## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM MENGKLASIFIKASI TINGKAT OBESITAS PADA PRIA
Juan Veron Wie 1 , Muhammad Siddik 2*
1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia e-mail: 1 juanveronwie@student.pelitaindonesia.ac.id, 2 siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
Obesity  is  a  disease  caused  by  abnormal  excess  fat  in  adipose  tissue.  The  results  of  basic  health research  in  2018  said  that  the  population  aged  over  18  years  who  were  obese  had  increased  from 14.8% to 21.8%. Obesity can also increase the risk of critical illnesses such as heart disease and stroke, therefore, it is quite important to predict whether someone is obese or not so that obesity can be treated early. Here the data taken is only anthropometric data measurements on male subjects, this is because the composition of body fat in men has a higher level of muscle mass in the body, men are also more likely to have adipose tissue in the abdominal area. In this study, secondary data was used which was taken  from  kaggle.com.  This  data  has  15  variables  and  252  data  with  2  classifications,  namely (Obesity or Non Obesity). From the results of the classification test at a ratio of 70% training and 30% testing  using  naïve  Bayes,  the  results  obtained  were  Accuracy  88%,  Precision  (Obesity)  73%, Precision (Non Obesity) 98%, Recall (Obesity) 96% with Recall (Non Obesity) 85% and the F1-Score result is 0.830188679. These results show an average scale above 80% so that it can be said that the Naïve Bayes Classifier (NBC) algorithm is able to classify obesity in men well.

## Keywords: Classification, Naïve Bayes, Obesity

## Abstrak
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.
Kata kunci: Klasifikasi, Naïve Bayes , Obesitas

## 1.  PENDAHULUAN
Obesitas  adalah  sebuah  kondisi  kronis yang  diakibatkan  karena  konsumsi  kalori berlebihan,  obesitas  dapat  ditandai  dengan adanya penumpukan lemak dalam tubuh yang sangat  tinggi.  Obesitas  terjadi  karena  asupan
kalori  yang  lebih  banyak  dibanding  aktivitas membakar  kalori  atau  dalam  kata  lain  kalori yang  masuk  tidak  sebanding  dengan  kalori yang  dikeluarkan.  (dr.  Tjin  Willy,  2018).  Di Indonesia,  menurut  Riset  Kesehatan  Dasar
(Riskesdas)  tahun  2007  melaporkan  bahwa 11,7%  orang  dewasa  berumur  ≥18  tahun mengalami  obesitas  dan  berdasarkan  Riset Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2010 meningkat 11,65%. (Listiyana et al., 2013)
Gizi lebih dan obesitas merupakan faktor risiko  terjadinya  penyakit  jantung  koroner disamping  faktor  risiko  lainnya,  seperti hipertensi,  diabetes  melitus,  merokok,  stres, dan  kurang  olahraga.  (Sandjaja,  2014). Menurut Seidell dan Halberstadt dalam jurnal (Septiyanti  &  Seniwati,  2020)  menjelaskan bahwa  obesitas  juga  berhubungan  dengan peningkatan inflamasi dan metabolisme tubuh yang abnormal, sehingga meningkatkan risiko resistensi  insulin,  diabetes  melitus  tipe  2, stroke, dan penyakit kardiovaskular. (Patonah et al., 2019). Obesitas dapat ditentukan melalui pemeriksaan secara antropometri. Pengukuran antropometri  untuk  usia  dewasa  sekarang  ini menggunakan  perhitungan  Indeks  Massa Tubuh  (IMT),  dengan  perbandingan  (rasio) berat  badan  /  tinggi  badan 2 yang  sering digunakan  untuk  menilai  status  gizi  orang dewasa. (Nyoman et al., 2017)
