Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal POSITIF
Siti Maesaroh
Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Untuk Diet Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Choirul Anam; Siti Maesaroh; Yohakim Benedictus Samponu
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 4 No 1 (2018): POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/positif.v4i1.434

Abstract

Sebagian besar orang menginginkan memiliki berat badan yang ideal. Salah satu jalan yangditempuh adalah melakukan diet. Diet yang baik dengan mengatur takaran seimbang dari makananyang dikonsumsi. Yang rumit pada diet yaitu menghitung jumlah asupan makanan dan mengaturkomposisi kandungannya agar memenuhi takaran seimbang. Aplikasi komputer dengan algoritma datamining merupakan sebuah solusi yang dapat membantu mempermudah dalam menentukan kategorimakanan diet bagi seseorang. Dalam penelitian ini digunakan algoritma Naïve Bayes dan dibangunsebuah software untuk mengkalkulasi data training yang ada. Kata Kunci: diet, makanan, Naïve Bayes, software, klasifikasi Abstract Most people want to have the ideal weight. One way to go is to diet. A good diet by adjusting abalanced dose of food consumed. The complicated in the diet is to calculate the amount of food intakeand adjust the composition of the content to meet balanced doses. Computer applications with datamining algorithms is a solution that helps simplify the diet category for a person. In this study usedNaïve Bayes algorithm and built in a computer software to calculate existing training data. Keywords: diet, food, Naïve Bayes, software, classification
Co-Authors Choirul Anam Yohakim Benedictus Samponu