IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERBASIS WEB

ERSAL FAHREZA PUTRA (2023) IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERBASIS WEB. Undergraduate Theses thesis, Universitas Tadulako.

Full text not available from this repository.

Abstract

Masalah gizi kurang masih menjadi perhatian utama di berbagi Negara, terutama pada kelompok balita. Di masa Covid-19 saat ini dapat menyebabkan peningkatan dalam jumlah anak-anak yang mengalami masalah gizi di Indonesia, karena fasilitas kesehatan yang terbebani, rantai pasokan makanan yang terganggu, dan kurangnya pendapatan. Pengukuran indeks antropometri sering terjadi kerancuan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, maka diperlukan suatu metode yang digabungkan dengan ilmu komputer. Dalam dunia Teknologi Informasi ada beberapa Teknik yang biasa digunakan untuk mengatasi hal tersebut, salah satunya metode klasifikasi data mining. Naïve bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan klasifikasi status gizi balita yang menggunakan data latih balita yang akan dianalisis menggunakan algoritma naïve bayes, dengan cara mengambil nilai tertinggi dari hasil klasifikasi tersebut untuk menentukan class gizi buruk, gizi kurang, gizi normal, dan gizi lebih. Pada pengujian algoritma naïve bayes menggunakan confusion matrix dan mendapatkan akurasi 89?ri 310 data latih balita yang digunakan. Kata Kunci : Klasifikasi, Gizi, Naïve Bayes, Confusion Matrix

Item Type: Thesis (Undergraduate Theses)
Subjects: University Structure > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Tadulako Subject Areas > S1 - Undergraduate Thesis > Faculty of Engineering > Informatics Engineering
Depositing User: system estd estd
Date Deposited: 01 Feb 2023 07:03
Last Modified: 01 Feb 2023 06:35
URI: http://repository.untad.ac.id/id/eprint/12872

Actions (login required)

View Item View Item