## Prediksi Kualitas Tidur: Pendekatan Machine Learning yang Mengintegrasikan Faktor Kesehatan dan Lingkungan
Jordy Lasmana Putra 1* , Wahyutama Fitri Hidayat 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi Kota Pontianak, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Abdulrahman Saleh No.18.A, Pontianak, Indonesia
e-mail: 1 jordy.jlp@nusamandiri.ac.id , 2 wahyutama.wfh@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 17-07-2024 | Direvisi : 24-07-2024 | Disetujui : 29-07-2024
Abstrak -  Ganguan  tidur  sangat  mempengaruhi  kualitas  tidur  seseorang  yang  dapat  menyebabkan  masalah kesehatan yang serius, untuk kalangan lansia kualitas tidur yang buruk dapat menyebabkan tingkat harapan hidup menurun drastis. Permasalahan utama adalah kurangnnya alat prediksi yang efektif untuk meningkatkan kualitas tidur lansia, ditambah dengan banyak sekali faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kualitas tidur lansia, yang perlu dilakukan analisis dan prediksi agar dapat meningkatkan kualitas tidur yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  dan  menguji  model  prediksi  kualitas  tidur  lansia  dengan  mengintegrasikan  faktor kesehatan dan lingkungan menggunakan pendekatan machine learning, data set yang digunakan adalah data set baru yang ada di website kaggle.com yaitu data National Poll on Healthy Aging (NPHA) yang berisikan wawasan tentang isu kesehatan, perawatan kesehatan, dan kebijakan kesehatan yang memengaruhi orang Amerika berusia 50  tahun  ke  atas,  hal  ini  dilakukan  agar  dapat  memperbaiki  kualitas  tidur  dikalangan  lansia.  Metode  maching learning, yaitu deep learning dengan algoritma Random Forest digunakan pada penelitian ini dan menunjukkan hasil yang baik dengan nilai akurasi 94,00% dan 44,44% akurasi yang didapatkan dengan menggunakan data latih. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan alat prediksi yang dapat digunakan oleh praktisi kesehatan untuk meningkatkan kualitas tidur lansia, sehingga berdampak positif terhadap kesehatan dan harapan hidup mereka.
Kata Kunci : Kualitas Tidur, Machine Learning, Deep Learning, Random Forest, NPHA
Abstracts  -  Sleep  disorders  significantly  affect  an  individual's  sleep  quality,  which  can  lead  to  serious  health problems. For the elderly, poor sleep quality can drastically reduce life expectancy. The main problem is the lack of effective predictive tools to improve sleep quality among the elderly, compounded by the numerous factors that can influence their sleep quality. Therefore, analysis and prediction are necessary to enhance sleep quality. This study  aims  to  develop  and  test  a  predictive  model  for  sleep  quality  in  the  elderly  by  integrating  health  and environmental factors using a machine learning approach. The dataset used is a new one available on the website Kaggle.com, namely the National Poll on Healthy Aging (NPHA) data, which provides insights into health issues, healthcare, and health policies affecting Americans aged 50 and above. The aim is to improve sleep quality among the elderly. A machine learning method, specifically deep learning with the Random Forest algorithm, was used in this study and showed good results with an accuracy rate of 94.00% and a training data accuracy of 44.44%. The results of this study are expected to provide a predictive tool that can be used by healthcare practitioners to improve the sleep quality of the elderly, thereby positively impacting their health and life expectancy.
Keywords Sleep Quality, Machine Learning, Deep Learning, Random Forest, NPHA.

