PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM MENGKLASIFIKASI TINGKAT OBESITAS PADA PRIA - Juan Veron Wie; Muhammad Siddik (Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, 2022)
Obesitas merupakan salah satu penyakit yang disebabkan kelebihan lemak yang tidak normal pada jaringan adiposa. Hasil riset kesehatan dasar pada tahun 2018 mengatakan penduduk yang berumur lebih dari 18 tahun yang mengalami obesitas meningkat dari 14.8% menjadi 21.8%. Penyakit obesitas juga dapat meningkatkan risiko penyakit kritis seperti penyakit jantung dan stroke, oleh karena itu, cukup penting dilakukan prediksi terhadap seseorang terkena obesitas atau tidak agar obesitas dapat ditangani lebih awal. Disini data yang diambil hanyalah pengukuran data antropometri pada subjek pria hal ini dikarenakan komposisi lemak tubuh pada pria memiliki tingkat massa otot pada tubuh yang lebih tinggi, pria juga lebih cenderung untuk memiliki jaringan adiposa pada area abdomen. Pada penelitian ini digunakan data sekunder yang diambil dari kaggle.com. Data ini memiliki 15 variabel dan 252 data dengan 2 klasifikasi yaitu (Obesitas atau Non Obesitas). Dari hasil pengujian klasifikasi pada rasio 70% training dan 30% testing menggunakan naïve bayes didapatkan hasil Accuracy 88%, Precision (Obesitas) 73%, sedangkan Precision (Non Obesitas) 98%, Recall (Obesitas) 96% dengan Recall (Non Obesitas) 85% dan hasil F1-Score sebesar 0.830188679. Hasil tersebut menunjukkan skala rata-rata diatas 80% sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) mampu mengklasifikasi obesitas pada pria dengan baik.