SYAH, SHOHIBBIL FIRMAN (2024) SISTEM PAKAR DIAGNOSA STATUS STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE. Sarjana (S1) thesis, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri.
Cover.pdf
Download (491kB)
AWALAN_.pdf
Download (664kB)
BAB 1.pdf
Download (1MB)
BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB) | Request a copy
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only
Download (5MB) | Request a copy
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only
Download (3MB) | Request a copy
BAB 5.pdf
Download (567kB)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (850kB)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Download (910kB) | Request a copy
Abstract
Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan pada balita yang akan berdampak serius terhadap pertumbuhan anak yang menyebabkan tinggi badannya lebih rendah dari anak usianya. Selain itu, stunting juga dapat berpengaruh pada perkembangan fisik serta kognitif anak yang dapat berdampak pada masa depan anak. Berdasarkan data Kementrian Kesehatan, angka presentase kasus stunting di Indonsia mencapai 21,6% pada tahun 2022, yang berarti bahwa kasus stunting di Indonesia masih menjadi masalah kesehatan yang cukup serius. Kurangnya pemahaman tentang gejala dan cara mengatasi stunting menjadi faktor penyebab meningkatnya jumlah balita yang terkena masalah kesehatan tersebut. Berdasarkan kondisi tersebut, dirancanglah Sistem Diagnosa Status Stunting Balita dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes melalui metode studi literatur, analisis dan perancangan sistem, pembuatan aplikasi, uji coba aplikasi serta penyusunan laporan skripsi. Algoritma Naïve Bayes diterapkan dalam proses diagnosis berdasarkan gejala-gejala yang telah dipilih oleh pengguna, sehingga perhitungan dapat dilakukan untuk menentukan pnyakit yang sesuai dengan gejala tersebut. Pengujian system dilakukan menggunakan metode Black Box dan memberikan hasil bahwa semua fitur yang ada disistem telah berjalan tepat dan sesuai dengan rancangan penulis. Selain itu, Algoritma Naïve Bayes juga telah diuji dengan menggunakan 10 data uji dan 9 diantaranya telah menampilkan hasil diagnosa yang sesuai, maka presentasi keberhasilan pada sistem ini sebesar 90%. Sehingga penggunaan sistem klasifikasi sangat membantu dalam proses pembuatan diagnosa.
Item Type: | Thesis (Sarjana (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Sistem Pakar, Stunting, Algoritma Naive Bayes, Black Box |
Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data 600 – Teknologi (Ilmu Terapan) > 600 Teknologi (ilmu terapan) > 600 Teknologi |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | SHOHIBBIL FIRMAN SYAH |
Date Deposited: | 06 Sep 2024 04:08 |
Last Modified: | 06 Sep 2024 04:08 |
Contributors (Pembimbing / Pengarah): | Contribution Name NIDN Thesis advisor DIRGANTORO, GURUH PUTRO NIDN0722049201 Thesis advisor SA'IDA, ITA ARISTIA NIDN0708039101 |
URI: | https://repository.unugiri.ac.id:8443/id/eprint/6640 |