Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Pacolinus, Claudia Fransiska
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi

 1 
Implementasi Model Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Status Stunting Di Kabupaten Sikka Darkel, Yohanes Brekmans M; Ermilinda, Lindiana; Yulianto, Gabriel Kurniawan Al; Pacolinus, Claudia Fransiska
Techno.Com Vol. 23 No. 4 (2024): November 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i4.11663

Abstract

Kekurangan gizi menjadi masalah dalam tumbuh kembang anak yang dapat menyebabkan stunting, wasting, mudah terkena penyakit serta penurunan kecerdasan otak dan mental. Stunting di Kabupaten Sikka pada tahun 2022 sebesar 13,8% dari hasil e-PPGBM periode Bulan Agustus 2022. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan klasifikasi status stunting yang sangat berpengaruh terhadap tumbuh kembang anak sehingga dapat memberikan perhatian lebih dari faktor stunting yang paling tinggi di suatu daerah. Dengan bertambahnya jumlah balita dan peningkatan kasus stunting, proses penyelesaian tidak bisa dilakukan dengan cepat. Selain itu, tidak semua petugas posyandu bisa menghitung status gizi balita secara manual. Oleh karena itu, agar orang tua dan kader posyandu dapat mengetahui kondisi anak lebih cepat, diperlukan sistem yang menggunakan model algoritma C4.5. Sistem ini mampu mengolah data numerik (kontinu) dan diskrit. Penelitian ini menggunakan 5 atribut, yaitu usia, inisiasi menyusui dini (Imd), tinggi badan, jenis kelamin, dan berat badan. Keistimewaan penelitian ini adalah penggunaan atribut Inisiasi Menyusui Dini (IMD) yang belum pernah digunakan dalam penelitian sebelumnya dengan data numerik. Penggunaan algoritma C4.5 untuk menganalisis hasil stunting dan menyajikannya dalam bentuk website menghasilkan tingkat akurasi yang tidak jauh berbeda dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 92.68 dan 90.98% dengan Max Dept 10.   Kata kunci: Algoritma C4.5, Stunting, Balita, Klasifikasi, Website
Co-Authors Ermilinda, Lindiana Yohanes Brekmans M Darkel Yulianto, Gabriel Kurniawan Al