Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Inkofar
Dewi Simanjuntak
STMIK Pelita Nusantara Medan
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
SISTEM PAKAR DETEKSI GIZI BURUK BALITA DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Anita Sindar RM Sinaga; Dewi Simanjuntak
Jurnal Inkofar Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Politeknik Meta Industri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (402.486 KB) | DOI: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.110

Abstract

Penyakit gizi buruk merupakan penyakit dengan jumlah penderita yang terus meningkat tiap tahunnya di Indonesia. Presentasi angka gizi buruk yang ada di Indonesia berkisar 3,4%. Ciri-ciri gizi buruk menunjukkan pertumbuhan yang tidak maksimal, perkembangan intelektual tidak maksimal, munculnya gangguan penglihatan, mudah lelah, tidak memiliki nafsu makan, bentuk tulang yang tidak normal, mudah sakit. Terbatasnya jumlah tenaga medis dapat dibantu dengan aplikasi sistem pakar tanpa bermaksud menggantikan Pakar. Sistem pakar yaitu sistem (mesin pengetahuan) yang mampu menggantikan fungsi kepakaran. Penelitian ini bertujuan mendeteksi penyakit gizi buruk pada usia 1-3 tahun (balita). menggunakan algoritma Naïve Bayes Clasifier. Dalam penelitian ini diketahui 3 jenis penyakit berdasarkan gejalanya yaitu Kwarshiorkor (P1), Marasmik-Kwarshiorkor (P2), Marasmus (P3) dengan 24 gejala gizi buruk. Hasil penelitian menunjukkan hasil perkalian tertinggi dari klasifikasi naive bayes merupakan jenis penyakit gizi buruk yang diderita pasien. Hasil deteksi dapat dimanfaatkan sebagai informasi awal deteksi gizi buruk.
Co-Authors Sinaga, Anita Sindar R M