix model Regresi Logistik ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Confusion matrix Regresi Logistik
Untuk hasil klasifikasi dihasilkan akurasi ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Hasil klasifikasi Regresi Logistik
Berdasarkan  gambar  11,  model Regresi  Logistik yang  dilatih  dengan  parameter  yang  diberikan  menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikan data menjadi 7 kelas. Model ini mencapai akurasi tinggi sebesar 98% dan
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi

## Obesitas Multi Kelas
metrik evaluasi yang baik. Dimana presisis tinggi untuk semua kelas yaitu 0.95-1.00, recall tinggi untuk semua kelas yaitu 0.95-1.00. begitu juga f1-score tinggi untuk semua kelas 0.95-1.00 Pada hasil analisis yang diberikan, berikut adalah analisa akhir dari setiap model klasifikasi: a. K-Nearest Neighbor (KNN)
1. Model  KNN  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  7  kelas  dengan akurasi tinggi 99%.
2. Memiliki presisi, recall, dan f1-score yang tinggi untuk semua kelas (0.98-1.00). 3. Terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, serta kelas 4 dan 5.
b. Support Vector Machine (SVM)
1. Model SVM menghasilkan akurasi lebih rendah (96.6%) dibandingkan model lainnya.
2. Memiliki presisi, recall , dan f1-score yang sedikit lebih rendah, terutama pada kelas 2 dan 3. 3. Mengalami lebih banyak kesalahan klasifikasi dibandingkan model lainnya. c. Decision Tree
1. Model Decision Tree menghasilkan akurasi tertinggi (99.3%) di antara semua model yang diuji.
2. Memiliki presisi, recall, dan f1-score yang sangat tinggi untuk semua kelas (0.97-1.00). 3. Terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, kelas 4 dan 5, serta kelas 6 dan 7.
d. Regresi Logistik
1. Model Regresi Logistik menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan akurasi 98%.
2. Memiliki presisi, recall, dan f1-score yang tinggi untuk semua kelas (0.95-1.00).
3. Terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara kelas 2 dan 3, serta kelas 4 dan 5.
Secara keseluruhan, model Decision Tree dan KNN menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi tertinggi dan metrik evaluasi yang sangat baik untuk semua kelas. Sementara model SVM memiliki kinerja yang sedikit lebih rendah dibandingkan model lainnya.

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  implementasi  keempat  model  maka  kami  membandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya,  hasil penelitian kami menunjukkan performa yang lebih baik dalam klasifikasi obesitas multi kelas dengan Akurasi tertinggi pada algoritma Decision Tree dengan nilai 99.03%, presisi 97%, recall 98% dan f1-score 98%. Dapat ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 4. Perbandingan dengan penelitian sebelumnya No. Penelitian Metode Multikelas Performa Terbaik Akurasi Presisi Recall F1-Score 1. [11] ANN, KNN, NB √ 95.74% 95.71% 95.56% - 2. [12] KNN, MB, SVM, DT - 84.98% 95.41% 97.01% - 3. [13] NN - 96.84% 90.06% 97.32% 93.58% 4. [14] SVM - 92.11% - - - 5 [15] KNN √ 79.96% - - - 6. [16] NB √ 88% 73% 96% 0.830 7 kami KNN, SVM, DT , RL √ 99.03% 97% 98% 98%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  empat  algoritma machine  learning populer,  yaitu  KNN,  SVM, Decision Tree dan Regresi Logistik dalam melakukan klasifikasi obesitas multi kelas. Obesitas telah menjadi masalah kesehatan  masyarakat  global  yang  semakin  mengkhawatirkan,  dan  klasifikasi  yang    akurat  menjadi  penting  untuk menerapkan  strategi  pencegahan  dan  penanganan  yang  tepat.  Dengan  menggunakan  dataset  yang  mencermintan keragaman  populasi,  penelitian  ini  mengevaluasi  kemampuan  masing-masing  algoritma  dalam  mengklasifikasikan obesitas ke dalam beberapa katagori berdasarkan BMI menurut WHO.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mengungguli algoritma lainnya dengan mendapatkan hasil akurasi 99.3%, presisi 0.97-1.00, recall 0.98- 1.00 dan f1-score 0.98-1.00. Disusul oleh KNN mendapatkan hasil akurasi 99.0%, presisi 0.98-1.00, recall 0.98-1.00 dan f1-score 0.98-1.00. Sementara itu algoritma Regresi Logistik mendapatkan akurasi 98%, presisi 0.95-1.00, recall 0.95- 1.00 dan f1-score 0.95-1.00 dan SVM memiliki perfoma sedikit lebih rendah meskipun masih menunjukkan hasil yang baik  secara  keseluruhan  dengan  hasil  akurasi  96.6%,  presisi  0.90-0.99, recall 0.94-1.00  dan f1-score 0.93-0.99. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, hasil penelitian ini menunjukkan performa yang lebih baik dalam klasifikasi obesitas multi kelas, baik dalam hal akurasi, presisi, recall maupun f1-score . Namun, perlu diakui bahwa penelitian ini memiliki keterbatasan, diantaranya tidak mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi klasifikasi seperti  kesehatan  individu  dan  genetik.  Untuk  penelitian  selanjutnya disarankan  dapat mengekplorasi  pengaruh  faktor tersebut dan menggabungkannya dengan algoritma machine learning terbaik yang ditemukan dalam penelitian ini. Selain itu, penerapan algoritma terbaik dalam pengaplikasian manajemen berat badan untuk dikembangkan lebih lanjut.