Dataset  antropometri  252  pria  didapat dari  (Garth  Fisher,  2021)  yang  meliputi beberapa  pengukuran  antropometri  pada  pria dilihat  dari  beberapa  variabel  seperti  densitas tubuh,  persen  lemak  tubuh,  usia,  berat  badan (pon), tinggi badan (inci), lingkar leher (cm), lingkar dada (cm), lingkar perut (cm), lingkar pinggang  (cm),  lingkar  paha  (cm),  lingkar mata  kaki  (cm),  lingkar  lutut  (cm),  lingkar mata  kaki  (cm),  lingkar  bisep  (cm),  lingkar lengah  bawah  (cm),  lingkar  pergelangan tangan (cm). Dimana setelah dilihat dari hasil data  tersebut  terdapat  65  pria  dengan  persen lemak tubuh yang sangat tinggi yaitu melebihi 25% yang sudah diklasifikasikan sangat tinggi atau  sudah  mencapai  tingkat  obesitas, walaupun mayoritas hasil dari klasifikasi IMT 65  pria  ini  menunjukkan  status  gizi  pada ambang  normal  dan  pre-obesitas  namun ternyata  tingkat  persen  lemak  tubuh  pada sejumlah  pria  ini  sudah  diambang  obesitas. Disini data yang diambil hanyalah pengukuran data  antropometri  pada  subjek  pria  hal  ini dikarenakan komposisi lemak tubuh pada pria dan  pada  wanita  berbeda,  dengan  pria memiliki tingkat massa otot pada tubuh yang lebih tinggi dibanding wanita, pria juga lebih cenderung  untuk  memiliki  jaringan  adiposa pada  area  abdomen,  sedangkan  pada  wanita
lebih  banyak  dilihat  pada  bagian  paha  dan panggul. (Tina et al., 2021).
Dari  permasalahan  yang  didapat  diatas peneliti ingin memprediksi obesitas menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan beberapa kriteria yang didapat dari pengukuran  antropometri  pada  pria  beserta perhitungan  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  dan digunakanlah perhitungan persen lemak tubuh berdasarkan  perhitungan  lingkar  perut  dan lingkar  leher  sebagai  kriteria  utama,  dengan mengimplementasian  algoritma Naïve  Bayes diharapkan  dapat  melakukan  perhitungan persentase  lemak  tubuh  sehingga  bisa mengklasifikasi  dan  memprediksi  tingkat obesitas  pada  pria.  Kemudian  hasil  dari klasifikasi  tersebut  akan  menghasilkan  dua buah kategori yaitu kategori obesitas dan tidak obesitas  berdasarkan  variabel  yang  telah ditentukan sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode  klasifikasi  algoritma
Naïve  Bayes .  Menurut  Jiawei  dalam  jurnal (Miranda & Julisar, 2018) menjelaskan bahwa keunggulan menggunakan metode naïve bayes classifier dibandingkan metode lainnya adalah merupakan  metode  pengklasifikasian  statistik yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  dari  suatu  kelas, selain  itu  terbukti  memiliki  akurasi  dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke dalam  database  yang  besar.  Ciri  utama  dari Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  adalah  asumsi yang sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing  kondisi  atau  kejadian.  (Syarli & Muin, 2016).
Dimana  metode  ini  akan  diterapkan dengan  dataset  yang  sudah  tersedia  dan mengolah  dataset  berdasarkan  kebutuhan untuk  menentukan  obesitas  pada  pria. sehingga dihasilkan bentuk data pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Potongan data selection diambil dari kaggle.com 252 data.
