Perpustakaan
DESKRIPSI DATA LENGKAP
JudulPENERAPAN METODE BOOSTING PADA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA (STUDI KASUS DI PUSKESMAS SANGURARA KOTA PALU)
Nama: KOMANG RISKI SETIAWAN
Tahun: 2024
Abstrak
Di Indonesia masalah gizi masih merupakan masalah nasional dimana kelompok usia yang sering terkena masalah gizi adalah usia balita. Dalam beberapa tahun terakhir hampir seluruh daerah di Iindonesia masih menanggulangi masalah tersebut, salah satunya kota palu. Pada profil kesehatan kota Palu tahun 2020 di Kota palu terjadi 33 kasus gizi buruk (laki-laki 7 kasus, perempuan 26 kasus) dan terjadi 551 kasus gizi kurang (laki-laki 280 kasus, perempuan 271 kasus). Untuk menentukan status gizi balita dapat dilihat dari beberapa faktor, seperti berat badan, tinggi badan, dan lain-lain. Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk mengetahui ketepatan klasifikasi status gizi balita di kota Palu tepatnya di Puskesmas Sangurara Kelurahan Duyu, algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk menentukan status gizi menggunakan teori probabilitasnya dan Boosting dalam proses klasifikasi, yang bertujuan untuk meminimalisir kesalahan model dalam proses klasifikasi. Dari hasil iterasi boosting sebanyak 70 kali serta pemodelan menggunakan Naïve Bayes, didapatkan akurasi sebesar sebesar 88%.

Sign In to Perpus

Don't have an account? Sign Up