Prediksi Kualitas Tidur: Pendekatan Machine Learning yang Mengintegrasikan Faktor Kesehatan dan Lingkungan

Abstract

ganguan tidur sangat mempengaruhi kualitas tidur seseorang yang dapat menyebabkan masalah kesehatan yang serius, untuk kalangan lansia kualitas tidur yang buruk dapat menyebabkan tingkat harapan hidup menurun drastis. Banyak sekali faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kualitas tidur lansia, yang perlu dilakukan analisis dan prediksi agar dapat meningkatkan kualitas tidur yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi kualitas tidur lansia dengan mengintegrasikan faktor kesehatan dan lingkungan menggunakan pendekatan machine learning, data set yang digunakan adalah data set baru yang ada di website kaggle.com yaitu data National Poll on Healthy Aging (NPHA) yang berisikan wawasan tentang isu kesehatan, perawatan kesehatan, dan kebijakan kesehatan yang memengaruhi orang Amerika berusia 50 tahun ke atas. Metode maching learning, yaitu deep learning dengan algoritma Random Forest digunakan pada penelitian ini dan menunjukkan hasil yang baik dengan nilai akurasi 94,00% dan 44,44% akurasi yang didapatkan dengan menggunakan data latih.