Pengelompokan Balita Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) dan Ukuran Kerangka Menggunakan Metode K-Means
Afif, Fahrunnisa (2015) Pengelompokan Balita Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) dan Ukuran Kerangka Menggunakan Metode K-Means. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.
JURNAL.pdf
Download (245kB)
COVER.pdf
Download (39kB)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (12kB)
ABSTRAK.pdf
Download (18kB)
BAB 1.pdf
Download (22kB)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (79kB)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (679kB)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (13kB)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Download (16kB)
Proses Awal sistem.pdf
Restricted to Registered users only
Download (160kB)
Abstract
Masalah kesehatan merupakan permasalahan yang sangat penting untuk diperhatikan, diantaranya adalah masalah BMI dan ukuran kerangka balita. Apabila orang tua telah mengetahui nilai BMI balita, maka orang tua dapat mengontrol berat badan sehingga dapat mencapai berat badan normal yang sesuai dengan tinggi badan. Sedangkan apabila orang tua tersebut mengetahui ukuran kerangka balita, maka orang tua dapat mengontrol berat badan balita agar dapat selalu berada dalam keadaan sehat. Pada penelitian ini, penulis mencoba membangun suatu sistem untuk mengelompokkan data yang ada berdasarkan status gizi dan ukuran rangkanya dengan memasukkan parameter kondisi fisik dari balita tersebut. Pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan metode clustering K-Means yaitu dengan mengelompokkan n buah objek ke dalam k kelas berdasarkan jaraknya dengan pusat kelas. Dari hasil penelitian terhadap 14 data sampel diperoleh 4 kelompok balita berdasarkan nilai BMI dan ukuran rangka, yaitu : BMI obesitas ringan dan kerangka kecil, BMI normal dan kerangka besar, BMI kurang dan kerangka besar, BMI kurang dan kerangka besar.
| Dosen Pembimbing: | UNSPECIFIED | UNSPECIFIED |
|---|---|
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
| Keywords/Kata Kunci: | Clustering, BMI, Ukuran Rangka, K-Means |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) |
| Depositing User: | Hendri UF | hendri@unmuhjember.ac.id |
| Date Deposited: | 25 Jul 2019 13:28 |
| Last Modified: | 19 Nov 2019 03:05 |
| URI: | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2157 |
