Detail Cantuman

Masalah gizi masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat yang belum teratasi
secara optimal di Indonesia. Perkembangan dan pertumbuhan anak sangat
menentukan keberhasilan tumbuh kembang balita. Status gizi merupakan indikator
penting dalam menilai kesehatan anak di bawah usia lima tahun. Dataset yang
digunakan berasal dari file CSV bagian poli gizi Puskesmas Sepatan. Algoritma
Naïve Bayes diterapkan dalam penelitian ini, dengan Tuning Hyperparameter
menggunakan Grid Search untuk meningkatkan akurasi dan kinerja secara
signifikan. Teknik SMOTE dan Tomek Link diterapkan untuk menangani
ketidakseimbangan data. Akurasi diukur menggunakan confusion matrix, dan
hasilnya menunjukkan skor akurasi 87% untuk algoritma Naïve Bayes. Selain itu,
penelitian ini juga mengembangkan aplikasi web yang memungkinkan pengguna
untuk melihat plot status gizi, melakukan pencarian berdasarkan NIK atau nama,
melakukan preprocessing, serta menampilkan confusion matrix dan menghitung
akurasi. Aplikasi ini menggunakan algoritma Naïve Bayes, preprocessing data,
normalisasi data, serta kombinasi Grid Search dan SMOTE + Tomek Link untuk
meningkatkan kinerja.