Ini 15 variabel yang meliputi pengukuran antropometri pada pria. WG   : Berat Badan (kg) H : Tinggi Badan (m) N : Lingkar Leher (inci) C : Lingkar Dada (inci) AB  : Lingkar Perut (inci) HP  : Lingkar Pinggang (cm) T
: Lingkar Paha (cm)
K : Lingkar Lutut (cm) AK  : Lingkar Mata Kaki (cm) B : Lingkar Bisep (cm)
F : Lingkar Lengan Bawah (cm) W : Lingkar Pergelangan Tangan (cm) BMI  : Indeks Massa Tubuh BF : Persen Lemak Tubuh (%) BFC  : Klasifikasi (Obesitas atau Non Obesitas) Kerangka  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini
Gambar 2. Kerangka Penelitian
Identifikasi permasalahan perlu dilakukan  untuk  menggambarkan  masalah yang  terjadi,  sehingga  didapatkan  rumusan masalah,  tujuan  dan  manfaat  penelitian. Kemudian mencari teori–teori untuk melengkapi  sumber  kajian  yang  bersumber dari  jurnal,  buku,  dan  internet.  Memcari sumber  data  yang  diperlukan  pada  penelitian ini  data  yang  digunakan  adalah  data pengukuran  antropometri  yang  didapat  dari Kaggle  Machine  Learning  and  Data  Science Community dengan alamat web https://www.kaggle.com/, dari  252  data  perlu dilakukan proses cleaning sehingga dihasilkan 251 record data dengan 1 record data outlier, penghapusan record ini harus dilakukan karena dapat  mengganggu  hasil  akhir  klasifikasi obesitas.  Pembagian  data  training  dan  data testing digunakan rasio 70% training dan 30% testing (175 record data training dan 76 record data testing). Data yang didapat akan diolah ke format yang dibutuhkan, pengelompokan dan penentuan  variabel  dari  data  awal.  Data training  yang  digunakan  dalam  melatih algoritma Naïve  Bayes perhitungan  ini menghasilkan nilai keluaran yang diinginkan. Pengujian  yang  dilakukan  dan  menampilkan hasil  prediksi,  sehingga  nantinya  dapat disimpulkan  berdasarkan  dari  hasil  yang didapat.

## 2.1 Indeks Massa Tubuh
Menurut (Apriyanti et al., 2018) Indeks Massa  Tubuh  (IMT),  tidak  lain  angka  yang menunjukan  apakah  seseorang  terlalu  berat untuk  tinggi  mereka.  IMT  juga  dapat digunakan  untuk  menentukan  seberapa  besar resiko  dapat  terkena  resiko  penyakit  tertentu yang  terkait  karena  berat  badan.  Klasifikasi berat  badan  pada  orang  dewasa  berdasarkan IMT  menurut  WHO  2000  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 1. Klasifikasi Berat Badan Pada Orang Dewasa Kategori BMI (Body Mass Index) Underweight Batas normal Overweight Pre-obese Obese I Obese II < 18,5 kg/m 2 18,5 – 24,9 kg/m 2
> 25 kg/m 2 25,0 – 29,9 kg/m 2
30,0 – 39,9 kg/m 2 35,0 – 39,9 kg/m 2
◼
Obese III > 40,0 kg/m 2
IMT  dihitung  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐼𝑀𝑇 = 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡(𝑘𝑔) [𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑚)] 2 (1) 2.2  Persen Lemak Tubuh Berdasarkan dari
pengukuran antropometri tubuh untuk mendapatkan pengukuran  lingkar  perut,  lingkar  leher  dan tinggi  badan.  Persen  lemak  tubuh  untuk  pria dapat diestimasi dengan
kalkulasi
menggunakan rumus dari US Navy Body Fat Formula yaitu :
𝐵𝐹 (%) = 86.010 𝑥 𝐿𝑜𝑔10(𝐿𝑃 − 𝐿𝐿) − 70.041 𝑥 𝐿𝑜𝑔10(𝑇𝐵) + 36.76 (2)

## 2.3  Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan (Siddik et al., 2019)
Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut (Muslehatin et al., 2017):
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (3)
Keterangan:
X = Data dengan class yang belum diketahui H  =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori prob.) P(H) = Probabilias hipotesis H (prior prob.) P(X|H)  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X
Langkah-langkah  yang  ada  dalam metode Naïve  Bayes Classifier  menurut (Guntur et al., 2018) adalah sebagai berikut :
1. Baca data training
2. Hitung jumlah dan probabilitas a. Jika  terdapat  data  numerik,  maka rumus yang digunakan untuk menghitung  nilai  rata-rata  hitung (mean) dapat dilihat sebagai berikut:
𝜇 = ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 (4)
𝑎𝑡𝑎𝑢 𝜇 = 𝑋1+𝑋2+𝑋3+𝑋4+⋯+𝑋𝑛 𝑛 (5)
Dimana : 𝜇 : rata-rata hitung (mean)
𝑋𝑖 : nilai sample ke -i
𝑛 : jumlah sampel
b. Jika  tidak,  hitung  nilai  probabilitas tiap  kategori  yang  sama,  dengan jumlah data yang sesuai dari kategori yang  sama  dibagi  dengan  jumlah data  pada  kategori  tersebut  untuk menemukan nilai probabilistik.
