Dyta Kresna Devi Damayanti
Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya

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

Found 1 Documents
Search

KLASIFIKASI STATUS STUNTING BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS (STUDI KASUS POSYANDU RW 01 KELURAHAN JEPARA SURABAYA) Dyta Kresna Devi Damayanti; Muhammad Jakfar
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 03 (2023): Article in Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n03.p524-533

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki jumlah penduduk cukup banyak tersebar di seluruh pulau di indonesia.Salah satu kota besar yang ada di Indonesia yakni Kota Surabaya memiliki jumlah penduduk cukup banyak yakni mencapai 2.997.547 jiwa ditahun 2023. Banyaknya jumlah penduduk di suatu kota itu disebabkan oleh banyaknya angka kelahiran disetiap tahunnya. Banyaknya penduduk di Surabaya mengakibatkan adanya beberapa permasalahan yang ada yakni salah satu penyebabnya dengan angka kelahiran yang cukup tinggi, itu juga berakibat dengan cukup tingginya jumlah balita di Surabaya. Dengan banyaknya jumlah balita di Surabaya, Salah satu permasalahan tumbuh kembang balita yang sedang dialami di Surabaya yaitu banyaknya jumlah anak balita yang sedang mengalami stunting. Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk mengetahui status stunting dan mengetahui nilai akurasi metode Fuzzy C-Means dalam Mengklusterisasi status stunting pada balita Posyandu RW 01 Kelurahan Jepara Surabaya.Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah pengamatan langsung dan wawancara di Posyandu Mangga Kelurahan Jepara, Mengenai sistematis kegiatan Balita Posyandu dalam pengumpulan data terkait Usia,Berat Badan,dan Tinggi Badan Badan balita yang dilakukan oleh Kader Posyandu dan selanjutnya akan diolah menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means. Pada akhir penelitian yang telah dilakukan menggunakan sistem Pengklasifikasian Fuzzy C-Means pada balita stunting ini maka dapat ditarik sebuah hasil dan kesimpulan penelitian :1.)terdapat 6 balita masuk kedalam cluster Severely stunted, 56 balita masuk kedalam cluster Stunted , 72 balita masuk kedalam cluster normal.2.)Dengan adanya kesamaan 67 data dari hasil klusterisasi menggunakain nilai Z-Score dengan algoritma Fuzzy C-Means maka didapatkan nilai akurasinya sebesar 50%