## Analisis Prediksi Level Obesitas Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning
Lila Setiyani 1# , Ayu Nur Indahsari 2 , Rusdianto Roestam 3
1 STMIK ROSMA Jl. Parahiyangan Karawang, Indonesia 2,3 President University Jababeka Education Park Bekasi, Indonesia
# lila.setiyani@dosen.rosma.ac.id

## Abstrak
Level  obesitas  dapat  di  identifikasi  berdasarkan  kebiasaan  makan  dan  kondisi  fisik  yang  terdiri  dari  beberapa parameter yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat  akurasi dari prediksi level obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat prediksi level obesitas dengan akurasi yang baik. Metode yang digunakan adalah dengan membanding algoritma  machine  learning  dan  deep  learning,  dataset  diambil  dari  data  level  obesitas  pada  individu  dari  negara Mexico, Peru dan Kolombia yang didasarkan pada kebiasan makan dan kondisi fisik, data tersebut terdiri dari 17 atribut dan  2111  record.  Berdasarkan  hasil  analisis  algoritma machine  learning didapati  akurasi  dari random  forest sebesar 96,37%, decision tree classifier sebesar 88,33%, logistic regression sebesar 73,66%, naïve bayes sebesar 56% dan KNN sebesar 88,96%. Sedangkan deep learning didapati akurasi sebesar 86,05%. Algoritma machine learning random forest memiliki akurasi yang paling baik dan dapat memprediksi presentase akurasi serta level obesitas.
Kata kunci: obesitas, machine learning, deep learning , algoritma, prediksi

## Abstract
Obesity levels can be identified based on eating habits and physical conditions which consist of several parameters that can be used to measure the accuracy of the prediction of obesity levels. This study aims to predict obesity levels with  good  accuracy.  The  method  used  is  to  compare  machine  learning  and  deep  learning  algorithms,  the  dataset  is taken  from  obesity  level  data  in  individuals  from  Mexico,  Peru  and  Colombia  based  on  eating  habits  and  physical condition,  the  data  consists  of  17  attributes  and  2111  records.  Based  on  the  results  of  machine  learning  algorithm analysis,  it  was  found  that  the  accuracy  of  random  forest  was  96.37%,  decision  tree  classifier  was  88.33%,  logistic regression  was  73.66%,  nave  Bayes  was  56%  and  KNN  was  88.96%.  Meanwhile, deep learning  has  an  accuracy  of 86.05%.  The  random  forest  machine  learning  algorithm  has  the  best  accuracy  and  can  predict  the  percentage  of accuracy and the level of obesity
Keywords: obesity, machine learning, deep learning, algorithm, prediction

