## IMPLEMENTASI METODE MACHINE LEARNING UNTUK MENGKLASIFIKASI AKTIVITAS FISIK PADA REMAJA BERBASIS DATA KUESIONER
Oleh
Dini Siti Cahya Kartini* 1 , Jajat 2 , Yati Ruhayati 3 , Kuston Sultoni 4 , Adang Suherman 5 , Imas Damayanti 6 , Nur Indri Rahayu 7
1,2,3,4,5,6,7 Program Studi Ilmu Keolahragaan Universitas Pendidikan Indonesia Email: dinisiti.21@upi.edu , jajat_kurdul@upi.edu , yatiruhayati@upi.edu , kuston.sultoni@upi.edu , adangsuherman@upi.edu , imas_d@upi.edu , nurindrirahayu1910@upi.edu

## Abstrak
Penggunaan artificial intelligence (AI) dalam berbagai bidang kehidupan termasuk aktivitas fisik dan olahraga menjadi salah satu yang sedang trending pada saat ini. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasi aktivitas fisik dengan metode machine  learning berbasis  data  kuesioner  berdasarkan  waktu  aktivitas  dan Metabolic  Equivalent  of  Task (MET).  Subjek  penelitian  ini  adalah  779  orang remaja  usia  17-21  tahun  (M+SD  =  19,34+0,39)  yang  berasal  dari  siswa  SMA  dan Mahasiswa  di  Jawa  Barat. International  Physical  Activity  Questionnaire – Short Form (IPAQ  SF)  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  aktivitas  fisik.  Adapun algoritma machine  learning yang  digunakan  yaitu decision  tree .  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  performa decision  tree untuk mengklasifikasi  aktivitas  fisik  berdasarkan  variabel  atribut  kalkulasi  MET  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  atribut  waktu  aktivitas  fisik  (93%  ;  86,67%). Algoritma decision  tree memiliki  akurasi  tinggi  dalam  mengklasifikasi  aktivitas fisik  dengan  atribut  kalkulasi  MET  di  setiap  level.  Analisis  lebih  lanjut  dengan algoritma berbeda diperlukan untuk mengkaji performa terbaik.
Kata kunci: aktivitas fisik, artificial intelligence , MET, decision tree

## A. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  dan  teknologi  saat  ini  berkembang  demikian  pesat, sehingga memberikan kemudahan dalam memperoleh akses (Hidayah et al., 2019) baik komunikasi, transportasi, kebutuhan pangan, dan lainnya dapat diperoleh dengan mudah hanya  dengan  mengandalkan smartphone (Hasan  et  al.,  2019).  Namun  demikian, perkembangan  teknologi  juga  memberikan  dampak  negatif,  seperti  halnya  kebiasaan kecenderungan dengan penggunaan smartphone yang terjadi di kalangan anak-anak dan remaja, sehingga mengakibatkan terjadinya kebiasaan sedentary lifestyle (Gustra Jeki et al.,  2022).  Di  sisi  lain,  perkembangan  teknologi  yang  memberikan  banyak  kemudahan
hal ini juga dapat mengakibatkan penurunan dalam aktivitas fisik atau gerak (Zwingly C et al., 2019) dan berisiko terjadinya penyakit tidak menular (Marbun et al., 2021).
Sebagaimana  hasil  kajian  dari  World  Health  Organization  (WHO)  bahwa penyebab  kematian  terbanyak  di  dunia  termasuk  di  Indonesia  saat  ini  disebabkan oleh penyakit  tidak  menular  seperti  penyakit  ginjal  kronis,  diabetes  melitus,  dan  hipertensi (WHO,  2022).  Adapun  penyakit  -  penyakit  itupun  disebabkan  faktor  rendahnya aktivitas fisik dan tingginya perilaku sedentari. Sementara itu aktivitas fisik yang teratur dapat  bermanfaat  terhadap  kesehatan  biologis  /  fisik    dan  kesehatan  psikologis  untuk kesehatan  jiwa  pada  semua  jenjang  usia  (Rohmah  et  al.,  2021;  wilda  welis,  2013), khususnya  pembiasaan  pada  masa  kanak-kanak,  remaja  menuju  dewasa.  Pada  fase tersebut  terjadi  perubahan  secara  fisik,  mental  maupun  sosial  (Dumith  et  al.,  2011). Adapun  aktivitas  fisik  yang  bermanfaat  dan  direkomendasikan  untuk  anak  dan  remaja usia  5-17  tahun,  melakukan  setidaknya  rata-rata  60  menit  per  hari  intensitas  sedang hingga  tinggi.  Selain  aktivitas  aerobik  intensitas  tinggi,  juga  dianjurkan  untuk melakukan  aktivitas  yang  memperkuat  otot  dan  tulang  setidaknya  3  hari  seminggu (WHO, 2020).
Salah satu permasalahan mengenai apakah aktivitas fisik itu termasuk ke dalam kategori  aktivitas  fisik  rendah,  sedang  atau  tinggi  belum  dipahami  oleh  setiap  orang, meskipun  banyak  referensi  mengenai  jenis  aktivitas  disertai  dengan  prediksi klasifikasinya.  Selain  itu,  untuk  mengetahui  level  atau  intensitas  aktivitas  fisik  salah satu  metode  yang  sering  digunakan  yaitu  dengan  menggunakan  kuesioner.  Kuesioner aktivitas fisik biasanya berisi pertanyaan-pertanyaan tentang jenis aktivitas sehari-hari, frekuensi,  durasi,  dan  intensitas  aktivitas  fisik  dan metabolic  equivalent  of  task yang digunakan  untuk  menentukan  level  aktivitas  fisik  (Rondonuwu  et  al.,  2020).  Selain dengan  kuesioner,  klasifikasi  aktivitas  fisik  juga  telah  banyak  yang  menggunakan accelerometer  seperti  Actigraph  dan  ActivPal  yang  memiliki  tingkat  objektivitas  lebih tinggi.
Menurut  beberapa  ahli,  kuesioner  memiliki  beberapa  kelemahan,    seperti jawaban  sering  tidak  objektif,  terutama  bila  pertanyaan  kurang  tajam  sehingga memungkinkan  responden  berpura-pura  atau  ketidak  lengkapan  data  (Alexander  et  al., 2020). Namun, Kuesioner juga memiliki beberapa kelebihan seperti menghemat waktu, menghemat  akurat  dalam  mengukur  aktivitas  yang  intens  biaya,  menghemat  tenaga, mampu menjangkau responden yang cukup luas dapat membuat peringkat individu atau kelompok dalam aktivitas fisik (Besson et al., 2010 ; Sauro & Lewis, 2011 ).
IPAQ  sendiri  merupakan  kuesioner  untuk  mengukur  aktivitas  fisik  yang  telah banyak  digunakan  di  sejumlah  negara  termasuk  Indonesia  karena  efisiensi  dan kemudahannya.  IPAQ  menanyakan  aktivitas  yang  telah  dilakukan  oleh  responden dalam  7  (tujuh)  hari  ke  belakang  disertai  dengan  lama  waktu  dalam  melakukannya. Jawaban dari responden selanjutnya akan dikalkulasi dengan rumus, sehingga diperoleh prediksi  MET  untuk  selanjunya  diperoleh  klasifikasi  dari  aktivitas  fisik.  Namun
demikian,  dikarenakan  yang  ditanyakan  adalah  aktivitas  dalam  7  (tujuh)  hari  ke belakang,  terkadang  membuat  responden  terkadang  mengalami  kesulitan  untuk memberikan jawaban sehingga jawabannya tidak akurat. Jawaban yang tidak sesuai ini pada  akhirnya  memiliki  kecenderungan  juga  salah  (Chastin  et  al.,  2014)  dalam mengklasifikasi  aktivitas  fisik.  Dengan  demikian  perlu  adanya  kajian  mengenai klasifikasi aktivitas fisik berbasis kuesioner secara lebih mendalam.
Pada  saat  ini  banyak  penelitian  yang  mengkaji  aktivitas  fisik,  baik itu memprediksi maupun  mengklasifikasi  dengan  memanfaatkan  teknologi artificial  Intelligence (AI) (Miric et al., 2023). Dari AI selanjutnya berkembang metode machine learning dengan berbagai  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  maupun memprediksi aktivitas  fisik.  Metode  machine  learning  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  dan mengklasifikasi aktivitas fisik berdasarkan data yang diambil dari berbagai instrument. Tahapan  nya  dimulai  dari  pengumpulan  data,  anotasi  data,  pra  pemrosesan  data, pemilihan  fitur,  pembagian  data,  penentuan  algoritma  yang  akan  digunakan,  pelatihan model,  dan  evaluasi  performa  model  atau  testing  data  (Hüllermeier,  2005).  Metode klasifikasi  pada ML yang  sering  digunakan  pada  metode  machine  learning  adalah klasifikasi  and  Regression  Trees  (CART),  decision  tree,  random  forest,  naïve  bayes, support  vector  machines (SVM),  dan  lain-lain  yang  secara  bertahap  meningkatkan akurasinya (Sihombing & Yuliati, 2021).
