Detail Karya Ilmiah

  • SISTEM PENENTUAN STATUS GIZI PASIEN RAWAT INAP MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (STUDI KASUS : RSUD DR. H. SLAMET MARTODIRDJO PAMEKASAN)
    Penulis : Nur Anggraeni
    Dosen Pembimbing I : Diana Rahmawati, ST.M.T
    Dosen Pembimbing II :Firli Irhamni, ST.M.Kom
    Abstraksi

    Di Indonesia masalah perkembangan gizi adalah masalah yang perlu perhatian lebih. Jika seseorang tidak mengetahui tentang status gizinya, maka tidak akan dapat mengontrol berapa banyak jumlah gizi yang dibutuhkan dalam tubuh. Dalam penelitian ini dirancang aplikasi sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk menentukan status gizi pasien dan memberikan solusi makanan pada pasien sesuai riwayat penyakit yang di derita pasien. Sistem yang dirancang ini berbasis Web, dan memudahkan pihak admin atau ahli gizi rumah sakit dalam penentuan status gizi pasien. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini dapat memberikan efisien dan efektifitas kinerja setiap pihak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC). Metode terbaru yang di gunakan untuk memprediksi probabilitas.Metode Naïve bayes Classifier melakukan proses penentuan perhitungan probabilitas status gizi. Dimana dicari nilai probabilitas terbesar yang kemudian menjadi kesimpulan penentuan status gizi. Metode ini dapat diterapkan dalam studi kasus Sistem Penentuan Status Gizi Pasien dengan hasil akurasi terbesar 92%. Kata Kunci : Naïve Bayes Classifier, Sistem Pendukung Keputusan, Status Gizi, Web

    Abstraction

    The Nutrition in Indonesia developmental problems are problems that need more attention. If someone does not know about nutritional status, it will not be able to control how many nutrients are needed in the body, while the data collection method is a method of literature, interviews, observation methods. In this study tried to design a decision support system application that is used to determine the nutritional status of patients and provide appropriate solutions in patients with a history of food in the suffering patient's disease. These systems are designed Web-based. In this system may facilitate the admin or the hospital nutritionist in determining the nutritional status of patients. It is expected that these applications can provide efficient and effective performance of each party. At this final method was applied to the Naïve Bayes Classifier (NBC). Naïve Bayes Classifier is a new method that is used to predict the probability. Bayes method is also a good method in machine learning based on training data, using the conditional probability as the basis. Key words: Naïve Bayes Classifier, Decision Support System, Nutritional Status, Web.

Detail Jurnal