Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Intan Anggun Kinanti
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Klasifikasi Kondisi Balita Pada Posyandu Rambutan Dusun Bumirejo Desa Krecek Menggunakan Metode Svm (Support Vector Machine) Intan Anggun Kinanti; Umi Mahdiyah; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i2.3490

Abstract

Kondisi balita merupakan kondisi tubuh seorang balita yang sudah tercukupi kebutuhan makanannya, yang ditunjukkan dari tinggi badan dan berat badan. Masalah gizi sering terjadi termasuk gizi buruk, gizi kurang, gizi normal dan gizi lebih. Kondisi balita secara umum dapat ditentukan berdasarkan berat badan menurut umur (BB/U). Petugas Kader Posyandu Rambutan di Dusun Bumirejo Desa Krecek akan menentukan apakah balita tersebut tergolong kondisi balita gizi buruk, gizi kurang, gizi normal atau gizi lebih. Namun permasalahannya untuk menentukan kondisi balita masih secara manual sehingga membutuhkan waktu cukup lama dan sering menimbulkan kesalahan dalam memprediksi kondisi balita. Salah satu solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan pembuatan sistem klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).
Co-Authors Daniel Swanjaya Mahdiyah, Umi