3. Menghitung nilai simpangan baku (standar  deviasi)  dapat  dilihat  dibawah ini:
𝜎 = √ ∑ (𝑥𝑖−𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (6)
Dimana : 𝜎 : standar deviasi 𝑥𝑖 : nilai x ke -i 𝜇 : rata-rata hitung 𝑛 : jumlah sampel
4. Menghitung  data  uji,  jika  terdapat  data numerik  cari  nilai  distribusi  gaussian masing-masing fitur. Jika tidak langsung ke langkah selanjutnya. Persamaan untuk menghitung  nilai  gaussian Naïve bayes dapat dilihat dibawah ini :
𝑃(𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 |𝑌 = 𝑦 𝑖 ) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2 2𝜎𝑖𝑗 2 (7)
Dimana : 𝑃 : Peluang 𝑋𝑖 : Atribut ke -i 𝑥𝑖 : Nilai Atribut ke -i 𝑌 : Kelas yang dicari 𝑦𝑖 : Sub-kelas yang dicari 𝜇 : mean, menyatakan rata-rata dari seluruh atribut 𝜎 : Standar Deviasi, menyatakan varian dari seluruh atribut
5. Probabilitas akhir tiap kelas,
memasukkan dan menghitung semua data probabilitas  ke  dalam  satu  kelas  yang sama.
6. Probabilitas akhir, mengalikan
probabilitas tiap kelas dengan probabilitas akhir tiap kelas.
Berikut  Persamaan  untuk  perhitungan berdasarkan probabilitas :
𝑃(𝑋 1 , … , 𝑋 𝑘 |𝐶) = 𝑃(𝑋 1 |𝐶)𝑋 … 𝑋 𝑃(𝑋 𝑘 |𝐶) (8)
Jika  atribut  ke-i  bersifat  diskret,  maka 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) diestimasi  sebagai  frekuensi
Siddik, Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Tingkat Obesitas Pada Pria, 69-77 | 73
relatif dari sampel yang memiliki nilai xi sebagai  atribut  ke  i  dalam  kelas  C. Namun, jika atribut ke-i bersifat kontinu, maka 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) diestimasi  dengan  fungsi densitas Gauss.

## 2.4 Pengujian Naïve Bayes
Penelitian  ini  melakukan  evaluasi dengan  menggunakan  beberapa  metrik  yang diperlukan  untuk  menggambarkan  performa dari  sebuah  model  atau  algoritma  secara spesifik menggunakan beberapa persamaan Persamaan ini memiliki bentuk sebagai berikut (Saputro & Sari, 2020):
1. Akurasi Adalah  total  keseluruhan  seberapa  sering model benar mengklasifikasi. Formula akurasi yaitu menggunakan persamaan dibawah ini.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (8)
Keterangan:
𝑇𝑃 = True Positive (jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem) 𝑇𝑁 = True Negative (jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem) 𝐹𝑃 = False  Positive (jumlah  data  positif namun terklasifikasi salah oleh sistem)
𝐹𝑁 = False  Negative (jumlah  data  positif namun terklasifikasi salah oleh sistem)
2. Precision
Ketika  model  memprediksi  positif  atau negatif,  seberapa  sering  prediksi  itu  benar. Formula Precision yaitu menggunakan
persamaan dibawah ini. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (9) 3. Recall
Ketika kelas aktualnya positif, seberapa sering model  memprediksi  positif.  Formula  recall yaitu menggunakan persamaan dibawah ini.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (10) 4. F1-Score Merupakan  rata-rata  harmonik  dari  Precision dan Recall. Formula F1-Score yaitu menggunakan persamaan dibawah ini. 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang tergambar  dari  perhitungan  pengujian Naïve Bayes sebagai berikut :

## 3.1 Data Training
Data  training  adalah  data  latih  yang digunakan  dalam  melatih  algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengolah perhitungan dalam  menghasilkan  nilai  keluaran  yang diinginkan  terdiri  dari  data  testing  dengan rasio  70%  training  dan  30%  testing.  Data training  yang  digunakan  adalah  data  yang sudah  dikumpulkan  sebelumnya,  yakni 175 record  data  training  dan  76  record  data testing.
a. Mencari Nilai Mean dan Standar Deviasi
Mencari nilai mean dan standar deviasi variabel obesitas dan non obesitas berdasarkan klasifikasi pada data training. Untuk menghitung  nilai  mean  dengan  klasifikasi obesitas,  dihitung  jumlah  obesitas  yang terdapat  pada  tabel  data  training  yaitu sebanyak  30  data.  Nilai  dari  30  data  tadi dijumlahkan,  lalu  dibagi  dengan  jumlah  data obesitas.  Kemudian  menggunakan  rumus untuk  mencari  mean  untuk  atribut  BERAT dengan hasil di klasifikasi obesitas sebesar :
𝜇 = 83.56 + 93.08 + 112.13 + 86.96 + ⋯ + 102.83
30
𝜇 (𝑜𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 94.54
Kemudian setelah nilai 𝜇 pada masing- masing  atribut  telah  didapatkan  maka selanjutnya kita mencari nilai standar deviasi. Untuk  menghitung  nilai  standar  deviasi klasifikasi  obesitas,  jumlah  data  terdapat  30 data untuk klasifikasi obesitas, lalu dipangkat 2,  setelah  itu  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan jumlah  data  dikurangi  1,  lalu  diakarkan. Dengan  menggunakan  rumus  standar  deviasi maka didapatkan :
𝜎 = √ (83.56 − 95.54) 2 +   (93.08 − 95.54) 2 + ⋯ +   (102.83 − 95.54) 2 30 − 1
𝜎(𝑜𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 16.18
b. Nilai Probabilitas Fitur Setiap Kelas
Setelah  menghitung  nilai  mean  dan standar deviasi untuk fitur dengan data angka, maka  selanjutnya  mencari  probabilitas  setiap fitur pada kelas. Jumlah data yang digunakan adalah  sebanyak  175  data.  Data  obesitas  ada 30  dan  data  non  obesitas  ada  138.  Sehingga untuk menghitung nilai probabilitasnya adalah sebagai berikut :
𝑃(𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 30 175 =  0.171428571 𝑃(𝑁𝑜𝑛 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 145 175 = 0.828571429
Setelah  mencari  nilai  probabilitas  tiap fitur,  maka  didapat  tabel  untuk  nilai  mean, standar  deviasi  dan  probabilitas,  bisa  dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 2. Tabel Probabilitas
Probabilitas Iya Nilai Mean Std Std^2 Berat 81.74 11.7 136.8 Tinggi 1.78 0.06 0 Leher 15.55 1.06 1.11 Dada 108.89 7.79 60.66 Perut 41.42 3.73 13.95 Pinggang 106.82 9.1 82.83 Paha 64.47 5.59 31.27 Lutut 40.33 2.31 5.34 Mata Kaki 23.74 1.56 2.43 Bisep 34.32 2.84 8.06 Lengan 29.52 2.09 4.35 Pergelangan 18.68 0.97 0.94 IMT 25.91 4.27 18.23 Lemak Tubuh 28.82 3.8 14.43 Probabilitas Tidak Nilai Mean Std Std^2 Berat 80.24 0.07 0.75 Tinggi 1.79 0.86 35.32 Leher 14.73 5.94 7.89 Dada 97.58 2.81 26.42 Perut 34.59 5.14 19.29 Pinggang 97.82 4.39 3.82 Paha 58.06 1.95 3.37 Lutut 37.89 1.84 7.83 Mata Kaki 22.96 2.8 3.59 Bisep 31.6 1.9 0.73
Lengan 28.42 0.86 20.07 Pergelangan 18.04 4.48 18.02 IMT 25.13 4.25 0 Lemak Tubuh 18.71 0 0 Klasifikasi O 0.21 NO 0.79

## c. Nilai Distribusi Gaussian
Untuk  menghitung  nilai  distribusi gaussian, menggunakan rumus sebagai berikut: 𝑃(𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇 =   68.48 |𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 1 √2𝜋11.8573 2.7183 − (68.48−81.7) 2 2∗140.6

## 𝑃(𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇 =   68.48 | 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 ) = 0.0620334
Nilai  diatas  adalah  nilai  distribusi gaussian  untuk  atribut  BERAT  hasil  obesitas yang  didapat  dengan  memasukkan  nilai  data uji  BERAT,  nilai 𝜇 dan  nilai 𝜎 BERAT. Dihitung  juga  nilai  distribusi  gaussian  pada atribut  atribut  lainnya  dengan  langkah  yang sama.

## d. Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Menghitung  probabilitas  akhir  untuk setiap  kelas  dengan  memasukan  semua  data nilai  distribusi  gaussian  yang  ada  ke  dalam satu kelas yang sama, seperti dibawah ini. 𝑃(𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇 | 𝑂) = 𝑃(𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇 = 68.48| 𝑂) 𝑥 𝑃(𝐻1 = 67|𝑂) 𝑥 … 𝑃(𝐵𝐹 = 18.57|𝑂

## 𝑃(𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇 |𝑂) =  1.83111879094468𝐸 − 17
Nilai  diatas  adalah  probabilitas  akhir untuk  kelas  dengan  hasil  obesitas.  Untuk mencari  probabilitas  kelas  dengan  hasil  non obesitas,  langkah-langkah  nya  sama  seperti menghitung  probabilitas  akhir  kelas  dengan hasil obesitas

## e. Probabilitas Akhir
Probabilitas  akhir  didapat  melalui perhitungan  nilai  probabilitas  akhir  kelas. Perhitungan probabilitas akhir adalah sebagai berikut.
𝑃(𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠|𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇) =  0.211428571428571 ∗  1.83111879094468𝐸 − 17
𝑃(𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠|𝐵𝐸𝑅𝐴𝑇) =  3.87150830085446𝐸 −18
Siddik, Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Tingkat Obesitas Pada Pria, 69-77 | 75
Setelah mendapatkan probabilitas akhir,
dilakukan normalisasi untuk memperoleh nilai sama dengan 1, dengan cara sebagai berikut:
𝑃(𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) = 3.87150830085446𝐸 − 18 3.87150830085446𝐸 − 18 + 0.999999997748201

## 𝑃(𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) =  2.25179888570916𝐸 − 09
Hasil  diatas  adalah  hasil  probabilitas akhir untuk kelas obesitas. Kemudian data uji yang diolah sebanyak 76 data. Berikut data uji yang diujikan.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi No P Normalisasi O      |      NO Klasifikasi Data Riil 1 9E-09 1E+00 NO NO 2 1E+00 4E-15 O O 3 1E-01 9E-01 NO NO 4 1E+00 9E-11 O NO 5 1E+00 6E-07 O O 6 4.-15 1E+00 NO NO 7 3E-09 1E+00 NO NO 8 7E-08 1E+00 NO NO 9 2E-07 1E+00 NO NO 10 9E-09 1E+00 NO NO 11 1E+00 1E-11 O O 12 1E+00 2E-03 O NO 13 1E+00 4E-03 O NO 14 9E-01 5E-02 O O 15 5E-11 1E+00 NO NO 16 1E+00 1E-14 O O 17 1E-01 9E-01 NO NO 18 1E+00 6E-07 O O 19 1E-08 1E+00 NO NO 20 9E-02 9E-01 NO NO 21 2E-07 1E+00 NO NO 22 5E-07 1E+00 NO NO 23 8E-11 1E+00 NO NO 24 4E-04 1E+00 NO NO 25 5E-05 1E+00 NO NO 26 2E-09 1E+00 NO NO 27 1E+00 2E-03 O O 28 1E-05 1E+00 NO NO 29 1E+00 6E-12 O O 30 9E-01 1E-01 O NO 31 5E-04 1E+00 NO NO 32 9E-01 1E-01 O NO 33 4E-09 1E+00 NO NO 34 4E-09 1E+00 NO NO
