Skripsi/Tugas Akhir

Klasifikasi Gizi Balita Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor pada Puskesmas Layang

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Status gizi balita merupakan indikator penting untuk memantau kesehatan dan perkembangan anak. Di Puskesmas Layang, proses pendokumentasian data perkembangan gizi balita masih tergantung pada metode manual dan tertulis. Hal ini menyebabkan potensi kesalahan dalam pencatatan, kesulitan dalam mengakses data secara cepat, serta tidak efisien dalam pengolahan dan analisis data. Untuk mantau perkembangan status gizi anak dengan masih diperlukan tatap muka dengan petugas puskesmas pada waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada Puskesmas Layang. KNN (K-Nearest Neighbor) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah pengklasifikasian. Metode KNN dipilih karena dapat menangani variabel-variabel yang kompleks dalam penentuan status gizi balita. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem dimana pencatatan data yang awalnya dilakukan manual oleh pihak Puskesmas, tetapi dengan adanya aplikasi yang telah dikembangkan, maka data yang dicatat dapat dijadikan digital, sehingga lebih efektif dan efisien.
Kata Kunci: Klasifikasi Gizi, Balita, KNN

ABSTRACT
The nutritional status of toddlers is an important indicator for monitoring children's health and development. At the Layang Community Health Center, the process of documenting nutritional development data for toddlers still depends on manual and written methods. This causes potential errors in recording, difficulty in accessing data quickly, and inefficiency in data processing and analysis. To monitor the development of children's nutritional status, face-to-face contact with community health center staff is still required at certain times. This research aims to develop a nutritional classification system for toddlers using the K-Nearest Neighbor (KNN) method at the Layang Community Health Center. KNN (K-Nearest Neighbor) is one of the methods used to solve classification problems. The KNN method was chosen because it can handle complex variables in determining the nutritional status of toddlers. This research resulted in a system where data recording was initially carried out manually by the Community Health Center, but with an application that has been developed, the recorded data can be made digital, making it more effective and efficient.
Keywords: Nutritional Status Classification, Toddler, KNN

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-50 RES k - 0423SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xiv + 56 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-50

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 02 September 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
K-Nearest Neighbor

Lampiran File