## I. P ENDAHULUAN
Obesitas  merupakan  kondisi  kelebihan  berat badan  yang  membawa  manifestasi  negative  bagi Kesehatan,  kondisi  ini  ditentukan  dari  parameter Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  [1].  Puspitasari menjelaskan bahwa obesitas di pengaruhi oleh jenis kelamin,  tingkat  oengetahuan,  tingkat  pendidikan, jenis  pekerjaan,  status  pernikahan,  Riwayat keturunan, aktvitas fisik, status merokok dan intake
kalori  [2].  Obesitas  tidak  hanya  terjadi  pada  usia dewasa  [3],  dan  remaja  [4],  namun  juga  terjadi  di usia anak – anak [5]. Menurut Fabio, ada tujuh level dalam  obesitas  diantaranya Insufficient  Weight, Normal  Weight,  Overweight  Level  I,  Overweight Level  II,  Obesity  Type  I,  Obesity  Type  II, dan Obesity  Type  III [6].  Akibat  dari  obestas  ini membawa beberapa penyakit diantaranya Sindroma Metabolic  yang  memicu  penyakit  Cardiovascular, diabetes [3], sedangkan pada anak berdampak pada
masalah  perkembangan  fisik  motorik  [7].  Mellihat besarnya  dampak  negative  yang  di  sebabkan  oleh obesitas,  ini  menarik  peneliti  untuk  menyusun algoritma yang dapat memprediksi level obesitas.
Untuk  membuat  prediksi,  beberapa  peneliti menggunakan machine learning dan deep learning. Machine learning mengacu secara luas pada proses penyesuaian  model  prediktif  dengan  data  atau mengidentifikasi  pengelompokan  informatif  dalam data  [8].  Mesin  learning  juga  telah  membantu mengotomatisasi  penelitian  dengan  menggunakan model  yang  dipelajari  mesin  untuk  menyarankan eksperiemen  atau  simulasi  baru,  machine  learning ini  menghasilkan  loop  umpan  balik  data  dari pembuatan data, pelatihan ulang model dan prediksi yang  ditingkatkan  mewakili  perubahan  paradigma dalam bahan penelitian [9]. Sedangkan deep learnig merupakan  konsep  dari  machine  learning  yang didasarkan  pada  jaringan  saraf  tiruan,  menurut Janiesch,  untuk  banyak  aplikasi  model deep learning mengungguli  model machine  learning [10].  Mahendra et  al dalam  penelitiannya menggunakan machine  learning dalam  prediksi ekspor  tanaman  obat,  aromatic  dan  rempah  – rempah  [11].  Saiful et  al dalam  penelitiannya menggunakan machine  learning dengan  algoritma linier  regression pada  prediksi  harga  rumah  [12]. Muhamad et  al juga  menggunakan  algoritma machine  learning  dalam  penentuan  model  prediksi produksi  telur  ayam  petelur  [13].  Berdasarkan penelitian  diatas  belum  ada  penelitian  yang membandingkan  tingkat  akurasi  antara  algoritma machine learning dengan deep learning . Oleh sebab itu  dalam  prediksi  level  obesitas  ini,  peneliti  akan memperlihatkan  perbandingan  akurasi  antara  dua algoritma tersebut, sehingga dapat dipilih algoritma terbaik  dengan  presentase  akurasi  terbesar  yang dapat diterapkan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Prosedur  dalam  penelitian  ini  adalah  seperti pada  Gambar  1.  Prosedur  pada  penelitian  diawali dengan  mengambil  dataset  dari  UCI,  yaitu  dataset
estimasi  dari  obsesitas  level  pada  individu  dari negara  Mexico,  Peru  dan  Columbia  [14]. Berdasarkan dataset tersebut didapati ada 17 atribut dengan  2111 record .  Tools  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  colab.research.google.com [15]. Dataset selanjutnya di import dan dilanjutkan dengan  proses  Exploratory  Data  Analysis  (EDA) [16],  kemudian  memproses  data  menggunakan algoritma machine learning dengan tipe klasifikasi dan  menguji  akurasi  dengan  beberapa  teknik  yaitu Random  Forest  Classifier [17], Decision  Tree Classifier [18], Logistic  Regression , Multinomial Naïve  Bayes ,  dan  KNN Classifier .  Selanjutnya dilakukan  pemrosesan  data  dengan  algoritma deep learning .  Berdasarkan  hasil  pemrosesan machine learning dan deep learning kemudian dibandingkan nilai  akurasinya.  Model  yang  paling  baik  adalah model yang memiliki akurasi terbesar.
Parameter  yang  digunakan  untuk  prediksi obesitas  pada  penelitian  ini  adalah eating  habit ( frequent  consumption  of  high  caloric  food (FAVC), frequency  of  consumption  of  vegetables (FCVC), number  of  main  meals (NCP), consumption  of  food  between  meals (CAEC), consumption  of  water  daily (CH20),  and consumption  of  alcohol (CALC)), physical condition ( calories consumption monitoring (SCC), physical  activity  frequency (FAF)), time  using technology devices (TUE), dan transportation used (MTRANS) [6].
A. Random Forest Classifier
Random  forest adalah  algoritma  klasifikasi  dan regresi  yang  merupakan  pengembangan  dari decision  tree ,  dimana  setiap decision  tree tersebut dilakukan  proses  pelatihan  menggunakan  sampel individu  [19].    Kriteria  yang  digunakan  dalam random  forest pada  penelitian  ini  menggunakan Gini  dan  Entropy  seperti  pada  persamaan  (1)  dan (2).
∑ ( ) (1)
Persiapan dataset (Parameter dan data) Eksploratory Data Analysis Pengolahan data menggunakan algoritma Machine Learning dan Deep Learning Perbandingan akurasi
Keterangan: p = probabilitas
( )     ( )    ( )    ( )    ( ) (2)
Keterangan:
E = Entropy p = probabilitas
B. Decision Tree Classifier Decision  tree digunakan  untuk  mempelajari klasifikasi  dan  prediksi  pola  dari  data  dan menggambarkan  relasi  dari  varibael  atribut  x  dan varivariabledalam bentuk pohon [20].

