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].

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (393kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (569kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (736kB) | Preview
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (448kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (782kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (399kB) | Preview
[img]
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

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 028/Statistik/X/2018
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 20 Dec 2018 07:38
Last Modified: 20 Dec 2018 07:38
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/2234

Actions (login required)

View Item View Item