KLASIFIKASI KONDISI BALITA PADA POSYANDU RAMBUTAN DUSUN BUMIREJO DESA KRECEK MENGGUNAKAN METODE SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE)

Kinanti, Intan Anggun and MAHDIYAH, UMI and SWANJAYA, DANIEL (2023) KLASIFIKASI KONDISI BALITA PADA POSYANDU RAMBUTAN DUSUN BUMIREJO DESA KRECEK MENGGUNAKAN METODE SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE). Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_19103020057.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (6MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_19103020057_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (41kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (658kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (969kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_19103020057_0729098903_0723098303_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Kondisi balita merupakan kondisi tubuh seorang balita yang sudah tercukupi kebutuhan makanannya, yang ditunjukkan dari tinggi badan dan berat badan. Masalah gizi sering terjadi termasuk gizi buruk, gizi kurang, gizi normal dan gizi lebih. Kondisi balita secara umum dapat ditentukan berdasarkan berat badan menurut umur (BB/U). Petugas Kader Posyandu Rambutan di Dusun Bumirejo Desa Krecek akan menentukan apakah balita tersebut tergolong kondisi balita gizi buruk, gizi kurang, gizi normal atau gizi lebih. Namun permasalahannya untuk menentukan kondisi balita masih secara manual sehingga membutuhkan waktu cukup lama dan sering menimbulkan kesalahan dalam memprediksi kondisi balita. Salah satu solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan pembuatan sistem klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine(SVM). Pada klasifikasi ini menggunakan metode Support Vector Machine(SVM) dengan 140 data, 112 untuk data training dan 28 untuk data testing yang diambil dari data balita Posyandu Rambutan, dengan kernel linear menggunakan parameter C =1.0, C =100.0 dan C =1000.0 menghasilkan performa yang mendekati keakuratan baik yaitu dengan menggunakan parameter C=1.0 didapatkan akurasi sebesar 85,71%. Untuk kondisi gizi buruk mendapatkan precision = 67%, recall = 100%, dan f1-score = 80%. Untuk kondisi gizi kurang mendapatkan precision = 50%, recall = 67%, dan f1-score = 57%. Untuk kondisi gizi lebih mendapatkan precision = 100%, recall = 67%, dan f1-score = 80%. Dan Untuk kondisi gizi normal mendapatkan precision = 95%, recall = 90%, dan f1-score = 92%.

Actions (login required)

View Item