PENGELOMPOKKAN STATUS GIZI PADA BALITA DENGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN ALGORTIMA GENETIKA
Daftar Isi:
- Pengelompokkan status gizi pada balita dilakukan untuk mengetahui maupun mendeteksi apakah balita tersebut mempunyai status gizi baik ataupun gizi kurang. Penelitian ini dikembangkan untuk menghasilkan perangkat lunak untuk pengelompokkan status gizi balita dengan metode Fuzzy C-Means dan Algoritma Genetika. Pada Fuzzy C-Means melakukan pembangkitkan bilangan random, menghitung pusat cluster, menghitung fungsi obyektif, dan menghitung perubahan matriks partisi. Pada Algoritma Genetika melakukan inisialisasi populasi, menghitung fungsi fitness, melakukan seleksi, melakukan crossover, dan melakukan mutasi Pengelompokan status gizi dalam penelitian ini menggunakan parameter berupa tinggi badan, berat badan, dan umur. Pengujian dilakukan dengan cara melihat perubahan jumlah populasi, jumlah iterasi, peluang mutasi, peluang crossover, jumlah cluster. Pengukuran validasi cluster dilakukan dengan menggunakan Davies Bouldin Index. Hasil dari pengukuran ini untuk pengelompokkan status gizi pada balita dengan metode Fuzzy C-Means - Algoritma Genetika didapatkan nilai yaitu 0.07482 dan untuk metode Fuzzy C-Means didapatkan nilai yaitu 0.07479, dengan pengujian nilai jumlah populasi = 15, jumlah iterasi = 50, peluang mutasi = 0.3, peluang crossover = 0.7, dan jumlah cluster = 2.