NIDA NURHASANAH, - (2017) SISTEM KLASIFIKASI STATUS GIZI BERAT BADAN PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERDASARKAN DATA PEMERIKSAAN ANTROPOMETRI. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.
![[img]](http://repository.upi.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
S_KOM_1300749_Title.pdf Download (29kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Abstract.pdf Download (156kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Table_of_content.pdf Download (191kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Chapter1.pdf Download (196kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Chapter2.pdf Download (1MB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Chapter3.pdf Download (233kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Chapter4.pdf Download (2MB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Chapter5.pdf Download (154kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Bibliography.pdf Download (240kB) |
|
Text
S_KOM_1300749_Appendix.pdf Download (2MB) |
Abstract
Salah satu cara untuk menentukan status gizi balita yang diterapkan di Kabupaten Tasikmalaya yaitu dengan cara pemeriksaan Antropometri. Pemeriksaan Antropometri pada balita terdiri dari 4 indeks yaitu Tinggi Badan menurut Umur (TB/U), Berat Badan menurut Umur (BB/U), Berat Badan menurut Tinggi Badan (BB/TB) dan Indeks Massa Tubuh (IMT). Pada penelitian ini peneliti berfokus pada menentukan status gizi berat badan pada balita, dalam pemeriksaan Antropometri untuk menentukan status gizi berat badan pada balita dibagi menjadi 2 yaitu BB/U dan BB/TB. Paramater yang digunakan pada status gizi balita BB/U yaitu jenis kelamin, umur, berat badan dan status gizi BB/U sedangkan parameter pada status gizi balita BB/TB yaitu jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan dan status gizi BB/TB. Kategori yang dihasilkan dari status gizi BB/U yaitu gizi lebih, gizi baik, gizi kurang dan gizi buruk, sedangkan kategori yang dihasilkan dari status gizi BB/TB yaitu gemuk, normal, kurus dan sangat kurus. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi status gizi balita berdasarkan pemeriksaan Antropometri dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier. Dengan menerapkan metode Naïve Bayes pada status gizi balita berdasarkan pemeriksaan Antropometri mendapatkan akurasi yang baik, untuk indeks status gizi BB/U sebesar 92,13% sedangkan untuk indeks status gizi BB/TB sebesar 85.71%. Pada penelitian ini untuk mengukur akurasi model yang didapatkan dengan menggunakan 5-fold cross validation.---One of the ways to determine the nutritional status of the toddlers that has applied in Tasikmalaya Regency is Anthropometry examination. It consists of 4 indexes i.e. height according to age (TB/U), weight according to age (BB/U), weight according to Height (BB/TB) and body mass index (IMT). This research is focused on determining the nutritional status on toddlers using Anthropometry examination, which is emphasized into weight parameter of the toddlers. It is divided into two indexes, BB/U and BB/TB. Parameters used on the nutritional status for BB/U toddlers are gender, age, weight and their BB/U nutritional status, whereas for BB/U toddlers, the used parameters are gender, age, weight, height and their BB/TB nutritional status. Categories resulted from BB/U nutritional status are overnutrition, good nutrition, lack of nutrition and malnutrition, as for BB/TB nutritional status the resulted categories are obesity, normal, thin and very thin.This study discussed the classification of nutritional status based on anthropometry examination of the toddlers by using Naïve Bayes Classifier. The applied classifier method gave a fine accuracy, 92.13% for the index of BB/U nutritional status, and 85. 71% for the index of BB/TB nutritional status. The accuracy of the model was obtained by using a 5-fold cross validation.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Additional Information: | No panggil : S KOM NID s-2017 Pembimbing l : Novi Sofia ll : Herbert Siregar NIM : 1300749 |
| Uncontrolled Keywords: | Classification, Nutritional Status of the toddlers , Naïve Bayes, Anthropometry. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Divisions: | Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer |
| Depositing User: | DAM staf |
| Date Deposited: | 17 Jan 2019 03:56 |
| Last Modified: | 17 Jan 2019 03:56 |
| URI: | http://repository.upi.edu/id/eprint/33441 |
Actions (login required)
 |
View Item |