Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.577

## Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengelompokkan Makanan Berdasarkan Nilai Nutrisi
Prayoga Alga Vredizon 1 , Hasbi Firmansyah 2 , Nadya Shafira Salsabila 3 , Wildani Eko Nugroho 4 1,2 Informatika, Universitas Pancasakti Tegal, Tegal, Indonesia
3 Teknik Sipil, Universitas Pancasakti Tegal, Tegal, Indonesia
4 D3 Komputer, Politeknik Harapan Bersama, Tegal, Indonesia e-mail : yogavredizon23@gmail.com 1 , hasbifirmansyah@upstegal.ac.id 2 , nadyashafira@upstegal.ac.id 3 , wild4n1@gmail.com 4 *Penulis Korespondensi: E-mail: yogavredizon23@gmail.com
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan makanan yang memiliki nilai nutrisi yang serupa. Yang mana makanan dibagi ke dalam 3 cluster yaitu makanan yang mempunyai kadar nutrisi tinggi, sedang dan rendah. Hasil pengelompokan pada penelitian ini dapat digunakan untuk pemilihan dan konsumsi makanan dalam pemenuhan nutrisi  dan  juga  dapat  digunakan  untuk  mencegah  timbulnya  penyakit  yang  disebabkan  oleh  makanan.  Seperti makanan pada cluster 0 bisa dipilih jika ingin menaikkan berat badan. Makanan cluster 1 dapat menjadi patokan jika dikonsumsi terlalu banyak dapat menyebabkan obesitas dan cluster 2 dapat dipilih jika ingin melakukan diet atau menurunkan berat badan.  Hasil ini ditunjukkan dari hasil klasterisasi di mana cluster pertama diisi oleh makanan dengan kadar kalori dan protein yang cukup tinggi dan kadar lemak, karbohidrat yang rendah. Cluster kedua diisi oleh makanan dengan kadar kalori, protein dan lemak yang tinggi serta kadar karbohidrat yang rendah. Cluster ketiga diisi oleh makanan dengan kadar kalori, protein, lemak dan karbohidrat yang rendah. Penelitian ini menggunakan metode clustering dengan  menerapkan  algoritma K - Means karena  efektif dalam  melakukan klasterisasi  terhadap  tipe  data numerik dan menguji menggunakan Elbow Method dan Davies Bouldin Index .
Kata Kunci: Clustering; K-Means; Nutrisi
Abstract: The purpose of this research is to group foods that have similar nutritional value. Food is divided into 3 clusters, namely those with high, medium and low nutritional levels. The grouping results in this research can be used for selecting and consuming food to fulfil nutritional needs and can also be used to prevent the emergence of diseases caused by food. For example, foods in cluster 0 can be chosen if you want to gain weight. Cluster 1 foods can be a benchmark if consumed too much can cause obesity and cluster 2 can be chosen if you want to go on a diet or lose weight. This result is shown from the clustering results where first cluster filled by food with high enough calories and protein and low levels of fat and carbohydrates. The second cluster is filled by foods with high levels of calories, protein and fat and low levels of carbohydrates. The third cluster is filled by foods with low levels of calories, protein, fat and carbohydrates. This research uses a clustering method by applying a K-Means algorithm because it is effective to clustering numeric data types and testing using Elbow Method and Davies Bouldin Index.

## Keywords: Clustering; K-Means; Nutrition

## PENDAHULUAN
Makanan  menjadi  salah  satu  sumber  utama demi  keberlangsungan  hidup  manusia.  Di  Indonesia sendiri terdapat berbagai macam aneka makanan dari berbagai  macam  daerah.  Sebagai  contoh,  di  Medan mempunyai bacang ,  Maluku  mempunyai bagea , Makassar mempunyai palubasa , Semarang mempunyai lumpia, dan masih banyak aneka macam lainnya.  Makanan  tersebut  mempunyai  karakteristik, tekstur dan rasa yang berbeda-beda.
Makanan sendiri diolah dari berbagai macam bahan, baik dari nabati maupun hewani. Maka dari itu, makanan  mengandung  banyak  nutrisi  di  antaranya seperti kalori, protein, lemak dan karbohidrat. Nutrisi sangat  diperlukan  oleh  manusia  untuk  melakukan kegiatan  sehari-hari  agar  manusia  dapat  hidup sehat[1].  Manusia  bisa  mendapatkan  nutrisi  dari daging  hewan  ataupun  tumbuhan.  Daging  hewan menyediakan  banyak  nutrisi  seperti  protein,  lemak, karbohidrat, dan juga beberapa nutrisi lainnya seperti
vitamin dan mineral. Tidak hanya dari daging hewan saja,  Nutrisi  yang  dibutuhkan  tubuh  juga  dapat diperoleh dari telur. Telur mengandung 75% air, 12% protein, dan 12% lipid[2]. Nutrisi juga bisa didapatkan dari  tumbuhan  seperti  sayur-sayuran,  umbi-umbian, dan  juga  kacang-kacangan.  Nutrisi  yang  dihasilkan oleh  tumbuhan  mendominasi  protein  sebesar  57%, lebih besar 43% daripada daging hewan. Yang mana sebesar  10%  dari  kerang,  6%  dari  ikan,  18%  dari daging, dan hewan lainnya sebesar 9%[2].
Selain olahraga dan pola hidup sehat, nutrisi makanan  juga  memegang  peranan  penting  bagi kesehatan  manusia.  Nutrisi  dari  makanan  sangat diperlukan untuk memenuhi kebutuhan manusia. Jika makanan dikonsumsi dalam kadar nutrisi yang cukup maka makanan akan sangat bermanfaat dan membantu menguatkan metabolisme tubuh manusia[3]. Namun, nutrisi  yang  berlebihan  juga  dapat  menjadi  pemicu penyakit berbahaya seperti obesitas, penyakit jantung, stroke,  hipertensi,  dan  kanker.  Kondisi  ini  menjadi
penyebab  utama  kematian  didunia,  terhitung  sebesar 70% kematian di seluruh dunia yang disebabkan oleh faktor  makanan[4]. The  Principle  Balance  Nutrition adalah  cara  yang  sesuai  untuk  menanggulangi  hal tersebut.  Prinsip  ini  digunakan  untuk  memperbaiki kesehatan  dan  mengawasi  berat  badan  pada  tubuh dengan mengubah gaya hidup dengan mempertimbangkan kandungan nutrisi pada makanan sesuai dengan yang dibutuhkan oleh tubuh[5].
Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti tertarik melakukan penelitian untuk mengelompokkan makanan  berdasarkan  kandungan  nutrisinya  seperti kandungan  karbohidrat,  kalori,  protein  dan  lemak. Pengelompokan  ini  bertujuan  untuk  memudahkan dalam  pemilihan  dan  konsumsi  makanan  dalam pemenuhan  nutrisi  dan  juga  dapat  mencegah terjadinya  penyakit  yang  disebabkan  oleh  makanan. Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengubah  gaya hidup  dengan  mempertimbangkan  kandungan  nutrisi pada  makanan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  oleh tubuh.
Pengelompokan pada penelitian ini menggunakan  salah  satu  algoritma  pada  metode clustering yang sesuai untuk mengolah data numerik yaitu  Algoritma  K- Means .  Algoritma  K-Means merupakan  salah  satu  metode clustering  non -hirarki yang  paling  membagi  data  ke  dalam cluster tanpa memerlukan  label  ataupun  kategori[6][7].  Masalah yang dihadapi pada algoritma ini adalah menentukan jumlah cluster yang  optimal.  Hal  ini  dapat menyebabkan kurang tepatnya akurasi yang dihasilkan oleh Algoritma  K- Means .  Oleh  karena  itu,  beberapa metode  pengujian  dilakukan  untuk  menentukan jumlah cluster di  antaranya  menggunakan Elbow Method dan Davies  Bouldin  Index .  Kedua  metode tersebut  digunakan  karena  dapat  mengukur  dan memvalidasi dalam menentukan jumlah cluster yang baik dan optimal[6].

## METODE PENELITIAN
Sebelum  melakukan  penelitian,  diperlukan gambaran bagaimana penelitian yang akan dilakukan dengan mengidentifikasi tahapan-tahapannya. Menentukan  tahapan-tahapan  sangat  penting  agar penelitian yang dilakukan dapat diaplikasikan secara rinci dan teratur[8].
