## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Klasifikasi Gizi Lansia menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Kartarina 1* , Adelia Azzahrah Hatina 2 , Ria Rismayati 3 , Baiq Fitria Rahmiati 4 Fatimatuzzahra 5 Rahayun Amrullah Husaini 6
1. Universitas Bumigora; kartarina@universitasbumigora.ac.id
2. Universitas Bumigora; adeliaazzahrahhatuina42@gmail.com
3. Universitas Bumigora ; riris@universitasbumigora.ac.id
4. Universitas Bumigora ; baiqfitria@universitasbumigora.ac.id
5. Universitas Bumigora ; azzahrafatima4@gmail.com
6. Universitas Bumigora ; younk@universitasbumigora.ac.id
* Korespondensi: kartarina@universitasbumigora.ac.id
Abstract: Elderly people are a group that is vulnerable to experiencing various problems in terms of  nutrition  and  health  caused  by  changes  in  eating  patterns.  Nutritional  status  affects  the independence of an elderly person, where good nutritional status means less dependence on other people and vice versa. It is necessary to treat malnutrition or malnutrition as early as possible, one of  which  is  by  having  an  elderly  posyandu.  Posyandu  for  the  elderly  as  a  community  service provides services and assistance in special health for the elderly, by regularly recording, controlling and reviewing the medical records of the elderly in a document. The data processing method in this research uses the Naïve Bayes method, where the data used comes from the medical records of the elderly  and  then  used  as  a  reference  as  to  whether  the  elderly  have  good  nutrition  or  are malnourished  and  require  further  action.  Medical  record  documents  play  an  important  role  in posyandu services for the elderly, so that medical record documents should be digitally based and systematic in recommending the nutritional status of the elderly. The Naïve Bayes algorithm is an algorithm that can help in classifying data in diagnosis using criteria for the condition of elderly patients.  Naïve  Bayes  also  has  precise  accuracy  when  implemented  in  applications  that  have databases with large data and makes it easier for users to interpret the results. This is proven by this research which produces an accuracy value of 91% with the data used as a sample of 110 elderly patients.  The  system  design  aims  to  help  users  as  posyandu  cadres  in  knowing  whether  the condition  of  the  elderly  is  good,  whether  the  elderly  are  at  risk  of  malnutrition  and  provide treatment that is appropriate to the condition of elderly patients as well as assisting the Posbindu PTM in transforming documents into computerized ones.
Keywords: Nutritions, Elderly, Data Mining, Naïve Bayes
Abstrak: Orang Lanjut usia merupakan golongan yang rentan mengalami berbagai permasalahan dari segi  gizi dan kesehatan yang disebabkan karena adanya perubahan pola makan. Status gizi mempengaruhi  kemandirian  seseorang  lanjut  usia,  dimana  status  gizi  yang  baik  memiliki ketergantungan  yang  sedikit  dengan  orang  lain  dan  sebaliknya.  Penanganan  gizi  buruk  atau malnutrisi sedini  mungkin  perlu  ditangani,  salah  satunya  dengan  adanya  posyandu  lansia. Posyandu lansia sebagai layanan masyarakat  memberikan pelayanan dan pendampingan dalam kesehatan  khusus  lansia,  dengan  merekap,  mengontrol  dan  meninjau  rekam  medis  para  lansia secara teratur dalam sebuah dokumen. Metode pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan
Sitasi: Kartarina, K;, Hatina, A. A.; Rismayati,  R.;  Rahmiati,  B.  F.; Fatimatuzzahra,  F.;  Husaini,  R.  A. ( 2024 ).    Klasifikasi  Gizi  Lansia menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier.  JTIM:  Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Multimedia,  6(2),  84- 96. https://doi.org/10.35746/jtim.v6i2.502
Diterima: 20-03-2024
Direvisi: 02-06-2024 Disetujui: 05-06-2024
Copyright: © 2024 oleh para penulis.
