PREDIKSI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) (Studi Kasus: Posyandu Di Pengungsian Kelurahan Petobo)

IIN SULISTYA NINGRUM H.N MARADJUNI, (2020) PREDIKSI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) (Studi Kasus: Posyandu Di Pengungsian Kelurahan Petobo). Undergraduate Theses thesis, Universitas Tadulako.

Full text not available from this repository.

Abstract

Status gizi adalah suatu keadaan tubuh yang diakibatkan oleh keseimbangan antara asupan zat gizi dengan kebutuhan. Stunting merupakan balita yang mengalami kekurangan gizi bersifat kronis atau keadaan tubuh seperti usia, berat badan dan tinggi badan tidak sebanding. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi status gizi balita yang berada di pengungsian Kelurahan Petobo dengan menggunakan algoritma learning vector quantization. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan 8 faktor yang mempengaruhi status gizi balita yaitu jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan, status BBLR, status ASI-Ekslusif, penyakit infeksi, penghasilan keluarga. Data yang digunakan sebanyak 100 data yang diperoleh dari 2 posyandu di pengungsian Kelurahan Petobo. Data tersebut digunakan untuk proses pelatihan sebanyak 80 data dan 20 data untuk proses pengujian. Adapun Akurasi yang diperoleh dari training dan testing dalam penelitian ini mendapatkan tingkat akurasi terbaik adalah 100 %, dan telah diperoleh sebuah aplikasi yang dapat berfungsi untuk memprediksi status gizi balita. Kata Kuci : Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, Status Gizi, Stunting

Item Type: Thesis (Undergraduate Theses)
Subjects: University Structure > Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Mathematics
S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Mathematics
Divisions: Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Mathematics
Tadulako Subject Areas > S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Mathematics
Depositing User: system estd estd
Date Deposited: 13 Feb 2020 07:03
Last Modified: 13 Feb 2020 06:35
URI: http://repository.untad.ac.id/id/eprint/4005

Actions (login required)

View Item View Item