PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFICATION UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMUNGKINAN OBESITAS MAHASISWA SISTEM INFORMASI UIN SUSKA RIAU - Wiwik Muslehatin; Muhammad Ibnu; Mustakim Mustakim (Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, 2017)
Tingkat penderita obesitas pada remaja Indonesia terus meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini terjadi karena pola makan dan gaya hidup yang tidak benar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisa tingkat obesitas menggunakan algoritma klasifikasi pada teknik data mining. Penelitian ini dilakukan pada mahasiswa jurusan Sistem Informasi UIN Sultan Syarif Kasim Riau dengan mengambil sampel secara random sebanyak 88 orang. Kriteria atau atribut yang digunakan untuk mengklasifikasi kemungkinan mahasiswa menderita obesitas antara lain, lingkar perut, berat badan dan tinggi badan. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar  66,67% yaitu  16 responden beresiko untuk mendapatkan kemungkinan obesitas tingkat sedang. 69 responden tingkat gizi normal, 3 responden kekurangan gizi. Obesitas ini harus diperhatikan karena mahasiswa yang mengalami obesitas mempunyai 80% berpeluang untuk mengalami obesitas pula pada saat dewasa atau usia lanjut. Penderita obesitas juga berisiko lebih tinggi untuk masalah kesehatan, seperti penyakit jantung, stroke, diabetes, asma, dan beberapa jenis kanker.