Penerapan Data Mining Klasifikasi Gizi Bayi Dengan Algoritma Decesion Tree
Abstract
Peningkatan derajat kesehatan masyarakat sangat diperlukan dalam mengisi pembangunan yang dilaksanakan oleh bangsa Indonesia. Salah satu upaya peningkatan derajat kesehatan adalah perbaikan gizi masyarakat, gizi yang seimbang dapat meningkatkan ketahanan tubuh, dapat meningkatkan kecerdasan dan menjadikan pertumbuhan yang normal. Dalam praktik sehari-hari status gizi didapatkan melalui pengukuran antropometri di posyandu. Umumnya masyarakat menggunakan indeks BB/U atau berat badan dibanding usia untuk menentukan status gizi. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan penentuan status gizi balita menggunakan data mining dengan algoritma naive bayes classification (NBC). Tools untuk pengujian menggunakan RapidMiner 8.0. Total data yang digunakan berjumlah 100 data. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar %. Dengan kata lain NBC dikategorikan baik untuk pengujian status gizi balita.
Full Text:
Diterima: Revisi MayorReferences
Abdillah, G., Putra, F. A. And Renaldi, F. (2019) ‘Penerapan Data Mining Pemakaian Air Pelanggan Untuk Menentukan Klasifikasi Potensi Pemakaian Air Pelanggan Baru Di Pdam Tirta Raharja Menggunakan Algoritma K-Means’, Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, Pp. 18–19.
Annurullah Fajrin, A. And Maulana, A. (2018) ‘Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan’, Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (Klik), 05(01), Pp. 27–36.
Arifin, T. (2018) ‘Metode Data Mining Untuk Klasifikasi Data Sel Nukleus Dan Sel Radang Berdasarkan Analisa Tekstur’, Informatika, Ii(2), Pp. 425–433.
Butarbutar, N. Et Al. (2019) ‘Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilaiakademik Siswa’, Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi & Teknik Informatika), 1(2012).
Fithri, D. L. (2019) ‘Model Data Mining Dalam Penentuan Kelayakan Pemilihan Tempat Tinggal Menggunakan Metode Naive Bayes’, Jurnal Simetris, 7(2), Pp. 725–730.
Guntur, M., Santony, J. And Yuhandri (2018) ‘Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam Investasi Untuk Meminimalisasi Resiko’, Jurnal Resti(Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(1), Pp. 354–360.
Haryati, S., Sudarsono, A. And Suryana, E. (2018) ‘Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu)’, Jurnal Media Infotama, 11(2), Pp. 130–138.
Hendini, A. (2019) ‘Pemodelan Uml Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang (Studi Kasus: Distro Zhezha Pontianak)’, Jurnal Khatulistiwa Informatika, Iv(2), Pp. 107–116.
Kurniawan, Y. I. (2018) ‘Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining’, Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (Jtiik), 5(4), Pp. 455–464. Doi: 10.25126/Jtiik.
Laia, D., Buulolo, E. And Sirait, M. J. F. (2018) ‘Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Pt. Go-Jek Indonesia)’, Komik (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 2, Pp. 434–439.
Metisen, B. M. And Sari, H. L. (2018) ‘Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila’, Jurnal Media Infotama, 11(2), Pp. 110–118.
Muslehatin, W., Ibnu, M. And Mustakim (2019) ‘Penerapan Naïve Bayes Classification Untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi Uin Suska Riau’, Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (Sntiki), Pp. 18–19.
Mutrofin, S. Et Al. (2018) ‘Optimasi Teknik Klasifikasi Modified K Nearest Neighbor Menggunakan Algoritma Genetika’, Jurnal Gamma, (September), Pp. 130–134.
Nasution, M. (2018) ‘Implementasi Data Mining Rough Set Dalam Menentukan Tingkat Kerusakan Alat Dan Bahan Kimia (Studi Kasus Di Laboratorium Resep Smk S-16 Farmasi Bengkulu)’, Jurnal Ilmiah Amik Labuhan Batu, 2(1).
Nuraini, R. (2018) ‘Desain Algorithma Operasi Perkalian Matriks Menggunakan Metode Flowchart’, 1(1), Pp. 144–151.
Nurhadi, A. (2018) ‘Klasifikasi Konten Berita Digital Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machines ( Svm ) Berbasis Particle Swarm Optimization ( Pso )’, Jurnal Bianglala Informatika, 3(2), Pp. 1–9.
Parlina, I. Et Al. (2018) ‘Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai honorer Yang Layak Mengikuti Asessment Center Untuk Clustering Program Sdp’, Cess (Journal Of Computer Engineering System And Science), 3(1), Pp. 87–93.
Pratamaputra, N. A. A., Hidayah, N. A. And Waspodo, B. (2010) ‘Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Dengan Model Ahp Pada Biro Kepegawai honoreran Di Sekretariat Negara Republik Indonesia’, Jurnal Sistem Informasi, 3(1), Pp. 1–10.
Saleh, A. (2018) ‘Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga’, Citec Journal, 2(3), Pp. 207–217.
Sartika, D. And Sensuse, D. I. (2019) ‘Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes , Nearest Neighbour , Dan Decision Tree Pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian’, Jatisi, 1(2), Pp. 151–161.
Sulastri And Nugroho, Y. S. (2019) ‘Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Rating Penjualan Buku Menggunakan Metode Naive Bayes’, 12, Pp. 57–72.
Windarto, A. P. (2019) ‘Implementation Of Data Mining On Rice Imports By Major Country Of Origin Implementation Of Data Mining On Rice Imports By Major Country Of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method’, International Journal Of Artificial Intelegence Research, 1(2), Pp. 26–33. Doi: 10.29099/Ijair.V1i2.17.
Yanto, R. (2018) ‘Implementasi Data Mining Estimasi Ketersediaan Lahan Pembuangan Sampah Menggunakan Algoritma Regresi Linear’, Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(1), Pp. 361–366.
Yuli, M. (2019) ‘Jurnal Edik Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data Mining Merupakan Bagian Dari Tahapan Proses Knowledge Discovery In Database ( Kdd ) . Jurnal Edik Informatika’, Jurnal Edik Informatika, 2(2), Pp. 213–219.
Refbacks
- There are currently no refbacks.