Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)

KLASIFIKASI PENENTUAN STUNTING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: DESA LETEKONDA SELATAN)

rato, karlos (Unknown)
Janga, Adelbertus Umbu (Unknown)



Article Info

Publish Date
09 Jan 2024

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.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

jikom

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JIKOMSI with the scopes and focus of the research areas that are: - Software Engineering,Information Systems - Hardware and Architecture, - Computer Science Applications, - Computer Networks and Communications, and - Artificial ...