## C. Logistic Regression
Regresi logistik digunakan untuk mengidnetifikasi  apakah  terdapat  hubungan  antara variable dependen yang terkait dengan kejadian , ya atau  tidak  dari  suatau  peristiwa  dengan  satu  atau lebih variable independen  yang bertipe categorical atau continuous .  Regresi  logistic  secara  matematis memperkirakan fungsi regresi linier berganda [21].

## D. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian statistic  yang  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class  yang didasarkan  pada  teorema  bayes  yang  memiliki bentuk umum sebagai berikut [19]:
( | ) ( | ) ( ) ( ) (3)
dimana:
X = data dengan class yang belum diketahun H = Hipotesis data X merupakan satu classpesifik P(H|X)  =  probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi X P(H) = Probabilitas hipotesis H P(X|H)  =  Probabilitas  hipotesis  X  berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) = probabilitas dari X Keuntungan  dari  penggunaan  Na¨ıve  Bayes adalah metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan  ( training  data )  yang  kecil  untuk
menentukan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan dalam proses klasifikasi [22].

## E. KNN – Classifier
KNN merupakan proses untuk mengelompokkan data  ke  dalam  kelas-kelas  yang  telah  ditentukan sebelumnya  berdasarkan  jarak  terdekat/tingkat kemiripan  data  tersebut  dengan  dataset/data  latih yang  ada  [22].  KNN  termasuk  pada  kelompok instance-based learning yang merupakan salah satu teknik lazy  learning yang  dilakukan  dengan mencari  kelompok  k  objek  dalam data  training yang  paling  dekat  atau  mirip  dengan  objek  pada data baru atau data testing [23].
F. Deep Learning Deep  learning merupakan  cabang  dari machine learning berbasis  jaringan  saraf,  dimana  sebuah komputer belajar mengklasifikasikan secara langsung dari gambar atau suara. Pada penggunaan teknik deep  learning digunakan  model  dengan  2 dua  layer,  semakin  banyak  layer  yang  digunakan akan  mempengaruhi  dari  tangkat  akurasi  yang dihasilkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  di  ambil  dari  UCI beberapa  parameter  belum  memiliki value dalam numeric ,  maka  pada  proses  awal  setelah  data diimport  ke  dalam  colab.research.google.com dilakukan perubahan value data pada setiap atribut atau  parameter  diantaranya atribut  gender , family_history_with_overweight , frequent_consumption_of_high_caloric_food , consumption_of_food_between_meals , SMOKE , clories_consumption_monitoring , consumption_of_alcohol , transportation_used dan NObeyesdad