Saat  ini  di  Indonesia  juga  telah  banyak  penelitian  yang  memanfaatkan  machine learning  dalam  mengklasifikasi  dan  memprediksi  berbagai  bidang  keilmuan.  Namun demikian,  penelitian  yang  mengklasifikasi  aktivitas  fisik  berbasis  kuesiner  IPAQ dengan variabel atribut waktu dan MET relatif masih jarang. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi aktivitas fisik berbasis data kuesioner pada usia remaja dengan atribut waktu aktivitas yang dilaporkan dan kalkulasi MET.

## B. METODE PENELITIAN

## Study Design
Sumber  data  penelitian ini  diperoleh  dari  data  set  payung  penelitian  dosen  dan mahasiswa  program  studi  Ilmu  Keolahragaan  (IKOR)  Fakultas  Pendidikan  Olahraga dan Kesehatan  (FPOK) Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)  yang tergabung dalam kelompok  bidang  keilmuan  aktivitas  fisik.  Pengambilan  data  ini  dilaksanakan  pada sejak tahun 2020 sampai 2023. Model klasifikasi pada penelitian ini, dilakukan melalui beberapa  proses:  (1)  Physical  activity  data  set;  (2)  METs  data;  (3)  preprocessing  data; (4) Model Klasifikasi (5) Steps Data

## Physical Activity Data Set
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  bersumber  dari  beberapa  penelitian kelompok  bidang  keilmuan  aktivitas  fisik  Prodi  IKOR  FPOK  UPI.  Adapun  Subjek penelitian ini adalah remaja usia 17-21 tahun (M+SD = 19,34+0,39) di Jawa Barat, yang terdiri dari 352 remaja laki-laki dan 427 remaja perempuan. Jumlah data yaitu sebanyak
1245, namun setelah dilakukan screening diperoleh jumlah data yang dapat diolah dan dianalisis sebanyak 779 data set.

## Steps data
Instrumen  yang  digunakan  yaitu International  Physical  Activity  Questionnaire (IPAQ)  yang  menghasilkan crawling  data aktivitas  selama  7  hari  kebelakang.  Data diperoleh  melalui  via  internet  dengan  mengisi  google  form  dan  dibagikan  melalui aplikasi  Whatsapp.  Jawaban  yang  diberikan  pada  kuesioner  berupa  waktu  aktivitas untuk  setiap  level  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  MET  yang sesuai dengan jenis aktivitas dan tingkat atau level intensitas. Skor MET dihasilkan dari kalkukasi waktu aktivitas dengan menggunakan rumus untuk selanjutnya  menghasilkan tiga  kemungkinan physical  activity  level (PAL)  yaitu  ‘’Berat’’,  ‘’Sedang’’,  atau ‘’Ringan’’.

## Mets Data
Metabolic  equivalent  of  task  (MET)  adalah  sebuah  unit  yang  digunakan  untuk mengukur intensitas aktivitas fisik seseorang. MET mengacu pada jumlah energi  yang dibutuhkan  oleh  tubuh  saat  melakukan  suatu  aktivitas  tertentu  dibandingkan  dengan kebutuhan  setiap  menit  saat  beristirahat  dengan  tenang.  Intensitas  level  MET  aktivitas fisik, aktivitas ringan (<3 MET), aktivitas sedang (3-6 MET),  aktivitas berat (>6 MET) (Don Hall, 2008).
International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), kuesioner yang dirancang terutama  untuk  pengawasan  jenis  aktivitas  fisik  yang  dilakukan  seseorang  dalam kehidupan  sehari-hari.  Pertanyaan  akan  menanyakan  tentang  waktu  yang  dihabiskan untuk  aktif  secara  fisik  di  7  hari  terakhir  (IPAQ  Research  Committee,  2004).  Rumus yang digunakan IPAQ dalam perhitungan skor aktivitas fisik adalah total aktivitas fisik.
Walking MET-minutes/week = 3.3 * walking minutes * walking days.
Moderate MET-minutes/week = 4.0 * moderate-intensity activity minutes * moderate days.  Vigorous  MET-minutes/week  =  8.0  *  vigorous-intensity  activity  minutes  * vigorous-intensity days
Total physical activity MET-minutes/week = sum of Walking + Moderate + Vigorous METminutes/ week scores. (IPAQ Research Committee, 2005).
