Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Anak Stunting Di Kota Pagar Alam

Revaldo Xsanal Hakim, Ferry Putrawansyah, Riduan Syahri

Abstract


Di Pagar Alam, Prediksi dan pengukuran tingkat Stunting masih mengandalkan analisis sekunder. Kader Posyandu melibatkan diri dalam mengukur kondisi balita, dan hasilnya diserahkan kepada ahli untuk menilai apakah balita tersebut mengalami Stunting atau tidak. Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan Algoritma C4.5 untuk melakukan Prediksi terkait kasus Stunting pada anak. Dari permasalahan yang ada diatas, maka metode yang dapat menyelesaikan permasalahan ini yaitu Algoritma C4.5 yang termasuk dalam Pohon Keputusan pada Data Mining. Proses Data Mining peneliti menggunakan salah satu metode CRIPSP-DM dan pengujian Data Mining menggunakan Confusion Matrix serta pengujian Sistem menggunakan Black Box Testing. Hasil dalam penelitian ini berupa sebuah Sistem yang menerapkan aturan dari Pohon keputusan. Sistem Prediksi status gizi Anak yang dirancang penulis layak karena dapat mengkategorikan status gizi balita. balita secara otomatis berdasarkan Zscore yang ditetapkan dan hanya terdapat selisih 11,8% dari pengujian Prediksi dataset yang sama menggunakan Rapid Miner. Sistem yang penulis rancang dapat lebih cepat dan efektif dalam memPrediksi status gizi Anak. Berdasarkan Berdasarkan data hasil uji, dapat disimpulkan bahwa akurasi Algoritma C.4.5 untuk memPrediksi anak Stunting yaitu 88,20% tergolong baik. Sedangkan pengujian Sistem menggunakan Black Box Testing memperoleh total 4.35 masuk ke kategori sangat layak. Tujuan Sistem ini adalah membantu tenaga kesehatan dalam membuat keputusan terkait Prediksi status gizi balita. Sistem Prediksi ini bermanfaat untuk mengidentifikasi balita berisiko gizi buruk sehingga tindakan pencegahan dapat dilakukan dengan lebih efektif.

Full Text:

PDF

References


R. A. Anggraini and A. J. Mulyana, “Implementasi Metode Prototyping Pada Rancang Sistem Informasi Kesehatan Gizi Berbasis Mobile di Kota Tasikmalaya,” vol. 9, no. 1, pp. 9–18, 2022.

A. Prasetio, “Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 3, pp. 209–214, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i3.2983.

M. Mahpuz, A. Muliawan Nur, and L. M. Samsu, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengklasifikasi Status Gizi Balita Pada Posyandu Desa Dames Damai Kabupaten Lombok Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 72–81, 2022, doi: 10.29408/jit.v5i1.4414.

J. Ilmiah and W. Pendidikan, “3 1,2,3,” vol. 8, no. July, pp. 116–125, 2022.

H. S. Tambunan, Z. A. Siregar, A. P. Windarto, and F. Rizki, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Gizi Bayi Dengan Algoritma,” vol. 1, no. 2, pp. 88–96, 2022.

S. Mujiyono and N. Syaiful, “Prediksi Status Gizi Balita Menggunakan C4 . 5 Algoritma,” vol. 8984, no. 1, pp. 41–52, 2023.

F. Adzim et al., “KLASIFIKASI STATUS STUNTING BALITA MENGGUNAKAN METODE C4 . 5 BERBASIS WEB,” vol. 5, no. 3, pp. 515–525, 2023.

D. Memberikan, P. Prima, P. Wisatawan, D. I. Desa, and W. Pentingsari, “Jurnal Administrasi Bisnis Terapan ( JABT ),” vol. 2, no. 2, 2020, doi: 10.7454/jabt.v2i2.1071.

F. Revita, “Penerapan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Politeknik Kutaraja,” J. Kreasi Rakyat, vol. 1, no. 1, pp. 25–035, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.kreyatcenter.com/index.php/jkr/index

N. S. Mianti, S. Hartati, and M. Arafat, “Membuat Website Uptd Puskesmas Batumarta Ii Menggunakan Php & Mysql,” J. Inform. dan Komput., vol. 14, no. 1, pp. 82–88, 2023, [Online]. Available: https://garuda.ristekbrin.go.id/documents/detail/1064467

A. Parkhan and M. Sugarindra, “… Kualitas Mekanis Kain Tenun Menggunakan Metode Vikor Optimal Design of Woven Fabric Mechanical Quality Using Vikor …,” J. Disprotek, vol. 13, no. 2, pp. 137–145, 2022, doi: 10.34001/jdpt.v12i2.

C. Algoritma, U. Prediksi, and B. Siswa, “BERDASARKAN TIPOLOGI HIPPOCRATES-GALENUS,” vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2023.

A. Wahyudi and S. Mujilahwati, “Implementasi Metode Time Series untuk Prediksi dan Monitoring Pendapatan Masla Delivery Berbasis Website,” vol. 8, no. 2, pp. 1–6, 2023.

R. Wirth and J. Hipp, “CRISP-DM: towards a standard process model for data mining. Proceedings of the Fourth International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining, 29-39,” Proc. Fourth Int. Conf. Pract. Appl. Knowl. Discov. Data Min., no. 24959, pp. 29–39, 2000, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/239585378_CRISP-DM_Towards_a_standard_process_model_for_data_mining

H. Asyraf and M. E. Prasetya, “Implementasi Metode CRISP DM dan Algoritma Decision Tree Untuk Strategi Produksi Kerajinan Tangan pada UMKM A,” vol. 8, pp. 94–105, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7050.

D. M. Pithri, N. Safina, and R. Soraya, “Kelayakan Media Pembelajaran Berbasis Android Menggunakan Ispring Suite Pada Teks Prosedur Kelas XI SMAS Istiqlal Deli Tua,” vol. 4, pp. 5034–5044, 2024.




DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v18i2.4078

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Revaldo Xsanal Hakim, Ferry Putrawansyah, Riduan Syahri

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Jurnal Tekno Kompak
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi D3 Sistem Informasi Akuntansi - Universitas Teknokrat Indonesia
Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Telepon : 0721 70 20 22
W : http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak
E  : teknokompak@teknokrat.ac.id.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Jumlah Pengunjung : View Tekno Kompak StatsCounter

Flag Counter