Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Pemilihan Menu Diet Penyakit Diabetes Mellitus - Selfi Ristiarini Nasution; Desi Andreswari; Tetes Wahyu (Universitas Bengkulu, 2019)
Ketidakpahaman diabetesi mengenai penyakit Diabetes Mellitus merupakan suatu kendala pengobatannya. Diabetesi harus memperhatikan pola makanan, bisa mengotrol makanan yang dikonsumsi sehari-hari dianjurkan untuk melakukan diet sesuai kebutuhan, makanan yang rendah karbohidrat dan lemak, namun tinggi protein, vitamin dan mineral. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun suatu aplikasi yang memberikan kemudahan kepada pengguna (ahli gizi) dalam mengatur menu makanan diet penyandang diabetes mellitus guna memperoleh status gizi seimbang menggunakan metode Naïve Bayes, Simple Additive Weighting. Hasil dari penelitian ini adalah Sistem ini dapat digunakan oleh ahli gizi untuk membantu menentukan menu diet harian yang sesuai dengan kebutuhan gizi pasien, dengan nilai akurasi best alternative sebesar 85%. Metode Naive Bayes dan Simple Additive Weighting (SAW) yang diimplementasikan pada sistem ini memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan 40 sampel data penderita penyakit diabetes mellitus yang diuji cobakan dengan Sistem Pendukung keputusan penentuan menu diet, hasil kebutuhan gizi menggunakan metode perhitungan gizi pada sistem 100% sama dengan hasil secara perhitungan manual.Kata Kunci: Diet, Diabetesi, Diabetes Mellitus, Naïve Bayes, Simple Additive Weighting.