IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA KASUS STUNTING BALITA BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS PUSKESMAS BUMIAJI WILAYAH KERJA DINAS KESEHATAN KOTA BATU)

Hayyu Firdausy, Haliza (2021) IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA KASUS STUNTING BALITA BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS PUSKESMAS BUMIAJI WILAYAH KERJA DINAS KESEHATAN KOTA BATU). Diploma thesis, Jurusan Teknologi Informasi.

	Text COVER.pdf Download (672kB)
	Text BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (32kB)
	Text BAB 2 LANDASAN TEORI.docx.pdf Download (156kB)
	Text BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf Download (46kB)
	Text BAB 6 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Download (329kB)
	Text BAB 5 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN.pdf Download (1MB)
	Text BAB 7 KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Download (74kB)
	Text BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf Download (46kB)
	Text BAB 4 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM.pdf Download (1MB)

Abstract

ABSTRAK Hayyu F., Haliza. “Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Pada Kasus Stunting Balita Berbasis Website (Studi Kasus Puskesmas Bumiaji Wilayah Kerja Dinas Kesehatan Kota Batu)”.Pembimbing: (1) Luqman Affandi, S.Kom., MMSI. (2) Rakhmat Arianto, S.ST., M.Kom. Skripsi, Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang, 2021. Masalah gizi buruk yang terjadi di Indonesia masih menjadi tantangan nyata untuk dihadapi bersama oleh pemerintah maupun masyarakat. Stunting yang terjadi pada balita di Indonesia tidak dapat diremehkan. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang menjadi wilayah prioritas penangan masalah stunting dan Kota Batu adalah salah satu banyaknya kasus Stunting pada balita. Dari hasil wawancara kasus stunting di Kota Batu cukup tinggi, saat ini tercatat ada sebanyak 2.279 bayi / balita alami stunting di Kota Pariwisata ini. Keberadaan bayi / balita stunting itu tersebar di sejumlah wilayah Kota Batu. Implementasi metode Fuzzy C-Means yang digunakan untuk mengetahui mengklasterkan terhadap data penimbangan balita, dimana akan menghasilkan nilai yang akan digunakan mengakurasi kualitas dari klaster-klaster yang terbentuk dengan menggunakan pengujian dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient. Pada klasterisasi Fuzzy C-Means yang telah dilakukan, dari 100 data berhenti pada iterasi ke-30 dengan maksimal error -150.1439066372 pada iterasi terakhir menggunakan perhitungan fungsi objektif sebelumnya dikurangi dengan fungsi objektif terakhir P0 − P1. Pengujian klasterisasi Fuzzy C-Means dengan menggunakan data penimbangan balita yang terdapat pada 4 cluster terdapat cluster 1 dan 2 memiliki status anak yang paling beresiko stunting, dikarenakan di cluster 1 dan 2 status pendek dan sangat pendek mendominasi angota cluster. Dengan menggunakan pengujian Silhouette Coefficient, pengujian ini iterasi berhenti jika pengujian menggunakan perhitungan Silhouette Coefficient sudah mencapai index s(i)=>0.5. Dari hasil pengujian semua cluster yang diuji menggunakan Silhouette Coefficient semuanya yang mendapatkan nilai baik/optimal. Kata Kunci : Stunting, Pengklasteran, Fuzzy C-Means, Silhouette Coefficient ABSTRACT Hayyu F., Haliza. "Implementation of the Fuzzy C-Means Algorithm in the Case of Toddler-Based Website Stunting (Case Study at Bumiaji Health Center, Public Health Office of Batu City)". Supervisors: (1) Luqman Affandi, S.Kom., MMSI. (2) Rakhmat Arianto, S.ST., M.Kom. Thesis, Informatics Engineering Study Program, Information Technology Department, State Polytechnic of Malang, 2021. The problem of malnutrition that occurs in Indonesia is still a real challenge to be faced together by the government and the community. Stunting that occurs in toddlers in Indonesia cannot be underestimated. East Java Province is one of the provinces that is a priority area for handling stunting problems and Batu City is one of the many stunting cases in toddlers. From the results of interviews, stunting cases in Batu City are quite high, currently there are 2,279 babies / toddlers experiencing stunting in this Tourism City. The presence of stunting infants/toddlers is spread across a number of areas in Batu City. The implementation of the Fuzzy C-Means method is used to determine the clustering of toddler weighing data, which will produce a value that will be used to assess the quality of the clusters formed by using a test using the Silhouette Coefficient method. In the Fuzzy C-Means clustering that has been done, from 100 data stops at the 30th iteration with a maximum error of -150.1439066372 in the last iteration using the calculation of the previous objective function minus the last objective function P0 − P1. Fuzzy C-Means clustering test using data on weighing toddlers in 4 clusters, clusters 1 and 2 have the status of children who are most at risk of stunting, because in clusters 1 and 2 short and very short statuses dominate the cluster members. By using the Silhouette Coefficient test, this iteration test stops if the test using the Silhouette Coefficient calculation has reached index s(i)=>0.5. From the test results, all clusters tested using the Silhouette Coefficient all get good/optimal scores. Keywords: Stunting, Clustering, Fuzzy C-Means, Silhouette Coefficient

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Stunting, Pengklasteran, Fuzzy C-Means, Silhouette Coefficient Stunting, Clustering, Fuzzy C-Means, Silhouette Coefficient
Subjects:	A Computer Science > Computer Programming A Computer Science > Information Science A Computer Science > Operating Systems A Computer Science > Applied Computer Science
Depositing User:	HALIZA HAYYU FIRDAUSY
Date Deposited:	14 Mar 2024 03:27
Last Modified:	14 Mar 2024 03:27
URI:	http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/726

Actions (login required)

View Item