Tabel 1. Norma IPAQ dan GPAQ Kategori METs (Menit/Minggu) Berat ≥ 3000 Sedang ≥ 600 Ringan < 600

## Preprocessing
Pada  tahap  awal  yaitu  screening  data,  pemfilteran  awal  pada  tahap  ini,  jawaban responden  yang  tidak  lengkap,  tidak  relevan,  atau  tidak  sah  dapat  diidentifikasi  dan dihapus.  Kemudian  melakukan  validasi  dan  verifikasi,  proses  ini  yaitu  pemfilteran jawaban dari responden  yang dapat di verifikasi dengan pertanyaan untuk memastikan keakuratan  jawaban  dan  keabsahan  data.  Tahapan  kedua  yaitu  kodifikasi,  proses  ini dengan  modifikasi  jawaban  responden  dari  mengambil  informasi  data  yang  diberikan oleh  kuesioner,  selanjutnya  tentukan  jumlah  METs  yang  sesuai  dengan  jenis  aktivitas dan  tingkat  intensitas  yang  diberikan  oleh  responden.  Kemudian  peneliti  menguji dengan machine  learning ,  model  algoritma machine  learning yang  digunakan  yaitu decision tree C45. Setelah itu melatih model dan menetapkan algoritma pada machine learning . Setelah melatih model, evaluasi performa model menggunakan set pengujian. Lalu  yang  terakhir  peneliti  dapat  mengkategorikan  aktivitas  fisik  tersebut  ke  dalam tingkat intensitas yang sesuai, seperti rendah, sedang, atau tinggi (Gambar 1).
Gambar 1. Diagram Proses Pengujian Algoritma Decision Tree dengan Rapidminer

## Analytical Methods
Pada bagian ini peneliti menggunakan metode statistika decision tree. Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang paling populer. Pada prosesnya yaitu pengklasifikasian  dari  data  dan  menggambarkan  relasi  dari  variabel  atribut  x  dan variabel target yang menghasilkan bentuk pohon keputusan diubah menjadi aturan, dan menyederhanakan  aturan  tersebut  (Sari  &  Mahmudy,  2019)  Decision  Tree  adalah sebuah struktur pohon  yang mana setiap internal node menyatakan pengujian terhadap suatu  atribut,  setiap  cabang  menyatakan  output  dari  pengujian  tersebut  dan  leaf  node menyatakan  kelas–kelas  (Laila,  2021) Salah  satu  kelebihan decision  tree yaitu  daerah pengambilan  keputusan  yang  sebelumnya  kompleks  dan  sangat  global,  dapat  diubah menjadi lebih simpel dan spesifik (Setiawati et al., 2016).
Untuk  analisis  machine  learning  digunakan  aplikasi  RapidMiner  ( RapidMiner Studio  Educational 10.1.002).  Rapidminer  adalah  software  untuk  pengolahan  data mining. Yang dilakukan oleh rapidminer text mining yang berkisar dengan analisis teks, mengekstrak  pola-pola  dari  dataset  yang  besar  juga  mengkombinasikannya  dengan metode statistika, kecerdasan buatan, dan database (Faid et al., 2019).

## Train dan test data
Peneliti  melatih  model  menggunakan  data  yang  telah  diproses  sebelumnya. Jumlah data yaitu sebanyak 1245, namun setelah dilakukan screening diperoleh jumlah data  yang  dapat  diolah  dan  dianalisis  sebanyak  779  data  set.  Adapun  jumlah  data  set untuk training yaitu sebesar 80% dan data untuk test 20% dari keseluruhan data set.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN

## 1. Hasil
Hasil  analisis  dengan  menggunakan decision  tree diperoleh  pohon  keputusan sebagaimana pada gambar 2. Pohon keputusan tersebut menggambarkan hasil data latih analisis klasifikasi, di mana waktu aktivitas moderat menjadi salah satu prediktor utama yang memiliki peran paling besar dalam mengklasifikasi aktivitas fisik.

