Search Articles & Publications

Showing 1302 articles found for "Mini"

COMPARATIVE STUDY OF FP - GROWTH AND APRIORI IN GROCERY ANALYSIS

Adi, Ahmad Cahyono
Abstract: Abstract: The growing business environment causes the business world to create in order to continue to survive, one of which is by increasing sales. One way is to use the data approach. One method of data approach that is… s widely used is Market Basket Analysis. This study uses the Market Basket Analysis method with the a priori algorithm and FP-Growth. Grocery dataset analysis using two algorithms, Apriori and FP-Growth using a minimum support parameter of 0.45, has results sorted by the top 10 associations with the best confidence value. The association with the highest support value found is "Whole Milk -> Other Vegetables" with a support value of 0.0748347737. The analysis concludes that both algorithms produce the same association "Other Vegetables -> Whole Milk" with a Support value of 0.0748347737.              Keywords: apriori; FP-Growth; market basket analysis.     Abstrak : Lingkungan bisnis yang semakin berkembang menyebabkan dunia bisnis harus berkreasi agar dapat terus bertahan, salah satunya dengan cara meningkatkan penjualan. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan pendekatan data. Salah satu metode pendekatan data yang banyak digunakan adalah Market Basket Analysis. Penelitian ini menggunakan metode Market Basket Analysis dengan algoritma apriori dan FP-Growth. Analisis dataset grosir menggunakan dua algoritma, Apriori dan FP-Growth dengan menggunakan parameter support minimum 0,45, memiliki hasil yang diurutkan berdasarkan 10 asosiasi teratas dengan nilai confidence terbaik. Asosiasi dengan nilai support tertinggi yang ditemukan adalah “Whole Milk -> Other Vegetables” dengan nilai support sebesar 0,0748347737. Analisis menyimpulkan bahwa kedua algoritma tersebut menghasilkan asosiasi yang sama “Other Vegetables -> Whole Milk” dengan nilai Support sebesar 0,0748347737.   Kata Kunci: apriori; FP-Growth; market basket analysis  

IMPLEMENTATION OF MAUT METHOD GRANTING BUSINESS LICENSES IN TANJUNGBALAI CITY

Raisita, Tanya, Hambali, Hambali, Maulana, Cecep
Abstract: Abstract: Establishing a business or industrial location must obtain permission from the government which aims to protect the surrounding community from possible disturbances or pollution resulting from the industry. Therefore,… refore, in order to achieve this, it is necessary to have a system that automatically provides accurate and fast decisions in determining which companies or industries are worthy of being granted a business license. The aim of this research is to build a decision support system in determining permits to disturb business or industrial premises using the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method. The data analysis technique used is the MAUT method to determine the final decision in granting a disturbance permit to a company or industry. The sample or training data consists of 20 names in the Tanjungbalai City area. This system is tested with a black box which aims to find out that all components in the system are running well. Our findings show that the system we have created is appropriate based on the results of the analysis using the MAUT method. Apart from that, the results of black box testing show that all components in this system are valid and functioning well. Keywords: granting business licenses; maut method; web based.   Abstrak: Mendirikan tempat usaha atau industri harus mendapatkan izin dari pemerintah yang bertujuan untuk melindungi masyarakat sekitar agar terlindungi dari kemungkinan timbulnya gangguan atau polusi yang diakibatkan dari industry tersebut. Oleh karena itu, demi tercapainya hal tersebut perlu adanya sistem yang secara otomatis memberikan keputusan secara akurat dan cepat dalam menentukan suatu perusahaan atau industry mana yang layak diberikan izin usaha. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan dalam menentukan izin gangguan tempat usaha atau industri menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). Teknik analisis data yang digunakan menggunakan metode MAUT untuk menentukan keputusan akhir dalam memberikan izin gangguan kepada perusahaan atau industri. Sampel atau data training yang berjumlah 20 nama di wilayah Kota Tanjungbalai. Sistem ini diuji dengan black box yang bertujuan untuk mengetahui semua komponen pada sistem sudah berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang telah kami buat sudah sesuai berdasarkan hasil analisis menggunakan metode MAUT. Selain itu, hasil black box testing menunjukkan bahwa semua komponen pada sistem ini sudah valid dan berfungsi dengan baik. Kata kunci: berbasis web; metode maut; pemberian izin usaha.

SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD DECISION SUPPORT SYSTEM IN CEMENT SELECTION AT UD.WENDY JAYA

Nazryani, Della, Fauziah, Rizky, Yuma, Febby Madonna
Abstract: Abstract: Technology is a tool for processing, storing and modifying data to obtain informatio. Decision Support System (DSS) a based model-based with data processing procedures and considerations to assist manager in decision… ecision making. In the context of UD.Wendy Jaya which still uses manual methods for selecting superior cement, this is considered less effective and ineffcient, resulting in cement selection that does not meet the criteria and lacks accuracy. This research employs a quantitative method with the aim of determining decisions for selecting superior cemen and designing a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method based on predetermined criteria. The implementation result show that the decision support system for determining superior cement provides convenience and speed in selecting superior cement at UD Wendy Jaya according to the expected criteria. The results of calculations using the simple additive weighting (SAW) method rank each alternative, with the most superior alternative being three-wheel cement, considering several criteria such as price, compressive, strength, fineness, water capacity and setting time. Keywords: simple additive weighting (SAW); decision support system; UD.wendy jaya Abstrak: Teknologi adalah alat untuk mengolah, menyimpan, dan memodifikasi data guna mendapatkan informasi. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS) merupakan sistem berbasis model dengan prosedur pemrosesan data dan pertimbangan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks Toko UD. Wendy Jaya, yang masih menggunakan cara manual untuk pemilihan semen unggul, hal ini dianggap kurang efektif dan tidak efisien, mengakibatkan pemilihan semen tidak sesuai kriteria dan tidak akurat. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan tujuan untuk mengetahui keputusan pemilihan semen unggul dan merancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan Menentukan Semen Unggul memberikan kemudahan dan kecepatan dalam pemilihan semen unggul pada Toko UD. Wendy Jaya sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah perangkingan setiap alternatif yaitu diperoleh alternatif yang paling unggul adalah semen tiga roda ditinjau dari beberapa kriteria harga, kuat tekanan, kehalusan, kapasitas air dan waktu mengeras. Kata kunci: simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan; UD.wendy jaya  

APPLICATION SAW METHOD FOR GENERAL CHAMPION STUDENTS SMP NEGERI 3 KISARAN

Nabila, Inaya, Ramdhan, William, Kifti, Wan Mariatul
Abstract: Abstract: Schools become educational institutions in supporting the teaching and learning process to increase student potential. In the world of education, determining the best students is still an obstacle that is often… faced such as subjectivity assessment resulting in diverse mindsets. SMP Negeri 3 Kisaran which is located at Jalan Madong Lubis, Selawan, East Kisaran District, Asahan Regency. The process of determining the overall champion students still relies on conventional assessments by manual means so that it requires a long assessment time, assessment is also subjective, this tends to limit recognition of diverse student potential. The purpose of this study is to design a decision support system application in determining the overall champion students at SMP Negeri 3 Kisaran with specified criteria. The SAW method is used as a weighted summation method of the performance of each alternative across all attributes. The best alternative decision result as the General Champion Student of class IX in the Odd Semester of 2023/2024 at SMP Negeri 3 Kisaran is Naurah Ghaisani Lubis with a score of 0.906. Based on these results, it can help SMP Negeri 3 Kisaran in determining the overall champion students and become a reference in decision making. Keywords: decision support system; simple addictive weighting; general champion students   Abstrak: Sekolah menjadi institusi pendidikan dalam mendukung proses belajar mengajar untuk meningkatkan potensi siswa. Dalam dunia pendidikan menentukan siswa terbaik masih menjadi kendala yang sering dihadapi seperti penilaian secara subjektivitas mengakibatkan pola pikir yang beragam. SMP Negeri 3 Kisaran yang beralamatkan di Jalan Madong Lubis, Selawan, Kecamatan Kisaran Timur, Kabupaten Asahan. Proses penentuan siswa juara umum masih mengandalkan penilaian konvensional dengan cara manual sehingga membutuhkan waktu penilaian yang cukup lama, penilaian juga bersifat subjektif, hal ini cenderung membatasi pengakuan atas potensi siswa yang beragam. Tujuan penelitian ini untuk merancang aplikasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa juara umum di SMP Negeri 3 Kisaran dengan kriteria yang ditentukan. Metode SAW digunakan sebagai metode penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif di semua atribut. Hasil keputusan alternatif terbaik sebagai Siswa Juara Umum kelas IX pada Semester Ganjil Tahun 2023/2024 di SMP Negeri 3 Kisaran adalah Naurah Ghaisani Lubis dengan nilai 0.906. Berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak SMP Negeri 3 Kisaran dalam menentukan siswa juara umum dan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan. Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple addictive weighting; siswa juara umum

COMBINATION OF COCOSO AND SAW ALGORITHM TO DETERMINE USED MOTORCYCLES

Dalimunthe, Roni, Yesputra, Rolly, Rohminatin, Rohminatin
Abstract: Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices… based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score. Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting   Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi. Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan

IMPLEMENTATION OF THE FAST METHOD IN A WEB-BASED INVENTORY INFORMATION SYSTEM

Haerani, Reni, Nugroho, Praditya Adi, Ansor, Ahmad Sofan
Abstract: Abstract: The development of information technology has significantly impacted the efficiency and effectiveness of information system management, including inventory management. This research aims to implement the Features… es from Accelerated Segment Test (FAST) method in a web-based Inventory Information System to increase the speed of object detection and recognition in the stock monitoring process. The system development method in this research uses the Framework for the Application of System Thinking (FAST) which consists of 7 development phases. The FAST method helps ensure that the objectives are clear, specific, and achievable, ultimately leading to a more efficient and effective system. Implementing of this method in the web-based Inventory Information System is expected to provide faster and more accurate results in identifying stock changes, thereby minimizing the risk of shortages or excess inventory. Users can easily access real-time stock information via a responsive web interface. The system performance evaluation’s findings demonstrate that the FAST approach can speed up object detection, which benefits inventory management. Implementing the FAST method in a web-based inventory information system can bring many strategic and operational benefits and is expected to significantly increase the efficiency and accuracy of inventory management in an increasingly competitive market.   Keywords: FAST method; inventory; UML;website   Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap efisiensi dan efektivitas pengelolaan sistem informasi, termasuk dalam hal manajemen persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web guna meningkatkan kecepatan deteksi dan pengenalan objek pada proses monitoring stok barang. Metode pengembangan sistem menggunakan Framework for the Application of System Thinking (FAST) yang terdiri dari 7 fase pengembangan. Metode FAST membantu memastikan bahwa tujuan jelas, spesifik, dan dapat dicapai, yang pada akhirnya menghasilkan sistem yang efisien dan efektif.  Implementasi metode ini pada aplikasi inventaris berbasis web diharapkan bisa membagikan hasil lebih cepat dan akurat mengidentifikasi perubahan stok barang, sehingga meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi stok barang secara real-time melalui antarmuka web yang responsif.Hasil evaluasi performa sistem menunjukkan bahwa metode FAST mampu meningkatkan kecepatan deteksi objek, sehingga memberikan kontribusi positif terhadap manajemen persediaan barang. Dengan adanya implementasi metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web, dapat membawa banyak manfaat strategis dan operasional dan diharapkan bisa memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi dan kecermatan pengelolaan persediaan barang di pasar yang semakin kompetitif. Kata Kunci: metode FAST; persediaan barang; UML; website

PROVIDING LOAN FUNDS FOR PRIMKOPPOL MEMBERS USING THE SAW METHOD

Hasibuan, Ramadhan Pratama Putra, Efendi, Bachtiar, Andriyani, Suci
Abstract: Abstract: The provision of loan funds is one of the important activities in improving the welfare of Primkoppol members (Police Cooperative). The process of determining the eligibility for loan disbursement in PRIMKOPPOL… POLRES Asahan is still lacking systematic timing delays in making decisions in managing the disbursement of loan funds. Therefore, an efficient and effective method is needed to minimize risks and maximize profits for the cooperative and its members. One method that can be used is the Simple Additive Weighting (SAW) method, which has been proven effective in various decision-making contexts. This study aims to apply the SAW method in the process of disbursing loan funds for Primkoppol members, and to evaluate the performance of this method in selecting eligible loan recipients and optimizing fund allocation. The loan disbursement process uses the SAW method, which calculates the relative preference value for each prospective loan recipient based on predetermined criteria. The results of this study indicate that by applying the Simple Additive Weighting method to 10 loan applicants, 3 applicants successfully applied for loans with a preference value > 0.7, in line with the requirements. The implementation of the SAW method in loan disbursement for Primkoppol members has successfully increased efficiency and accuracy in selecting loan recipients.   Keywords : cooperative; decision support systems; simple additive weighting (SAW).     Abstract: Pemberian dana pinjaman merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam meningkatkan kesejahteraan anggota Primkoppol (Koperasi Polisi). Proses penentuan kelayakan pemberian pinjaman di PRIMKOPPOL POLRES Asahan masih kurang sistematis keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan dalam mengelola pemberian dana pinjaman. Untuk itu diperlukan suatu metode yang efisien dan efektif untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan bagi koperasi dan anggotanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), yang telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam proses pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol, serta untuk meng-evaluasi kinerja metode tersebut dalam memilih penerima pinjaman yang layak dan meng-optimalkan alokasi dana. Proses pemberian dana pinjaman menggunakan metode SAW yang menghitung nilai preferensi relatif bagi setiap calon penerima pinjaman berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting dari 10 calon pemohon pinjaman, 3 calon berhasil mampu mengajukan pinjaman dengan nilai preferensi > 0,7. sesuai dengan persyaratan. Implementasi metode SAW dalam pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol berhasil meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam pemilihan penerima pinjaman.   Kata Kunci : koperasi; simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan.

FORECASTING HARVEST RESULTS OF FRESH FRUIT BUNCHES USING THE SES METHOD

Kurniawan, Ahmad, Helmiah, Fauriatun, Yuma, Febby Madonna
Abstract: Abstract: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan is a state-owned enterprise unit operating in the palm oil plantation industry. In an effort to increase production, the plantation company aims to enhance production… ion efficiency so that palm oil product prices become more competitive by determining harvest yields. The company's harvest yield estimation still uses a traditional approach based on the average bunch weight (BJR), considering the year of planting and the planting area. However, this technique is less effective and efficient. If the company's estimates are incorrect, it can potentially lead to losses or increased production budgets. The purpose of this research is to obtain a comparison of forecast results for the next month with the best alpha accuracy measure using the Single Exponential Smoothing method. The research method used is based on qualitative and quantitative data from interviews and observations of data from December 2022 to November 2023. The forecasting results with an alpha accuracy value of 0.9 using the Single Exponential Smoothing method show a forecast for December 2023 of 13,835.57844 with a percentage error rate (MAPE) of 9.28%, MAD of 1,021,423.6, and MSE of 174,130,366. Keywords: forecasting; palm oil; single exponential smoothing   Abstrak: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan sebagai unit usaha BUMN yang beroperasi di industri perkebunan kelapa sawit. Dalam upaya meningkatkan produksi, perusahaan perkebunan, peningkatan efisiensi produksi agar harga produk sawit lebih kompetitif dengan menentukan hasil panen. Pada perkiraan hasil panen perusahaan masih menerapkan pendekatan tradisional berdasarkan berat janjangan rata-rata (BJR) dengan mempertimbangkan tahun tanam dan luas area tanaman. Namun, tehnik ini kurang efektif dan efisien, Apabila perkiraan yang dibuat perusahaan salah berpotensi menyebabkan kerugian atau peningkatan anggaran produksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan perbandingan hasil peramalan pada bulan berikutnya dengan ukuran akurasi alpha terbaik menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan data kualitatif dan kuantitatif dari hasil wawancara dan observasi data bulan desember 2022 - november 2023. Hasil peramalan dari ukuran akurasi nilai alpha 0.9 menggunakan metode Single Exponential Smoothing diperoleh peramalan untuk periode desember 2023 sebesar 13.835578,44 dengan tingkat persentase error MAPE sebesar 9,28%, MAD 1021423.6 dan MSE 174130366. Kata Kunci: kelapa sawit; peramalan; single exponential smoothing

IMPLEMENTATION DECISION SUPPORT SYSTEM DETERMINING ELIGIBILITY OF DIRECT CASH AID RECIPIENT COMMUNITIES

Aprizal, Aprizal, Jasri, Jasri
Abstract: Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability… lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance. Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;   Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.   Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM

DETECTION OF CHILDREN'S NUTRITIONAL STATUS USING MACHINE LEARNING WITH LOGISTIC REGRESSION ALGORITHM

Yuliana, Yuliana, Paradise, Paradise, Qulub, Mudawil
Abstract: Abstract: Children's nutritional issues are an important concern for parents to pay attention to growth and development, especially health and well-being. According to the results of the Ministry of Health's Indonesian Nutrition… utrition Status Survey (SSGI), there are 4 nutritional problems for children in Indonesia, namely stunting, wasting, underweight and everweight. In this research, how to predict signs of symptoms of a decline in a child's nutritional status using a machine learning algorithm, a prediction model was designed using logistic regression in Python IDE to predict whether a child is indicated by a decline in nutrition or not. Dataset from Bengkayang Community Health Center data consisting of 657 pediatric patient data. The dataset is divided into 7 features (independent variables) and 1 predictor (dependent variable). Test results show perfect performance with precision, recall, F1-score, accuracy values of 100%. Then the visualization results on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to depict the TP (True Positive) value on the Y axis against the FP (false Positive) value on the become overfit. It is recommended that in preparing the training dataset, measure the training data and reduce the features, after carrying out feature selection to increase the accuracy of the model.             Keywords: child nutritional status; growth and development logistic regression; machine learning   Abstract: Masalah Gizi anak menjadi perhatian penting bagi orangtua untuk memperhatikan tumbuh kembang, terutama kesehatan dan kejahteraan. Menurut hasil survei status Gizi Indonesia (SSGI) Kemenkes memperlihatkan 4 permasalahan gizi anak di Indonesia yaitu stunting, wasting, underweight, dan everweight. Dalam penelitian ini, bagaimana memprediksi tanda gejala penurunan status gizi anak menggunakan  algoritma  machine  learning dirancang model prediksi menggunakan logistic regression pada Python IDE dengan  memprediksi anak  terindikasi  penurunan gizi  atau tidak. Dataset dari data Puskesmas Bengkayang  yang terdiri 657 data pasien anak. Dataset dibagi menjadi 7 feature (variabel independen) dan 1 predictor (variabel dependen). Hasil Pengujian memperlihatkan kinerja yang sempurna dengan nilai presisi, recall,  F1-score, akurasi, sebesar 100%. Kemudian hasil Visualisasi pada kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menggambarkan nilai TP (True Positif) di sumbu Y terhadap nilai FP (false Positif) di sumbu X juga menunjukkan nilai yang sangat tinggi dan sudah mendekati angka 1 ini pertanda bahwa model ini menjadi overfit. Sebaiknya dalam persiapan training dataset diukur dengan data training dan mengurangi feature, setelah melakukan feature Selection untuk meningkatkan akurasi model.   Keywords: logistic regression; machine learning; status gizi anak; tumbuh kembang