Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Menggunakan Wrapper Sebagai Preprocessing untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia

Penelitian ini fokus pada peningkatan akurasi penentuan keterangan berat badan manusia melalui penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan metode Wrapper sebagai preprocessing. Kesadaran akan berat badan menjadi esensial dalam menjaga kesehatan dan kesejahteraan. Meskipun manusia dapat mengetahui berat badannya, pendekatan yang sering digunakan cenderung bersifat subjektif dan kurang presisi. Penelitian mengidentifikasi permasalahan dalam penentuan keterangan berat badan dan mencari solusi melalui penggunaan model prediksi. Algoritma K-NN terpilih karena kemampuannya dalam menangani permasalahan klasifikasi dengan dataset yang kompleks. Metode Wrapper digunakan sebagai langkah preprocessing untuk memilih subset fitur yang paling signifikan. Dataset melibatkan parameter berat badan dan faktor-faktor lain yang berpengaruh. Model dikembangkan dan diuji menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan konsistensi kinerja. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penerapan Algoritma K-NN dengan Wrapper preprocessing dapat meningkatkan akurasi penentuan keterangan berat badan manusia. Penerapan metode K-Nearest Neighbor dan K-Nearest Neighbor dengan Wrapper sebagai tahap preprocessing dalam menentukan keterangan berat manusia mendapatkan hasil nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 91%. Studi ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan metode evaluasi yang lebih baik dan informasi yang lebih akurat terkait berat badan manusia.