## PENDAHULUAN
Menjaga  kualitas  tidur  merupakan  hal  penting  dalam  memelihara  kesehatan  manusia  (Jasmine  & Martdianty, 2022), kualitas tidur yang baik telah terbukti memiliki dampak positif terhadap kinerja fisik, kognitif, dan emosional seseorang (Mehta, 2022), sementara gangguan tidur atau tidur yang tidak memadai dapat mengarah pada masalah kesehatan serius seperti obesitas, penyakit jantung, dan gangguan mental (Aisyah & Wijayani, 2023)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
(Lyons et al., 2022).Pada usia lansia masalah gangguan tidur menjadi persoalan yang serius yang dapat memicu penyakit-penyakit kronis (Li et al., 2024), yang dapat mempengaruhi tingkat harapan hidup lansia akibat adanya gangguan dan penurunan kualitas tidur (Yuliadarwati & Utami, 2022)
Penelitian  untuk  meningkatkan  kualitas  tidur  lansia  kerap  dilakukan  oleh  peneliti  di  dunia,  seperti penelitian yang pernah dilakukan oleh (Alghwiri et al., 2021) yang melakukan penliaian prevalensi gangguan tidur pada  mahasiswa  dan  melakukan  identifikasi  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  tidur,  penelitian selanjutnya pernah dilakukan oleh (Arora et al., 2020) yang menggunakan model prediksi Deep Learning, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Multilayer Perceptron (MLP) untuk melakukan prediksi kualitas tidur berdasarkan sensor yang didapatkan dari perangkat smartwatch, gelang kebugaran, dan sepatu GPS dengan hasil prediksi  tinggi  97,30%  untuk  CNN,  penelitian  serupa  yang  menggunakan  model  deep  learning  juga  pernah dilakukan oleh (Phan et al., 2020) dengang hasil penelitian menyatakan model Deep Learning dapat melakukan prediksi kualitas tidur dengan baik, pada penelitian yang dilakukan oleh (Alshammari, 2024) dilakukan penelitian dengan fokus mengklasifikasi ganguan tidur dengan membandingkan beberapa algoritma deep leearning, yaitu : k-nearest neighbours, support vector machine, decision tree, random forest and artificial neural network (ANN), penelitian  lainnya  mengembangkan  arsitektur  pembelajaran  dalam  hibrida  untuk  secara  otomatis mengklasifikasikan tahap tidur menggunakan sinyal polysomnografi multimodal, guna meningkatkan evaluasi dan diagnosis kualitas tidur (Lin et al., 2024)
Meskipun pentingnya kualitas tidur telah diakui secara luas dengan mencermati dari penelitian-penelitian terdahulu,  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kualitas  tidur  dan  kemampuan  untuk  memprediksi kualitas  tidur  seseorang  menjadi  sebuah  tantangan  tersendiri  yang  dapat  menghasilkan  kepuasan  dalam  tidur (Nugraha et al., 2023). Dalam konteks ini, teknik-teknik machine learning, khususnya deep learning, menawarkan pendekatan  yang  unik  untuk  menganalisis  data  multidimensi  yang  kompleks  dan  mengidentifikasi  pola  yang tersembunyi (Nasir & Sassani, 2021)(Mahmud et al., 2021). Dengan menggunakan model-model ini, kita dapat mengintegrasikan data kesehatan dan lingkungan dari individu dan membangun sistem yang dapat memprediksi kualitas tidur, khususnya lansia. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu menggunakan data baru yang belum dipublikasikan hasil penelitiannya sehingga nantinya dapat ditarik kesimpulan mengenai data yang digunakan maupun hasil prediksi tidur.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  ini  dengan  mengembangkan  model  prediktif menggunakan deep learning dengan algoritma random forest untuk memprediksi kualitas tidur berdasarkan data kesehatan fisik, kesehatan mental, dan faktor-faktor lingkungan. Metode Random Forest digunakan karena mampu memberikann akurasi yang baik (Renata & Ayub, 2020). Selain itu algoritma Random Forest, juga menggunakan parameter yang  diujikan  maupun disesuaikan  sebagai  optimasi  kinerja  (Hidayat  et  al., 2023).  Diharapkan  hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang hubungan antara faktor-faktor tersebut dengan kualitas tidur dan memberikan kontribusi pada pengembangan intervensi yang lebih efektif dalam meningkatkan tidur yang sehat dan berkualitas

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan proses prediksi kualitas tidur untuk mengklasifikasikan apakah kualitas tidur baik atau kurang baik serta menentukan hasil akurasinya menggunakan metode Random Forest.