35 4E-11 1E+00 NO NO 36 1E+00 3E-06 O O 37 7E-07 1E+00 NO NO 38 8E-01 2E-01 O NO 39 2E-08 1E+00 NO NO 40 1E+00 4E-18 O O 41 2E-10 1E+00 NO NO 42 3E-10 1E+00 NO NO 43 1E+00 9E-03 O NO 44 7E-09 1E+00 NO NO 45 2E-05 1E+00 NO NO 46 1E+00 6E-13 O O 47 5E-07 1E+00 NO NO 48 4E-10 1E+00 NO NO 49 4E-02 1E+00 NO NO 50 2E-12 1E+00 NO NO 51 2E-04 1E+00 NO NO 52 7E-01 3E-01 O NO 53 9E-05 1E+00 NO NO 54 3E-04 1E+00 NO NO 55 4E-08 1E+00 NO NO 56 6E-03 1E+00 NO NO 57 1E-06 1E+00 NO NO 58 4E-06 1E+00 NO O 59 3E-06 1E+00 NO NO 60 3E-04 1E+00 NO NO 61 1E-01 9E-01 NO NO 62 1E+00 4E-12 O O 63 9E-09 1E+00 NO NO 64 1E+00 1E-03 O O 65 1E-11 1E+00 NO NO 66 1E+00 3E-16 O O 67 1E+00 2E-12 O O 68 1E+00 2E-13 O O 69 1E+00 8E-06 O O 70 8E-09 1E+00 NO NO 71 1E+00 1E-10 O O 72 4E-10 1E+00 NO NO 73 1E+00 1E-05 O O 74 1E+00 9E-05 O O 75 9E-01 6E-02 O O 76 1E+00 6E-09 O O
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang terdapat  pada  tabel  3  menjelaskan  bahwa penentuan obesitas maupun non obesitas dapat dilihat  pada  bagian  P  Normalisasi  yaitu  nilai probabilitas  akhir  untuk  (O)  Obesitas  dan
(NO)  Non  Obesitas.  Jika  nilai  probabilitas akhir obesitas (O) lebih besar dari  probabilitas akhir  non  obesitas  (NO)  maka  hasil  yang diperoleh  berada  pada  kelas  klasifikasi obesitas  (O)  dan  jika  nilai  probabilitas  akhir kelas  non  obesitas  (NO)  lebih  besar  maka diperoleh  hasil  kelas  klasifikasi  non  obesitas (NO).
Kemudian  dilakukan  pengujian Naïve Bayes dengan  cara  menghitung  akurasi, precision, recall dan f1-scor pengujian model algoritma naïve  bayes  classifier pada  tabel berikut :
Tabel 4. Hasil Pengujian 80-20 True O True  NO Pred O 9 7 Pred NO 1 33 Accuracy 84% Precision 56% 97% Recall 90% 83% f1 Score 0.692307692 70-30 True O True NO Pred O 22 8 Pred NO 1 45 Accuracy 88% Precision 73% 98% Recall 96% 85% f1 Score 0.830188679 60-40 True O True NO Pred O 26 6 Pred NO 6 62 Accuracy 88% Precision 81% 91% Recall 81% 91% f1 Score 0.8125
Dari  hasil  pengujian  klasifikasi  pada rasio  70%  training  dan  30%  testing menggunakan  naïve  bayes  pada  Ms.Excel 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.
Dari hasil pengujian yang terlihat pada tabel  4  dilakukan  3  kali  pengujian  sehingga dapat disimpulkan bahwa semakin besar rasio data  testing  yang  digunakan  maka  ada  juga peningkatan  jumlah  kesalahan  data  yang diprediksi oleh sistem namun tingkat kesalahan yang diprediksi sistem tidak terlalu besar  karena  pada  percobaan  ketiga  dengan rasio  60%  training  dan  40%  testing  tingkat akurasi masih diatas 80% dengan adanya total kesalahan  prediksi  sebesar  12  pada  data obesitas dan non obesitas

## 4. SIMPULAN
Pengujian  menggunakan  60%  data training dan  40%  data testing menghasilkan akurasi  lebih  tinggi  sebesar  84.15%.  Disini nilai  akurasi  yang  didapat  lebih  tinggi dikarenakan pada split data 60:40 adanya lebih banyak  data  testing  untuk  pria  Obesitas  (O) yang digunakan sehingga jumlah data obesitas yang  ada  lebih  besar  jumlahnya  dan  karena dataset  yang  digunakan  lebih  dominan terhadap  pria  yang  Non  Obesitas  (NO)  maka nilai akurasi yang didapat bisa lebih besar.
Penerapan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi  tingkat  obesitas  pada  pria  dapat diterapkan  dengan  menghasilkan  tingkat akurasi yang memuaskan sebesar 84.15% pada rasio split data 60:40.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Apriyanti,  L.,  Rahayu,  M.  I.,  &  Suseno,  N.  M.
(2018).  Aplikasi  mobile  pengelolaan  kalori harian  untuk  penderita  obesitas. Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 7 (2),
16–23.
dr. Tjin Willy. (2018). Obesitas - Gejala, penyebab dan mengobati - Alodokter .
Garth  Fisher,  D.  A.  (2021). Body  Fat  Prediction Dataset . 2021.
Guntur,  M.,  Santony,  J.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018). Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dalam  Investasi  untuk Meminimalisasi  Resiko. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 2 (1),
354–360. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.276
Listiyana, A. D., Mardiana, M., & Prameswari, G. N.  (2013).  Obesitas  sentral  dan  kadar kolesterol  darah  total. Jurnal  Kesehatan
Siddik, Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Tingkat Obesitas Pada Pria, 69-77 | 77
Masyarakat , 9 (1), 37–43.
Miranda,  E.,  &  Julisar.  (2018).  DATA  MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN  PELANGGAN Eka  Miranda  ,  Julisar  Program  Sistem
Informasi , Program Studi Sistem Informasi , Universitas  Bina  Nusantara. Infotech , 4 (9), 6–12.
Muslehatin,  W.,  Ibnu,  M.,  &  Mustakim.  (2017). Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi  Tingkat  Kemungkinan  Obesitas
Mahasiswa  Sistem  Informasi  UIN  Suska Riau. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi  Dan  Industri  (SNTIKI) ,  250– 256.
Nyoman,  N.,  Yuliani,  S.,  Subagio,  H.  W.,  & Murbawani,  E.  A.  (2017).  Korelasi  Lingkar Leher Dengan Persentase Lemak Tubuh Pada
Obesitas. Journal  of  Nutrition  and  Health , 5 (3),
1–8. https://doi.org/10.14710/jnh.5.3.2017.138-
145
Patonah,  P.,  Marliani,  L.,  &  Mulyani,  Y.  (2019).
Edukasi Pola Hidup Sehat Kepada Masyarakat  Di  Kelurahan  Manjahlega  Kota Bandung  Dalam  Menanggulangi  Obesitas Sebagai Faktor Resiko Penyakit Kardiovaskular. Amaliah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 3 (2), 354– 361. https://doi.org/10.32696/ajpkm.v3i2.290
Sandjaja,  S.  (2014).  Prevalensi  Gizi  Lebih  Dan Obesitas  Penduduk  Dewasa  Di  Indonesia.
Gizi Indonesia , 28 (2), 1–7. https://doi.org/10.36457/gizindo.v28i2.21
Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2020). Uji Performa
Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa
Studi  Mahasiswa. Creative  Information Technology Journal , 6 (1), 1. https://doi.org/10.24076/citec.2019v6i1.178
Septiyanti, S., & Seniwati, S. (2020). Obesity and Central  Obesity  in  Indonesian  Urban Communities. Jurnal  Ilmiah  Kesehatan
(JIKA) , 2 (3), 118–127.
https://doi.org/10.36590/jika.v2i3.74
Siddik,  M.,  Desnelita,  Y.,  &  Gustientiedina. (2019).  Penerapan  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademis. Jurnal Infomedia , 2 (4), 89–93.
Syarli, S., & Muin, A. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi). Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 2 (1), 22–26.
Tina,  A.  R.,  Kurniawan,  L.  B.,  Bahrun,  U., Pascasarjana, P., Biomedik, I., Pascasarjana,
S., Hasanuddin, U., Klinik, D. P.,
Kedokteran, F., Hasanuddin, U., Perintis, J., No,  K.,  &  Selatan,  S.  (2021). Analisis Hubungan Berbagai Indeks Obesitas dengan Interleukin-6 pada Subjek Obesitas dan Non Obesitas Sentral Kadar Association Between Obesity  Indices  and  Interleukin-6  Levels  in Subjects  with  Central  and  Non-Central Obesity . 3 (2), 104–113.