Kamilah, Muna (2025) IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING GIZI BALITA DI POSYANDU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (15kB)
	Text Abstrak.pdf Download (33kB)
	Text Bab I.pdf Download (89kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (161kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan status gizi balita di wilayah kecamatan Peulimbang dengan menggunakan metode clustering yang bisa mengelompokkan balita berdasarkan indikator-indikator gizi mereka, seperti Jenis Kelamin, Usia, Tinggi Badan, Berat Badan, dan Lingkar Lengan atas. Dengan menggunakan teknik analisis data seperti K-Means clustering, penelitian ini berhasil mengidentifikasi beberapa kelompok balita dengan status gizi yang berbeda, mulai dari gizi buruk, gizi baik, hingga status gizi obesitas. Data penelitian ini diambil langsung dari Puskesmas Peulimbang sebanyak 765 data balita yang terdiri dari 16 desa di wilayah Peulimbang. Bahasa pemograman yang digunakan dalam penelitian ini adalah PHP yang berfungsi dalam dalam pengembangan web dan sering digunakan untuk memproses data yang dikirim melalui formular web, berinteraksi dengan basis data serta mengelola sesi pengguna. Berdasarkan hasil clustering dengan metode K-Means yang menggunakan Euclidean Distance sebagai pengukuran antar titik, data balita telah dikelompokkan kedalam tiga Cluster yang berbeda, yaitu C1, C2, dan C3. Cluster C1 mencakup 22,81% yang terdiri dari 150 balita gizi buruk, C2 mencakup 48% yang terdiri dari 329 balita gizi baik, dan C3 mencakup 29,19% yang terdiri dari 196 balita obesitas. Berdasarkan hasil clustering, penting untuk meningkatkan program edukasi gizi bagi orang tua, terutama di daerah dengan status gizi buruk atau kurang. Program ini dapat mencakup penyuluhan mengenai pentingnya gizi yang seimbang, cara memasak yang bergizi, dan pemilihan makanan yang tepat untuk balita. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam upaya perbaikan status gizi balita dan kesehatan masyarakat secara keseluruhan di wilayah Kecamatan Peulimbang. Kata Kunci : Balita, Clustering Status Gizi, K-Means, PHP.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Muna Kamilah
Date Deposited:	14 Feb 2025 03:50
Last Modified:	14 Feb 2025 03:50
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/9997

Actions (login required)

View Item