Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma - Alfida Tegar Nurani; Adi Setiawan; Bambang Susanto (Jurnal Sains dan Edukasi Sains, 2023)
Penelitian ini menerapkan dua metode regresi yaitu Decision Tree dan linear berganda untuk memprediksi Body Mass Index (BMI) berdasarkan variabel-variabel lainnya pada dataset Asthma. Metode Decision Tree merupakan salah satu cara data processing dalam memprediksi masa depan dengan cara membangun klasifikasi dan regresi model dalam bentuk struktur pohon. Analisis regresi linear berganda merupakan model regresi yang melibatkan lebih dari satu variabel independen. Analisis regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui arah dan seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan, digunakan suatu ukuran keakuratan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil MAPE menunjukkan nilai rata-rata prosentase kesalahan mutlak dari nilai sebenarnya dengan nilai peramalan. Pada penelitian ini, metode regresi linear berganda menunjukkan hasil yang lebih baik dengan nilai MAPE berturut-turut sebesar 12,737%; 12,76%; 12,89%; dan 12,99% untuk proporsi data uji berturut-turut 10%, 20%, 30%, dan 40% sedangkan nilai MAPE dari metode regresi Decision Tree sebesar 12,758%; 12,79%; 12,92%; dan 13,13%. Apabila digunakan ukuran kebaikan yang lain seperti MAE dan RMSE akan memberikan hasil yang analog, sedangkan ukuran kebaikan R2 berkebalikan. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan membandingkan hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode lain dalam machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), random forest, Artificial Neural Network (ANN), dan lain-lain.