Ardiyanti, Maqda (2019) Klasifikasi Masalah Gizi Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) (Studi Kasus Status Gizi Balita Indonesia Tahun 2017). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) membentuk pohon keputusan dengan cara pembagian dan menguasai sampel secara rekursif dari atas ke bawah. Setiap tahun, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia selalu mengadakan Pemantauan Status Gizi (PSG). Diperlukan suatu metode yang dapat mengklasifikasikan permasalahan mengenai status gizi sehingga dapat dipergunakan oleh pemerintah dan masyarakat untuk penentuan arah perbaikan gizi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi dengan membentuk pohon keputusan menggunakan metode ID3 pada hasil Pemantauan Status Gizi tahun 2017 yang merujuk pada karakteristik masalah gizi balita sehingga dapat diketahui kriteria utama penentu masalah gizi balita. Data sekunder berupa hasil Pemantauan Status Gizi tahun 2017 yang telah dilaksanakan di 34 provinsi dan 514 kabupaten/kota. Hasil penelitian menunjukkan metode pohon keputusan ID3 dapat mengkontruksikan pohon keputusan yang menghasilkan lima simpul dengan nilai akurasi sebesar satu. Hal lain yang mendukung metode pohon keputusan ID3 dalam mengklasifikasikan masalah gizi dapat dilihat dari hasil evaluasi ketepatan klasifikasi berdasarkan nilai Press’s Q, specificity, dan sensitivity yang menunjukkan hasil berada dalam batas ketentuan klasifikasi serta dapat diketahui bahwa atribut Wasting dijadikan sebagai kriteria utama dalam menentukan masalah gizi balita. Penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan dalam memilih analisis klasifikasi untuk mencari kriteria utama yang mempengaruhi suatu kasus.
English Abstract
The Iterative Dichotomiser 3 (ID3) algorithm forms a decision tree by recursively dividing and mastering the sample from top to bottom. Every year, the Ministry of Health of the Republic of Indonesia always conducts Nutritional Status Monitoring (PSG). A method is needed that can classify problems regarding nutritional status so that it can be used by the government and the community to determine the direction of improving nutrition. This study aims to classify by forming a decision tree using the ID3 method in the results of Nutritional Status Monitoring in 2017 which refers to the characteristics nutrition problems so that the main criteria for determining the nutritional problems of toddler can be known. Secondary data in the form of 2017 Nutrition Status Monitoring have been carried out in 34 provinces and 514 districts/cities. The results showed that the ID3 decision tree method can construct a decision tree that produces five vertices with an accuracy value of one. Another thing that supports the ID3 decision tree method in classifying nutritional problems can be seen from the results of evaluation of classification accuracy based on Press's Q, specificity, and sensitivity values that show results within the classification provisions and it can be seen that Wasting attribute is used as the main criterion in determining toddler nutrition problems . This research can be taken into consideration in choosing a classification analysis to look for the main criteria that affect a case.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2019/81/051910784 |
| Uncontrolled Keywords: | ID3, PSG, Karakteristik Masalah Gizi Balita, Kriteria Utama, ID3, PSG, Characteristics of Toddler Nutrition Problems, Main Criteria |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 518 Numerical analysis > 518.1 Algorithms |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 05 Aug 2020 07:58 |
| Last Modified: | 28 Oct 2021 02:02 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/176859 |
Preview |
Text
Maqda Ardiyanti (3).pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |