Rivani, Fauzi (2017) Implementasi Naive Bayes Pada Embedded System Untuk Menentukan Status Gizi Bayi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Bayi adalah anak yang berusia 0 - 12 bulan, pada masa ini perkembangan otak dan fisik bayi selalu menjadi perhatian utama. Status gizi merupakan suatu ekspresi atau keadaan dari tubuh yang dipengaruhi oleh zat-zat tertentu. Status gizi pada bayi bukan hanya tentang status gizi itu baik atau buruk saja. Tetapi status gizi juga ditujukan untuk pengkategorian status panjang badan dan juga berat badan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dilakukan penelitian terkait dengan sistem klasifikasi untuk mendeteksi status gizi pada bayi, sehingga para orang tua dapat terus memantau perkembangan gizi dari bayi mereka. Pada sistem ini membutuhkan parameter-parameter berupa jenis kelamin, umur, panjang dan berat badan bayi. Dalam pembuatan sistem menggunakan komponen elektronika berupa modul, sensor dan mikrokontroler. Untuk memberikan nilai pada parameter jenis kelamin dan umur dibutuhkan modul keypad 4x4 sebagai alat untuk memasukan data, sedangkan untuk nilai dari panjang dan berat badan diakuisisi menggunakan sensor ultrasonik dan load cell. Kemudian dari data yang telah didapatkan akan diklasifikasi arduino uno untuk menentukan status gizi dari bayi tersebut. Untuk metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Naive Bayes. Dari seluruh tahapan awal hingga akhir yang ada pada sistem akan ditampilkan pada modul LCD 16x2. Untuk pengujian dan analisis dilakukan untuk mencari presentase akurasi dari sistem. Dapat disimpulkan untuk pembacaan nilai sensor dari 10 objek, sensor panjang memiliki presentase akurasi 98,28% dan sensor berat 71,02%, pengujian metode klasifikasi dengan 30 data manual secara acak pada sistem status gizi panjang dan berat badan sebesar 100%, kemudian rata-rata dari proses waktu ketika klasifikasi dengan 25 percobaan adalah 0,026 detik dan 0,032 detik. Selanjutnya pengujian dan analisis keseluruhan sistem memiliki presentase akurasi sebesar 96,66% untuk status gizi panjang badan dan 60% untuk status gizi berat badan.
English Abstract
A baby is a stage of human development from 0-12 months where brain development and physical development are the main focus interest to see the baby growth. Nutrition status is one of the essential components that is always under supervision for baby growht.Baby’s nutrition system’s is not only measured in terms of wrether they are good or bad nutrition, but also being measurd through baby’s height and baby’s weight. Based on these problems, needed research on the classification system,s classification system to detecting nutrition of baby and baby’s parents can monitor the development nutrition from their baby. Furthermore, there are other parameters such as gender and age that serve as contributing factor when measuring baby’s nutrition A censor with microcontroller has already been developed to provide specific number of the baby’s gender and age which then will be input to a system using 4x4 keypad. On the other hand, ultrasonic censor and load cell are used as a measurement system for baby’s height and weight. Then all these data will be input and compared to arduino uno classification that will determine the baby’s nutrition.The method use for this classification is called Naive Bayes. All the development stages will be put on 16x2 LCD to provide an assessment and analysis regarding the accuracy of this system. Based on the reading the censor provides on 10 objects, the heihgt (lenght) censor has 98.28% accuracy and weight with 71.02% accuracy. The classification test with 30 data that is picked randomly has 100% accuracy for the weight and height. Then average of time classification test are 0.026 second and 0.032 second respectively. The test and analysis of the overall system has 96.66% for ist accuracy for the height and 60% accuracy for the weight system.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/292/051705396 |
| Uncontrolled Keywords: | Ultrasonik, Load cell, Arduino Uno, status gizi, klasifikasi, Naive Bayes |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 22 Aug 2017 08:54 |
| Last Modified: | 13 Dec 2020 08:21 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/1529 |
![[thumbnail of Rivani, Fauzi.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Rivani, Fauzi.pdf Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |