Analisis Kinerja Algoritma Data Mining pada Klasifikasi Tingkat Obesitas dengan K-Fold Cross Validation dan AUC - Santoso, Heru Teguh; Felmidi, Ferdian Ahmat; Fadhila, Amelia Nur; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2024)
Obesitas menjadi masalah kesehatan global yang serius dengan dampak signifikan terhadap kualitas hidup dan risiko penyakit kronis. Klasifikasi tingkat obesitas menggunakan data mining dapat membantu dalam pencegahan dan pengelolaan obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja algoritma data mining seperti Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Trees, Random Forest, dan C4.5 pada klasifikasi tingkat obesitas dengan K-Fold Cross Validation dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan akurasi 96% dengan standart deviasi antar lipatan 0,02 dan nilai AUC 1 atau sempurna dibandingkan algoritma lainnya. Penggunaan model Random Forest dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dalam upaya pencegahan dan penanganan obesitas. Penelitian ini penting karena dapat membantu dalam deteksi dini dan penanganan obesitas secara lebih efektif.