Klasifikasi Status Gizi pada Anak Usia 6-12 Tahun di Indonesia dengan Menggunakan Regresi Logistik Ordinal dan Support Vector Machine (SVM)

Nurfida, Flashy Fitria (2014) Klasifikasi Status Gizi pada Anak Usia 6-12 Tahun di Indonesia dengan Menggunakan Regresi Logistik Ordinal dan Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

[img]
Preview
Text
1310100093-Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Masalah gizi pada hakikatnya adalah masalah kesehatan masyarakat, namun penanggulangannya tidak dapat dilakukan dengan pendekatan medis dan pelayanan kesehatan saja. Di Indonesia salah satu masalah gizi yang belum selesai adalah masalah gizi kurang. Sementara itu, masalah gizi yang mengancam kesehatan masyarakat (emerging) adalah gizi lebih. Perhatian terhadap anak termasuk anak usia sekolah dasar semakin ditingkatkan, terutama dalam hal yang berkaitan dengan masalah gizi. Status gizi dipengaruhi oleh konsumsi makanan dan penggunaan zat-zat gizi di dalam tubuh. Faktor karakteristik keluarga juga menjadi salah satu penyebab yang dapat mempengaruhi status gizi pada anak. Pada penelitian ini dilakukan analisis status gizi menggunakan regresi logistik ordinal dan Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil penelitian dengan regresi logistik ordinal, menunjukkan bahwa variabel prediktor yang berpengaruh terhadap status gizi adalah jumlah konsumsi, usia, pekerjaan kepala keluarga, daerah,dan karbohidrat, untuk model kategori laki-laki, sedangkan pada model kategori perempuan adalah jumlah konsumsi, pekerjaan kepala keluarga, daerah, dan protein. Berdasarkan variabel yang berpengaruh dan signifikan dalam model regresi logistik ordinal, maka hasil klasifikasi SVM status gizi anak usia 6-12 tahun di Bengkulu adalah 54,69% untuk kategori laki-laki dan 53,01% untuk kategori perempuan. Sedangkan di Sulawesi Barat ketepatan klasifikasinya adalah 53,85% untuk kategori laki-laki dan 68,75% untuk kategori perempuan ============================================================================================= Nutritional problem is essentially a public health problem, but overcome it can’t be done only with the approach of medical and health services. In Indonesia, one of the problems is the unfinished nutritional problems of malnutrition. Meanwhile, nutritional problems that threaten public health (emerging) is more nutritional. Attention to children, including children of primary school age must be improved, especially in matters related to nutritional problems. Nutritional status is influenced by the consumption of food and the use of nutrients in the body. Factor family characteristics also become one of the causes that can affect the nutritional status of children. In this research, the analysis of nutritional status using ordinal logistic regression and Support Vector Machine (SVM). Based on the research results with ordinal logistic regression, indicating that the predictor variables that influence nutritional status is the sum of consumption, age, occupation of household head, region, and carbohydrates, to model the male category, while in the female category of the model is the sum of consumption, work head family, region, and proteins. Based on an influential and significant variables in the ordinal logistic regression model, the results of SVM classification of nutritional status of children aged 6-12 years in Bengkulu was 54.69% for the category of men and 53.01% for women category. While in West Sulawesi vii classification accuracy was 53.85% for the category of men and 68.75% for women category.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.535 Nur k
Uncontrolled Keywords: Status Gizi, Regresi Logistik Ordinal, Support Vector Machine, Ketepatan Klasifikasi
Subjects: H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD38.5 Business logistics--Cost effectiveness. Supply chain management. ERP
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited: 15 Oct 2020 04:23
Last Modified: 15 Oct 2020 04:23
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/82143

Actions (login required)

View Item View Item