<![CDATA[Abstract - Toddler is the next generation successor of the nation. While the age of a toddler is a golden period, so from that toddler must grow and develop optimally to be a next generation of quality nation. Toddlers will grow and develop optimally if nutrition is met well. It is important to pay attention to the nutritional status of children under five that is the benchmark of a nation and society at large. The nutritional status of children can be determined based on the anthropometry index of BB / Udan BB / PB using WHO-NCHS standard. This research is a continuation of previous research aimed to comparation algorithm of C.45 and Backpropagation for classification of under five nutrition status based on anthropometry index of BB / U and BB / PB which will result in very lean, thin, normal and fat status. Variables used in this study were gender, age, weight, height, and economic status. The results of this study obtained the most accurate method for the classification of nutritional status of children using backpropagation algorithm with accuracy of 96.08% and kappa 0.907. While the algorithm C.45 obtained accuracy of 88.24% and kappa 0.725.Keywords: nutritional status, toddlers, comparison, algorithm C.45, backpropagation Abstrak - Balita adalah calon penerus generasi bangsa. Sedangkan usia balita adalah masa emas, maka dari itu balita harus tumbuh dan berkembang dengan optimal untuk bisa menjadi generasi penerus bangsa yang berkualitas. Balita akan tumbuh dan berkembang dengan optimal jika gizi terpenuhi dengan baik. Penting untuk memperhatikan status gizi balita yang tolak ukur keadaan suatu bangsa dan masyarakat secara luas. Status gizi balita dapat ditentukan berdasarkan indeks antropometri BB/Udan BB/PB dengan menggunakan standar baku WHO-NCHS. Penelitian ini yang merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya bertujuan melakukan komparasi algoritma C.45 dan Backpropagation untuk klasifikasi status gizi balita berdasarkan indeks antropometri BB/U dan BB/PB yang akan menghasilkan status sangat kurus, kurus, normal dan gemuk. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, dan status ekonomi. Hasil dari penelitian ini diperoleh metode yang paling akurat untuk klasifikasi status gizi balita yaitu menggunakan metode algoritma backpropagation dengan accuracy sebesar 96,08% dan kappa 0,907. Sedangkan pada algoritma C.45 diperoleh nilai accuracy sebesar 88,24% dan kappa 0,725.Kata Kunci: status gizi, balita, komparasi, algoritma C.45, backpropagation ]]>
Copyrights © 2017