Karya  ini  dilisensikan  di  bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
metode Naïve Bayes , dimana  data yang diguankan berasal dari hasil rekam medis lansia kemudian dijadikan  acuan, apakah  lansia tersebut  memiliki gizi baik atau malnutrisi sehingga  memerlukan tindakan lebih lanjut. Dokumen rekam medis berperan penting dalam layanan posyandu lansia, sehingga  dokumen  rekam  medis  layaknya  dibuat  berbasis  digital  dan  sistematis  dalam merekomendasikan  status  gizi  lansia.  Algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  algoritma  yang  mampu membantu dalam mengklasifikasikan data dalam diagnosa menggunakan kriteria-kriteria kondisi pasien lansia. Naïve Bayes juga memiliki akurasi yang tepat saat diimplmentasikan dalam aplikasi yang  memiliki  database  dengan  data  yang  besar  dan  memudahkan  pengguna  dalam menginterpretasikan  hasilnya,  hal  tesebut  terbukti  dari  penelitian  ini  yang  menghasilkan  nilai accurasi  sebesar  91  %  dengan  data  yang  digunakan  sebanyak  110  data  sample  pasiaen  lansia. Perancangan sistem bertujuan untuk membantu user sebagai kader posyandu dalam mengetahui kondisi lansia apakah gizi lansia baik, atau beresiko mal nutrisi dan memberikan penanganan yang sesuai  dengan  kondisi  pasien  lansia  serta  membantu  pihak Posbindu  PTM  dalam mentransformasikan dokumen menjadi terkomputerisasi.
Kata kunci: Gizi; Lanjut Usia; Data Mining; Naïve Bayes

## 1. Pendahuluan
Orang Lanjut usia sebagai kelompok orang yang mengalami suatu proses perubahan secara bertahap dalam jangka waktu tertentu, pada beberapa bagian, seperti perubahan Fisik,  Biologis,  Kognitif,  Psikologis,  Ekonomi,  maupun  kedudukan  sosialnya  dalam masyarakat  [1].  Lansia  menjadi  tahapan  yang  dilewati  pada  proses  kehidupan  setiap insan, dan kesejahteraan lansia sangat berkaitan dengan kondisi fisiologis tubuh lansia yang  akan  membawa  perubahan  yang  menyeluruh  pada  fisiknya  [2].  Kondisi bertambahnya  usia  yang  diiringi  dengan  kesehatan  yang  menurun  mempengaruhi kualitas  hidup  lansia,  timbulnya  bermacam  penyakit,  fungsi  tubuh  yang  menurun, keseimbangan tubuh berkurang dan risiko jatuh hingga depresi [3]. Proporsi penduduk lanjut  usia  dapat  dikaitkan  dengan  perubahan  demografis  dan  pengingkatan  rata-rata angka harapan hidup yang mengakibatkan perlunya pelayanan kesehatan yang optimal dan memadai bagi lanjut usia [4].
Pendampingan  kesehatan  masyarakat  lanjut  usia  diimplementasikan  melalui memberdayaan  lingkungan  keluarga  dan  masyarkaat,  serta  melakukan  kerjasama dengan  Lembaga  Swadaya  (LSM)  dan  swasta  dengan  cara  pendekatan  holistic menggunakan  sistem  rujukan  yang  berkualitas  secara  komprehensif  (promotive, preventif,  kuratif  dan  rehabilitatif)  [5].  Fasilitas  khusus  masyarakat  lansia  diperlukan untuk  meningkatkan  taraf  hidup  dan  kesejahteraan  lansia  yang  dalam  rangka memberikan  pelayanan  dan  fasilitas  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  lansia,  seperti program-program kesehatan dan sosialisi masyarkat lansia diarahkan pada peningkatan kualitas  hidup  lansia,  menjadikannya  aktif,  sehat  dan  mandiri  [6].  Posyandu  lansia sebagai salah satu pos pelayanan terpadu bagi masyarakat lanjut usia pada suatu wilayah, yang  dikelola  oleh  masyarakat    dan  untuk  masyarakat,  dimana  masyarakat  lanjut  usia mendapatkan  pelayanan  kesehatan  mulai  dari  umur  40  tahun.  Jumlah    populasi  lanjut usia di indonesia sekitar tahun 2010 berkisar 18,03 juta atau 7,5 % dari total pupulasi di Indonesia, dan nilai tersebut diprediksi oleh  United National akan meningkat hingga 25 % pada tahun 2050.  Pos Binaan Terpadu Penyakit  Tidak Menular  disebut juga  sebagai Posbindu  PTM,  dibentuk  untuk  mendeteksi  penyakit  tidak  menular  pada  lansia  serta sebagai wadah pengecekan kesehatan rutin untuk lansia yang ada di wilayah sekitar [1].
Orang  Lanjut  usia  sebagai  golongan  mudah  mengalami  berbagai  permasalahan kesehatan maupun gizi, dimana hal-hal tersebut terjadi karena adanya perubahan pola asupan  makanan  yang  dikonsumsi  lansia.  Asupan  gizi  pada  masyarakat  usia  lanjut berpengaruh  pada  perubahan  fungsi  tubuh,  dimana  pemenuhan  gizi  berguna  dalam
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
penyembuhan dan pencegahan komplikasi pada penyakit yang umum diderita lansia [7]. Mayoritas  lansia  pada  daerah  perkotaan,  cenderung  pada  status  gizi  normal  hingga overweight [1].  Status  gizi  pada  seorang  lansia  berpengaruh  terhadap  kemandirian  dan ketergantungan dengan orang lain, dimana usia lanjut yang berstatus gizi baik memiliki kondisi yang lebih mandiri dan berbanding terbalik dengan status gizi berisiko malnutrisi [8]. Status gizi lansia juga dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor lainnya, sehingga dapat diklasifikasian  lansia  yang  berpotensi  gizi  buruk  untuk  segera  diberikan  penanganan sedini mungkin oleh pihak pelayanan kesehatan [1][7].
Metode  klasifikasi dengan Naïve Bayes sudah tidak asing lagi,  metode ini digunakan untuk  klasifikasi  dan  statistik  yang  digunakan  dalam  memperkirakan  dalam  penilaian probabilitas  keanggotaan  sebuah  terget  (label/output)  [9].  Karakteristik  utama  sebuah algoritma  naïve  bayes  ini  berupa  asumsi  yang  kuat  (naif)  akan  independensi  masing- masing  kondisi  /  kejadian,  berupa  prediksi  peluang  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan pengalaman - pengalaman sebelumnya yang disebut sebagai Teorema Bayes [10]. Naïve Bayes sebagai algoritma yang dapat meminimalkan tingkat kesalahan dengan membandingkan  semua  nilai  pengklasifikasi  lainnya  sehingga  mampu  meningkatkan nilai akurasi optimal dengan data training yang minim [11]. Metode bayes dengan data yang  besar,  mudah  diinterpretasikan  dan  bersifat user  frindly pada  pengguna  dan memiliki  hasil  akursi  yang  tepat,  sehingga  pengguna  awam  pun  mudah  dalam menganalisis hasilnya[9].
Implementasi penggunaan sistem klasifikasi pada Posbindu PTM membantu  kader posbindu  dalam menangani data peserta Posbindu untuk dapat langsung ditangani saat periksa  dan  penanganan.  Dari  data  tersebut  kader  dapat  dapat  membuat  transformasi dalam bentuk visualisasi sehingga pelaporan dan pemanfaatan ilmu pengetahuan dapat lebih maksimal dan terorganisir secara sistematis. Penelitian ini dilakukan berdasarkan latar  belakang  kondisi  Posbindu  PTM  posyandu  Kamboja  dalam  melayani  para  lansia yang  membutuhkan  penganganan  gizi  agar  segera  memperoleh  penangan  dan kebutuhan  akan  pemanfaatan  teknologi  khususnya  dalam  pengelolaan  dokumen  yang lebih baik lagi bagi posbindu PTM posyandu kamboja.
2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian menggunakan metode Waterfall, sebagai berikut :
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, mengadopsi metode Waterfaal yang meliputi :
a. Requierements analysis and definition
Peneliti  melakukan  diskusi  dengan  pihak  Posbindu  PMT  terkait  dengan permasalahan  yang  dihadapi,  dalam  hal  ini  terkait  analisa  kondisi  lansia  terkait kebutuhan gizi. Hal ini beriringan juga dengan informasi atau dokumentasi dalam rekam medis pasien lansia yang belum terorganisir secara komputerisasi.
b. System and software design
Peneliti mendesain kebutuhan software yang dibutuhkan oleh kader Posbindu PTM terkait  perekapan  dokumen  pasien  sekaligus  pengolahan  dokumen  untuk menganalisa kondisi gizi pasien lansia
c. Implementation and unit testing
Pada tahapan ini peneliti malakukan uji coba terhadap system yang telah dibangun, melakukan ujicoba dan memastikan fungsi-fungsi yang sudah dibuat pada system sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan.
d. Integration and system testing
Tahapan  ini,  mengujicoba  system  yang  sudah  dibangun.  Pengujicobaan  ini melibatkan kader yang berperan langsung dalam melayani pasien lansia.
e. Operation and maintenance
Tahapan  ini  adalah  tahapan  akhir  dimana  peneliti  sudah  menyerahakan  system kepada  posbindu  PMT  untuk  digunakan  dalam  proses  pelayanan  pada  pasien lansia.
Pengamatan pada penelitian ini dilakukan di lokasi posyandu posbindu PMT, saat observasi  pasien  lansia  dilakukan  pengecekan  maupun  pemeriksaan  secara  rutin. Wawancara (Interview) merupakan kegiatan dialog berupa kegiatan tanya jawab secara bebas, tetapi masih berada pada point-point permasalah yang sudah disusun berdasarkan topik  yang  ditentukan  pada  narasumber  yaitu  kader  ataupun  petugas  dilingkungan setempat [12]. Dokumentasi merupakan proses menelaah bahan-bahan penelitian tertulis seperti  buku-buku,  majalah,  dokumen,  peraturan-peraturan,  notulen  rapat,  catatan harian  dan  sebagainya  [12].  berikut  alur  yang  disusun  dalam  penelitian  ,terlihat  pada gambar 2.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 88 of 96
Gambar 2 . Alur Penelitian Klasifikasi Gizi Lansia
Metode Naïve  Bayes yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  melakukan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  [11].  Teorema  Bayes, memprediksi  kemungkinan  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan  pengalaman sebelumnya. Sehingga Algoritma Naïve Bayes didefinisikan sebagai pengklasifikasikan statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class[13].
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Datamining dan Dataset
Data  Mining  atau Knowledge  Discovery  in  Database ,    dikenal  sebagai  metode mengekstrak pola dan model dari data yang menggunakan algoritma yang spesifik [13]. Data  Mining  sebagai  proses  ekstraksi  informasi  untuk  menemukan  pola  (pattern recognition)  yang  penting  dalam  gunungan  data  sehingga  menghasilkan  pengetahuan (knowledge discovery) [13][14].
Penelitian  ini  menggunakan  data  pasien  lansia  yang  terdapat  di  Posbindu  PTM tahun 2018-2019. Pada tabel 1, mencatat data pribadi seperti nama, tanggal lahir, umur, jenis  kelamin  dan  riwayat  PTM.  PTM  merupakan  singkatan  dari  kata  Penyakit  Tidak Menular. Atribut yang diperoleh antara lain : ID Lansia, jenis Kelamin, Asupan makan lansia selama tiga bulan terakhir, berat badan lansia selama tiga bulan terakhir, mobilitas lansia,  penyakit  berat  yang  diderita  lansia  selama  tiga  bulan  terakhir,  gangguan neuropsikologis dan Indeks Masa Tubuh (IMT).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 89 of 96 Tabel 1. Data Sumber Daya Manusia No. Urut Nama Tgl. Lahir Umur L/P Riwayat PTM Diri Sendiri dd-mm-yy 1 Sam 31 - 1957 62 P Hipertensi 2 Rumasih 31-Des-62 57 P - .. … .. .. .. … .. … .. .. .. … .. … .. .. .. … 107 Hadijah 03-Mar-48 71 P - 110 Ratmawa 31-Des-50 69 L Hipertensi
Pengklasifikaian dibagi menjadi 3 bagian, “Gizi Normal”, “Beresiko Malnutrisi” dan “Malnutrisi”.  Adapun  fitur  yang  digunakan  dalam  sistem,  diperlihatkan  pada Tabel  2 berikut :
Tabel 2. Fitur Penelitian No Fitur Keterangan 1 Jenis Kelamin Jenis kelamin lansia 2 Asupan Makan Asupan makan lansia (3 bulan sebelumnya) 3 Berat Badan Berat badan (3 bulan sebelumnya) 4 Mobilitas Kemampuan bepergian lansia 5 Penyakit Berat Mempunyai penyakit atau tidak (3 bulan sebelumnya) 6 Gangguan Neuropsikologis Kemampuan mengingan yang dimiliki lansia 7 Indeks Masa Tubuh (IMT) Indeks masa tubuh Lansia

## 3.2. Pre-Processing
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membersihkan  data  dari  duplikasi,  mengkoreksi  data yang tidak sesuai, memperbaiki data noise yang kemudian dapat dimanfaatkan sebagai data latih  [14].  Data latih yang diperoleh dari proses pre-processing, ditujukkan pada tabel 3 :

## Tabel 3. Data Sampel Lansia
Umur Jenis Kelamin (L/P) Asupan Makan (Per  3 Bulan) Indeks Berat Badan Mobilitas Penyakit Berat yang Di Derita Gangguan Neuro psikologis Indeks Massa Tubuh 65 Perempuan  1 2 2 0 2 2 60 Perempuan  2 3 2 2 2 3 56 Perempuan  2 2 2 0 2 2 51 Laki-laki 2 2 2 0 2 2 …… …. …. …. …. …. …. …. 70 Laki-laki 0 1 2 2 2 0 71 Perempuan  2 3 2 2 2 3
Data sampel lansia pada tabel 3, merupakan data yang akan diproses, dimana pada tabel 3 terlihat bahwa ataribut-atribut di kolom-kolom yang memiliki angka yang akan di dirubah untuk memudahkan dalam penarikan data. Proses perubahan data dalam bentuk atribut  yang  digunakan  ditentukan  dengan  membuat  sebuah  kategori  dari  masing- masing data. Setelah itu data dapat dipergunakan untuk penelitian sebagai data training.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Tabel 4. Hasil Pre-Processing
Jenis kelamin Asupan Makan (per3 bulan) Penuruna n berat badan (per3bula n) Mobili tas Penyakit Berat (per3 bulan) Ganguan Neuropisik ologis Indeks Masa Tubuh (IMT kg/m²) Perempuan 1 2 2 0 2 2 Perempuan 2 3 2 2 2 3 Perempuan 2 3 2 0 2 2 Perempuan 2 2 2 0 2 3 Perempuan 2 3 2 0 2 3 Laki-Laki 0 1 2 0 2 0 Perempuan 2 3 2 0 2 2 Perempuan 2 3 2 0 2 1 Perempuan 2 3 2 0 2 2 Perempuan 2 3 2 0 2 2 Perempuan 2 3 2 0 2 2 Laki-Laki 2 3 2 0 2 3 Laki-Laki 1 3 2 0 2 2 Perempuan 2 3 2 2 2 3 Laki-Laki 2 3 2 2 2 3 Perempuan 2 3 2 0 2 3 Perempuan 2 1 2 0 2 1 Perempuan 1 3 2 2 2 2 ... ... ... ... ... ... ...
Proses  selanjutnya  proses  klasifikasi,  menguji  data  dengan  Naïve  Bayes  untuk mendapatkan indeks transformasi, ditujukan pada Tabel 4.

## 3.3. Transformation
Proses transformasi, yaitu merubah bentuk awal menjadi bentuk yang sesuai dengan aturan  yang  dicari[15].  Perubahan  data  ke  dalam  format  yang  memudahkan  proses memprediksi gizi lansia, dimana data akan terus di transformasikan dengan melakukan tahap pre-processing . Tahapan pre-processing terdiri dari proses pembersihan data ( cleaning ) dan  transformasi  data.  Proses  pembersihan  data  dilakukan  terhadap  atribut  data  yang isinya null, dan terlihat pada tabel 5.

## 3.4. Data Training
Data  training  diperoleh  setelah  data  melalui  proses pre-processing dan  proses transformasi, dimana data training digunakan untuk pembelajaran pada mesin sehingga dapat  mengelompokkan  data  baru  ke  dalam  salah  satu  pengelompokkan  yang  ada. Algoritma Naïve Bayes direkomendasikan sebagai metode yang mampu meningkatkan akurasi  yang  optimal  dengan  menggunakan  data  training  yang  relatif  minim[9],  pada penelitian ini digunakanlah data training sebanyak 20 sampel data lansia  yang  terlihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil proses data training
Jenis kelamin Asupan makan Penuruna n berat badan mobilitas Penyakit berat Ganguan neuropisik ologis Indeks masa tubuh Perempuan Asupan makan agak berkurang Berat Badan turun 1kg- 3kg Dapat keluar rumah Tidak Normal IMT 21 - <23
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 91 of 96 Jenis kelamin Asupan makan Penuruna n berat badan mobilitas Penyakit berat Ganguan neuropisik ologis Indeks masa tubuh Perempuan Asupan makan tidak berkurang Tidak Ada Penuruna n Beart Badan Dapat keluar rumah Ya Normal IMT ≥23 Perempuan Asupan makan tidak berkurang Berat Badan turun 1kg- 3kg Dapat keluar rumah Tidak Normal IMT ≥23 Perempuan Asupan makan tidak berkurang Tidak Ada Penuruna n Beart Badan Dapat keluar rumah Tidak Normal IMT ≥23 ... ... ... ... ... ... ... Laki-Laki Asupan makan tidak berkurang Tidak Ada Penuruna n Beart Badan Dapat keluar rumah Tidak Normal IMT ≥23
Perhihitung data yang sudah melewati tahapan seleksi dibersihkan dan dilanjutkan ke tahapan ditransform. Sebelum melakukan perhitungan menggunakan metode Naïve Bayes,  data  diolah  menjadi  data  training  dengan  atribut  yang  disesuaikan.  Setelah mendapatkan  data  untuk  melakukan  perhitungan  maka  diperlukan  pemberian pembobotan nilai pada atribut untuk mengasilkan data training.
Pengujian data yang disebut juga data testing adalah data uji yang digunakan  dalam menghitung dan mengakumulasi hasil prediksi status gizi dengan menerapkan metode Naïve Bayes. Data testing ditampilkan ada tabel 6 berikut :

## Tabel 6. Hasil proses data Uji
No Jenis kelamin Asupan makan Penurunan berat badan Mobilitas Peny akit berat Ganguan neuropis ikologis Indeks masa tubuh klasifi kasi 1 Perempua n Asupan makan tidak berkuran g Tidak Ada Penurunan Beart Badan Dapat keluar rumah Ya Normal IMT ≥23 ?

## 3.5. Implementasi metode Naïve Bayes
Setelah diperoleh data training, dilanjutkan dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes dengan menggunakan rumus sebagai berikut [14]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻)𝑃(𝑋)
dimana :
X :  Data dengan class yang belum diketahui H :  Hipotesis data class spesifik P(H|X) :  Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probability) P(H) :  Probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X|H) :  Probabilitas X berdasarkan kondisi H (likelihood probability) P(X) :  Probabilitas X (evidence probability)
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2

## 3.6. Perancangan sistem
Gambar 3. Rancangan Sistem
Pada  Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  use  case  dimanfaatkan  dalam  memahami fungsi-fungsi apa saja yang terdapat dalam suatu sistem informasi dan siapa saja yang berwenang dalam menggunakan fungsi tersebut. Aktor admin adalah pengelola sistem yang merupakan pihak internal perusahaan yang ditunjuk atau diberi tanggung jawab untuk  mengelola  sistem  tersebut  [11].  Pada  penelitian  ini  pengguna  aplikasi  dapat melakukan  beberapa task antara  lain  input  data  pasien  Posbindu,  mengolah  data  dan melakukan klasifikasi pasien gizi lansia melalui sistem informasi klasifikasi gizi lansia.
Berikut merupakan class diagram pada sistem yang dibangun:
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Class  Diagram merupakan hubungan  antar  kelas  dalam  model  desain  sistem,  serta penjelasan  detail  tiap  kelas.  Ini  juga  menunjukkan  aturan  dan  tanggung  jawab  entitas  yang menentukan perilaku sistem. Class Diagram juga menunjukkan atribut kelas  dan operasinya yang berkaitan dengan objek yang dikoneksikan. Class Diagram biasanya mencakup kelas (class), relasi (association),  generalisasi  dan  agregasi,  atribut  (attributes),  operasi  (operation/method),  dan visibilitas,  yaitu  tingkat  akses  objek  dari  luar  ke  suatu  operasi  atau  atribut.  Multiplicity  atau Cardinality adalah istilah yang mengacu pada hubungan kelas-kelas [16]
Gambar 5. Diagram Sequen Akurasi
Pada gambar 5, menjelaskan berapa persen akurasi yang diperoleh dari penggunaan data training dan data testing. Di dalam sistem ini akan ditampilkan jumlah presensi dari data yang ada.
