ANALISIS PENGARUH GAYA HIDUP TERHADAP RISIKO TERKENA PENYAKIT DIABETES MELITUS TIPE 2 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYESAditya PutraPamungkasauthorDM Tipe 2 merupakan salah satu penyakit tidak menular yang prevalensinya terus meningkat secara global, termasuk di Indonesia. Gaya hidup yang tidak sehat, seperti pola makan tinggi gula dan lemak, kurangnya aktivitas fisik, merokok, serta konsumsi alkohol, menjadi faktor risiko utama yang dapat memicu timbulnya penyakit ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh gaya hidup terhadap risiko terkena DM Tipe 2 dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai metode klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari website Kaggle, mencakup variabel gaya hidup seperti frekuensi konsumsi makanan cepat saji, olahraga, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, indeks massa tubuh (IMT), dan riwayat keluarga. Metode Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data kategorikal dan menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang cukup baik meskipun dengan asumsi independensi antar variabel. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan risiko terkena DM Tipe 2 dengan akurasi sebesar 67,93% setelah tiga kali melakukan proses data splitting. Selain itu, variabel gaya hidup seperti aktivitas fisik dan pola makan terbukti memiliki pengaruh paling signifikan terhadap peningkatan risiko penyakit ini. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan metode data mining, khususnya Naïve Bayes, efektif dalam mengidentifikasi individu berisiko tinggi terhadap DM Tipe 2. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar dalam program pencegahan dan edukasi masyarakat mengenai pentingnya gaya hidup sehat.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum006 Metode komputer khusus2025-12-19Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis