YULIANA, YULIANA (2021) KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) BERBASIS ANDROID. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (91kB)
	Text Abstrak.pdf Download (6kB)
	Text Bab l.pdf Download (140kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (141kB)
	Text Abstrak.pdf Download (102kB)

Abstract

Tumbuh dan kembang balita adalah hal yang berharga bagi para orang tua yang ingin memberikan asupan gizi terbaik bagi buah hati mereka. Langkah Awal untuk memberikan asuan gizi yang tebaik adalah dengan memiliki pengetahuan seputar gizi dan mengetahui bagaimana gizi balita tersebut. Dalam penelitian ini, penulis mengimplementasikan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi gizi terhadap balita, sehingga Orang tua dapat mengetahui bagaimana keadaan gizi buah hati mereka. Penelitian ini menggunakan data sampel berupa usia, Berat Badan, Tinggi Badan dan jenis kelamin balita dan beberapa variabel kriteria seperti Z-Score, Klasifikasi Z-Score dan faktor keseimbangan Gizi untuk menentukan bobot nilai klasifikasi dalam proses implementasi Algoritma K�Nearest Neighbor.Output Penelitian ini adalah aplikasi yang dapat mengukur Status Gizi balita dimana pencocokan klasifikasi berdasarkan 65 data training dari berbagai usia dan Hasil Implementasi klasifikasi yang terdapat 15 Sehat dengan akurasi 57,69%, 7 Kurang Sehat dengan akurasi 26,92% dan 4 Tidak Sehat dengan akurasi 15,38% dari 26 data testing dengan akurasi metode K-Nearest Neighbor 80,3769%. Kata kunci : K- Nearest Neighbor, Z-Score, Status Gizi Balita

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Yolinda Cesilia
Date Deposited:	22 Nov 2023 07:31
Last Modified:	22 Nov 2023 07:31
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/258

Actions (login required)

View Item