Siti  Andini  Utiarahman,  Analisis  Perbandingan  KNN,  SVM,  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik  Untuk  Klasifikasi Obesitas Multi Kelas

## REFERENCES
[1] World  Health  Organization,  “Obesity  and  overweight,”  https://www.who.int.  Accessed:  May  10,  2024.  [Online].  Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight
[2] B. Singh and H. Tawfik, “Machine learning approach for the early prediction of the risk of overweight and obesity in young people,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in  Bioinformatics),  Springer  Science  and  Business  Media  Deutschland  GmbH,  2020,  pp.  523–535.  doi:  10.1007/978-3-030- 50423-6_39.
[3] Direktorat  Jenderal  Pencegahan  dan  Pengendalian  Penyakit  (P2P)  Kementerian  Kesehatan  RI,  “Ancaman  di  Balik  Sensasi Manis,”  https://p2p.kemkes.go.id/.  Accessed:  May 10, 2024.  [Online].  Available: https://p2p.kemkes.go.id/ancaman-di-balik- sensasi-
manis/#:~:text=Menurut%20hasil%20Survei%20Kesehatan%20Indonesia,dapat%20menyebabkan%20munculnya%20resistens i%20insulin.
[4] B. R. K. Salim, D. M. Wihandani, and N. N. A. Dewi, “Obesitas sebagai faktor risiko terjadinya peningkatan kadar trigliserida dalam darah: tinjauan pustaka,” Intisari Sains Medis, vol. 12, no. 2, pp. 519–523, Jul. 2021, doi: 10.15562/ism.v12i2.1031.
[5] K.  Jindal,  N.  Baliyan,  and  P.  S.  Rana,  “Obesity  prediction  using  ensemble  machine  learning  approaches,”  in  Advances  in Intelligent Systems and Computing, Springer Verlag, 2018, pp. 355–362. doi: 10.1007/978-981-10-8636-6_37.
[6] A. Adimara, K. Prahasanti, and M. P. Airlangga, “Obesitas Mempengaruhi Tingkat Keparahan Pasien COVID-19,” 2021.
[7] A. Y. Soeroto et al., “Effect of increased BMI and obesity on the outcome of COVID-19 adult patients: A systematic review and meta-analysis,” Diabetes and Metabolic Syndrome: Clinical Research and Reviews, vol. 14, no. 6. Elsevier Ltd, pp. 1897–1904, Nov. 01, 2020. doi: 10.1016/j.dsx.2020.09.029.
[8] F. B. C. Pimenta, E. Bertrand, D. C. Mograbi, H. Shinohara, and J. Landeira-Fernandez, “The relationship between obesity and quality of life in Brazilian adults,” Front Psychol, vol. 6, Jul. 2015, doi: 10.3389/fpsyg.2015.00966.
[9] M. J. Gerl et al., “Machine learning of human plasma lipidomes for obesity estimation in a large population cohort,” PLoS Biol, vol. 17, no. 10, 2019, doi: 10.1371/journal.pbio.3000443.
[10]  G. Alifa Annurullah et al., “Faktor Resiko Obesitas Pada Pekerja Kantoran : A Review,” Jurnal Kesehatan Tambusai, vol. 2, no. 2, 2021.