## A. Exploratory Data Analysis
Untuk  mengetahui  gambaran  data  pada exploratory data analysis , data dari setiap atribut di visualisasikan ke dalam bentuk grafik.
Gambar 2. Graphic visualisasi atribut
Gambar  2  memperlihatkan value  female lebih banyak  dibandingkan male ,  umur  terbanyak  pada data  adalah  kisaran  20-30  tahun, height terbanyak adalah antara  1,6  –  1,8,  kebanyakan  data  memiliki weight 50  -  125,  dengan  nilai  tertinggi  mendekati 175  dan  kebanyakan  memiliki  keluarga  dengan riwayat overweight , serta kebanyakan mengkonsumsi  kalori  tinggi.  Pada  konsumsi vegetable memperlihatkan value “always”  hampir sama  dengan value “no”  dan  jumlah main  meals sebanyak  3.  Pada consumtion  of  food  between meals memperlihatakan value “sometimes” terbanyak  dibandingkan value lainnya.  Sedangkan terkait  atribut  meroko,  didapati  hampir  semua merokok.  Pada consumtion  of  water  daily memperlihatkan value tertinggi adalah 2, sedangkan pada
calories
consumtion
monitoring
mempelihatkan  hampir  semua value menyatakan “no” yang berarti tidak memonitor konsumsi kalori. Pada physical  activity  frequency didapati value tertinggi adalah 0, ini menggambarkan tidak adanya physical activity . Pada time using technology device terbanyak memiliki value “0”. Pada consumtion of alcohol memperlihatkan value “sometime” tertinggi.  Pada transportation  used  value  public transportation tertinggi,  dan  grafik  NObeyesdad memperlihatkan  level  dari  obesitas  yang  didapat dari dataset .
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  didapati korelasi antar atribut seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Korelasi antar atribut parameter
A B C D
E F G H I J K L M N O P Q A 1,0 0,0 0,6 0,2 0,1 0,1 -0,3 0,1 -0,0 0,0 0,1 -0,1 0,2 0,0 0,0 0,2 0,0 B 0,0 1,0 -0,0 0,2 0,2 0,1 0,0 -0,0  -0,1 0,1 -0,0  -0,1  -0,1  -0,3  -0,0 0,6 0,2 C 0,6 -0,0 1,0 0,5 0,2 0,2 -0,0 0,2 -0,1 0,1 0,2 -0,1 0,3 0,1 -0,1 0,1 0,0 D 0,2 0,2 0,5 1,0 0,5 0,3 0,2 0,1 -0,3 0,0 0,2 -0,2  -0,1  -0,1  -0,3  -0,0 0,4 E 0,1 0,2 0,2 0,5 1,0 0,2 0,0 0,1 -0,3 0,0 0,1 -0,2  -0,1 0,0 0,0 0,1 0,3 F 0,1 0,1 0,2 0,3 0,2 1,0 -0,0  -0,0  -0,2  -0,1 0,0 -0,2  -0,1 0,1 -0,1  -0,0 0,0 G -0,3 0,0 -0,0 0,2 0,0 -0,0 1,0 0,0 -0,0 0,0 0,1 0,1 0,0 -0,1  -0,1  -0,1 0,0 H 0,1 -0,0 0,2 0,1 0,1 -0,0 0,0 1,0 -0,0 0,0 0,1 -0,0 0,1 0,0 -0,1 0,1 -0,1 I -0,0  -0,1  -0,1  -0,3  -0,3  -0,2  -0,0  -0,0 1,0 0,1 0,0 0,2 0,0 -0,0 0,1 -0,0  -0,2 J 0,0 0,1 0,1 0,0 0,0 -0,1 0,0 0,0 0,1 1,0 -0,0 0,0 0,0 0,0 -0,0 0,0 -0,0 K 0,1 -0,0 0,2 0,2 0,1 0,0 0,1 0,1 0,0 -0,0 1,0 0,0 0,2 0,0 -0,1  -0,0 0,1 L -0,1  -0,1  -0,1  -0,2  -0,2  -0,2 0,1 -0,0 0,2 0,0 0,0 1,0 0,1 -0,0 0,0 -0,0  -0,1 M 0,2 -0,1 0,3 -0,1  -0,1  -0,1 0,0 0,1 0,0 0,0 0,2 0,1 1,0 0,1 0,1 0,0 -0,1 N 0,0 -0,3 0,1 -0,1 0,0 0,1 -0,1 0,0 -0,0 0,0 0,0 -0,0 0,1 1,0 0,1 -0,2  -0,1 O 0,0 -0,0  -0,1  -0,3 0,0 -0,1  -0,1  -0,1 0,1 -0,0  -0,1 0,0 0,1 0,1 1,0 0,1 -0,1 P 0,2 0,6 0,1 -0,0 0,1 -0,0  -0,1 0,1 -0,0 0,0 -0,0  -0,0 0,0 -0,2 0,1 1,0 0,0 Q 0,0 0,2 0,0 0,4 0,3 0,0 0,0 -0,1  -0,2  -0,0 0,1 -0,1  -0,1  -0,1  -0,1 0,0 1,0
Keterangan:
A. Gender
B. Age
C. Height D. Weight
E. Family_history_with_overweight
F. Frequent_consumption_of_high_caloric_food
G. Frequent_of_consumption_of_vegetables
H. Number_of_main_meals
I. Consumption_of_food_between_meals
J. SMOKE
K. Consumption_of_water_daily
L. Calories_consumption_monitoring
M. Physical_activity_frequency
N. Time_using_technology
O. Consumption_of_alcohol
P. Tranportation_used
Q. Nobeyesdad
Tabel  1  dapat  dimaknai  bahwa  parameter  yang paling    mempengaruhi  NObeyesdad  adalah age , weight ,  dan family_historic_overweight ,  karena memiliki nilai korelasi ≥ 0.