## Gambar 2. Desain Pohon Keputusan Berdasarkan Waktu Aktivitas Fisik
Pohon  keputusan  pada  gambar  2  menjelaskan  keterkaitan  level  aktivitas  fisik  sebagai label  dengan  variabel  atau  atribut  waktu  aktivitas  rendah,  waktu  aktivitas  sedang  dan waktu  aktivitas  tinggi.  Artinya  ketiga  atribut  tersebut  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi aktivitas  fisik.  Analisis  selanjutnya  setelah  diperoleh  pohon  keputusan yaitu  menguji  model  ( apply  model )  dan  analisis  tingkat  performa  model.  Adapun hasilnya sebagaimana pada tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Berdasarkan Waktu Aktivitas Fisik True M True L True V Class Precision Pred M 65 4 10 82,28% Pred L 0 9 0 100% Pred V 6 0 56 90,32% Recall % 91,5% 69,23% 84,85
Keterangan:
L: Low M: Moderat V: Vigorous
Berdasarkan  hasil  analisis  percobaan  yang  dilakukan  terhadap  atribut  waktu aktivitas  fisik  sebagaimana  pada  tabel  2 bahwa  (pred  M  –  true  M)  jumlah  data  record yang diprediksi termasuk pada klasifikasi aktivitas fisik moderat yaitu sebanyak 65 data sesuai  atau  benar,  sementara  6  data  diprediksi  termasuk  pada  klasifikasi aktivitas  fisik vigorous. Artinya bahwa algoritma decision tree yang digunakan untuk mengklasifikasi aktivitas  fisik  moderat  berdasarkan  waktu  aktivitas  fisik  memiliki  akurasi  sebesar 91,5%. Selanjutnya untuk prediksi klasifikasi aktivitas fisik low (pred L  – true L) yaitu sebanyak 9 data benar dan 4 data diprediksi termasuk pada klasifikasi moderat. Tingkat kebenaran untuk kategori aktivitas fisik low yaitu sebesar 69,23 %. Sementara itu untuk pred  V  –  true  V  sebanyak  56  data  benar  diklasifikasikan  pada  aktivitas  fisik  vigorous dan 10 data diklasifikasikan pada aktivitas fisik moderate dengan kebenaran klasifikasi sebesar  84,85%.  Selanjutnya  adalah  menghitung  performa  tingkat  akurasi  dengan analisis performance vector . Hasil analisis percobaan jumlah true positive (TP) dari M + L  +  V  yaitu  65  +  9  +  56  =  130,  artinya  bahwa  jumlah  data record yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  yaitu  sebanyak  130  data record .  Adapun  jumlah  seluruh  data record  yaitu  sebanyak  150  record,  sehingga  dapat  dihitung  akurasinya  yaitu (130/150)*100% = 86,67 %.
Analisis kedua dilakukan untuk mengklasifikasikan aktivitas fisik dengan atribut kalkulasi MET pada setiap level.  Adapun pohon keputusan dari atribut kalkulasi MET sebagaimana tertera pada gambar 3.
Gambar 3. Desain Pohon Keputusan Berdasarkan kalkulasi MET level
Sama  halnya  dengan  variabel  atribut  waktu,  untuk  pemodelan  dengan  menggunakan dataset  MET  juga  pohon  keputusannya  (gambar  4)  dimulai  dari  variabel  atribut kalkulasi  MET  aktivitas  moderat.  Artinya  bahwa  MET  aktivitas  moderat  menjadi penentu utama dalam mengklasifikasi level aktivitas fisik.
Hasil analisis selanjutnya  yaitu berdasarkan data set atribut kalkulasi MET pada setiap klasifikasi  aktivitas  fisik  sebagaimana  pada  tabel  3  yang  merupakan  hasil  analisis tingkat akurasi performa model decision tree berdasarkan dataset MET.
Tabel 3. Confusion Matrix Berdasarkan kalkulasi MET level
True V True M True L Class Precision Pred V 33 0 0 100% Pred M 4 32 1 86,49% Pred L 0 0 7 100% Recall % 89,19% 100% 87,50%
Keterangan:
L: Low M: Moderat V: Vigorous
Sebagaimana  pada  tabel  3  bahwa  untuk  pred  V  –  true  V  jumlah  data  record yang diprediksi termasuk pada klasifikasi aktivitas fisik vigorous yaitu sebanyak 33 data sesuai  atau  benar,  sementara  4  data  diprediksi  termasuk  pada  klasifikasi aktivitas  fisik moderat. Artinya bahwa algoritma decision tree yang digunakan untuk mengklasifikasi aktivitas  fisik  vigorous  berdasarkan  kalkulasi  MET  aktivitas  fisik  memiliki  akurasi sebesar 89,19%. Selanjutnya untuk prediksi klasifikasi aktivitas fisik low (pred M – true M)  yaitu  sebanyak  32  data  benar  tidak  ada  data  diprediksi  termasuk  pada  klasifikasi vigorous  maupun  low.  Tingkat  kebenaran  untuk  prediksi  kategori  level  aktivitas  fisik moderat  yaitu  sebesar  100  %.  Sementara  itu  untuk  pred  L  –  true  L  sebanyak  7  data record benar diklasifikasikan pada aktivitas fisik low dan 1 data record diklasifikasikan pada aktivitas fisik  moderate. Kebenaran prediksi untuk klasifikasi level aktivitas fisik low berdasarkan kalkulasi MET yaitu sebesar 87,50%.
