PREDIKSI STUNTING PADA BALITA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST

ADITYA YUDHA PERDANA

Informasi Dasar

246 kali
21.04.1952
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Stunting adalah suatu kondisi anak mengalami gagal pertumbuhan akibat dari kekurangan gizi dalam waktu yang cukup lama. Kondisi ini dapat terlihat jelas dari tinggi badan anak yang terlihat berbeda dari teman-teman seusianya. Dalam studi ini akan dilakukan penelitian terhadap data stunting yang diambil pada bulan Januari hingga Oktober 2020 di Kecamatan Pitu, Kabupaten Ngawi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan algoritma random forest untuk memprediksi keadaan stunting pada balita dan melakukan pengembangan sebuah sistem berupa perangkat lunak yang berbasis website dan Android yang mampu melakukan pengukuran keadaan stunting pada balita. Hasil yang didapat merupakan pembelajaran dari data yang diperoleh dan dilakukan pelatihan sehingga model machine learning mampu bekerja dan memprediksi hasil untuk kasus data yang berbeda dengan parameter yang sama. Pada hasil pengujian mampu menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 97.87% dengan menggunakan 10-fold cross validation. Kata Kunci: Random forest, stunting, machine learning

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

PREDIKSI STUNTING PADA BALITA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ADITYA YUDHA PERDANA
Perorangan
Roswan Latuconsina, Ashri Dinimaharawati
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini