Septiadi, Naufal Alham (2025) Prediksi Kecukupan Gizi Harian Berdasarkan Pola Makan Menggunakan Algoritma K Means clusstering. Bachelor thesis, Universitas Nasional.
![]() |
Text
COVER.pdf Download (1MB) |
![]() |
Text
BAB I.pdf Download (113kB) |
![]() |
Text
BAB II.pdf Download (106kB) |
![]() |
Text
BAB III.pdf Download (106kB) |
![]() |
Text
BAB IV.pdf Download (283kB) |
![]() |
Text
BAB V.pdf Download (49kB) |
![]() |
Text
LAMPIRAN.pdf Download (465kB) |
Abstract
Skripsi ini berjudul "Prediksi Kecukupan Gizi Harian Berdasarkan Pola Makan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering". Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola makan masyarakat dan memprediksi kecukupan gizi harian individu dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dengan meningkatnya masalah gizi di Indonesia, seperti kekurangan dan kelebihan gizi, penting untuk memahami hubungan antara pola makan dan status gizi. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data pola makan berdasarkan karakteristik nutrisi, sehingga memudahkan identifikasi kelompok yang berisiko mengalami masalah gizi. Penelitian ini juga membahas faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi prediksi dan membandingkan efektivitas algoritma K-Means dalam analisis kecukupan gizi. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan program intervensi gizi yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya pola makan sehat. Dengan pendekatan berbasis data, diharapkan dapat tercipta solusi yang lebih efektif untuk mengatasi masalah gizi di Indonesia.
Item Type: | Thesis (Bachelor) |
---|---|
Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Miss Rahma Rahmawati |
Date Deposited: | 19 Jun 2025 07:37 |
Last Modified: | 19 Jun 2025 07:37 |
URI: | http://repository.unas.ac.id/id/eprint/13037 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |