Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Synergy : Jurnal Ilmiah Multidisiplin
Zahra, Fathia Frazna Az
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Synergy : Jurnal Ilmiah Multidisiplin

 1 
KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN TINGGI BADAN DAN BERAT BADAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI PUSKESMAS LIMUSNUNGGAL Subhan, Roby Azhari; Asriyanik, Asriyanik; Zahra, Fathia Frazna Az
Synergy : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol 1 No 04 (2024): Synergy : Jurnal Ilmiah Multidisiplin
Publisher : PT. Naureen Digital Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Status gizi merupakan suatu keadaan tubuh akibat dari konsumsi makanan dan pemakaian zat gizi, dimana zat gizi merupakan hal penting yang sangat dibutuhkan di dalam tubuh untuk sumber energi. Selain pada orang dewasa, pemantauan status gizi juga perlu dilakukan pada balita untuk memantau tumbuh kembang balita tersebut. Kejadian gizi buruk merupakan salah satu permasalahan besar pada masa pertumbuhan balita. Angka kejadian gizi buruk di dunia menyumbangkan angka sebesar 12.6% pada tahun 2020. Upaya preventif atau pencegahan gizi buruk pada balita dapat dilakukan dengan berbagai macam metode salah satunya dengan pembuatan klasifikasi status gizi balita menggunakan metode Naïve Bayes. Algoritma Naive Bayes merupakan metode klasifikasi statistik untuk menentukan prediksi suatu probabilitas atau kemungkinan dari anggota atau kelas. Naive Bayes memiliki akurasi dan kecepatan yang sangat tinggi ketika diterapkan dalam aplikasi basis data yang mempunyai data dengan jumlah yang besar. Selain itu, algoritma Naive Bayes dapat meminimalkan tingkat terjadinya error jika dibandingkan dengan algoritma untuk klasifikasi yang lain. Hasil akhir dari penelitian ini adalah pembuatan suatu aplikasi yang dapat menentukan klasifikasi status gizi balita berdasarkan beberapa data yang terdiri dari usia, berat badan, dan tinggi badan balita. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan dapat menurunkan angka status gizi balita yang masih tinggi.
Co-Authors Asriyanik . Subhan, Roby Azhari