Detail Tugas Akhir

Klasifikasi Status Gizi Lansia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Kurniawati, Aulia Arief (2017) Klasifikasi Status Gizi Lansia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
JURNAL.pdf - Published Version
PDF
Text
PENDAHULUAN.pdf
PDF
Text
ABSTRAKSI.pdf
PDF
Text
bab 1.pdf
PDF
Text
bab 2.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (394kB)
PDF
Text
bab 3.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (382kB)
PDF
Text
bab 4.1.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)
PDF
Text
bab 4.2.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (197kB)
PDF
Text
bab 4.3.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (88kB)
PDF
Text
bab 4.4.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (696kB)
PDF
Text
bab 4.5.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (87kB)
PDF
Text
bab 4.6.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (84kB)
PDF
Text
bab 5.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (85kB)

Abstract

Malnutrisi dapat terjadi karena kekurangan gizi maupun kelebihan gizi. Status gizi dapat ditentukan melalui pemeriksaan laboratorium maupun secara antropometri. Alat ukur antropometri menjadi sangat berperan untuk penentuan status gizi tersebut. Sistem analis di RSUD dr. Soedono Madiun masih menerapkan perhitungan secara manual dalam penentuan status gizi lansia. Naive Bayesian Classifier (NBC) bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada klas tertentu. Algoritma Naive Bayesian Classifier akan diaplikasikan dalam penelitian ini untuk menentukan status gizi lansia. Hasil penelitian menunjukan NBC dapat memecahkan masalah dengan cukup baik. Hasil penelitian menunjukan kinerja sistem sebesar 94%.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci klasifikasi, Naive Bayesian Classifier (NBC), nutrisi
Subjects 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 23 Aug 2018 03:18
Last Modified 12 Sep 2019 10:46
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/596

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?