Berdasarkan  hasil  penghitungan  performa  tingkat  akurasi  dengan  analisis performance  vector untuk  data  record  berdasarkan  kalkulasi  MET  diperoleh  hasil percobaan  jumlah true  positive (TP)  dari  V  +  M  +  L  yaitu  33  +  32  +  7  =  72.  Artinya bahwa jumlah data record yang berhasil diprediksi dengan benar yaitu sebanyak 72 data record .  Jumlah  seluruh  data  record  yaitu  sebanyak  77  record,  sehingga  dapat  dihitung akurasinya yaitu (72/77)*100% = 93,51 %.

## Pembahasan
Peneliti  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  aktivitas  fisik  pada  remaja  dengan menentukan  tingkatan  kategori  tertentu  berbasis  sumber  data  kuesioner  dengan menggunakan  metode machine  learning (ML) . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  machine  learning  dengan  algoritma  decision  tree  memiliki  akurasi  yang  baik dalam  mengklasifikasi  aktivitas  fisik.  Hasil  ini  sejalan  dengan  beberapa  penelitian sebelumnya  dimana  metode  machine  learning  mampu  mengklasifikasi  berbagai variabel, diantaranya mengklasifikasi aktivitas fisik (Aziz et al., 2021b; Goodlich et al., 2020;  Pratama,  2020;  Wungo  et  al.,  2023),  resiko  kejadian  (Sihombing  &  Yuliati,
2021),  performa  akademik,  sosial  media  (Savitri  et  al.,  2021)  dan  film  (Chandani  & Wahono, 2015).
Penelitian  lainnya  yang  mengkaji  penggunaan  algoritma machine  learning model decision  tree , random  forest (RF) dan support  vector  machine (SVM)  untuk memprediksi  aktivitas  fisik  menunjukan  bahwa  algoritma support  vector  machine memperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  90.4%,  dan  algoritma decision  tree 84%  yang merupakan  nilai  akurasi  terendah  (Goodlich  et  al.,  2020).  Berbeda  halnya  dengan penelitian  lainnya  tentang  penggunaan  algoritma machine  learning untuk mengklasifikasi indeks aktivitas fisik dengan sumber data international physical activity questionnaire, di  mana  dari  tiga  model machine  learning menunjukan  bahwa  model machine  learning  decision  tree memiliki tingkat  akurasi  tertinggi  yang  mencapai 99% sedangkan support  vector  machine menghasilkan  nilai  akurasi  89%  dengan  akurasi paling rendah (Rivera et al., 2022). Adapun penelitian mengenai penggunaan algoritma machine  learning untuk  memprediksi  menggunakan  metode global  physical  activity questionnaire, dari  beberapa  model machine  learning yang  digunakan  menghasilkan akurasi  pengklasifikasian,  yang  menunjukkan  bahwa random  forest mencapai  akurasi 0,921  yang  merupakan  pengklasifikasi  terbaik,  diikuti  dengan naïve-Bayes mencapai akurasi 0,723 yang memiliki nilai akurasi terendah (Rahman et al., 2022).
Dilihat  dari  pengujian  performa  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  ML menggunakan  model decision  tree berbasis  dataset  atribut  MET  (93,51%)  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  dataset  waktu aktivitas  fisik  dengan  persentase akurasi  86,67  %. Ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  mengkaji  klasifikasi  aktivitas  fisik menggunakan  akselerometer,  sensor  Giroskop,  Kamera,  dan  GPS  menggunakan algoritma machine  learning  Ensemble  support  vector  machine (SVM)  dan support vector machine (SVM) dengan total data sebanyak 13725 record. Hasilnya menunjukan Ensemble support vector machine (SVM) 87,50% tingkat kepekaan dan support vector machine (SVM)  78,79%  tingkat  kepekaan,  dengan  performa  terbaik  dihasilkan  ketika membandingkan dataset dengan 80% data latih dan 20% data uji dari total 13725 record karena  berhasil  meningkatkan  akurasi,  presisi,  dan  kepekaan  (Wungo  et  al.,  2023). Artinya  bahwa  jenis  data  atau  variable  atribut  yang  digunakan  akan  menghasilkan performa akurasi yang berbeda-beda.
Penelitian  ini  masih  terbatas  hanya  menggunakan  satu  model  pengujian machine learning yaitu decision  tree saja.  Pengujian  berikutnya  diperlukan  dengan  model algoritma  lainnya  seperti  SVM  dan random  forest dengan  atribut  yang  sama. Sebagaimana beberapa penelitian terdahulu yang menjelaskan bahwa SVM dan random forest  memiliki  akurasi  tinggi  dalam  mengklasifikasi.  Sebagaimana  penelitian  yang membahas  klasifikasi  aktivitas  fisik  dengan  algoritma machine  learning  Ensemble support vector machine (SVM)  yaitu mengklasifikasikan gerakan berjalan, berlari, dan naik  tangga  berdasarkan  sensor  accelerometer  dan  gyroscope  pada  smartphonebahwa akurasi  Support  Vector  Machine  kernel  linear  sebesar  79.66%  dan  mengalami
peningkatan sebesar 88.01% setelah menggunakan ensemble. Sedangkan akurasi untuk Support Vector Machine kernel RBF sebesar 79.51 dan mengalami peningkatan sebesar 88.04% setelah menggunakan ensemble (Aziz et al., 2021).

## D. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  performa machine  learning  decision  tree dalam mengklasifikasi  aktivitas  fisik  berdasarkan  waktu  dan  MET.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  decision  tree  memiliki kemampuan  dalam mengklasifikasi  aktivitas  fisik,  di  mana  pengujian  berdasarkan  dataset  MET  memiliki akurasi lebih tinggi dari dataset waktu aktivitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Alexander, L. M., Salum, G. A., Swanson, J. M., & Milham, M. P. (2020). Measuring strengths and weaknesses in dimensional psychiatry. Journal of Child Psychology and Psychiatry , 61 (1), 40– 50.
Aziz, F., Usman, S., & Jeffry, J. (2021a). Klasifikasi Physical Activity Berbasis Sensor Accelorometer, Gyroscope, dan Gravity menggunakan Algoritma Multi-class Ensemble GradientBoost. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (4), 1265. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3222
Besson, H., Brage, S., Jakes, R. W., Ekelund, U., & Wareham, N. J. (2010). Estimating physical activity energy expenditure, sedentary time, and physical activity intensity by self-report in adults. American Journal of Clinical Nutrition , 91 (1), 106–114. https://doi.org/10.3945/ajcn.2009.28432
Chastin, S. F. M., Culhane, B., & Dall, P. M. (2014). Comparison of self-reported measure of sitting time (IPAQ) with objective measurement (activPAL). Physiological Measurement , 35 (11),
2319–2328. https://doi.org/10.1088/0967-3334/35/11/2319
Chandani, V., & Wahono, R. S. (2015). Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dan Feature Selection pada Analisis Sentimen Review Film. Journal of Intelligent Systems , 1 (1). http://journal.ilmukomputer.org
Don Hall, D. C. (2008). This handout lists the intensity-the MET level-of various physical activities. What level is right for you?
Dumith, S. C., Gigante, D. P., Domingues, M. R., & Kohl, H. W. (2011). Physical activity change during adolescence: A systematic review and a pooled analysis. International Journal of Epidemiology , 40 (3), 685–698. https://doi.org/10.1093/ije/dyq272
Fahmi Hasan, M., Bahri, S., Sri Ramania, N., Abdul Karim, D., & Dwi Juniarsyah, A. (2019). TINGKAT AKTIVITAS FISIK SISWA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA: Vol. IV (Issue 2).
Faid, M., Jasri, M., & Rahmawati, T. (2019). Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi. Teknika , 8 (1), 11–16. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i1.95
Goodlich, B. I., Armstrong, E. L., Horan, S. A., Baque, E., Carty, C. P., Ahmadi, M. N., & Trost, S. G. (2020). Machine learning to quantify habitual physical activity in children with cerebral palsy. Developmental Medicine and Child Neurology , 62 (9), 1054–1060. https://doi.org/10.1111/dmcn.14560
Gustra Jeki, A., Fitria Isnaini, I., Studi Ilmu Gizi, P., Tinggi Ilmu Kesehatan Baiturrahim Jambi, S., & Moh, J. D. (2022). AKTIVITAS FISIK PADA REMAJA DENGAN KEGEMUKAN; SISTEMATIK REVIEW PHYSICAL ACTIVITY IN ADOLESCENT WITH OBESITY; A SYSTEMATIC REVIEW. Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat , 18 (2). https://doi.org/10.19184/ikesma.v18i1.24902
Hidayah, F., Pusari, R. W., & Rakhmawati, E. (2019). ANALISA PENGUNAAN GADGET TERHADAP KESEHATAN MENTAL ANAK USIA DINI. Seminar Nasional PAUD 2019 , 119–126.
Hüllermeier, E. (2005). Fuzzy methods in machine learning and data mining: Status and prospects.
Fuzzy Sets and Systems , 156 (3), 387–406.
IPAQ Research Committee. (2004). Guidelines for Data Processing and Analysis of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)-Short Form . www.ipaq.ki.se.
IPAQ Research Committee. (2005). Guidelines for Data Processing and Analysis of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)-Short and Long Forms . www.ipaq.ki.se.
