Chusaini, Achmad Alfiansah (2020) IDENTIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI POSYANDU MASANGAN. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
1. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (246kB) | Preview |
|
|
Text
2. LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (252kB) | Preview |
|
|
Text
3. LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (279kB) | Preview |
|
|
Text
4. HALAMAN JUDUL.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
5. BAB 1.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB 2.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB 3.pdf Download (3MB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.umg.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
8. BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
|
Text
9. BAB 5.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
10. Daftar Pustaka.pdf Download (3MB) | Preview |
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 |