## B. Classification (Machine Learning)
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan random  forest  classiffier didapati  akurasi  skor sebesar  0,96  atau  96%.  Berdasarkan  hasil  dari pemrosesan data menggunakan teknik decision tree classifier didapati bahwa akurasi skor sebesar 0,95 atau  95%.  Berdasarkan  hasil  pemrosesan  data menggunakan  teknik logistic  regression didapati akurasi  skor  sebesar  0,83  atau  83%.  Berdasarkan hasil  pemrosesan  data  menggunakan  teknik naïve bayes didapati akurasi skor sebesar 0,56 atau 56%
Gambar 3. Perbandingan akurasi algoritma machine learning Berdasarkan hasil
pemrosesan data menggunakan  teknik  KNN  Classifier  didapati akurasi skor sebesar 0,92 atau 92%. Berdasarkan 5 (lima)  teknik machine  learning yang  telah digunakan,  selanjutnya  dapat  dilihat  perbandingan skor akurasi pada setiap teknik seperti pada Gambar 3. Berdasarkan hasil yang ada dapat terlihat bahwa teknik random  forest  classifier memiliki  akurasi yang paling baik.

## C. Pengujian Deep Learning
Gambar 4 dan Gambar 5 menunjukkan evaluasi akurasi  model  dan lost  model dari  algoritma deep learning .  Berdasarkan  hasil  dari  grafik model  loss dan model  accuracy dapat  dimaknai  bahwa  model memberikan  hasil  yang  baik  hal  ini  dapat  dilihat dari  garis  antara train dan test yang  hampir berhimpitan.  Gambar  6  menunjukkan  hasil  akurasi menggunakan teknik deep learning .
Gambar 4. Hasil evaluasi model accuracy Gambar 5. Hasil evaluasi loss model
Tabel 2. Evaluasi model Teknik Skor Akurasi % Akurasi Random Forest Classifier 0,96 96%. Decision Tree Classifier 0,95 95% Logistic Regression 0,83 83% Multinomial Naïve Bayes 0,56 56% KNN Classifier 0,92 92% Deep Learning 0,86 86%
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  metode algoritma machine  learning dan deep  learning didapati  perbandingan  akurasi  seperti  ditunjukkan pada  Tabel  2.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  model, didapati  bahwa random  forest  classifier adalah teknik  yang  dapat  dipilih  sebagai  model  prediksi level  obesitas,  karena  memiliki  skor  akurasi tertinggi  dibandingkan  teknik  lain  yang  telah diujikan.

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma machine  learning maupun deep learning terbukti  dapat  digunakan  untuk  membuat prediksi dari level obesitas. Pada setiap teknik yang digunakan  dari  algoritma  tersebut,  didapati memiliki skor akurasi yang berbeda-beda. Random forest  classifier memiliki  skor  akurasi  tertinggi, sehingga  model  tersebut  dapat  diterapkan  untuk dapat  memprediksi  level  obesitas.  Penelitian  ini, dapat  membuka  wawasan  untuk  penerapan  di bidang  lain  yang  membutuhkan  analisis  prediksi, klasifikasi serta estimasi.