Marbun, R., Dea, V., Studi Sarjana Terapan Manajemen Informasi Kesehatan, P., Panti Waluya Malang, Stik., & Timur, J. (2021). EDUKASI KESEHATAN PADA REMAJA DALAM PENTINGNYA GIZI SEIMBANG DAN AKTIVITAS FISIK DI ERA PANDEMI COVID-19 . 4 (3).
Miric, M., Jia, N., & Huang, K. G. (2023). Using supervised machine learning for large‐scale classification in management research: The case for identifying artificial intelligence patents. Strategic Management Journal , 44 (2), 491–519.
Navada, A., Ansari, A. N., Patil, S., & Sonkamble, B. A. (2011). Overview of use of decision tree algorithms in machine learning. 2011 IEEE Control and System Graduate Research Colloquium , 37–42.
Pratama, R. R. (2020). Analisis Model Machine Learning Terhadap Pengenalan Aktifitas Manusia. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 19 (2), 302–311. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.688
Qadrini Laila. (2021). DECISION TREE DAN ADABOOST PADA KLASIFIKASI PENERIMA
PROGRAM BANTUAN SOSIAL .
Rahman, H. A., Kwicklis, M., Ottom, M., Amornsriwatanakul, A., Abdul-Mumin, K. H., Rosenberg, M., & Dinov, I. D. (2022). Prediction Modeling of Mental Well-Being Using Health Behavior Data of College Students. Research Square . https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1281305/v1
Rivera, O., Castillo-Castaneda, E., Avilés, O. F., & Hernández, R. (2022). Index of Physical activity and Fall Efficacy scale classification through biomechanical signals and Machine Learning. Journal of Engineering Research . https://doi.org/10.36909/jer.16527
Rohmah, L., Nur Muhammad S-, H., Jasmani, P., dan Rekreasi, K., & Ilmu Olahraga, F. (2021).
Tingkat Kebugaran Jasmani dan Aktivitas Fisik Siswa Sekolah . https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan-jasmani
Rondonuwu, R., Tuegeh, J., Bahuwa, S., Sarimin, D. S., Kementrian, P., & Manado, K. (2020). Aktivitas Fisik dan Penyakit Jantung Koroner . https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ve d=2ahUKEwjM_oW18Y- AAxXnxjgGHfSrCEgQFnoECBgQAQ&url=https%3A%2F%2Fmedia.hypersites.com%2Fclien ts%2F1235%2Ffilemanager%2FMHC%2FMETs.pdf&usg=AOvVaw2bLbu- FFnJvzu5hTlcZe6w&opi=89978449
Sauro, J., & Lewis, J. R. (2011). When designing usability questionnaires, does it hurt to be positive? Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems , 2215–2224.
Savitri, N. L. P. C., Rahman, R. A., Venyutzky, R., & Rakhmawati, N. A. (2021). Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning.
Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 7 (1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3216
Sihombing, P. R., & Yuliati, I. F. (2021). Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (2), 417–426.
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1174
Tan, Z., Yan, Z., & Zhu, G. (2019). Stock selection with random forest: An exploitation of excess return in the Chinese stock market. Heliyon , 5 (8).
WHO. (2020). WHO GUIDELINES ON PHYSICAL ACTIVITY AND SEDENTARY BEHAVIOUR .
WHO. (2021). Global Physical Activity Questionnaire Analysis Guide GPAQ Analysis Guide Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ) Analysis Guide . http://www.who.int/chp/steps/GPAQ/en/index.html
WHO. (2022). The top 10 causes of death . https://www-who-int.translate.goog/news-room/fact- sheets/detail/the-top-10-causes-of-death?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x_tr_hl=id&_x_tr_pto=tc wilda welis, muhamad sazeli rifki. (2013). BUKU PETUNJUK GIZI UNTUK AKTIFITAS FISIK . http://repository.unp.ac.id/489/
Wungo, S. La, Mardewi, M., Aziz, F., Ishak, P., & SHILI, H. (2023). Classification of Multiclass Ensemble SVM for Human Activities based on Sensor Accelerometer and Gyroscope. ILKOM Jurnal Ilmiah , 15 (1), 107–117. https://doi.org/10.33096/ilkom.v15i1.1270.107-117
Zwingly C, Manampiring, A. E., V Wariki, W. M., F Palandeng, H. M., & L G Langi, F. F. (2019).
: 358-367 Hubungan Kualitas Hidup Kesehatan dengan Aktivitas Fisik dan Status Gizi Remaja di Era Pandemi COVID-19 . 13 (3). https://doi.org/10.35790/jbm.13.3.2021.34417