JUNAIDI, AHMAD (2025) Klasifikasi Status Anak Stunting Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover Ahmad Junaidi_180170091.pdf Download (138kB)
	Text Abstrak Ahmad Junaidi_180170091.pdf Download (365kB)
	Text BAB I Ahmad Junaidi_180170091.pdf Download (342kB)
	Text Dapus Ahmad Junaidi_180170091.pdf Download (232kB)
	Text Ahmad Junaidi_180170091.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam proses klasifikasi status stunting pada balita, serta mengembangkan sistem berbasis web untuk membantu tenaga kesehatan di Puskesmas Muara Satu. Stunting merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang berdampak pada pertumbuhan dan perkembangan anak, khususnya pada periode emas 1.000 hari pertama kehidupan. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 558 entri yang terdiri dari informasi usia saat ukur, tinggi dan berat badan lahir, tinggi dan berat badan saat ini, serta lingkar lengan atas. Sebelum dilakukan klasifikasi, data dinormalisasi menggunakan metode Min-Max untuk menyamakan skala antar fitur. Proses klasifikasi dilakukan dengan menghitung jarak menggunakan Euclidean Distance, dan hasil akhir ditentukan berdasarkan mayoritas kelas dari tiga tetangga terdekat (K=3). Sistem yang dibangun berbasis web memungkinkan pengguna untuk menginput data balita dan secara otomatis mendapatkan hasil klasifikasi, yaitu “Normal” atau “Terindikasi Stunting”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN mampu mengidentifikasi status stunting dengan baik dan sistem yang dikembangkan dapat mempercepat proses deteksi dini. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan teknologi machine learning dalam sistem informasi kesehatan berpotensi mendukung pelayanan gizi masyarakat secara lebih efisien dan akurat. Kata kunci: Stunting, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Eucladian Distance, Sistem Web

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:	Ahmad Junaidi
Date Deposited:	01 Oct 2025 08:38
Last Modified:	01 Oct 2025 08:38
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/16437

Actions (login required)

View Item