Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Gizi Balita Pada Puskesmas Siantar Utara Kota Pematangsiantar

Daniel Arbanus Simbolon(1*), Dedy Hartama(2), Fitri Anggraini(3),

(1) Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
(2) Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
(3) Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
(*) Corresponding Author

Abstract


The North Siantar Health Center's Puskesmas is a health sector engaged in public health sciences, at the Office of the North Siantar Sub-District of Pematangsiantar City conducted research with the Nutritional research variables under five months of age. attacked by various diseases ranging from external diseases and internal diseases. Artificial Neural Network is a method of grouping and separating data whose working principle is the same as Human Neural Networks, this Science processes systems and structures so that they become information.

Full Text:

PDF

References


Dar, M. H. (2017). Penerapan Metode Backpropagation Neural Network Untuk Memprediksi Produksi Air, 12, 203–208.

Dulasrip, M. (2015). Penggunaan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Mendeteksi Status Gizi balita Dengan Metode Backpropagation. skripsi.

Fathina, H. (2015). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Jenis Kelamin Laki-laki Dengan Metode Backpropagation.

Febrina, M., Arina, F., & Ekawati, R. (2013). Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan ( JST ) Backpropagation, 1(2), 174–179.

Hidayat, R. (2018). Perancangan Sistem Inventori Barang pada Toko Family Usaha Berbasis Web.

Khusniyah, T. W. (2016). Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, 3(1), 11–18.

Kusumadewi, K. (2015). Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi.

Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., & Persulessy, E. R. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ), 11(2), 149–160.

Nugraha, A. P. (2015). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Faktor Berbasis Web ( Studi Kasus : Poliklinik PT Pos Indnesia Bandung ), 2(2), 3676–3683.

Rsud, P., Ambon, M. H., Lesnussa, Y. A., Rahakbauw, D. L., & Tehuayo, S. (2016). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Potensi Serangan Jantung, 117–122.

Santosa, F. H., Bahri, S., & Ibrahim, M. (2018). Pengembangan aplikasi project Simulasi Limit Fungsi Mengunakan Matlab, 1(2), 80–89.

Tambunan, H. S. (2016). Pengenalan Pola HIV Dan AIDS Menggunakan Algoritma Kohonen Pada Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, 65–69.

Wanto, anjar. (2018). Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts, 3(2017), 370–380.

Wardhani, K. S. (2014). Pengembangan Sistem Informasi Kartu Menuju Sehat Sebagai Alternatif Pengelolaan Posyandu Secara Digital.

Widiasari, I. R., & Ismanto, E. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau, 18–19.

Windarto, A. P., Studi, P., & Informasi, S. (2017). Implementasi JST Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation, (1), 12–23.

Yanto, M., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2015). Memprediksi Jumlah Reservasi Kamar Hotel Dengan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang ), 2(1).




DOI: https://doi.org/10.30645/brahmana.v1i1.7

DOI (PDF): https://doi.org/10.30645/brahmana.v1i1.7.g7

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Published Papers Indexed/Abstracted By: