1 KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DI PUSKESMAS PAJARAKAN | Perpustakaan Universitas Nurul Jadid Paiton-Probolinggo
No image available for this title

Electronic Resource

KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DI PUSKESMAS PAJARAKAN

Gizi merupakan kebutuhan penting bagi tubuh manusia, karena fungsi gizi sebagai sumber penghasil energi yang diperlukan bagi balita dewasa maupun lanjut usia. Status gizi pada balita merupakan cerminan terpenuhinya kebutuhan gizi pada balita. Klasifikasi status gizi pada balita ditentukan melalui pengukuran tubuh manusia yang dikenal dengan istilah “Antrhopometri”, pengukuran ini biasanya menggunakan parameter U (Umur), BB (Berat Badan) dan TB (Tinggi Badan). Permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasikan status gizi pada balita berdasarkan BB/U (Berat Badan menurut Umur), TB/U (Tinggi Badan menurut Umur) dan BB/TB (Berat Badan menurut Tinggi Badan) menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) yang merupakan salah satu langkah yang dapat membantu dalam proses klasifikasi status gizi pada balita. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menghasilkan aplikasi yang dapat mengklasifikasikan status gizi pada balita dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), sehingga dapat membantu dalam proses klasifikasi status gizi balita secara lebih cepat, tepat dan juga akurat, serta meminimalkan terjadinya kesalahan dalam mengklasifikasikan status gizi pada balita yang sesuai, berdasarkan BB/U (Berat Badan menurut Umur), TB/U (Tinggi Badan menurut Umur) dan BB/TB (Berat Badan menurut Tinggi Badan). Model pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model waterfall (air terjun) artinya menyediakan pendekatan alur perangkat lunak yang terurut dimulai dari rekayasa kebutuhan, analisis, desain, pengkodean, uji sistem dan perawatan. Dari pengujian yang telah dilakukan diperoleh prosentase hasil 85% bahwa penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk klasifikasi status gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) berdasarkan BB/U (Berat Badan menurut Umur), TB/U (Tinggi Badan menurut Umur) dan BB/TB (Berat Badan menurut Tinggi Badan).

Ketersediaan
1401343214 DES k 432Perpustakaan Universitas Nurul JadidTersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Koleksi Digital
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
14 DES k 432
Penerbit
PAITON PROBOLINGGO : UNUJA.,
Deskripsi Fisik
61 hal.
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
14013432
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
Kata Kunci : Klasifikasi, Antrhopometri, K-Nearest Neighbor
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar