ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK PENENTUAN KASUS STUNTING PADA ANAK BERBASIS WEB

Erwin, Aldhy (2023) ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK PENENTUAN KASUS STUNTING PADA ANAK BERBASIS WEB. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

	Text SKRIPSI_ALDHY ERWIN_19101152630042_ABSTRAK.pdf Download (69kB)
	Text SKRIPSI_ALDHY ERWIN_19101152630042_BAB I.pdf Download (273kB)
	Text SKRIPSI_ALDHY ERWIN_19101152630042_Daftar Pustaka.pdf Download (133kB)
	Text SKRIPSI_ALDHY ERWIN_19101152630042_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence merupakan suatu bidang ilmu komputer yang mampu menirukan dan menerapkan kecerdasan yang terdapat pada manusia untuk memecahkan permasalahan yang ada. Kecerdasan buatan telah terbukti dapat menyelesaikan berbagai permasalahan dari berbagai bidang, termasuk bidang kesehatan. Stunting (anak pendek) merupakan salah satu permasalahan kesehatan yang muncul akibat dari permasalahan gizi, dimana Indonesia merupakan negara dengan prevalensi terbesar kelima di dunia sebesar 36% dari total anak di Indonesia. Dinas Kesehatan Kab. Lima Puluh Kota menghadapi kesulitan saat harus menganalisa ribuan atau bahkan puluhan ribu anak dalam satu periode tertentu dengan menggunakan perhitungan manual yang didasarkan pada perhitungan WHO. Penelitian ini akan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan metode Multilayer Perceptron untuk dapat mengklasifikasikan kasus Stunting yang terjadi berdasarkan data historical yang ada. Metode ini diimplementasikan dengan membangun sebuah website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Penelitian ini menunjukan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode MLP mampu mengklasifikasikan kasus Stunting pada anak yang terjadi di Kab. Lima Puluh Kota.

Actions (login required)

View Item