Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)

Penerapan KNN dan ANN pada klasifikasi status gizi balita berdasarkan indeks antropometri Gina Purnama Insany; Indra Yustiana; Sri Rahmawati
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5079

Abstract

Permasalahan terkait pemenuhan gizi balita masih menjadi PR di Indonesia. Data survei status gizi balita di Indonesia (SSGBI) tahun 2021 menunjukan prevalensi stunting di Indonesia mencapai 24,4%, wasted mencapai 7,1%, dan underweight mencapai 17,0%. Angka balita penderita stunting di Indonesia masih melebihi ambang batas yang di tetapkan WHO, yaitu sebesar 20%. Meskipun menurun setiap tahunnya, permasalahan gizi buruk di indonesia masih tinggi. Karena itu, pencatatan dan pengelompokan gizi balita untuk mengetahui tumbuh kembang dan gizi balita agar dapat mengurangi tingkat malnutrisi menjadi sangat penting. Salah satu cara untuk mengelompokan data adalah dengan klasifikasi. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) dan Artificial Neural Network (ANN). Algoritma K-Nearest Neighbors (k-NN) merupakan sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain. Sedangkan algoritma ANN merupakan algoritma sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi diilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologi dalam otak. Penilaian status gizi balita dapat diukur berdasarkan pengukuran antropometri yang terdiri dari variabel umur, jenis kelamin, berat badan (BB) dan tinggi badan (TB). Hasil penelitian menunjukan algoritma ANN, k-NN dengan k = 3 pada dataset BB/U, BB/TB, dan TB/U, k-NN dengan k = 5 pada dataset TB/U, k-NN dengan k = 7 pada dataset TB/U memiliki nilai akurasi yang paling optimum (99%) dengan nilai error yang kecil (0.007). Model disimpan dan dimuat ke dalam web app dengan 3 kategori status gizi yaitu Berat Badan/Umur, Berat Badan/Tinggi Badan, dan Tinggi Badan/Umur.
Co-Authors abdul wadud Aco Karumpa Ade Suhada Ahmad Taufiq Alifah Lutfiana Amelia Veviani Annisa Assyifa Annisa Yulia Nuri Ardila Salisa Adristi ARIF HIDAYAT Asmar Sholeh Asri Fridtriyanda Aurelia Fridons Bell Petter Simandalahi Bukhari, Noormalina Martina Cahaya Indra Danang Prasetyaning Amukti Dea Azka Nadhira Pohan Dhea Nowanda Dwi Haryati Edy Fradynata Fachry Abda El Rahman Fanesyah Musvina Frans Nathanael Manurung Gina Purnama Insany Gunawan Akbar Hadi Suwono Harkamsyah Andrianof Hendra Susanto Heppy Ariani Harahap Hermiandra, Dennis Wara Husairi Indra Yustiana Jumriah Junisen Rolexlin Sirat Khairunnis Kiki Lestari Kurniawati Laela Hayu Nurani Lailatun Nur Kamalia Siregar lestari, Suci Shinta Liestiany, Elly Lya Rizka Herawati Maulia Indana Zulfa Maya Febriyanti Miftahul Jannah Moch. Saiful Bachri Muhammad Arief Siddqi Muhammad Indar Pramudi Muhammad Ma'ruf Muhammad Zid Nasir Naufal, Muhammad Al-Fatih Neneng Oktavianti Neny Fidayanti Nia Febriani Nirmala Ayu Aryanti Noor Afriyanni Yuwandari Noveriady Nur Hikmatul Auliya Nur Izzaty Nurma Dayanti Nurwijayanti Oman Fathurohman sw Pasaribu, Aldo Radot Hamonangan Pasaribu Perawati Pujihastuty Putri Dwi Retno Rabiatul Adawiah Rahmah Rahmah Reynaldy, Andreas Hendra Reza Kusuma Setyansyah Rolita Grace Cyndi Purba Rosmalinda Rostinah Rostinah Sapri Sapri Sapto Yuliani Shafala Rivani Aisyah Silmi Kaffah Siti Halisya Parapat Siti Najemia Naim Sri Idawati Suci Putri Suhadah Sulistijaning Astosari T.Tamba, Josua Fransiskus Tamba Tasrif Akib Teuku Azhari Vincend Tiovan Manurung Virgiyanti, Lisa Wardatutthoyyibah, Wardatutthoyyibah Wini Mustikarani Yunia Juwaeriyah Yunida Iasahnia Ziyanah Walidah