Optimalisasi Prediksi Tingkat Obesitas di Negara Mexico Menggunakan Perbandingan Support Vector Machine dan Naïve Bayes - Eggy Cahya Ardianta; Prasetyo Ari Wibowo; Nazzel Maulana Mustofa; Aidina Ristyawan; Erna Daniati (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2024)
Obesitas, yang sering dikaitkan dengan penyakit jantung, diabetes, dan stroke, merupakan masalah besar bagi kesehatan global. Jumlah orang obesitas di Indonesia telah meningkat secara signifikan, mencapai 21,80 persen dari populasi dewasa pada tahun 2018. Studi ini menggunakan dataset yang tersedia untuk umum untuk memperkirakan tingkat obesitas di Meksiko. Teknik data mining yang digunakan termasuk algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Tujuannya adalah untuk membuat model prediksi yang dapat menemukan orang yang lebih berisiko terkena obesitas dan membantu mengambil langkah pencegahan yang tepat.