Ramadhani, Rizki Fadhilah (2024) Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Menu Makanan Pencegah Anak Stunting. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Rizki Fadhilah Ramadhani_200170128_Cover.pdf Download (14kB)
	Text Rizki Fadhilah Ramadhani_200170128_Abstrak.pdf Download (73kB)
	Text Rizki Fadhilah Ramadhani_200170128_Bab 1.pdf Download (62kB)
	Text Rizki Fadhilah Ramadhani_200170128_Daftar Pustaka.pdf Download (139kB)
	Text Rizki Fadhilah Ramadhani_200170128_Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Menu Makanan Pencegah Anak Stunting.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Stunting merupakan suatu keadaan dimana anak terlalu pendek sesuai usianya karena mengalami kegagalan pertumbuhan yang disebabkan oleh buruknya gizi dan kesehatan anak sebelum dan sesudah kelahiran. Salah satu upaya yang dilakukan untuk mencegah stunting adalah program peningkatan asupan gizi masyarakat terutama anak balita melalui pemberian makanan tambahan (PMT). Variabel pada penelitian ini yaitu usia, berat badan, tinggi badan, dan kode menu makanan. Dalam menentukan menu makanan yang tepat, diperlukan analisis data untuk memastikan bahwa menu makanan sesuai dengan kebutuhan nutrisi anak yang rentan terhadap stunting. Salah satu teknik pengolahan data yang dapat digunakan dalam proses ini adalah klasifikasi. Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi, pohon keputusan (Decision Tree) merupakan metode klasifikasi yang mengubah fakta besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Hasil yang diperoleh dari penelitian menunjukkan sistem yang dirancang dapat melakukan input data training dan data untuk klasifikasi menggunakan fitur import .csv dan .xlsx sehingga pihak Puskesmas dan orang tua dapat mengetahui menu makanan yang baik dan tidak baik sesuai dengan data balita yang ada. Berdasarkan hasil pengujian dengan data training dan data testing dengan rasio 80:20 dari dataset yang berjumlah 200 data yaitu data latih sebanyak 160 data, dan data uji sebanyak 40 data menggunakan algoritma C4.5 diperoleh pada data stunting (dataset 1) mendapatkan nilai accuracy senilai 82,5% , precision senilai 0,96, recall senilai 0,8 dan F1-score senilai 0,87273, kemudian pada data menu makanan (dataset 2) mendapatkan nilai accuracy senilai 72,5%, precision senilai 0,75, recall senilai 0,84 dan F1-score senilai 0,79245.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rizki Fadhilah Ramadhani
Date Deposited:	17 Feb 2025 02:50
Last Modified:	17 Feb 2025 02:50
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/10040

Actions (login required)

View Item