Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JNANALOKA
Muhammad Ali fikri
Universitas YPPI Rembang
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Model Decision Tree dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Estimasi Body Fat Percentage Muhammad Ali fikri; Sinta Khoirinnisa; Siti Ulya Ainur Rohmah; Wahyu Prastyo Hariyadi; Mohammad Nur Fawaiq
JNANALOKA Vol 7 No 01 (2026): Vol. 07 No. 01 Maret Tahun 2026
Publisher : Lentera Dua Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36802/jnanaloka.2026.v7-no01-%p

Abstract

Persentase lemak tubuh atau Body Fat Percentage (BFP) merupakan parameter penting untuk mengevaluasi kondisi kesehatan dan tingkat obesitas. Namun, pengukuran BFP secara langsung membutuhkan perangkat khusus seperti BodPod atau DEXA yang tidak selalu tersedia dan memerlukan biaya tinggi. Oleh karena itu, prediksi BFP berbasis machine learning menjadi alternatif yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma regresi, yaitu Decision Tree Regression dan K-Nearest Neighbors (KNN) Regression, dalam memprediksi BFP berdasarkan variabel antropometri. Dataset yang digunakan terdiri dari 252 sampel dengan 14 fitur seperti density, umur, berat badan, tinggi badan, lingkar perut, pinggul, dan lainnya. Evaluasi model menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree memiliki performa lebih baik dengan MAE 0,5627, RMSE 1,4049, dan R² sebesar 0,9575, sedangkan KNN menghasilkan MAE 2,4937, RMSE 3,0547, dan R² sebesar 0,7994. Dengan demikian, Decision Tree lebih direkomendasikan untuk estimasi BFP menggunakan data antropometri.
Co-Authors Mohammad Nur Fawaiq Sinta Khoirinnisa Siti Ulya Ainur Rohmah Wahyu Prastyo Hariyadi