Gambar 6. Diagram Sequen Akurasi Tunggal
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Gambar  6  menampilkan  diagram  sequen  pengujian  data  tunggal  dimana  admin melakukan penambahan 1 data yang kemudian akan diuji dan dimasukkan pada proses klasifikasi kelas yang sesuai dengan kategorinya.
3.7. Hasil perancangan sistem
Setelah perancangan sistem
dibuat,
dilanjutkan
dengan proses mengimplementasikan  perancangan  dalam  bentuk  tampilan  website.  Dalam  sistem  ini akan ditampilkan proses klasifikasi data.
Gambar 7. Tampilan Sistem Proses Klasifikasi
Gambar 7 menampilkan proses klasifikasi data, proses klasifikasi data menggunakan perhitungan Naïve Bayes Classifier, data Posbindu PTM dengan label target sebanyak tiga kelas:  Beriesiko  Malnutrisi,  Gizi  Normal,  dan  Malnutrisi  dengan  atribut  pendukung sebanyak  tujuh  atribut,  dengan  data  tersebut  menghasilkan  tingkat  probabilitas  yang berbeda-beda dari setiap data yang dimana sistem tersebut dibangun berbasis website.
Gambar 8. Tampilan Sistem Proses Prediksi
Gambar  7  menampilkan  proses  perhitungan  nilai  prediksi  dengan  perhitungan Naïve  Bayes  Classifier,  setiap  atribut  data  baru  akan  di  hitung  nilai  probabilitasnya sehingga  menghasilkan  hasil  prediksi  dari  salah  satu  kelas  yang  ada  yaitu  Beresiko Malnutrxisi,  proses  perhitungan  dibuktikan  dengan  ditampilkannya  perhitungan probabilitas  setiap  atribut  yang  ada  dan  mengahasilkan  prediksi  yang  efisien.  Proses akurasi dengan menggunakan tools rapidminer seperti pada gambar 9.
Gambar 9. P roses prediksi Akjurasi
Analisis akurasi dengan  menggunakan tools rapidminer sepert terlihat pada gambar 9,  dimana  data  pasien  di  posbindu  di  split  dan  di  masukan  kedalam naïve  bayes ,  Hasil analisis dengan menggunakan tools  akurasinya seperti yang ditampilkan pada tabel 7. Dan di tampilkan pada aplikasi seperti pada gambar 7 dan gambar 8
Tabel 7 . Akurasi perhitungan Naïve Bayes Classifier
True Beresiko Malnutrisi True Gizi Normal True Malnutrisi Class Precision Pred. Beresiko Malnutrisi 50 7 1 86,21% Pred. gizi Normal 1 46 0 97,87% Pred Malnutrisi 0 0 5 100,00% Class Recall 98,04% 86,79% 83,33%

## 4. Kesimpulan
Penerapan algoritma Naïve  Bayes pada Posyandu Kamboja Lingkungan Otak Desa Utara  (Posbindu  PTM)  untuk  memprediksi  status  gizi  lansia,  menyimpulkan  beberapa point antara lain :
1. Transformasi  rekap  data  pasien  lansia  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  efisien  dan visualisasi
2. Memanfaatkan  data  pasien  lansia  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam memperoleh informasi dan rekomendasi terkait kondisi gizi lansia pada Posbindu PTM
3. Hasil  informasi  dan  rekomendasi  yang  diperleh,  membantu  pihak  pengguna (Posbindu  PTM)  dalam  memberikan  penangan  dan  pelayanan  langsung  kepada pasien lansia khususnya pada kondisi Gizi Malnutrisi.
4. Pada 110 data sample yang digunakan di Posbindu PTM yang diuji didapat akurasi sebesar  91%  dengan  perhitungan  Naïve  Bayes,  sehingga  memungkinkan  hasil pemrosesan  dapat  digunakan  oleh  pihak  Posbindu  PTM  dalam  menangani permasalahan lansia.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Ucapan  Terima  Kasih: Terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  seluruh  kader Posbindu  PTM posyandu  Kamboja  dan  ibu  Dwi  Ardhiyanti  selaku  ketua,  yang  telah  memberikan falisitasi  sekaligus  kesempatan bagi  penulis dalam  melaksanakan hingga menuntaskan kegiatan penelitian ini.

## Referensi
[1] A.  N.  I.  Karomah,  “Peran  posyandu  lansia dalam  meningkatkan  kesejahteraan  lanjut  usia  di  posyandu  lansia  sejahtera kelurahan pasirmuncang,” vol. 2, no. 2, 2017.
[2] R.  R.  Wardhani  and  S.  K.  Nisa,  “Pengaruh  Pemberian  Dynamic  Neuromuscular  Stabilization  untuk  Meningkatkan Keseimbangan  pada  Lansia;  Narrative  Review,” FISIO  MU  Physiother.  Evidences ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  41 – 50,  2023,  doi: 10.23917/fisiomu.v4i1.19839.
[3] S. M. Kiik, J. Sahar, and H. Permatasari, “Peningkatan Kualitas Hidup Lanjut Usia (Lansia) Di Kota Depok Dengan Latihan Keseimbangan,” J. Keperawatan Indones. , vol. 21, no. 2, pp. 109 – 116, 2018, doi: 10.7454/jki.v21i2.584.
[4] S. Afifah and W. O. Asmawati, “Layanan Posyandu Lansia Dalam Upaya Meningkatkan,” vol. 1, no. 5, pp. 1379– 1391, 2023.
[5]  I. Irfana et al. , “Sosialisasi dan Pemanfaatan Rumah Sehat Lanjut Usia ’Aisyiyah,” J. Altifani Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 3, no. 6, pp. 783 – 792, 2023, doi: 10.59395/altifani.v3i6.504.
[6]  A. Almeina et al. , “Rumah sehat lansia di kubu raya,” vol. 12, no. 1, pp. 131– 145, 2024.
[7] D. Ervira Puspaningtyas and N. Desy Putriningtyas, “Deteksi Masalah Kesehatan Bagi Lanjut Usia Kelurahan Pakuncen Kecamatan Wirobrajan,” Ilmu Gizi Indones. , vol. 01, no. 01, pp. 2580 – 491, 2017.
[8] A. Alfyanita, R. Dinda Martini, and H. Kadri, “Hubungan Tingkat Kemandirian dalam Melakukan Aktivitas Kehidupan Sehari-Hari  dan  Status  Gizi  pada  Usia  Lanjut  di  Panti  Sosial  Tresna  Werdha  Sabai  Nan  Aluih  Sicincin  (Relationship Between the Level of Independe nce in Carrying Out Activity Daily Living and ,” J. Kesehat. Andalas , vol. 5, no. 1, pp. 201 – 208, 2016.
[9] J. Zeniarja, K. Widia, and R. R. Sani, “Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection dalam Pengklasifikasian Status  Gizi  Stunting  pada  Puskesmas  Pandanaran  Semarang,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol. 5, no. 1,  pp. 1 – 9,  2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.2745.
[10] D. Watratan, A.F; Puspita.A; Moeis, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 38 – 46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[11] M.  F.  Nugroho  and  S.  Wibowo,  “Fitur  Seleksi  Forward  Selection  Untuk  Menetukan  Atribut  Yang  Berpengaruh  Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. Upgris , vol. 3, no. 1, pp. 63 – 70, 2017, doi: 10.26877/jiu.v3i1.1669.
[12] S. Simatupang, J. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bus pada PO. Handoyo Berbasis Online,” J. Intra Tech , vol. 3, no. 2, pp. 1 – 15, 2019, doi: 10.37030/jit.v5i2.96.
[13] K. Kartarina, N. K. Sriwinarti, and N. luh P. Juniarti, “Analisis Metode K -Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive Bayes Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  107 – 113,  2021,  doi: 10.35746/jtim.v3i2.159.
[14] D. Kartini, J. A. Yani Km, and K. Selatan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Neural Network (Backpropagation) Untuk  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa,” Pros.  Semin.  Nas.  Sisfotek ,  vol.  3584,  pp.  235 – 241,  2017,  [Online].  Available: www.seminar.iaii.or.id
[15] A. Zubair and M. Muksin, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi (Studi Kasus Di Klinik Bromo Malang),” J. Gaussian , vol. 3, no. 4, pp. 831 – 838, 2018.
[16] J.  S.  Pasaribu, “Perancangan Sistem  Informasi  Perpustakaan  Berbasis  Web  Di  Smk  Plus Pratama  Adi  Bandung,” J.  Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 7, no. 2, pp. 148 – 158, 2021, doi: 10.33197/jitter.vol7.iss2.2021.552.