ANALISA PENYEBAB GANGGUAN TIDUR MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

• RIO ADITYA UBAYDILLAH
• 2025

---

Gangguan tidur pada individu menjadi isu kesehatan yang semakin sering terjadi dan berdampak langsung pada kualitas hidup serta produktivitas sehari-hari, maka dari itu  dilakukanlah penelitian ini dengan fokus pada analisis pengaruh berbagai faktor gaya hidup dan kesehatan menggunakan algoritma Random Forest untuk mengidentifikasi penyebab utamanya. Permasalahan yang diangkat mencakup seberapa besar pengaruh tingkat stres, durasi tidur, dan kategori BMI terhadap gangguan tidur; bagaimana kinerja algoritma Random Forest dalam klasifikasi; fitur mana yang paling signifikan; serta faktor dominan penyebab gangguan tidur. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest, yaitu algoritma machine learning berbasis ensemble learning yang menggabungkan banyak pohon keputusan untuk klasifikasi yang lebih akurat. Tujuan penelitian adalah menganalisis pengaruh variabel-variabel tertentu terhadap gangguan tidur, mengevaluasi performa Random Forest, serta mengidentifikasi fitur paling relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi tinggi dan mampu mengklasifikasikan gangguan tidur, terutama kategori Insomnia, dengan baik. Faktor yang paling berpengaruh adalah kategori BMI dan jenis pekerjaan (occupation), sementara variabel seperti stress level dan quality of sleep justru memiliki pengaruh yang lebih rendah. Temuan ini memperlihatkan bahwa faktor fisiologis dan gaya hidup memegang peranan penting, dan Random Forest terbukti efektif sebagai alat bantu prediktif dalam mendeteksi gangguan tidur secara non-invasif.

• Kaggle
• Machine Learning
• Python
• Random Forest

https://repository.bsi.ac.id/repo/74957/ANALISA-PENYEBAB-GANGGUAN-TIDUR-MENGGUNAKAN-METODE-RANDOM-FOREST
File full-text dikunci.