Metode Classifier Gaussian Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Konsumsi Makanan Cepat Saji Pada Tingkat Resiko Obesitas - Agus Nursikuwagus; Suherman Suherman (Universitas Serang Raya, 2025)
Proses klasifikasi pada konsumsi makanan cepat saji berdasarkan fakta nutrisi di menu McDonald’s tentunya perlu dilakukan karena untuk mengetahui pola konsumsi makanan dengan kandungan yang beresiko menyebabkan obesitas Obesitas merupakan salah satu penyakit yang tidak menular, akan tetapi banyak terjadi di kalangan remaja. Salah satu dampak dari adanya penyakit obesitas ini yaitu pesatnya arus globalisasi yang memberikan kemudahan pada pengaruh pola hidup, salah satunya yaitu pola konsumsi makanan. Dengan mengkonsumsi makanan cepat saji yang berlebihan maka akan meningkatkan seseorang itu terkena penyakit obesitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengklasifikasian serta pengelompokan mengenai makanan cepat saji yang nantinya dapat dilakukan prediksi apakah seseorang itu beresiko terkena penyakit obesitas ataupun tidak beresiko terkena penyakit obesitas. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu model Gaussian Naïve Bayes menggunakan Bahasa pemrograman python yang kemudian akan dilakukan pembagian data training dan data testing untuk dilihat seberapa besar nilai akurasinya. Data fakta nutrisi pada makanan cepat saji di McDonald’s ini terdapat 500 dataset menggunakan parameter menu calories, cholesterol, sodium, carbohydrates, sugars, protein, vitamin, calcium, fat, iron, fiber, potassium, minerals, dan condition. Dengan implementasi yang telah dilakukan klasifikasi yaitu 20% data testing dengan jumlah data sebanyak 100 data. Akurasi dicapai 80% dari data training dengan jumlah data sebanyak 400 data