Lewati ke konten
Repositori USB YPKP
Skripsi / Tesis / Disertasi 2023

APLIKASI PREDIKSI STATUS GIZI BALITA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE KNN ( K-NEAREST NEIGHBOR )

Pembimbing: Slamet Risnanto (NIDN/NIDK 0424047307)

Abstrak

Status gizi merupakan gambaran kondisi fisik seseorang sebagai cerminan keseimbangan energi yang masuk dan keluar tubuh. Prediksi Status Gizi Bayi bermanfaat untuk mengetahui status gizi bayi menurut BB/U (Berat Badan menurut Umur). Sistem yang diusulkan adalah sistem untuk menentukan status gizi balita dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), dimana metode K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode untuk mengklasifikasikan atau mengelompokkan data percobaan yang tidak diketahui dengan rumus perhitungan jarak. Variabel yang digunakan dalam sistem ini berdasarkan data pengukuran tubuh manusia yaitu jenis kelamin, umur dan berat badan, tinggi badan dan lingkar lengan atas. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototype. Hasil dari sistem ini adalah status gizi berdasarkan BB/U (Berat Badan menurut Umur) yaitu gizi kurang dan gizi normal. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix, tingkat keberhasilan penentuan status gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dihasilkan oleh sistem ini adalah 91,94%. Kata kunci : Status Gizi, K-Nearest Neighbor (KNN)

Berkas

Sampul & halaman judul

Akses terbuka PDF, 82,7 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Halaman awal (pengesahan, pernyataan, daftar isi)

Akses terbuka PDF, 134 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Halaman awal (pengesahan, pernyataan, daftar isi)

Akses terbuka PDF, 420 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Abstrak

Akses terbuka PDF, 95,9 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Bab I Pendahuluan

Akses terbuka PDF, 169,8 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Daftar pustaka

Akses terbuka PDF, 191,1 KB CC0 (Public Domain)
Unduh

Detail

Jenis
Skripsi / Tesis / Disertasi — Sarjana (S1)
Institusi
UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP
Tanggal terbit
20 Mei 2023
Status publikasi
Sudah terbit
Program studi
S1 Teknik Informatika · kode PDDikti 55201
Bahasa
Indonesia
Fakultas/unit
S1 Teknik Informatika
Disetor oleh
Admin Repositori · terbit di repositori 15 Okt 2024
URI
https://repo.xbbh.net/items/4603