Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Firman Yasin, Satferisnan Qoris
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Tingkat Obesitas Berdasarkan Pola Hidup dan Kebiasaan Konsumsi Makanan menggunakan meotde K-Nearest Neighbor Firman Yasin, Satferisnan Qoris; Agus Wahyu Widodo; Indriati
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 3 (2025): Maret 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Obesitas merupakan salah satu tantangan kesehatan global yang paling mendesak saat ini. Menurut data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), prevalensi obesitas telah meningkat secara signifikan dalam beberapa dekade terakhir. Dibutuhkan sebuah fasilitas yang penting untuk mengetahui tingkatan obesitas pada seseorang berdasarkan pola hidup dan kebiasaannya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi  K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan tingkat obesitas berdasarkan dari data pola hidup dan kebiasaan konsumsi makanan dan juga akan memanfaatkan pendekatan perhitungan jarak Euclidean yang menentukan kedekatan antara data sampel baru dengan data yang sudah ada. Proses klasifikasi melibatkan beberapa tahapan yaitu, pengumpulan data , preprocessing, penentuan nilai k , dan klasifikasi tingkat obesitas. Total data yang digunakan pada penelitian ini sejumlah 1610 data, dengan pembagian 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Hasil dari penelitian yang dilakukan, menunjukkan bahwa metode KNN dapat mengklasifikasikan tingkat obesitas secara akurat berdasarkan dari pola hidup dan kebiasaan konsumsi makanan. Penilitian ini membuktikan bahwa tingkat akurasi yang ditemukan memiliki nilai sebesar 79% dengan menggunakan nilai K=5. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan klasifikasi tingkat obesitas serta mendukung upaya pencegahan penyakit kronis yang terkait
Co-Authors Agus Wahyu Widodo Indriati