AYU PATMASARI (2017) PENERAPAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 1. COVER.pdf Download (122kB) | Preview
Preview	Text 2. PENGESAHAN.pdf Download (193kB) | Preview
Preview	Text 3. ABSTRAK.pdf Download (93kB) | Preview
Preview	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (282kB) | Preview
Preview	Text 5. DAFTAR ISI.pdf Download (184kB) | Preview
Preview	Text 6. BAB I.pdf Download (120kB) | Preview
Preview	Text 7. BAB II.pdf Download (740kB) | Preview
Preview	Text 8. BAB III.pdf Download (481kB) | Preview
Preview	Text 9. BAB IV.pdf Download (992kB) | Preview
	Text 10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
Preview	Text 11. BAB VI.pdf Download (96kB) | Preview
Preview	Text 12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (98kB) | Preview

Abstract

Penerapan metode RBF (Radial Basis Fuction)untuk klasifikasi status gizi balita merupakan salah satu cara untuk melihat apakah metode yang digunakan optimal dalam mengolah data klasifikasi status gizi balita berdasarkan akurasi dan error. Untuk mengklasifikasikan status gizi balita ke dalam status gizi buruk, gizi kurang, gizi baik dan gizi lebih maka digunakan indeks antopometri BB/U. Pada puskesmas Rimbo Data, perhitungan indeks antropometri untuk penilaian status gizi balita dilakukan secara manual menggunakan daftarz_skor atau standar deviasi WHO NCHS( National Centre for Helth Statistic).Dalam tugas akhir ini, penulis membangun sistem klasifikasi gizi balita berdasarkan indeks antropometri berat badan menurut umur (BB/U) dengan menerapkan Metode RBF (Radial Basis Fuction).RBF memiliki arsitektur multilayer net dengan metode penggabungan pelatihan terbimbing dan tak terbimbing disebut metode hibrida. Adapun variabel yang digunakan dalam penilaian status gizi adalah jenis kelamin, umur, berat badan, status ekonomi, pendidikan ibu dan pekerjaan ayah. Sedangkan keluarannya terdiri dari gizi buruk, gizi kurang, gizi baik dan gizi lebih.Data yang digunakan merupakan data sekunder dari penelitian sebelumnya yang dilakukan olehHidayatul Fitri pada tahun 2016 sebanyak 120 data balita. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, RBF berhasil diterapkan untuk penelitian klasifikasi status gizi balita dengan 84 data latihakurasimaximal 79.52% dan Error20.48%berada padanilai spread 1. Sedangkan hasilakurasi untuk datauji sebanyak 36data balitamaxsimal 72.22% dan Error27.77%berada pada nilaispread 1.Kata kunci:Cluster, Gizi Balita, Klasifikasi, Rendomeize Cluster Decision, RBF (Radial Basis Fuction)

Actions (login required)

View Item