IMPLEMENTATION OF THE NAIVE BAYES ALGORITHM FOR THE CETING (PREVENT STUNTING) IN THE PENELEH HEALTH CENTER IN SURABAYA

nurul fuad; Moh Hasan Wahyudi

doi:10.53567/josiati.v1i3.26

Authors

nurul fuad Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan
Moh Hasan Wahyudi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan

DOI:

https://doi.org/10.53567/josiati.v1i3.26

Keywords:

Stunting, naïve bayes ,DSS

Abstract

Kebutuhan akan informasi yang cepat dan akurat dalam pengambilan keputusan penentuan status gizi Balit saat ini sangat diperlukan, sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk menghasilkan keputusan yang akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem pendukung keputusan diagnosis balita stunting dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem pendukung keputusan ini menerapkan metode naïve Bayes dengan atribut variabel yang digunakan meliputi variabel input seperti umur, berat badan (BB), tinggi badan (TB), pelayanan kesehatan, pola hidup sehat, lingkar lengan atas (ALL), lingkar lengan bawah (LLB). , lingkar dada (LD), lingkar perut (LP), lingkar kepala (LK), kondisi ekonomi, dan asupan gizi. Hasil atribut variabel keluaran terdiri dari kategori berisiko dan tidak berisiko. Sistem dirancang menggunakan 120 data set yang dibagi menjadi 90 data latih dan 30 data uji. Data diperoleh dari data balita di Posyandu Puskesmas Penele. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan diagnosis balita stunting dengan metode Naïve Bayes berhasil dibuat dengan akurasi sebesar 90%.

References

M. Syafi, Tursina, and Yulianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Daerah Prioritas Penanganan Stunting pada Balita Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : Kota Pontianak),” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 33–39, 2024.

M. Y. Eli, Y. P. K. Kelen, R. Rizald, and B. Baso, “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode AHP Di Puskesmas Maubesi,” Digit. Transform. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 803–813, 2023, doi: 10.47709/digitech.v3i2.2926.

M. R. Nugroho, R. N. Sasongko, and M. Kristiawan, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kejadian Stunting pada Anak Usia Dini di Indonesia,” J. Obs. J. Pendidik. Anak Usia Dini, vol. 5, no. 2, pp. 2269–2276, 2021, doi: 10.31004/obsesi.v5i2.1169.

J. Dasi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM) Melwin Syafrizal,” vol. 11, no. 3, pp. 77–90, 2010, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/dasi/article/download/38/24

H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.

M. Indah Prasasti and D. Normawati, “Sistem Pakar Deteksi Dini Status Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1276–1286, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6443.

E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.

D. D. S. Fatimah, Y. Septiana, and G. Ramadhan, “Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stunting Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Algoritm., vol. 19, no. 2, pp. 547–557, 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-2.1144.

R. Renanda and S. Supriatin, “Sistem Pakar Diagnosa Stunting Balita Menggunaka Certainty Factor,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj., vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2023, doi: 10.31102/jatim.v4ino.1.2000.

A. Widarsono and R. Adhi Saputra, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas Ke Sekolah Dengan Menggunakan Metode System Development Life Cycle (Sdlc),” J. ASET (Akuntansi Riset), vol. 4, no. 2, p. 843, 2017, doi: 10.17509/jaset.v4i2.8920.

L. I. P. Ariati, “Faktor-Faktor Resiko Penyebab Terjadinya Stunting Pada Balita Usia 23-59 Bulan,” OKSITOSIN J. Ilm. Kebidanan, vol. 6, no. 1, pp. 28–37, 2019, doi: 10.35316/oksitosin.v6i1.341.

K. S. Haryana, “Pengembangan Perangkat Lunak Dengan Menggunakan Php,” J. Comput. Bisnis, vol. 2, no. 1, pp. 14–21, 2008, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/74

A. Indriani, “Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Yogyakarta, pp. 21–2014, 2014, [Online]. Available: www.bluefame.com,

D. R. P. Mudiono, I. Muflihatin, and A. P. Wicaksono, “Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Pemantauan Kasus Stunting di Desa Kemuning Lor Kabupaten Jember,” J. Community Dev., vol. 3, no. 3, pp. 311–317, 2023, doi: 10.47134/comdev.v3i3.118.

R. A. Nilasari, J. Maulindar, and D. Hartanti, “Diagnosa Penyakit Karies Gigi pada Anak Usia Dini dengan Metode Certainty Factor,” J. Sains Dan Inform., vol. 09, no. 02, pp. 46–54, 2023, [Online]. Available: http://doi.org/10.22216/jsi.v9i2.2162

D. Gunawan and V. N. Andika, “Implementasi Teorema Bayes Pada Sistem Informasi Posyandu Dalam Mendeteksi Stunting Pada Balita,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 4, p. 692, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6146.

M. Iqbal, M. Angga Wijaya, T. Herdiawan Apandi, and L. Nurlani, “Sistem Pakar Diagnosa Status Gizi Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Di Desa Xyz,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 3, pp. 201–208, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i3.5258.

D. A. N. Wulandari and A. Prasetyo, “Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 22–33, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2440.

M. Efendi, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Gizi Batita,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 184–189, 2018.

J. Caron and J. R. Markusen, “済無No Title No Title No Title,” pp. 1–23, 2016