Implementasi Metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Indeks Antropometri (BB/U)

FARIDA, NUR and FARIDA, INTAN NUR and SAHERTIAN, JULIAN (2022) Implementasi Metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Indeks Antropometri (BB/U). Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

[img] Text (Full Text)
RAMA_55201_18103020203.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (873kB) | Request a copy
[img] Text (References)
RAMA_55201_18103020203_0704108701_0707079001_06_ref.pdf - Bibliography
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (141kB)
[img] Text (Lampiran)
RAMA_55201_18103020203_0704108701_0707079001_07_lamp.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (967kB) | Request a copy

Abstract

Penentuan status gizi balita di Posyandu Tulip Desa Cukir mengunakan indeks BB/U atau berat badan menurut usia. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita berdasarkan Indeks Antropometri (BB/U). Pengujian dilakukan dengan menggunakan 800 data balita. Pengujian data dilakukan sebanyak tiga kali dan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda. Pada pengujian pertama mengunakan 500 data training dan 100 data testing yang menghasilkan nilai berat badan menurut umur (BB/U) sebesar 64 persen. Pengujian kedua data yang digunakan sebanyak 600 data training dan 150 data testing yang menghasilkan nilai BB/U sebesar 74 persen. Pengujian ketiga data yang digunakan sebanyak 600 data training dan 200 data testing yang menghasilkan nilai akurasi pada BB/U sebesar 80 persen. Sehingga penelitian ini menunjukkan bahwa dalam penentuan Status Gizi Balita berdasarkan Indeks Antropometri nilai akurasi terbesar terdapat pada pengujian ketiga. Dari pengujian yang dilakukan penerapan metode naïve bayes classification untuk mementukan status balita menghasilkan nilai keakuratan yang baik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Status Gizi, Naive Bayes
Subjects: 410 Engineering science > 458 Technical information
410 Engineering science > 461 Information systems
410 Engineering science > 473 Mining engineering (mining engineering)
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika
Depositing User: mrs Nur Farida
Date Deposited: 22 Aug 2022 05:46
Last Modified: 22 Aug 2022 05:46
URI: http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/6727

Actions (login required)

View Item View Item