Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.715
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi International Journal of Advances in Intelligent Informatics Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi International Journal of New Media Technology Jurnal ULTIMA InfoSys Jurnal ULTIMATICS JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Journal of Informatics and Computing Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK)
widyaningsih, tri wahyu
Universitas Tanri Abeng
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Machine Learning untuk Identifikasi Gizi Balita Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Mutiah, Mutiah; Widyaningsih, Tri Wahyu
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 9 No. 2 (2026): Volume IX - Nomor 2 - Februari 2026
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v9i2.993

Abstract

Abstract—Identifikasi gizi balita secara cepat dan tepat sangat penting dalam mendukung upaya pencegahan dan intervensi dini terhadap stunting, terutama di wilayah padat penduduk seperti Kecamatan Pesanggrahan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi status gizi balita berbasis web menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan terdiri dari 2000 balita,meliputi parameter antropometri tinggi badan, berat badan, usia, dan jenis kelamin, dengan kategori status gizi baik, kurang, berlebih, dan buruk. Data dikumpulkan melalui instansi kesehatan setempat dan mengalami tahap preprocessing sebelum dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes sudah sesuai dengan tujuan penelitian untuk mengidentifikasi status gizi. Sistem yang adadiharapkan mampu menghasilkan prediksi status gizi pada balita secara real time dan membantu tenaga kesehatan melakukan evaluasi status gizi secara efisien, cepat, dan akurat
Co-Authors Andina Oktavia, Nayla Andrianingsih Antonius Telaumbanua Ari Maulana Azriel Putra Pradiva Cepi M. Usman Daffa My Honest Anugerah, Mohammad Daffa My Honest Anugerah Didi Didi Fauziah Fauziah Firmansyah Bachtiar Haidar, Achmad Haidar Junenda, Muhamad Loria, Tamara Desta Meta Amalya Dewi Muhammad Luthfi Mutiah Mutiah Nur Alfatih, Muhamad Priya Nurma Nugraha Posma Janius Sianturi Pradiva, Azriel Putra Priya Nur Alfatih, Muhamad Ravi Ahmad Salim Reza, Elfira Yolanda Ribka Kowi Rifqi, Ahmad Rifqi ROKIB, ROKIB Rusmawan Rusmawan Sarifuddin Madenda Setiawan, Anjar Setiawan Sipahutar, Ayub Boy Sandi