KLASIFIKASI LEVEL OBESITAS MENGGUNAKAN DECISION TREE C45 DALAM MENENTUKAN AKURASI PADA KRITERIA INFORMATION GAIN, GAIN RATIO, GINI INDEX - M. Yhogha Ismail Ibn Ibrahim; Sandi Badiwibowo Atim (Universitas Muhammadiyah Metro, 2024)
Abstrak : Obesitas adalah penumpukan lemak ekstra yang disebabkan oleh ketidakcocokan jangka panjang antara asupan kalori dan pengeluaran energi. Menurut indeks RPJMN 2015-2019, 13,5 persen orang dewasa di Indonesia di atas usia 18 tahun kelebihan berat badan, 28,7 persen mengalami obesitas (BMI>25), bahkan 15,4 persen mengalami obesitas (BMI>27). 18,8% anak-anak berusia 5 hingga 12 tahun kelebihan berat badan, dan 10,8% dari mereka mengalami obesitas. Tindakan memilih, memeriksa, dan memodelkan sejumlah besar data untuk menemukan pola dan tren yang biasanya tidak diperhatikan. Algoritma DT C4.5 adalah evolusi dari algoritma ID3 yang menggunakan entropi informasi, atribut kontinu dan diskrit, atribut kategoris dan numerik, dan nilai yang hilang. Hasil yang diperoleh setelah menggunakan algoritma DT. C45 dengan Software Rapid Miner adalah 95,2%. Kata Kunci : Obesitas, Data Mining, Decision Tree C4.5 Algoritma. Abstract: Obesity is the buildup of extra fat brought on by a long-term mismatch between caloric intake and energy expenditure. According to the 2015-2019 RPJMN index, 13.5 percent of adults in Indonesia over the age of 18 are overweight, 28.7 percent are obese (BMI>25), and even 15.4 percent are obese (BMI>27). 18.8% of children aged 5 to 12 were overweight, and 10.8% of them were obese. The act of choosing, examining, and modeling vast amounts of data in order to discover patterns and trends that are not typically noticed.. The C4.5 algorithm is an evolution of the ID3 algorithm that uses information entropy, continuous and discrete attributes, categorical and numerical attributes, and missing values. The result obtained after using the DT algorithm. C45 with Software Rapid Miner is 95.2%. Keywords: Obesity, Data Mining, Decision Tree C4.5 Algorithm