IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERBASIS WEB

ERSAL FAHREZA PUTRA (2022) IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERBASIS WEB. Sarjana 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 (Sarjana)
Commentary on: Eprints 0 not found.
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika
SWORD Depositor: Users 0 not found.
Depositing User: Users 0 not found.
Date Deposited: 22 Jan 2025 07:16
Last Modified: 06 Feb 2025 07:14
URI: https://repository.untad.ac.id/id/eprint/114126
Baca Full Text: Baca Sekarang

Actions (login required)

View Item
View Item