TY  - THES
N2  - 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.
ID  - universitasamikomyogyakarta31786
Y1  - 2026/02/02/
AV  - public
UR  - https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31786/
KW  - Jemaah Haji
KW  -  Risiko Kesehatan
KW  -  Random Forest
KW  -  XGBoost
KW  -  Bayesian
Optimization
KW  -  Machine Learning
KW  -  Hajj Pilgrims
KW  -  Health Risk
M1  - masters
A1  - Husag, Luthfi Bhaktiawan
TI  - PREDIKSI TINGKAT RISIKO KESEHATAN PADA JEMAAH
HAJI DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN
EXTREME GRADIENT BOOSTING MENGGUNAKAN
OPTIMASI BAYESIAN 
(STUDI KASUS : JEMAAH HAJI EMBARKASI BALIKPAPAN)
PB  - Universitas AMIKOM Yogyakarta
ER  -