PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK IDENTIFIKASI DEHIDRASI BERBASIS CITRA URINE

Abstract

Tingkat dehidrasi tidak hanya bisa dirasakan secara langsung akan tetapi dapat diamati dan dilihat secara fisik berbasis visual. Secara visual salah satu gejala dari dehidrasi dapat dilihat dari warna urine. Gejala ini biasanya tidak begitu diperhatikan dan dianggap biasa. Padahal gejala hipohidrasi atau dehidrasi merupakan dampak yang merugikan dari asupan air yang tidak memadai sehingga mempengaruhi warna urine yang dihasilkan. Kesulitan panca indra manusia membedakan gejala dehidrasi dan melihat perbedaan warna urine secara visual sering diterjemahkan berbeda-beda, dikarenakan tingkat kemiripan warna yang dihasilkan. Beberapa penelitian menunjukkan adanya pemanfaatan teknologi kamera dengan sistem cerdas dapat membantu kesulitan dan keterbatasan panca indra manusia. Penelitian ini menggunakan citra urine diambil dari sample orang dewasa yang dikelompokkan berdasarkan kategori warna urine hasil penelitian terdahulu. Pengambilan fitur dari setiap citra urine diambil nilai warna dari  YCbCr. Model warna yang dihasilkan dari setiap sampel akan diidentifikasi menggunakan algoritma Random Forest dengan cross-validation. Hasil dari percobaan yang dilakukan menunjukkan akurasi 90% dari 30 dataset yang diujikan dengan nilai precision 90.2%, recall 90%, Mean absolute error 0.2473, dan Root mean squared error sebesar 0.3208.