sistem pakar pendeteksi gizi buruk pada anak menggunakan metode decission treeC4.5


Author (Penulis)

IBNU RAHGA
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

13.1.03.02.0271

Abstract

Abstrak Ibnu Rahga. Sistem Pendeteksi Status Gizi Anak dengan Metode Decision Tree C4.5, SKRIPSI, Teknik Informatika, FT UN PGRI Kediri, 2017. Penelitian ini dilatar belakangi oleh gizi buruk (severe malnutrition) dapat menurunkan produktifitas, menghambat pertumbuhan sel-sel. Seringkali gizi buruk tidak diketahui oleh orang tua, sehingga perlunya sebuah informasi untuk pendeteksian gizi buruk lebih dini dengan berisikan status gizi anak, gejala, kebutuhan status gizi dengan ciri-ciri yang dapat diuraikan. Permasalahan penelitian ini adalah ketidak tahuan masyarakat tentang ciri-ciri gizi buruk mengakibatkan keterlambatan penanganan sehingga dapat menyebabkan kematian. Dibutuhkan aplikasi yang memudahkan mengetahui ciri-ciri dan cara penanganan gizi buruk sesuai pakar ahli gizi sehingga menjadikan langkah preventif untuk kesehatan. Penelitian ini menggunakan metode decision tree dengan tahapan-tahapan sebagai berikut : menganalisis data, menentukan atribut yang digunakan, menghitung nilai entropi, menghitung nilai Gain tertinggi, membuat pohon keputusan dan yang terahir yaitu membuat rule sesuai dengan pohon yang ada. Kesimpulan hasil penelitian tentang Algoritma Decision tree adalah sebagai berikut: (1) Hasil perhitungan dengan algoritma Decision tree dapat digunakan untuk menentukan status gizi buruk balita. (2) Data dapat diimplementasikan dengan menggunakan database status gizi buruk dari beberapa input kondisi balita masing-masing. Berdasarkan simpulan hasil penelitian ini maka penulis menuliskan beberapa saran sebagai berikut: (1) Dalam penggunaan algoritma Decision tree diperlukan pemahaman tentang root keadan anak yang berpengaruh pada kesesuaian dengan status gizi. (2) Perlu dikembangkan lagi hasil dari analisa skripsi ini, karena merupakan analisa mendasar. Dan sebaiknya analisa yang selanjutnya dilakukan lebih spesifik lagi. Kata Kunci: Sistem Pendeteksi, Gizi Anak, Decision Tree C4.5.

Keyword

a

Reference


PUBLISHED

2017-08-21

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 05 Tahun 2017

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade
LPPM Server - Powered by BSI