Abstrak : Stunting pada balita merupakan salah satu permasalahan yang sedang dialami dunia kesehatan. Kejadian ini ditandai dengan berat badan dan tinggi badan yang tidak sesuai dengan umur. Selain itu juga dipengaruhi oleh pola konsumsi makanan dan penggunaan nutrisi yang tidak disesuaikan dengan kebutuhan tubuh. Dalam mencegah kejadian Stunting kegiatan yang rutin dilakukan adalah dengan memantau perkembangan status gizi dan status tumbuh kembang balita yang dilakukan melalui kegiatan posyandu yang berlangsung pada setiap bulan. Penelitian ini menggunakan pendekatan data mining dengan algoritma K-Nearest Neighbor yaitu menggunakan perhitungan jarak euclidean, adalah sebuah metode untuk mengelompokan atau mengklasifikasikan sebuah data dari uji kelas latih pada beberapa tetangga paing dekat dengan menggunakan rumus perhitungan jarak euclidean. parameter yang dipakai pada penelitian ini didasarkan pada data antropometrik atau data pengukuran tubuh manusia, yaitu Umur, Berat Badan dan Tinggi Badan. Pengujian dilakukan dengan perhitungan manual kemudian dibuat perankingan serta implementasikan kedalam aplikasi RapidMiner. Kata kunci : Balita Stunting, Data Mining, Klasifikasi, Metode K-Nearest Neighbor Abstract : Stunting in toddlers is one of the problems currently being experienced by the health world. This incident is characterized by weight and height that are not age-appropriate. It is also influenced by food consumption patterns and the use of nutrients that are not adapted to the body's needs. In preventing the occurrence of Stunting activities that are routinely carried out are by monitoring the development of nutritional status and the status of growth and development of infants carried out through posyandu activities that take place every month. This study uses a data mining approach with the K-Nearest Neighbor algorithm using euclidean distance calculation, is a method for classifying or classifying a data from a training class test on several close competitors using the euclidean distance calculation formula. The parameters used in this study are based on anthropometric data or measurement data of the human body, namely Age, Weight and Height. Testing is done by manual calculation then ranking and implemented into the RapidMiner application Keywords : Classification, Data Mining, K-Nearest Neighbor Method, Toddler Stunting
Perkembangan teknologi informasi yang begitu cepat memicu penyebaran informasi hoax melalui internet menjadi tidak terkontrol. Sehingga diperlukan suatu sistem cerdas yang dapat melakukan klasifikasi konten berita hoax yang tersebar melalu media internet. Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi yang tinggi, akan tetapi Naïve Bayes memiliki kekurangan yaitu sangat sensitive dalam pemilihan fitur maka dari itu dibutuhkan metode Particle Swarm Optimization (PSO) untuk meningkatkan hasil akurasi. Proses klasifikasi hoax dapat dilakukan melalui tahap preprocessing kemudian pembobotan kata dan dilakukan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Setelah dilakukan penelitian dengan metode Naïve Bayes dan metode Naïve Bayes berbasis PSO maka hasil yang didapat adalah Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 73.64% sedangkan Naïve Bayes berbasis PSO nilai akurasinya sebesar 91,82%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat seberapa besar pengaruh PSO untuk meningkatkan akurasi pada klasifikasi berita hoax pada media sosial menggunakan pengklasifikasi Naïve Bayes. Setelah menggunakan PSO meningkat sebesar 18,18%.
Media penyimpanan menjadi hal yang sangat penting dalam proses mengamankan data, permasalahan yang sering dihadapi adalah kurang terpusatnya penyimpanan data atau server sehingga menyebabkan tingginya resiko kehilangan data. Selain itu media penyimpanan yang tidak terpusat juga bisa memakan waktu yang cukup lama ketika proses backup data dilakukan. Oleh karena itu, pada penelitian ini peneliti mengkaji penggunaan Network Attached Storage (NAS) dengan menggunakan Open Media Vault (OMV) pada perangkat Raspberry Pi terhadap kehandalannya, seperti cukup baik atau handalkah Raspberry Pi untuk dijadikan sebuah NAS server. Penggunaan Open Media Vault (OMV) dengan Raspberry Pi juga selain dapat menjadi solusi permasalahan backup data juga memiliki tingkat efisiensi yang tinggi dari segi biaya dan perawatan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif. Setelah melakukan penelitian di PT. Digital Sarana Transportasi dapat disimpulkan bahwa peneliti berhasil membangun sistem server penyimpanan jaringan Network Attached Storage (NAS) menggunakan Open Media Vault (OMV) pada perangkat Raspberry Pi dengan metode client-server. Penelitian telah diuji menggunakan metode analisis data dengan melakukan serangkaian teknik pengumpulan data seperti melakukan observasi, wawancara dan menyebarkan angket/kuesioner pada 35 responden.
The development of information and technology is a development that can be felt in everyday life, almost all activities already use digital. The problem in the barbershop business is the length of the queue which causes customers to feel bored or there are also busy customers. Therefore, technology is needed in the barbershop business. Based on these problems, it can be concluded that there is a need to build an android-based ordering application. The purpose of this research is to increase productivity, creativity, revenue and customer satisfaction. This study uses the stages of the Waterfall method. The Waterfall method is used as a reference in the process of making the online ordering application. The results of this study are an android-based online ordering application, this application is enough to help customers so they don't have to bother waiting in line at the barbershop because customers can set schedules on the application, especially during a pandemic like today. This application displays information about available time slots and those that have been booked by other customers so that customers can adjust their free time. The barbershop also does not need to register customers who place orders manually. This online booking application has passed trials with white box testing and black box testing methods. The result is that all the components contained in this online booking application system work as expected.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.