KLASIFIKASI STATUS GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAGGING MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

SUBIYANTORO, EGA, B2A017052 (2018) KLASIFIKASI STATUS GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAGGING MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS). Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (393kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (569kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (736kB) | Preview
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (448kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (782kB) | Request a copy
Preview	Text BAB V.pdf Download (399kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (449kB) | Preview

Abstract

Kekurangan gizi merupakan faktor utama yang menyebabkan kematian bayi dan balita. Masalah gizi buruk dan gizi kurang pada anak balita merupakan masalah yang harus ditanggulangi. Dari pantauan status gizi (PSG) tahun 2016 di Provinsi Jawa Tengah menemukan 16,9% balita masuk dalam kategori gizi kurang. Tujuan penelian ini adalah mengklasifikasikan status gizi buruk menggunakan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). MARS adalah salah satu model Regresi Nonparametrik, yaitu model yang tidak mengansumsikan bentuk fungsional antara variabel dependen dan variabel independen dan mempunyai bentuk yang fleksibel. Untuk mendapatkan model sederhana dilakukan dengan cara meminimumkan nilai Generalized CrossValidation (GCV). Dari klasifikasi metode MARS didapatkan tingkat akurasi sebesar 77.36 persen, sedangkan untuk tingkat akurasi pada bagging MARS terbaik di antara 15, 20, 25, 50 replikasi adalah 90.57 persen. Sehingga metode bagging MARS lebih baik digunakan dalam klasifikasi status gizi buruk di Provinsi Jawa Tengah. Kata kunci : GCV, Gizi Buruk, Klasifikasi, MARS

Actions (login required)

View Item