ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN OPTIMASI GRID SEARCH CROSS-VALIDATION DALAM PREDIKSI STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN BODY MASS INDEX (BMI)

ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN OPTIMASI GRID SEARCH CROSS-VALIDATION DALAM PREDIKSI STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN BODY MASS INDEX (BMI) BINTANG RIZQIA Primary Author mixed material bibliography BANDUNG TEKNIK INFORMATIKA UNLA 2026 monographic id INDONESIA Permasalahan gizi pada balita memerlukan deteksi dini yang cepat dan akurat guna mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Namun, proses penilaian status gizi yang masih dilakukan secara manual menyebabkan perhitungan kurang efisien dan belum terintegrasi dengan perencanaan asupan makanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi status gizi balita berbasis web yang dilengkapi dengan rekomendasi asupan makanan. Pengembangan sistem menggunakan pendekatan Agile, sedangkan model prediksi dikembangkan mengikuti tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan dengan optimasi hyperparameter melalui GridSearch untuk memperoleh performa optimal. Sistem menghitung BMI dan Z-Score IMT/U, kemudian menghasilkan prediksi status gizi serta rekomendasi asupan sesuai kategori dan usia balita. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan sesuai rancangan dan mampu mendukung identifikasi serta perencanaan gizi secara lebih efektif dan terintegrasi. Status Gizi Balita, Sistem Prediksi, Support Vecto NONE Repository Universitas Langlangbuana Sistem Repository Elektronik Skripsi, Tesis, Desertasi dan Penelitian Dosen Universitas Langlangbuana TF 220024 My Library cover Lembar Pengesahan PERNYATAAN KEASLIAN ABSTRAK ABSTRAK BAB I BAB II BAB V DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Cover_BINTANG_RIZQIA.jpg.jpg 4114 2026-06-09 10:43:03 2026-06-09 10:44:13 machine generated