Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Fahma : Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen
Harliana
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Eksakta, Univeritas Nahdlatul Ulama Blitar
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Klasifikasi Status Gizi Balita di Posyandu Desa Kalitengah Harliana; Dewi Anggraini
Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 21 No 2 (2023): Mei 2023
Publisher : LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61805/fahma.v21i2.16

Abstract

Diberbagai wilayah Indonesia masalah kekurangan gizi pada balita masih banyak dijumpai. hal ini dikarenakan kurangnya asupan gizi dari makanan dengan kandungan energi dan protein yang cukup. Kurangnya asupan gizi pada balita akan mengakibatkan gangguan pertumbuhan fisik, mental, kecerdasan yang tidak maksimal, dan rentan terhadap penyakit bahkan menyebabkan kematian. Untuk melihat status gizi pada balita dapat dilihat melalui aktivitas fisik dan mental yang baik. Berdasarkan data Posyandu Desa kalitengah tahun 2022 terdapat 40% balita berstatus gizi kurang, 57% gizi baik (normal), 2,85% gizi lebih (obesitas). Berdasarkan data tersebut perlu dilakukan penelitian tentang klasifikasi penentuan status gizi balita agar tidak terjadi peningkatan kasus gizi pada balita. Tujuan penelitian ini adalah memudahkan dalam mendapatkan informasi status gizi balita apakah termasuk kategori gizi kurang, gizi baik(normal), gizi lebih (obesitas), sehingga dapat membantu posyandu dalam melakukan penanganan kasus gizi balita. Penelitian ini akan menggunakan metode Algoritma Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi status balita berdasarkan variabel yang digunakan seperti, jenis kelamin, tinggi badan, berat badan dan status. Data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari posyandu Desa kalitengah melalui observasi dan wawancara. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dapat diimplementasikan pada penentuan status gizi balita terhadap 14 data testing dan memiliki nilai akurasi sebesar 87,33%.
Co-Authors Dewi Anggraini