## Subjek Penelitian
Subyek penelitian ini adalah menggunakan data hal-hal yang mempengaruhi kulaitas tidur berdasarkan kunjungan ke dokter yang diambil dari National Poll on Healthy Aging (NPHA).

## Tipe penelitian
Penelitian ini merupakan eksperimen menemukan model terbaik untuk prediksi kualitas tidur. Pengumpulan data untuk memperoleh sumber data yang digunakan adalah metode pengumpulan data publik dengan mengambil data pada  National  Poll  on  Healthy  Aging  (NPHA).  Data  yang  sudah  dikumpulkan  diproses  menggunakan  Google Colabs  dan  bahasa  Python.  Untuk  mempermudah  alur  penelitian  dibuat  alur  penelitian  yang  digambarkan menggunakan Gambar 1.
Sumber : Hasil Penelitian (2024)
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tahapan dimulai dnegan mendeskripsikan dataset yang digunakan hal tersebut bertujuan untuk mengetahui jenis serta  label  yang  nantinya  akan  dilanjutkan  pada  tahan  preprocessing  data.  Tahapan  kedua  yaitu  melakukan preprocessing sehingga  nantinya  dataset  yang  digunakan  tidak  terdapat  kerusakan  atau  ketidaksesuaian  data. Penentuan  akurasi  digunakan  model machine  learning random  forest  sehingga  menghasilkan  dua  akurasi berdasarkan  data  latih  dan  data  uji.  Hasil  dari  akurasi  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur  untuk dibandingkan dengan model machine learning lainya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dataset  publik  yang  didapatkan  dari  website Kaggle.com. yang dapat diakses melalui laman : https://www.kaggle.com/datasets/joebeachcapital/national-poll- on-healthy-aging-npha
Sumber : (Arvidsson, n.d.)

## Gambar 2. Deskripsi Dataset
Berdasarkan  Gambar  2  Deskripsi  Dataset  yang  digunakan  menggunakan  lima  belas  variabel  yang  terdiri  dari variabel Number of Doctors Visited, Age, Physical Health, Mental Health, Dental Health, Stress Keeps Patient from Sleeping, Medication Keeps Patient from Sleeping, Bathroom Neds Keeps Patient from Sleeping, Pain Keeps Patient from Sleeping Unknow Keeps Patient from Sleeping, Trouble Sleeping, Prescription Sleep Medication, Race, Gender.

## Preprocessing
Preprocessing  mengubah  data  awal  mentah  supaya  menjadikan  data  yang  lebih  dan  layak  untuk  diolah  pada tahapan pemodelan (Alghifari & Juardi, 2021). Pada tahapan ini juga ditujukan untuk mengatasi masalah seperti data yang hilang, duplikasi, dan inkonsistensi. Tahapan ini juga dilakukan konfersi data ke dalam format yang lebih cocok untuk analisis lebih lanjut.
Sumber : Hasil Penelitian (2024)
Gambar 3. Pengecekan Nilai Kosong
Gembar 3 menjelaskan pengecekan apakah terdapat nilai kosong pada masing-masing nilai variabel. Berdasarkan Gambar 3 tidak ditemukan nilai kosong, sehingga tidak diperlukan penghapusan data kosong. Langkah berikutnya dilakukan pengecekan apakah terdapat niali negatif dalam tataset dengan benggunakan perintah ditunjukan dnegan Gambar 4.
Sumber : Hasil Penelitian (2024)

## Gambar 4. Penghapusan Data Negatif
Hasil dari proses penghapusan data negatif ditemukan 1 data dengan nilai negatif pada variabel Physcal Health, 10 data pada variabel Mental Health, 3 data pada variabel Dental Health dan masing-masing 2 data pada variabel Trouble  Sleeping  dan  Prescription  Sleep  Medication.  Langkah  selanjutnya  adalah  memeriksa  korelasi  antar variabel untuk menentukan apakah ada hubungan antara masing-masing pasangan variabel dan kekuatan korelasi, hasil uji korelasi yang ditunjukkan pada Gambar 5.

## Sumber : Hasil Penelitian (2024)

## Gambar 5. Hasil Uji Korelasi
Hasil uji korelasi menunjukan bahwa variabel Age tidak memiliki korelasi sehingga perlu dilakukan penghapusan variabel dnegan perintah Gambar 6.  Setelah prapemrosesan, data dibagi menjadi dua bagian: data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model, sedangkan data uji digunakan untuk mengevaluasi performa model, pada tahap ini rasio data latih dan data uji adalah 80:20.

## Sumber : Hasil Penelitian (2024)

## Gambar 6. Hapus Variabel Age dan Bagi Data

## Penentuan Model
Tahap ini ditunjukan dengan Gambar 7, algoritma machine learning dipilih dan diterapkan pada data pelatihan, Penelitian ini, digunakan algoritma machine learning Random Forest untuk memodelkan data dan memprediksi kategori prediksi kualitas tidur.
Sumber : Hasil Penelitian (2024)
Gambar 7. Penentuan Model

## Hasil
Hasil dari melatih model menggunakan Random Forest dihasilkan akurasi sebesar 94 % menggunakan data latih dan menghasilkan 44,44 % akurasi ditunjukan dengan Gambar 8.
Sumber : Hasil Penelitian (2024)
Gambar 8. Hasil Eksperimen

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan data publik dari repository kaggle.com, dimana pada penelitian tersebut pada saat  jurnal  ini  diterbitkan  hasil  penelitian  menghasilkan  akurasi  sebesar  41%.  Hasil  dari  pengembangan  dalam penelitian ini untuk memaksimalkan menghasilkan model prediksi deep learning menggunakan algoritma Random Forest  dengan  akurasi  94,00%  dengan  menggunakan  data  latih  dan  44,44%  akurasi  yang  didapatkan  dengan menggunakan data  uji. Hasil ini dinilai baik dan menunjukkan model  random forest  ini dapat digunakan untuk melakukan prediksi kualitas tidur lansia dengan mempertimbangkan faktor-faktor kesehatan dan lingkungan.
Pengembangan  berikutnya  dapat  berupa  eksplorasi  fitur-fitur  spesifik  yang  signifikan  dalam kontribusinya terkait peningkatan nilai akurasi, serta pengembangan metode-metode lainnya yang lebih canggih.
Vol. 4 No. 2  Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Peningkatan yang terjadi dari hasil pengembangan yang akan dilakukan, kedepannya perlu dilakukan juga evaluasi terhadap model prediksi yang sudah ada untuk lebih mengukur sejauh mada model prediksi yang sudah ada dapat diimplementasikan dengan baik. Penelitian ini memberikan wawasan dan juga kesempatan kepada semua peneliti di dunia, khususnya dibidang ilmu komputer dan kesehatan, agar dapat berkolaborasi dalam upaya pengembangan- pengembangan pada penelitian selanjutnya.

## REFERENSI
Aisyah,  I.  U.,  &  Wijayani,  Q.  N.  (2023). PENGGUNAAN  GADGET  TERHADAP  KUALITAS  TIDUR  DAN KESEHATAN MENTAL REMAJA . 2 (9), 31–40. https://doi.org/https://doi.org/10.6578/triwikrama.v2i9.1421
Alghifari, F., & Juardi, D. (2021). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan
Metode Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika , 9 (02), 75–81. https://doi.org/10.33884/jif.v9i02.3755
Alghwiri,  A.  A.,  Almomani,  F.,  Alghwiri,  A.  A.,  &  Whitney,  S.  L.  (2021).  Predictors  of  sleep  quality  among university students: the use of advanced machine learning techniques. Sleep and Breathing , 25 (2), 1119– 1126. https://doi.org/10.1007/s11325-020-02150-w
Alshammari, T. S. (2024). Applying Machine Learning Algorithms for the Classification of Sleep Disorders. IEEE Access , 12 . https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3374408
Arora, A., Chakraborty, P., & Bhatia, M. P. S. (2020). Analysis of Data from Wearable Sensors for Sleep Quality Estimation  and  Prediction  Using  Deep  Learning. Arabian  Journal  for  Science  and  Engineering , 45 (12),
10793–10812. https://doi.org/10.1007/s13369-020-04877-w
Arvidsson, J. (n.d.). National Poll on Healthy Aging (NPHA) .
Hidayat,  H.,  Sunyoto,  A.,  &  Al  Fatta,  H.  (2023).  Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Random  Forest Clasifier. Jurnal  SISKOM-KB  (Sistem  Komputer  Dan  Kecerdasan  Buatan) , 7 (1),  31–40. https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v7i1.464
Jasmine, K., & Martdianty, F. (2022). The Analisis Pengaruh Abusive Supervision terhadap Employee Creativity dengan Sleep Deprivation, Emotional Exhaustion, dan Self Efficacy sebagai Mediator. Jurnal Manajemen Dan Organisasi , 13 (1), 23–35. https://doi.org/10.29244/jmo.v13i1.34343
Li, L., Li, X., Huang, Y., Li, H., Li, C., Ma, Y., Zhang, J., Peng, F., & Lyu, S. (2024). An RCT META analysis based on the effect of tai chi exercise therapy on the outcome of elderly patients with moderate-to-severe sleep disorders-A systematic review study. Heliyon , 10 (2). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24085 Lin, Y., Wang, M., Hu, F., Cheng, X., & Xu, J. (2024). Multimodal Polysomnography-Based Automatic Sleep Stage  Classification  via  Multiview  Fusion  Network. IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and Measurement , 73 . https://doi.org/10.1109/TIM.2023.3343781
Lyons, S., Strazdins, L., & Doan, T. (2022). Work intensity and workers’ sleep: A case of working Australians.
Humanities and Social Sciences Communications , 9 (1). https://doi.org/10.1057/s41599-022-01410-2
Mahmud, M., Kaiser, M. S., McGinnity, T. M., & Hussain, A. (2021). Deep Learning in Mining Biological Data.
In Cognitive Computation (Vol. 13, Issue 1). Springer US. https://doi.org/10.1007/s12559-020-09773-x Mehta, K. J. (2022). Effect of sleep and mood on academic performance—at interface of physiology, psychology, and education. Humanities and
Social Sciences Communications , 9 (1), 1–13. https://doi.org/10.1057/s41599-021-01031-1
Nasir,  V.,  &  Sassani,  F.  (2021).  A  review  on  deep  learning  in  machining  and  tool  monitoring:  methods, opportunities,  and  challenges. International  Journal of  Advanced  Manufacturing  Technology , 115 (9–10), 2683–2709. https://doi.org/10.1007/s00170-021-07325-7
Nugraha, F. A., Aisyiah, A., & Wowor, T. J. F. (2023). Analisis Faktor yang Berhubungan dengan Kualitas Tidur pada Remaja di SMPN 254 Jakarta. Malahayati Nursing Journal , 5 (9). https://doi.org/10.33024/mnj.v5i9.9242
Phan, D. Van, Chan, C. L., & Nguyen, D. K. (2020). Applying deep learning for prediction sleep quality from wearable data. ACM International Conference
Proceeding Series , class 1 , 51–55. https://doi.org/10.1145/3418094.3418114
Renata, E., & Ayub, M. (2020). Penerapan Metode Random forest untuk Analisis Risiko pada dataset Peer to peer lending. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 6 (3), 462–474. https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i3.2890
Yuliadarwati,  N.  M.,  &  Utami,  K.  P.  (2022).  Pengaruh  Latihan  Relaksasi  Otot  Progresif  bagi  Lansia  dengan Kualitas  Tidur  Buruk. PengabdianMu:  Jurnal  Ilmiah  Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 7 (2),  319–323. https://doi.org/10.33084/pengabdianmu.v7i2.2537