Implementasi Metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Indeks Antropometri (BB/U)

Authors

  • Nur Farida Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Intan Nur Farida Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Julian Sahertian Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v6i2.2568

Abstract

Penentuan status gizi balita di Posyandu Tulip Desa Cukir mengunakan indeks BB/U atau berat badan menurut usia. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita berdasarkan Indeks Antropometri (BB/U). Pengujian dilakukan dengan menggunakan 800 data balita. Pengujian data dilakukan sebanyak tiga kali dan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda. Pada pengujian pertama mengunakan 500 data training dan 100 data testing yang menghasilkan nilai berat badan menurut umur (BB/U) sebesar 64%. Pengujian kedua data yang digunakan sebanyak 600 data training dan 150 data testing yang menghasilkan nilai BB/U sebesar 74%. Pengujian ketiga data yang digunakan sebanyak 600 data training dan 200 data testing yang menghasilkan nilai akurasi pada BB/U sebesar 80%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dalam penentuan Status Gizi Balita berdasarkan Indeks Antropometri nilai akurasi terbesar terdapat pada pengujian ketiga. Sehingga penerapan metode naïve bayes classification untuk mementukan status gizi balita pada penelitian ini menghasilkan nilai keakuratan yang baik.

Keywords:

klasifikasi, Naïve Bayes Classification, gizi balita, indeks antropometri

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

Nurlia, E., Mohamad Jaluli, Intan Purnama Sari. 2021. Penerapan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Tingkat Risiko Diagnosis Gigi di UPTD Puskesmas Cingambul. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer). No.2. Vol.4. 2614-8897.

Nalendra, Adimas Ketut .2018. Pengukuran Keakuratan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Ekonomi dan Teknologi Informasi. No.02. Vol.6. 2338-4697.

Putri, D. R., Endah Sudarmilah. 2020. Monitoring Status Gizi Balita Secara Online. Juita (Jurnal Informatika). No.1. Vol. 8. 2579-8901.

Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomer 2 Tahun 2020 Tentang Standar Antromometri Anak.

Supariasa, dkk. 2002. Penilaian Status Gizi. Buku Kedokteran EGC: Jakarta.

Darnila, E., Maryana, Muhammad Azmi. 2021. Aplikasi Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Android. METHOMIKA (Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi). No. 2. Vol. 5. 2620-4339.

Fajariati, S., Tekad Matulatan, Alena Uperiati. 2021. Klasifikasi Status Gizi Terhadap Pertumbuhan Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes. SOJ (Student Online Journal) Universitas Maritim Raja Ali Haji. No. 1. Vol. 2. 2746 – 8461.

Santoso, Budi. 2007. Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data. Yogyakarta: Andi Offset.

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. 2011. Data Mining: Concepts and techiniques. Elsevier.

Davies, and Paul Beynon. 2004. Database Systems Third Edition. Palgrave Macmillan: New York.

Downloads

Published

2022-08-25

Issue

Vol. 6 No. 2 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022

Section

Articles

License

Copyright (c) 2022 Nur Farida; Intan Nur Farida, Julian Sahertian

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Implementasi Metode Naïve Bayes Classification dalam menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Indeks Antropometri (BB/U). (2022). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 6(2), 107-112. https://doi.org/10.29407/inotek.v6i2.2568