Pada  penelitian  ini  menerapkan  beberapa tahapan  untuk  memperoleh  hasil  klasterisasi  yang optimal.  Di  antaranya  terdapat  pengumpulan  data, melakukan  operasi  Algoritma  K- Means ,  melakukan pengujian dan menganalisis hasil yang diperoleh dari operasi Algoritma K- Means .
Pada  penelitian  dilakukan  beberapa  kali pengujian hingga menemukan hasil yang optimal. Hal ini  juga  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  tiap cluster dan me-minimalisir kesalahan pada penelitian ini.
Adapun diagram alur penelitian yang menjadi dasar dalam isi dan pembahasan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini dataset diperoleh  dari pihak  lain,  data  bersumber  dari  situs  dataset  Kaggle ( https:/kaggle.com/datasets/anasfikrihanif/indonesian -food-and-drink-nutrition-dataset) yang diunggah oleh Anas Fikri Hanis pada 1 November 2023 dengan 1346 daftar  nutrisi    per  100gram  makanan  di  Indonesia. Gambar  2  merupakan  cuplikan  beberapa  dataset nutrisi yang didapatkan dari situs Kaggle.
Gambar 2. Dataset Nutrisi Situs Kaggle

## Implementasi Algoritma K-Means
Sebelum  implementasi Algoritma  K-Means, diperlukan  beberapa  tahapan preprocessing .  Hal  ini penting untuk dilakukan karena dapat mengoptimalkan hasil yang diperoleh dari implementasi Algoritma K- Means .
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa tahapan preprocessing .  Di  antaranya  adalah  seleksi atribut, Remove  Duplicates ,  Deteksi Outlier , Normalisasi  Data  dan  Reduksi  Dimensi.  Semua tahapan preprocessing ini  dilakukan  karena menyesuaikan  dengan dataset yang  digunakan  agar Algoritma  K- Means dapat  berjalan  dengan  baik  dan menghasilkan output yang sesuai dan akurat.
Gambar  3.  merupakan  diagram  alur  yang akan dilakukan dalam penerapan Algoritma K- Means pada penelitian ini.
Gambar 3. Alur Algoritma K- Means

## Seleksi Atribut
Seleksi  atribut  dilakukan  untuk  memilih atribut  yang  akan  digunakan  dalam  algoritma  K- Means dan menghapus atribut yang tidak digunakan. Karena  K- Means hanya  bisa  menerima  atribut  yang memiliki  data  dengan  tipe numeric .  Maka  dari  itu atribut yang bukan numeric harus diseleksi[5].
Tabel 1. Seleksi Atribut Kolom Keterangan Calories Kalori per 100gram/makanan (kal) Protein Protein per 100gram/makanan (gram) Fat Lemak per 100gram/makanan (gram) Carbohidrat Karbohidrat per 100gram/makanan (gram) (Sumber: Tim Peneliti )

## Remove Duplicates
Remove Duplicates
digunakan untuk menghapus  data  yang  mempunyai  nilai  yang  sama
dengan membandingkan semua data satu per satu. Dua data yang diindikasi mempunyai nilai yang sama akan dihapus salah satu dan menyisakan satu data dari hasil perbandingan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan remove duplicate karena setiap makanan biasanya mempunyai nilai  nutrisi  yang  sama.  Maka  dari  itu,  diputuskan untuk  menghapus  data  yang  duplikat  agar  operasi menjadi lebih optimal.

## Deteksi Outlier
Data outlier sangat mempengaruhi kinerja K- Means ,  sehingga  deteksi outlier diperlukan  untuk mencari  data  di  mana  data  tersebut  mempunyai perilaku yang berbeda dibandingkan data-data normal yang  lain  agar  operasi  algoritma  K- Means menjadi lebih optimal[9].
Pendeteksi outlier pada  penelitian  ini menggunakan Distance  based  Outlier  Detection. Dengan Distance Based jarak antara dua titik dipilih kemudian akan dicek. Jika titik neighbour dekat maka situasinya  dianggap  normal,  tetapi  jika  titik neighbour nya  terpisah  jauh  maka  akan  dianggap sebagai Outliers [10].
Setelah dilakukan pengujian, parameter yang tepat  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  jarak  10 neighbour ,  9 outlier dan menggunakan Euclidean  Distance untuk  mengukur jarak. Normalisasi Data Normalisasi data yang digunakan
menggunakan normalisasi min-max . Normalisasi min- max mengubah  nilai  data  aslinya  menjadi  nilai  yang berada pada rentang 0 sampai 1[9]. Tujuannya adalah membentuk data ke dalam nilai dengan rentang yang sama sehingga operasi menjadi lebih cepat[11]. Rumus Normalisasi Min-max [9] :
v norm = ( 𝑉 𝑖 − 𝑉 𝑚𝑖𝑛 𝑉 𝑚𝑎𝑥 − 𝑉 𝑚𝑖𝑛 ) (1)
Keterangan: v
:  atribut data
v min , v max :  nilai absolut minimal dan maksimal dari v
v i
:  nilai lama dari setiap entri dalam data

## Reduksi Dimensi
Metode  yang  digunakan  untuk  mereduksi dimensi  suatu  data  dengan  banyak variable adalah menggunakan Principle  Component Analysis (PCA). PCA mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi informasi  pada  data  tersebut  secara  signifikan[12]. PCA  membentuk  sekumpulan  dimensi  baru  yang diberi  peringkat  berdasarkan  perbedaan  data.  PCA menghasilkan  komponen  utama  yang  diperoleh  dari dekomposisi  nilai eigen dan  vektor eigen matriks kovarians [13].
Pada  penelitian  ini,  parameter  yang digunakan  untuk  implementasi  PCA  menggunakan
Fixed  Number  Dimensity dengan  2 Number  of Component .  Di  mana  atribut  yang  sebelumnya sejumlah 4 kemudian direduksi menjadi 2 atribut. Algoritma K-Means
K- Means merupakan metode clustering non - hierarki  yang  membagi  data  n  ke  dalam  k cluster , sehingga  hasil  kesamaan  antar cluster nya  tinggi  jika Within - Cluster  Sum  of  Square nya  minimal  dan  hasil kesamaan  di  dalam cluster nya  rendah  jika Between- Cluster Sum of Square nya maksimal[6]. K- Means merupakan unsupervised  learning algorithm ,  artinya input data  tidak  mempunyai  label atau  tidak  menyediakan  kategori.  Kelompok  atau cluster pada K- Means direpresentasikan sebagai nilai K[7].
Pengelompokan  data  pada  penelitian  ini menggunakan  algoritma  K- Means dengan  beberapa proses berikut[14] :
1) Menentukan nilai K
2) Memilih objek secara random pada dataset yang akan  dijadikan  sebagai  titik  pusat cluster . Titik pusat disebut juga sebagai centroid .
3) Tetapkan data ke centroid terdekat menggunakan rumus Euclidian Distance : d(x,y) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (2)
Keterangan: n : jumlah dimensi x, y :  atribut  ke-k  data  x dan y 4) Alokasi data ke cluster terdekat dengan rumus :
min ∑ 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖
) 𝑛 𝑖=1 𝑘 𝑘=1 (3)
5) Menghitung pusat cluster
y i = ∑ 𝑐 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑝 (4)
Keterangan: ci : data cluster ke-k p : Jumlah data cluster ke-k

## Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  tingkat keberhasilan dan keakuratan dari algoritma K- Means . Jumlah cluster dapat ditentukan dengan beberapa cara, di antaranya adalah menggunakan Elbow Method dan Davies Bouldin Index [6]. Elbow Method Elbow  Method merupakan  langkah  dasar pada  semua  algoritma unsupervision dalam menentukan  jumlah  kluster  untuk  menentukan  nilai optimal yang digunakan pada nilai K pada algoritma K- Means [7]. Elbow Method menjalankan nilai kluster dari 1 sampai n , setiap nilai pada With Cluster Sum of Square (WCSS)  akan  dihitung.  WCSS  merupakan jarak sum of square antara nilai rata-rata dengan nilai centroid dari setiap cluster yang diberikan. kemudian pilih  titik  yang  paling  membentuk  siku  dengan menggunakan chartline [6].
WCSS = ∑ ∑ ||𝑥 𝑖 𝑛 1 𝑘 𝐽=1 (j) - 𝑐 𝑗 || 2 (5)
Keterangan:
k: nomor cluster , n: nomor object , x i : i th elemen pada cluster c j : centroid dari cluster j
Tabel 2. Nilai K dan Avg . Within-cluster Sum of
Square K WCSS 2 0.063 3 0.033 4 0.025 5 0.019 6 0.016 7 0.013 (Sumber: Tim Peneliti)
Gambar 4. Penentuan Jumlah Cluster untuk Algoritma K- Means

## Davies Bouldin Index
Davies  Bouldin  Index (DBI)  merupakan validasi cluster mencakup  nilai  separasi  dan  kohesi. Separasi adalah jarak antara centroid dari cluster dan kohesi adalah jumlah kemiripan data dengan centroid cluster [6]. Hasil klasterisasi yang baik ditentukan oleh jumlah  dan  kedekatan  data  yang  di  klasterisasi. Semakin  kecil  nilai  DBI  (non-negatif  =>  0),  maka semakin baik hasil cluster yang diperoleh[8].
DBI = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑘 𝑖=1 i≠j (R i,j )  (6) Keterangan:
k :  Jumlah cluster
Ri,j  :  rasio antar kluster max  :  dicari rasio antar kluster yang terbesar
Tabel 3. Nilai Davies Bouldin Index K DBI 2 0.746 3 0.643 4 0.703 5 0.736 6 0.751 7 0.791 (Sumber: Tim Peneliti)
Berdasarkan Elbow  Method dan Davies Bouldin  Index yang  telah  diimplementasi  didapati bahwa  jumlah cluster yang  terbaik  terdapat  pada angka 3.
Analisis Hasil
Menganalisis hasil yang sudah diimplementasi  dari  metode clustering dengan algoritma K- Means .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 5. merupakan implementasi klasterisasi dengan Algoritma K- Means menggunakan program Rapidminer Studio.  Berdasarkan  penelitian dan pengujian, diperoleh hasil yang akan dipaparkan pada  bagian  ini.  Selain  itu,  terdapat  juga  tabel  dan visualisasi yang memperkuat hasil dari penelitian.
Gambar 5. Implementasi K- Means dengan Rapidminer
Implementasi  algoritma  K- Means dengan beberapa  tahapan preprocessing seperti  seleksi  data, remove  duplicates ,  normalisasi  data,  dan  reduksi dimensi  serta  optimalisasi  jumlah cluster dengan Elbow  Method dan Davies  Bouldin  Index didapati bahwa jumlah cluster terbaik atau paling optimal ada pada angka 3.
Tabel 4. Nilai WCSS Cluster Avg . Within Centroid Distance 0 0.063 1 0.038 2 0.024 (Sumber: Tim Peneliti)
Dari  data  Tabel  4.  menunjukkan  bahwa  nilai Average Within Centroid Distance mendekati angka 0 yang  menandakan  bahwa  kedekatan  antar  data  di dalam cluster sudah baik. Untuk lebih mudah melihat visualisasi dapat menggunakan scatter plot .
Gambar 6. Scatter Plot Hasil Algoritma K- Means dengan 3 Cluster
Setelah  dilakukan  operasi  menggunakan algoritma  K- Means didapati  hasil  klasterisasi  seperti pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Jumlah Data Tiap Cluster Cluster Jumlah Data 0 282 1 182 2 802 (Sumber: Tim Peneliti) Tabel 6. Beberapa Data Makanan Hasil Klasterisasi Cluster Daftar Makanan 0 Asam  masak  di  pohon,  Asan kandis  kering, Bagea  kelapa, Bagea  kenari,  Bakwan,  Bantal,
Beras  Cerdas,  Beras  ganyong, Beras giling varian pelita mentah, Beras  hitam  mentah,  Beras jagung  kuning  kering  mentah, Beras  jagung  putih  kering mentah,  Beras  Ketan  Hitam, Beras  Ketan  Hitam  tumbuk, Beras Ketan Putih, Ikan Asin bilis goreng, Ikan Asin gabus goreng, Ikan  Asin  japuh  goreng,  Ikan Asin  pari  goreng,  Ikan  Asin pepetek  goreng,  Ikan  Asin sirinding  goreng,  Ikan  Asin  teri goreng,  Ikan  bandeng  presto masakan,
1 Abon,  Abon  Haruan,  Ampas,
Tahu, Angsa, Arwan Sisir, Ayam,
Cluster Daftar Makanan Ayam    goreng Kentucky sayap, Ayam  ampela  goreng,  Ayam goreng church texas sayap, Ayam goreng church texas dada, Ayam goreng  kalasan  paha,  Ayam goreng kentucky dada,  Ayam goreng Kentucky paha,  Ayam goreng  mbok  berek  dada, Ayam goreng  paha,  Ayam  goreng Pasundan  dada,  Ayam  goreng Pasundan  paha,  Ayam  goreng pioneer dada,  Ayam  goreng Sukabumi  dada,  Ayam  goreng Sukabumi paha, Ayam hati segar, Ayam  Taliwang  masakan,  Ayam usus  goreng,  Emping  beras, Emping  komak,  Wijen,  Worst (sosis daging).
2 Agar-agar,  Akar  Tonjong  segar, Aletoge  segar,  Alpukat  segar, Ampas kacang hijau, Ampas tahu kukus, Ampas tahu mentah, Anak sapi  daging  gemuk  segar,  Anak sapi  daging  kurus  segar,  Anak sapi  daging  sedang  segar, Andaliman  segar,    Andewi, Anggur  hutan  segar,  Anyang sayur,  Apel,  Apel  malang  segar, Arbei,  Ares  sayur,  Arrowroot segar, Asam  kandis  segar, Asam payak  segar,  Asinan  Bogor sayuran, Ayam dideh/darah segar, Babi ginjal segar, Babi hati segar, Bacang,  Baje,  Bakso  Bakung segar, Barongko, Batang Tading, Batar daan, Batatas gembili segar, Batatas kelapa ubi bakar, Batatas kelapa ubi kukus, Batatas kelapa ubi  segar,  Batatas  tali  ubi  rebus, Bawang Bombay, Bawang Merah Bawang  Putih,  Bayam  kukus, Bayam  Merah,  Bayam  merah segar, Bayam rebus, Bayam segar Bayam  tumis  +  oncom,  Bayam tumis bersantan, Coto mangkasara kuda masakan, Coto mangkasara  sapi  masakan,  Cue Selar Kuning, Cuka, Daun kenikir segar,  Daun  kesum  segar,  Daun kol sawi segar, Daun Koro, Daun kubis segar, Daun Kumak, Daun Labu  Siam,  Daun  Labu  Waluh, Daun lamtoro segar, Daun leilem segar, Daun Leunca, Daun Lobak Daun  Lompong  Tales,  Daun Mangkokan,  Sawo  duren  segar, Sawo  kecik  segar,  Sayur  asem, Sayur bunga papaya, Sayur garu
Cluster Daftar Makanan Sayur  kohu-kohu,  Sayur  lebui, Sayur lilin-terubuk, Sayur ndusuk, Sayur sop Tabel 7. Keterangan Tiap Cluster Cluster Keterangan 0 Cluster ini didapati bahwa data- data  makanan  memiliki  kadar kalori  yang  tinggi  yaitu  250 hingga 400 lebih kalori, Protein dan  lemak  dengan  rata-rata  di bawah  10mg  dan  Karbohidrat yang tinggi hingga di atas 40mg dari 100gram makanan.
1 Cluster ini didapati bahwa data- data  makanan  memiliki  kadar kalori yang tinggi yaitu di atas 260kal, Protein dengan rata-rata di  atas  20mg,  lemak  di  atas 10mg  dan  Karbohidrat  di bawah  5mg  dari  100gram makanan 2
Cluster ini didapati bahwa data- data  makanan  memiliki  kadar nutrisi  yang  rendah  yaitu dengan  kadar  kalori  di  bawah 100kal,  Protein  dan  lemak dengan rata-rata di bawah 10mg dan  Karbohidrat  yang  cukup dengan  rata-rata  di  atas  10mg dari 100gram makanan (Sumber: Tim Peneliti)
Dengan hasil yang diperoleh dari implementasi Algoritma K- Means , terdapat 3 cluster yang masing-masing mempunyai hasil yang berbeda.
Pada cluster 0  diisi  oleh  makanan  dengan kadar kalori dan karbohidrat yang tinggi dan protein dan  lemak  yang  rendah.  Dengan  ini  makanan  pada cluster 0  dapat  dipilih  sebagai  pengganti  makanan pokok karena karbohidrat dan kalori berperan sebagai energi utama.  Selain itu, juga dapat digunakan untuk menambah berat badan jika dikonsumsi dalam jumlah yang  cukup,  jika  dikonsumsi  berlebihan  dalam makanan  pada cluster 0  dapat  mengakibatkan kegemukan[15].
Pada cluster 1  diisi  oleh  makanan  dengan kadar  kalori  yang  tinggi,  protein  yang  cukup  tinggi, dan kadar lemak dan karbohidrat yang rendah. Dengan ini makanan pada cluster 1 dapat diperhitungkan jika ingin mengonsumsinya. Walaupun mempunyai kadar protein  yang  cukup  tinggi,  namun  makanan  pada cluster 1  mempunyai  kadar  kalori  yang  tinggi.  Hal tersebut  baik  untuk  dikonsumsi  beberapa  kali  satu minggu  untuk  mendapatkan  protein  yang  cukup. Namun,  jika dikonsumsi secara berlebihan dan tidak disertai  dengan  aktivitas  yang  cukup  dapat mengakibatkan obesitas[16].
Pada cluster 2  diisi  oleh  makanan  dengan kadar  nutrisi  yang  rendah.  Makanan  pada cluster ini baik  dikonsumsi  untuk  melakukan  diet  atau mengurangi berat badan karena memiliki kadar kalori, karbohidrat dan lemak yang rendah[17]. Namun, jika tidak  diseimbangi  dengan  konsumsi  nutrisi  yang cukup  dapat  membuat  tubuh  lemas  dan  kekurangan nutrisi[15].

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  K- Means untuk mengelompokkan  makanan  berdasarkan  nilai  nutrisi dari tahapan seleksi hingga pengujian, didapati bahwa jumlah  kluster  yang  optimal  berada  pada  angka  3. Jumlah  ini  ditentukan  menggunakan  metode optimalisasi cluster dengan Elbow Method dan Davies Bouldin  Index Cluster 0  atau  pertama  didapati  data- data makanan dengan kadar kalori, karbohidrat yang tinggi, dan kadar protein, lemak yang rendah. Cluster 1 atau kedua didapati data-data makanan dengan kadar kalori,  protein  dan  lemak  yang  tinggi  dan  kadar karbohidrat yang rendah. Cluster 2 atau ketiga didapati data-data makanan dengan kadar kalori, protein, lemak dan karbohidrat yang rendah. Ada beberapa tujuan dari penelitian  ini,  contohnya  pada cluster 0  dapat digunakan untuk memilih makanan sebagai makanan pokok, cluster 1  dapat  diperhatikan  karena mempunyai kadar kalori yang tinggi, cluster 2 dapat dipilih untuk melakukan diet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Noodle  Grouping  Based  On  Nutritional Similarity With Hierarchical Cluster Analysis Method”, Doi: 10.37577/Sainteks.V%Vi%I.543.
[2] S. Langyan, P. Yadava, F. N. Khan, Z. A. Dar, R. Singh, Dan A. Kumar, “Sustaining Protein
Nutrition  Through  Plant-Based  Foods,” Frontiers In Nutrition , Vol. 8. Frontiers Media S.A., 18 Januari 2022. Doi: 10.3389/Fnut.2021.772573.
[3] R. Anjariansyah Dan A. Triayudi, “Clustering Kebutuhan  Makanan  Untuk  Meminimasi
Standar  Deviasi  Angka  Kebutuhan  Gizi Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  K- Medoids,” Jurnal Media Informatika Budidarma , Vol. 6, No. 1, Hlm. 597, Jan 2022, Doi: 10.30865/Mib.V6i1.3522.
[4] S.  S.  Gropper,  “The  Role  Of  Nutrition  In
Chronic  Disease,” Nutrients ,  Vol.  15,  No.  3. Mdpi, 1 Februari 2023. Doi: 10.3390/Nu15030664. [5] S. S. Nagari Dan L. Inayati, “Implementation Of  Clustering  Using  K-Means  Method  To Determine Nutritional Status,” Jurnal Biometrika Dan Kependudukan , Vol. 9, No. 1, Hlm. 62, Jun 2020, Doi: 10.20473/Jbk.V9i1.2020.62-68. [6]
R. Gustriansyah, N. Suhandi, Dan F. Antony, “Clustering  Optimization  In  Rfm  Analysis Based  On  K-Means,” Indonesian  Journal Of Electrical  Engineering  And  Computer Science , Vol. 18, No. 1, Hlm. 470–477, 2019,
Doi: 10.11591/Ijeecs.V18.I1.Pp470-477.
[7] D. I. Durojaye Dan G. Obunadike, “Analysis And  Visualization  Of  Market  Segementation In  Banking  Sector  Using  Kmeans  Machine Learning  Algorithm,” Fudma  Journal  Of Sciences ,  Vol.  6,  No.  1,  Hlm.  387–393, Apr 2022, Doi: 10.33003/Fjs-2022-0601-910.
[8] I.  W.  Septiani, Abd.  C.  Fauzan,  Dan  M.  M. Huda,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk  Klasterisasi  Harapan  Hidup  Pasca Operasi  Pada  Pasien  Penderita  Kanker  Paru- Paru,” Jurnal  Sistem  Komputer  Dan Informatika  (Json) , Vol.  3,  No.  4,  Hlm.  556, Jul 2022, Doi: 10.30865/Json.V3i4.4055.
[9] A.  Ambarwari,  Q.  Jafar  Adrian,  Dan  Y. Herdiyeni,  “Analysis  Of  The  Effect  Of  Data Scaling On The Performance Of The Machine Learning Algorithm For Plant Identification,” Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , Vol. 4, No. 1, Hlm. 117–122, Feb
2020, Doi: 10.29207/Resti.V4i1.1517. [10] R.  Trivedi  Dan  N.  Srivastava,  “Outlier Detection Using K-Means Clustering
Algorithm With  Different  Distance  Metrics,” International  Journal  Of  Science  And Research , Doi: 10.21275/Sr22324115201.
[11] Ahmad Harmain, P. Paiman, H. Kurniawan, K.
Kusrini,  Dan  Dina  Maulina,  “Normalisasi Data  Untuk  Efisiensi  K-Means  Pada Pengelompokan Wilayah Berpotensi
Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan  Berdasarkan Sebaran Titik  Panas,” Teknimedia:  Teknologi Informasi Dan Multimedia , Vol. 2, No. 2, Hlm. 83–89, Jan 2022, Doi: 10.46764/Teknimedia.V2i2.49.
[12] A.  Toraismaya,  L.  R.  Sasongko,  Dan  F.  S. Rondonuwu,  “Principal  Component  Dan  K-
Means Cluster Analysis Untuk Data Spektrum Black  Tea  Grades  Guna  Penilaian  Kualitas Alternatif,” Journal Of Fundamental
Mathematics And Applications (Jfma) , Vol. 3,
No.  2,  Hlm.  148–157,  Nov  2020,  Doi: 10.14710/Jfma.V3i2.8663.
[13] D.  Hediyati  Dan  I.  M.  Suartana.  2020. “Penerapan  Principal  Component  Analysis (Pca)  Untuk  Reduksi  Dimensi  Pada  Proses
Clustering  Data  Produksi  Pertanian  Di
Kabupaten Bojonegoro.”
[14] R. E. Pawening, “Algoritma K-Means Untuk Mengukur Kepuasan Mahasiswa
Menggunakan  E-Learning,” Journal  Of
Technology And Informatics (Joti) , Vol. 3, No. 1, Hlm. 27–33, Okt 2021, Doi:
10.37802/Joti.V3i1.201.
[15] W.  Aulia  Dan  D.  Maharani.  2020. “Karbohidrat  Dalam  Tubuh:  Manfaat  Dan Dampak Defisiensi Karbohidrat,” 1302.
[16] S. Kandinasti, “Obesitas: Pentingkah
Memperhatikan Konsumsi Makanan Di Akhir Pekan?  Obesity:  Is  It  Important  To  Concern About Food Intake In The Weekend?,” Amerta Nutr , Hlm. 1–12, 2018, Doi: 10.2473/Amnt.V2i4.2018.307-316. [17] L. Dwi  Asih Dan M. Widyastiti, “Meminimumkan  Jumlah  Kalori  Di  Dalam
Tubuh  Dengan  Memperhitungkan  Asupan Makanan Dan Aktivitas Menggunakan Linear Programming”, Ekologia, Vol. 16 No. 1, April 2016: 38-44