[11]  A.  Wulandari,  A.  Mulya,  T.  Dermawan,  R.  R.  Haiban,  A.  Tatamara,  and  H.  D.  Khalifah,  “Application  of  Artificial  Neural Network, K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Algorithms for Classification of Obesity Risk Cardiovascular Disease,” IJATIS: Indonesian  Journal  of  Applied  Technology  and  Innovation  Science,  vol.  1,  no.  1,  pp.  9–15,  2024,  doi: 10.57152/IJATIS.v1i1.1095.
[12]  A. I. Putri et al., “Implementation of K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine and Decision Tree Algorithms for Obesity Risk Prediction,” Public Research Journal of Engineering, Data Technology and Computer Science, vol. 2, no. 1, pp. 26–33, Apr. 2024, doi: 10.57152/predatecs.v2i1.1110.
[13]  D. Nur Fitriani et al., “Prediction of Obesity Levels Using Neural Network: Binary Classification Approach,” PARAMETER Jurnal Matematika Statistika dan Terapannya, vol. 3, no. 1, pp. 85–88, 2024, [Online]. Available: https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/parameter
[14]  T.  Hidayatulloh  and  L.  Yusuf,  “Klasifikasi  Tipe  Berat  Tubuh  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,”  INTI  Nusa Mandiri, vol. 18, no. 1, pp. 71–77, Aug. 2023, doi: 10.33480/inti.v18i1.4254.
[15]  S.  Y.  Sibi  and  A.  R.  Widiarti,  “Klasifikasi  Tingkat  Obesitas  Mempergunakan  Algoritma  KNN,”  in  SEMINAR  NASIONAL CORISINDO, 2022, pp. 370–375.
[16]  J.  V.  Wie  and  M.  Siddik,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Mengklasifikasi  Obesitas  Pada  Pria,”  JOISIE  Journal  Of Information  System  And  Informatics  Engineering,  vol.  6,  no.  Desember,  pp.  69–77,  2022,  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/,
[17]  M. Safaei, E. A. Sundararajan, M. Driss, W. Boulila, and A. Shapi’i, “A systematic Literature Review on Obesity: Understanding The Causes & Consequences of Obesity and Reviewing Various Machine Learning Approaches used to Predict Obesity,” Comput Biol Med, vol. 136, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104754.
[18]  K.  Jindal,  N.  Baliyan,  and  P.  S.  Rana,  “Obesity  prediction  using  ensemble  machine  learning  approaches,”  in  Advances  in Intelligent Systems and Computing, Springer Verlag, 2018, pp. 355–362. doi: 10.1007/978-981-10-8636-6_37.
[19]  M. Ramadhani, D. Darlis, and H. Murti, “Klasifikasi Ikan Menggunakan Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) dan K-Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. 16, no. 2, pp. 115–124, 2018.
[20]  I. M. K. Karo, M. F. M. Fudzee, S. Kasim, and A. A. Ramli, “Sentiment Analysis in Karonese Tweet using Machine Learning,” Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Informatics,  vol.  10,  no.  1,  pp.  219–231,  Mar.  2022,  doi: 10.52549/ijeei.v10i1.3565.
[21]  R. Syahputra, G. J. Yanris, and D. Irmayani, “SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter,” Sinkron, vol. 7, no. 2, pp. 671–678, May 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11430.
[22]   et al Suryani, “View of Sentiment Analysis of Towards Electric Cars using Naive Bayes Classifier and Support Vector Machine Algorithm,” Journal of Enginering, Data Technology and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2023.
[23]  Hendriyana,  “Tampilan  Analisis  perbandingan  Algoritma  Support  Vector  Machine,  Naive  Bayes  dan  Regresi  Logistik  untuk Memprediksi Donor Darah,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 8, no. 2, pp. 121–126, 2022.
[24]  M.  I.  Dinata  and  S.  Kom,  “Interpretasi  dan  Persamaan  Regresi  Linier.”  Accessed:  Jun.  21,  2024.  [Online].  Available: https://lmsspada.kemdikbud.go.id/pluginfile.php/718616/mod_resource/content/1/bab%2011%20Interpretasi%20dan%20Persa maan%20Regresi%20Linier%20%20.pdf
[25]  C. Z. V. Junus, T. Tarno, and P. Kartikasari, “Klasifikasi Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Random Forest Untuk  Deteksi  Awal  Resiko  Diabetes  Melitus,”  Jurnal  Gaussian,  vol.  11,  no.  3,  pp.  386–396,  Jan.  2023,  doi: 10.14710/j.gauss.11.3.386-396.
[26]  M.  Grandini,  E.  Bagli,  and  G.  Visani,  “Metrics  for  Multi-Class  Classification:  an  Overview,”  ArXiv,  Aug.  2020,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2008.05756