GADING ARUM HANDAYANI PUTRI, 081116026 (2016) RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN STATUS GIZI BALITA DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (HALAMAN DEPAN) HALAMAN DEPAN.pdf Download (921kB) | Preview
	Text (BAB 1) 14. BAB I PENDAHULUAN.pdf Restricted to Registered users only Download (330kB) | Request a copy
	Text (BAB 2) 15. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (826kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) 16. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (323kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) 17. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) 18. BAB V SIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (294kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 19. DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (298kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) 20. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Dalam menentukan status gizi balita, diperlukan proses konversi data dengan tabel antropometri, dan perhitungan yang membutuhkan waktu sehingga status gizi balita tidak dapat disampaikan secara real time pada orang tua. Dalam hal ini dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu menyelesaikan masalah tersebut. Sistem pendukung keputusan penentuan status gizi balita berbasis dekstop dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dirancang dengan tujuan dapat membantu dalam penentuan gizi balita dengan proses yang lebih cepat, dapat digunakan setiap saat dan dengan hasil yang akurat. Dalam membangun sistem pendukung keputusan penentuan status gizi balita, terdapat beberapa tahapan yang dilalui. Pertama tahap pengumpulan data berupa identifikasi faktor yang dapat mempengaruhi gizi yaitu umur, berat badan, tinggi badan, indeks massa tubuh, adanya penyakit penyerta dan status ekonomi keluarga. Tahap kedua adalah pengolahan data dimana data yang telah didapatkan dimasukkan dalam sistem untuk proses pelatihan. Tahap ketiga yaitu perancangan sistem yang direpresentasikan dengan menggunakan system flowchart. Tahap keempat merupakan tahap implementasi sistem menggunakan Pseudocode dan penjelasan GUI. Tahap kelima yaitu pengujian sistem yang dilakukan dengan menguji akurasi sistem yang menghasilakan presentase akurasi sebesar 60% serta pengujian fungsional sistem menggunakan black-box testing. Tahap terakhir adalah evaluasi sistem yang dilakukan dengan penyebaran kuesioner tentang kinerja, tampilan dan fungsionalitas sistem pada user. Hasil dari penelitian ini merupakan bobot akhir yang didapatkan dari fungsi pelatihan dengan menggunakan 6 neuron hidden layer dan learning rate sebesar 0.5 dengan hasil MSE sebesar 0.035054 yang digunakan untuk menentukan status gizi balita. Dengan menggunakan bobot yang dihasilkan dari proses pelatihan, didapatkan klasifikasi status gizi balita berupa gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, gizi lebih dan obesitas dengan keakuratan sistem sebesar 60%.

Actions (login required)

View Item