IDENTIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI POSYANDU MASANGAN

Chusaini, Achmad Alfiansah (2020) IDENTIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI POSYANDU MASANGAN. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

[img] Text
1. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf

Download (246kB)
[img] Text
2. LEMBAR PENGESAHAN.pdf

Download (252kB)
[img] Text
3. LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf

Download (279kB)
[img] Text
4. HALAMAN JUDUL.pdf

Download (3MB)
[img] Text
5. BAB 1.pdf

Download (3MB)
[img] Text
6. BAB 2.pdf

Download (3MB)
[img] Text
7. BAB 3.pdf

Download (3MB)
[img] Text
8. BAB 4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)
[img] Text
9. BAB 5.pdf

Download (3MB)
[img] Text
10. Daftar Pustaka.pdf

Download (3MB)

Abstract

Rumah sakit atau puskesmas serta instansi ditingkat desa yakni posyandu harus memiliki data atau rekam medis mengenai status gizi balita. Petugas rekam medis harus mencatat segala data yang terkait status gizi pada balita. Data tersebut dapat digunakan oleh dokter atau bidan untuk memberikan penanganan lebih lanjut apabila balita tersebut terindikasi gizi buruk ataupun yang lainnya. Namun, di posyandu desa Masangan dalam pencatatan maupun penentuannya masih menggunakan cara manual, dan informasi mengenai status gizi balita masih sulit didapatkan. Sehingga dibutuhkan sistem koputerisasi yang dapat mengolah data dan menyimpan data dari para balita. Sehingga dapat mempermudah dan mengurangi kekeliruan data. Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang terkenal dengan tingkat keakuratan yang baik. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan terdiri dari berat badan, jenis kelamin, dan usia balita. Serta menggunakan data training gizi balita yang berasal dari ponkesdes desa Masangan Bungah pada tahun 2018. Data yang digunakan berjumlah 70 data training dan 30 data uji. Dalam uji coba perhitungan naive bayes dilakukan perhitungan akurasi dan didapatkan hasil akurasi sebesar 90%.

Item Type: Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Status Gizi Balita, Naïve Bayes, Akurasi
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User: Achmad Alfiansah Chusaini
Date Deposited: 06 Mar 2023 04:01
Last Modified: 06 Mar 2023 04:01
URI: http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/7108

Actions (login required)

View Item View Item