Alat Diagnosa Tingkat Gizi Balita Berdasarkan Umur, Dan Berat Badan Menggunakan Metode Back-Propagation.
| dc.contributor.advisor | Wivanius, Nadhrah | |
| dc.contributor.author | Kurniawan | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-09T07:40:54Z | |
| dc.date.available | 2023-01-09T07:40:54Z | |
| dc.date.issued | 2017-05-15 | |
| dc.description.abstract | Nutrition status is a health status generated by a balance between needs and input nutrition. Method of assessment of nutrition status of toddler is anthropometry, that is calculation of nutrition status by using parameter of age, body weight, and height. In using anthropometry there are 3 methods of calculation: using weight and height body, using height body comparison with age and the last using age and weight body of toddler. Neural Network is a method that can be used to measure toddler nutrition. Artificial neural network systems do not use mathematical schemes to calculate toddler nutrition but use the data to run the learning method, thus getting the average point of data. Measurement weight body of toddler using sensor load cell and height body use ultrasonic sensor. data of measurement will be sent to arduino and visual studio software. data from sensor will be compared to average data from learning system. Tests conducted the learning process is divided into groups based on toddler age from 0 months until 12 months. The result of the artificial neural system will be compared with standart from goverment is book Sk Antropometri with total success of 91%. | en_US |
| dc.description.abstrak | Status gizi adalah status kesehatan yang dihasilkan oleh keseimbangan antara kebutuhan dan masukan nutrisi. Metode penilaian status gizi balita salah satunya dengan cara antropometri yaitu perhitungan status gizi dengan menggunakan parameter umur, berat badan, dan tinggi badan. Di dalam pengukuran menggunakan antropometri terdapat 3 buah cara perhitungan yaitu tinggi badan dengan berat badan (TB/BB), tinggi badan dengan umur (TB/U), dan umur dengan berat badan (U/BB). Neural Network adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat gizi balita. Sistem neural network tidak menggunakan perhitungan melainkan menggunakan data yang kemudian akan di proses learning. Pembacaan berat balita menggunakan sensor load cell dan tinggi balita menggunakan sensor ultrasonik. Data pembacaan berat dan tinggi akan dikirimkan ke Arduino yang kemudian akan dikirim lagi melewati proses software visual studio. Data yang didapatkan akan dibandingkan dengan data yang sudah di learning. Pengujian sistem learning terbagi kedalam pengelempokan berdasarkan umur balita dimulai dari 0 bulan sampai 12 bulan. Hasil dari sistem neural network dibandingkan dengan standart yang ada pada bukur SK Antropometri dengan total keberhasilan keseluruhan percobaan sebesar 91% | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.polibatam.ac.id/xmlui/handle/123456789/1238 | |
| dc.publisher | Politeknik Negeri Batam | en_US |
| dc.subject | Teknik Elektro | en_US |
| dc.subject | Mekatronika | en_US |
| dc.subject | Social Problems and Services; Associations (Permasalahan Sosial, Layanan Sosial; Asosiasi) | en_US |
| dc.subject | Engineering and Allied Operations (Teknik dan Ilmu yang Berkaitan) | en_US |
| dc.title | Alat Diagnosa Tingkat Gizi Balita Berdasarkan Umur, Dan Berat Badan Menggunakan Metode Back-Propagation. | en_US |
| dc.title.alternative | Diagnostic Tool for Toddler Nutritional Levels Based on Age and Weight Using the Back-Propagation Method. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |