IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA DI DESA PANGEBATAN (Studi Kasus : Puskesmas Buaran)

Amrulloh, Ali Akbar (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA DI DESA PANGEBATAN (Studi Kasus : Puskesmas Buaran). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER-ABSTRAK.pdf Download (2MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (1MB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (11MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (277kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (627kB)

Abstract

Balita merupakan golongan yang paling mudah menderita kelainan gizi, karena pada golongan tersebut mengalami siklus pertumbuhan dan perkembangan yang membutuhkan zat-zat gizi yang lebih besar dari kelompok umur lain. Berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) dan Buku Saku Hasil Pemantauan Status Gizi (PSG) Tahun 2016 bahwa proporsi balita berusia 0 sampai 59 bulan dengan status gizi buruk dan gizi kurang pada tahun 2013 mencapai 19,6 Persen. Penelitian ini mencoba melakukan pengelompokan terhadap 160 data anak perempuan dan 155 data anak laki-laki dengan menggunakan metode data mining menggunakan algoritma K-Means berdasarkan indeks berat badan menurut umur (BB/U). Pengelompokan status gizi dibagi menjadi 4 klaster, yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, dan gizi lebih dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Pengukuran status gizi menggunakan algoritma K-Means antara data anak laki-laki dan perempuan dilakukan secara terpisah, hal ini dilakukan agar memudahkan dalam pengecekan nilal akurasi karena memiliki standar yang berbeda. Untuk mengetahui nilai akurasi dari algoritma K-Means, kemudian dilakulcan perhitungan nilai Z-Score dari masing-masing data sesual tabel standar berat badan menurut umur untuk mengetahui status gizi anak. Hasil pengelompokan status gizi menggunakan K-Means kemudian dibandingkan dengan hasil perhitungan nilai Z-Score dan didapat nilai akurasi sebesar 20,6% pada data anak laki-laki dan 28,1% pada data anak perempuan atau jika dirata-rata algoritma K-Means memiliki nilai akurasi sebesar 24,3%.

Actions (login required)

View Item