Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan Sehat Dan Bergizi
| Main Author: | Afandie, MochamadNoor |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/145666/ |
| ctrlnum |
145666 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/145666/</relation><title>Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan Sehat Dan Bergizi</title><creator>Afandie, MochamadNoor</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description> Makanan Merupakan Kebutuhan Pokok Bagi
Setiap Pasien. Berbagai Macam Makanan Telah Banyak Diproduksi Mulai Dari
Makanan Ringan Hingga Makanan Yang Tidak Ringan Demi Memenuhi Kebutuhan Pokok
Pasien Sehingga Banyak Orang Yang Kurang Sadar Akan Makanan Yang Mereka
Konsumsi Tanpa Memikirkan Dampak Dari Mengonsumsi Makanan Yang Terlalu
Berlebihan Dan Menyebabkan Kebanyakan Orang Mengalami Obesitas Atau
Kegemukan Akibat Kebutuhan Gizi Harian Tidak Sebanding Dengan Makanan Yang
Dikonsumsi Oleh Pasien. Pada Penelitian Ini Membahas Tentang Implementasi
Sebuah Implementasi Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Menu Makanan
Sehat Dan Bergizi Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor . Inputan Data
Pada Proses Awal Menentukan Pilihan Menu Yang Sesuai Terhadap Kebutuhan
Gizi Harian Pasien Dengan Mendapatkan Informasi Kebutuhan Gizi Harian Pasien
Dengan Parameter Yang Digunakan Yaitu : Tinggi Badan, Berat Badan, Usia,
Jenis Kelamin, Dan Physical Activity. Proses Klasifikasi Dilakukan
Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dengan Training Data
Dilakukan Terhadap 50 Data Pasien Dan 30 Paket Menu Makanan Yang
Terdapat Didalam Sistem Dengan Membandingkan Setiap Pasien Terhadap 30 Paket
Makanan Secara Random Untuk Mengetahui Paket Makanan Yang Sesuai Dengan
Kebutuhan Gizi Per Waktu Makan Agar Pasien Dapat Terhindar Dari Obesitas Atau
Kegemukan. Pengujian Dilakukan Dengan Cara Membandingkan Keputusan Yang
Diberikan Oleh Sistem Dengan Keputusan Yang Didapatkan Oleh Ahli Gizi. Kesimpulan
Dari Hasil Pengujian Akurasi Terbaik Didapatkan Dengan Nilai Presentase Akurasi
Sebesar 83% Dengan Data Uji 50 Dan Nilai K = 2. Setelah Didapatkan Nilai K = 2
Sebagai Nilai K Dengan Akurasi Terbaik Kemudian Dilakukan Pengujian Akurasi
Terhadap Jumlah Data Uji, Didapat Nilai Akurasi Terbaik Terhadap 30 Data Uji
Dengan Presentase 83.3%. </description><date>2013-12-30</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><identifier> Afandie, MochamadNoor (2013) Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan Sehat Dan Bergizi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIIK/2013/185/051400120</relation><recordID>145666</recordID></dc>
|
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview |
| author |
Afandie, MochamadNoor |
| title |
Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan Sehat Dan Bergizi |
| publishDate |
2013 |
| topic |
005 Computer programming programs data |
| url |
http://repository.ub.ac.id/145666/ |
| contents |
Makanan Merupakan Kebutuhan Pokok Bagi
Setiap Pasien. Berbagai Macam Makanan Telah Banyak Diproduksi Mulai Dari
Makanan Ringan Hingga Makanan Yang Tidak Ringan Demi Memenuhi Kebutuhan Pokok
Pasien Sehingga Banyak Orang Yang Kurang Sadar Akan Makanan Yang Mereka
Konsumsi Tanpa Memikirkan Dampak Dari Mengonsumsi Makanan Yang Terlalu
Berlebihan Dan Menyebabkan Kebanyakan Orang Mengalami Obesitas Atau
Kegemukan Akibat Kebutuhan Gizi Harian Tidak Sebanding Dengan Makanan Yang
Dikonsumsi Oleh Pasien. Pada Penelitian Ini Membahas Tentang Implementasi
Sebuah Implementasi Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Menu Makanan
Sehat Dan Bergizi Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor . Inputan Data
Pada Proses Awal Menentukan Pilihan Menu Yang Sesuai Terhadap Kebutuhan
Gizi Harian Pasien Dengan Mendapatkan Informasi Kebutuhan Gizi Harian Pasien
Dengan Parameter Yang Digunakan Yaitu : Tinggi Badan, Berat Badan, Usia,
Jenis Kelamin, Dan Physical Activity. Proses Klasifikasi Dilakukan
Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dengan Training Data
Dilakukan Terhadap 50 Data Pasien Dan 30 Paket Menu Makanan Yang
Terdapat Didalam Sistem Dengan Membandingkan Setiap Pasien Terhadap 30 Paket
Makanan Secara Random Untuk Mengetahui Paket Makanan Yang Sesuai Dengan
Kebutuhan Gizi Per Waktu Makan Agar Pasien Dapat Terhindar Dari Obesitas Atau
Kegemukan. Pengujian Dilakukan Dengan Cara Membandingkan Keputusan Yang
Diberikan Oleh Sistem Dengan Keputusan Yang Didapatkan Oleh Ahli Gizi. Kesimpulan
Dari Hasil Pengujian Akurasi Terbaik Didapatkan Dengan Nilai Presentase Akurasi
Sebesar 83% Dengan Data Uji 50 Dan Nilai K = 2. Setelah Didapatkan Nilai K = 2
Sebagai Nilai K Dengan Akurasi Terbaik Kemudian Dilakukan Pengujian Akurasi
Terhadap Jumlah Data Uji, Didapat Nilai Akurasi Terbaik Terhadap 30 Data Uji
Dengan Presentase 83.3%. |
| id |
IOS4666.145666 |
| institution |
Universitas Brawijaya |
| affiliation |
mill.onesearch.id fkp2tn.onesearch.id |
| institution_id |
30 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Brawijaya |
| library_id |
480 |
| collection |
Repository Universitas Brawijaya |
| repository_id |
4666 |
| subject_area |
Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia* |
| city |
MALANG |
| province |
JAWA TIMUR |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS4666 |
| first_indexed |
2021-10-27T08:47:42Z |
| last_indexed |
2021-10-28T07:33:16Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1751454641416044544 |
| score |
17.538404 |