## R EFERENSI
[1]  D.  A.  Christianto,  “Hubungan  Aktivitas  Fisik Terhadap  Kejadian  Obesitas  Berdasarkan  Indeks Massa  Tubuh  Di  Desa  Banjaroyo,” Berk.  Ilm. Kedokt. Duta Wacana , vol. 3, no. 2, p. 78, 2018.
[2]  N. Puspitasari, “Faktor kejadian obesitas sentral paa usia dewasa,” Higeia J. puplic Heal. Res. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 249–259, 2018.
[3]  R.  V.  Suryadinata  and  D.  A.  Sukarno,  “Pengaruh Aktivitas Fisik Terhadap Risiko Obesitas Pada Usia Dewasa,” Indones.  J.  Public  Heal. ,  vol.  14,  no.  1, pp. 106–116, 2019.
[4]  A.  Mutia,  J.  Jumiyati,  and  K.  Kusdalinah,  “Pola Makan  Dan  Aktivitas  Fisik  Terhadap  Kejadian Obesitas Remaja Pada Masa Pandemi Covid-19,” J. Nutr. Coll. , vol. 11, no. 1, pp. 26–34, 2022.
[5]  W. Damopoli, N. Mayulu, and G. Masi, “Hubungan Konsumsi  Fastfood  Dengan  Kejadian  Obesitas Pada  Anak  Sd  Di  Kota  Manado,” Ejournal Keperawatan , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2013.
[6]  F.  M. Palechor and A. de  la  H. Manotas,  “Dataset for  estimation  of  obesity  levels  based  on  eating habits  and  physical  condition  in  individuals  from
Colombia, Peru and Mexico,” Data Br. , vol. 25, p.
104344, 2019.
[7]  L. N. W. F. Fajzrina and R. R. Diana, “ANALISIS DAMPAK OBESITAS TERHADAP PERKEMBANGAN  FISIK  MOTORIK  ANAK USIA  5  TAHUN  Lati,” J.  Progr.  Stud.  Pendidik. Anak  Usia  Dini  “CERIA,” vol.  11,  no.  1,  pp.  62– 74, 2022.
[8]  J.  G.  Greener,  S.  M.  Kandathil,  L.  Moffat,  and  D. T.  Jones,  “A  guide  to  machine  learning  for biologists,” Nat. Rev. Mol. Cell Biol. , vol. 23, no. 1, pp. 40–55, 2022.
[9]  G.  L.  W.  Hart,  T.  Mueller,  C.  Toher,  and  S. Curtarolo, “Machine learning for alloys,” Nat. Rev. Mater. , vol. 6, no. 8, pp. 730–755, 2021.
[10]  C. Janiesch, P. Zschech, and K. Heinrich, “Machine learning  and  deep  learning,” Electron.  Mark. ,  vol. 31, no. 3, pp. 685–695, 2021.
[11]  M. Mahendra, R. Chandra Telaumbanua, A. Wanto, and  A.  Perdana  Windarto,  “Akurasi  Prediksi Ekspor  Tanaman  Obat,  Aromatik  dan  Rempah- Rempah  Menggunakan  Machine  Learning,” KLIK Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  6,  pp. 207–215, 2022.
[12]  A.  Saiful,  “Prediksi  Harga  Rumah  Menggunakan Web  Scrapping  dan  Machine  Learning  Dengan Algoritma Linear Regression,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist.  Informasi) ,  vol.  8, no. 1, pp. 41– 50, 2021.
[13]  I. M. Muhamad, S. A. Wardana, A. Wanto, and A. P.  Windarto,  “Algoritma  Machine  Learning  untuk penentuan  Model  Prediksi  Produksi  Telur  Ayam Petelur di Sumatera,” J. Informatics … , vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[14]  F.  M.  Palechor  and  A.  de  la  H.  Manotas, “Estimation of obesity levels based on eating habits and physical condition Data Set,” UCI , 2019.
[15]  Z. Peng and N. Niu, “Co-AI: A Colab-Based Tool
for  Abstraction  Identification,” Proc.  IEEE  Int. Conf. Requir. Eng. , pp. 420–421, 2021.
[16]  E. Camizuli and E. J. Carranza, “Exploratory Data Analysis (EDA),” Encycl. Archaeol. Sci. , no. 3, pp. 1–7, 2018.
[17]  Z. Noshad et al. , “Fault detection in wireless sensor networks  through  the  random  forest  classifier,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  19,  no.  7,  pp.  1–21, 2019.
[18]  R. G, “A Study to Find Facts Behind Preprocessing on  Deep  Learning  Algorithms,” J.  Innov.  Image Process. , vol. 3, no. 1, pp. 66–74, 2021.
[19]  D.  Irawan,  E.  B.  Perkasa,  Y.  Yurindra,  D. Wahyuningsih,  and  E.  Helmud,  “Perbandingan Klassifikasi  SMS  Berbasis  Support  Vector Machine,  Naive  Bayes  Classifier,  Random  Forest dan  Bagging  Classifier,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 432–437, 2021.
[20]  I. Sutoyo,  “Implementasi  Algoritma  Decision Tree Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta  Didik,” J.  Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 217, 2018.
[21]  M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.  Mardianto, “Peningkatan  Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Metode  Grid Seacrh  pada  Algoritma  Logistic  Regression,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 280, 2020.
[22]  M.  K.  Anam,  B.  N.  Pikir,  and  M.  B.  Firdaus, “Penerapan  Na  ıve  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dan  Decision  Tree  untuk Menganalisis  Sentimen  pada  Interaksi  Netizen danPemeritah,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol.  21, no. 1, pp. 139–150, 2021.
[23]  A.  Sulistiyo,  “Penentuan  Jurusan  Sekolah Menengah  Atas  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  Classifier  Pada  SMAN  16  Semarang,” Fasilkom Udinus , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2014.