IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK PREDIKSI STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBISTE

WIBOWO, ARIL (2024) IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK PREDIKSI STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBISTE. Other thesis, UNIVERSITAS PGRI SEMARANG.

[thumbnail of ARIL WIBOWO.pdf] Text
ARIL WIBOWO.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (11MB)

Abstract

Stunting adalah penyakit tumbuh kembang balita yang ditandai dengan
rendahnya tinggi badan serta dengan bertambahnya usia tubuhnya tetap tidak
berkembang baik sesuai usianya dan berlangsung dalam waktu lama. Stunting
bisa dipicu oleh beberapa faktor diantaranya infeksi atau kekurangan gizi pada
ibu hamil, kekurangan gizi pada saat bayi, dan stimulasi yang buruk dari
lingkungan. Seiring dengan adanya perkembangan teknologi didunia kesehatan
seperti aplikasi sistem pakar yang dapat berfungsi untuk membantu seseorang
untuk prediksi suatu penyakit. Sistem pakar prediksi penyakit stunting dapat
membantu masyarakat dalam mengetahui keadaan anaknya apakah stunting atau
tidak dengan begitu stunting pun dapat ditindak lanjuti dengan cepat. Maka dari
itu tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem pakar untuk prediksi
stunting pada balita menggunakan metode Naive bayes berbasis web. Metode
yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode Naive bayes dengan
memanfaatkan data gejala penyakit stunting. Aplikasi dirancang berbasis web
dengan menggunakan metode pengembangan aplikasi sistem pakar waterfall dan
metode pengujian dengan blackbox testing, UAT dan White box. Dari hasil white
box testing, black box testing, menunjukkan keakuratan 100% dan dari hasil
UAT menunjukkan keakuratan 95% sehingga dapat memenuhi kebutuhan
pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pakar untuk prediksi stunting
pada balita menggunakan metode Naive bayes berbasis web. Penelitian ini
diharapkan mampu menjadi alat yang mempermudah orang tua yang memiliki
balita dalam prediksi.
Kata Kunci : Stunting, Naive Bayes, Sistem Pakar, Balita, Website.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: L Education > L Education (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Informatika > Informatika
Depositing User: Perpus Pusat Upgris
Date Deposited: 25 Sep 2024 03:10
Last Modified: 25 Sep 2024 03:10
URI: http://eprints3.upgris.ac.id/id/eprint/4700

Actions (login required)

View Item
View Item