KLASIFIKASI PENDERITA STUNTING MENGGUNAKAN ALGORITMA C 4.5 DAN NAIVE BAYES

Rizki Ramadan, Yoga (2024) KLASIFIKASI PENDERITA STUNTING MENGGUNAKAN ALGORITMA C 4.5 DAN NAIVE BAYES. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (300kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (508kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (347kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (766kB)
	Text BAB V.pdf Download (201kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (275kB)

Abstract

Stunting adalah permasalahan gizi kronis yang disebabkan oleh kurangnya asupan gizi dalam rentang yang cukup waktu lama, umumnya hal ini karena asupan makan yang tidak sesuai dengan kebutuhan gizi. Penggunaan data mining. Prevalensi penderita stunting berdasarkan hasil Survei Status Gizi Indonesia(SSGI) di Indonesia tahun 2021 adalah 24,4%, 21,6% di 2022. Mengingat prevalensi yang tinggi dari penderita stunting dan pentingnya mengetahui status gizi anak, prediksi dan deteksi status gizi menjadi prioritas penting bagi praktisi kesehatan. Namun, hingga saat ini, kemampuan untuk memprediksi status gizi dalam praktik klinis masih seringkali belum mencapai tingkat akurasi yang diharapkan. Oleh karena itu, perlu dikembangkan pendekatan yang canggih dan tepat dalam pengolahan data yang dapat memberikan dasar untuk merumuskan rencana penanganan yang mampu memprioritaskan upaya pengelolaan gizi. Namun sampai saat ini belum diketahui algoritma yang paling akurat dalam memprediksi status gizi ini. Untuk itu maka dalam penelitian ini akan dilakukan komparasi metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk mengetahui algoritma yang memiliki akurasi lebih tinggi dalam memprediksipenderita stunting. Hasil yang didapat yaitu metode c.45 memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada metode naive bayes, dengan persentase senilai 100%.

Actions (login required)

View Item