Penerapan Decision Tree dan Neural Network pada Penentuan Status Gizi Balita

Abstract

Beberapa penelitian tentang gizi telah banyak dilakukan. Diantaranya adalah masalah gizi dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Meliputi pengetahuan ibu terhadap gizi anak, tingkat ekonomi, pekerjaan keluarga, bahkan lingkungan sekitar yang kurang baik. Pada penelitian ini, penentuan status gizi balita berdasarkan faktor pendidikan ibu, status ekonomi keluarga dan pekerjaan ayah dilakukan dengan pendekatan metode data mining decision tree C4.5 dan Neural Network menggunakan data Hasil Penimbangan Massal Balita Puskesmas Rimbo Data Kecamatan Pangkalan Koto Baru Kabupaten Lima Puluh Kota. Pada C4.5 memberikan hasil pohon keputusan dengan root adalah berat badan dan sebagai leaf adalah umur dan pendidikan ibu. Sedangkan tinggi badan, status ekonomi keluarga dan pekerjaan ayah tidak sebagai leaf pada pohon keputusan. Sedangkan pada Neural Network diperoleh hasil akurasi mencapai 97,27% yang menunjukan semua variable yang digunakan mempengaruhi hasil klasifikasi