…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN)

PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN)
type: Thesis
type: Article
abstract: Kondisi kesehatan fisik jemaah haji merupakan aspek vital dalam kelancaran ibadah, terutama mengingat tingginya kerentanan pada kelompok lansia dan jemaah dengan komorbiditas, sehingga diperlukan metode deteksi dini yang presisi untuk memitigasi risiko medis. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi tingkat risiko kesehatan jemaah haji dengan menerapkan algoritma ensemble learning, yakni Random Forest dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), yang kinerjanya ditingkatkan melalui penalaan hyperparameter otomatis menggunakan Bayesian Optimization. Berbasis data pemeriksaan kesehatan 6.037 jemaah haji Embarkasi Balikpapan tahun 2024 yang meliputi atribut demografis dan riwayat penyakit (ICD-10), penelitian ini melakukan evaluasi model menggunakan metode Stratified 10-Fold Cross-Validation untuk menangani ketidakseimbangan data secara valid. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa integrasi Bayesian Optimization mampu mencapai konvergensi performa optimal secara efisien dalam kurang dari 25 iterasi, di mana model Random Forest berbasis optimasi (BO-RF) menghasilkan kinerja paling seimbang dengan rata-rata Akurasi 89,30% dan F1-Score 89,11%, sementara model XGBoost (BOXGB) mencatat Akurasi 89,15% dengan keunggulan diskriminatif pada nilai AUC 0,9597. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan komputasi yang diusulkan terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan metode konvensional dan layak diimplementasikan sebagai sistem pendukung keputusan strategis bagi tim kesehatan haji dalam menentukan prioritas penanganan medis sebelum keberangkatan.
date: 2026-02-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN) (Text)
has version: PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN) (Text)
has published: PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN) (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN) (Text)
type: Document
has file: 24.55.1576 Luthfi Bhaktiawan Husag.pdf
has part: 24.55.1576 Luthfi Bhaktiawan Husag.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

PJJ Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Luthfi Bhaktiawan Husag
type: Person
given name: Luthfi Bhaktiawan
family name: Husag

Kusrini Kusrini
type: Person
given name: Kusrini
family name: Kusrini

https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31786/
title: HTML Summary of #31786 PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN)
format: text/html
primary topic: PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN OPTIMASI BAYESIAN (STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN)

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept