Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
rato, karlos
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI PENENTUAN STUNTING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: DESA LETEKONDA SELATAN) rato, karlos; Janga, Adelbertus Umbu
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kasus stunting di Indonesia merupakan permasalahan yang sudah lama dibicarakan. Salah satu upaya untuk mengatasi masalah tersebut adalah melalui program percepatan penurunan stunting untuk meningkatkan status gizi masyarakat dan juga untuk menurunkan prevalensi balita stunting atau kerdil. Umumnya indeks tinggi badan balita stunting digunakan untuk mengetahui status gizi dibandingkan umurnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi hasil klasifikasi, mengevaluasi model, dan memprediksi status gizi balita stunting menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier guna memudahkan proses analisis dengan mengimplementasikan Shiny Package pada program Rstudio. Hasil akurasi menggunakan Naïve Bayes Classifier .Secara keseluruhan rata-rata akurasi setiap iterasi sebesar 92 % sehingga dapat disimpulkan bahwa model Naïve Bayes Classifier dinilai cukup baik untuk mengklasifikasikan data status gizi balita stunting.
Co-Authors Janga, Adelbertus Umbu