Komparasi Metode Naïve Bayes dan Kolmogorov Arnold Networks dalam Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas - Aviary Azahra, Renaya; Harmini, Triana (TEKNOLOGI NUSANTARA, 2024)
Obesitas merupakan salah satu permasalahan pada bidang kesehatan yang cukup signifikan di seluruh dunia, dengan peningkatan prevalensi yang terus terjadi setiap tahunnya. Memprediksi kemungkinan obesits dengan mendeteksi sedini mungkin merupakan Langkah yang sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi kesehatan yang terkait. Dengan adanya penelitian ini, bertujuan untuk mengkaji performa dua metode klasifikasi, yaitu Naïve Bayes dan Kolmogorov Arnold Networks (KAN). Analisis yang dilakukan dengan membandingkan akurasi dari masing-masing metode. Hasil menunjukan bahwa metode Naïve Bayes lebih unggul dari Kolmogorov Arnold Networks. Hal ini mengindikasikan bahwa Naïve Bayes lebih efektif dalam data yang diteliti. Sebaliknya untuk Kolmogorov Arnold Networks menunjukan keterbatasan pada dataset dengan fitur yang kurang kompleks.