## Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita
Eni Irfiani #1 , Siti Sulistia Rani *2
# Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No. 18 Ring Road Barat Cengkareng Jakarta Barat
1 eni.enf@bsi.ac.id
* STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No. 18 Jakarta Pusat
2 ranimuzaeni2gmail.com
Abstrak —Gizi  sangat dibutuhkan bagi tubuh manusia, terutama pada  usia balita dan anak-anak,  nilai gizi yang seimbang sangat baik  dalam  proses  tumbuh  kembang  anak,  meningkatkan kemampuan  belajar  yang  baik,  serta  memberikan  dampak positif  untuk  perkembangannya  di  masa  depan.  Permasalahan saat  ini  pada  Desa  Sukamantri  masih  kurangnya  pengetahuan dasar  orang  tua  dan  para  kader  Posyandu  mengenai  nilai  gizi seimbang  bagi  balita,  ditemukan  balita  yang  kurang  gizi  serta obesitas  belum  adanya  pengelompokkan  data  berdasarkan karakteristik  nilai  gisi  balita.  Pengklasteran  ( clustering ) merupakan  metode  yang  cukup  popular  dan  paling  sering digunakan  dalam  pengolahan  data  pencitraan  medis,  biometrik dan  bidang  yang  terkait  karena  kesederhanaannya  serta  efektif dalam mengelompokan data dengan  ukuran besar berdasarkan kecepatan  pemrosesan  dengan  menempatkan  objek-objek  ke dalam kelas-kelas yang memiliki kemiripan. Dalam penelitian ini akan  di  kelompokan  atau  klasterisasi  nilai  gizi  balita  dengan acuan  parameter  tinggi  badan  balita  dan  berat  badan  balita menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  menjadi  beberapa kategori yaitu obesitas, gizi lebih, gizi baik, gizi  kurang dan gizi buruk.  Dengan  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means dapat  mengklasifikasi  nilai  gizi  balita  secara  umum  agar  dapat digunakan  sebagai  landasan  pencegahan  dini  bagi  para  kader posyandu menanggulangi gizi buruk serta obesitas. Berdasarkan hasil  penelitian  ditemukan  masih  terdapat  30%  balita  obesitas dan  11%  kekurangan  gizi,  untuk  itu  perlu  adanya  penanganan dan  perhatian  dari  kader  Posyandu  dan  Puskesmas  terkait kepada orang tua balita tersebut.

## Kata kunci — Clustering, K-Means, Nilai Gizi, Balita, Posyandu

## I. PENDAHULUAN
Tumbuh  kembang  anak  tentulah  menjadi  salah  satu perhatian  yang  sangat  utama  bagi  para  orang  tua,  terutama dalam  hal  gizi  seimbang.  Saat  ini  di  Indonesia  sendiri  masih
menghadapi  masalah  gizi  ganda,  yaitu  kekurangan  dan kelebihan  gizi.  Menurut  Riset  Kesehatan  Dasar  Kementrian Kesehatan  pada  tahun    2013  mengungkapkan  1  dari  3  anak tergolong  pendek  ( stunting )  akibat  kekurangan  gizi  menahun sehingga  berisiko  mengalami  gangguan  pertumbuhan  dan perkembangan.  Di  sisi  lain,  prevalensi  kelebihan  gizi  juga meningkat.
Menurut  laporan  dari  Global  Nutrition  Report  (2014), Indonesia  masuk  kedalam  17  negara  yang  memiliki  3 permasalahan  gizi sekaligus,  yaitu stunting (pendek),  wasting (kurus), dan juga overweight (obesitas). Berdasarkan data riset kesehatan  dasar  (Riskesdas,  2013)  disebutkan  bahwa  jumlah balita  yang  mengalami  gangguan  obesitas  menurut  BB/TB pada  anak  usia  0-59  bulan  sebesar  11,8%  sedangkan berdasarkan  data  survey  pemantauan  status  gizi  (PSG,  2015) disebutkan  bahwa  jumlah  balita  yang  mengalami  gangguan obesitas  menurut  BB/TB  usia  0-59  bulan  sebesar  5,3%. Obesitas  dapat  menjadi  awal  dari  berbagai  penyakit.  Maka dari  itu  pemberian  gizi  yang  berlebihan  bagi  balitapun  tidak baik,  penerapan  gizi  seimbanglah  yang  seharusnya  diberikan dan dapat di kontrol oleh para orang tua [1]
Prinsip  nilai  gizi  seimbang  adalah  dengan  membiasakan pola  konsumsi  beragam  secara  seimbang  sesuai  dengan kebutuhan  masing-masing  anggota  keluarga.  Kebiasaan  pola hidup sehat secara rutin dengan melakukan aktivitas fisik dan memantau berat badan secara teratur. Pola makan pada balita berpengaruh terhadap  keadaan  gizi. Gizi  yang optimal sangat penting  untuk  pertumbuhan  normal  serta  perkembangan  fisik dan kecerdasan pada anak. Dengan gizi yang baik tubuh tidak mudah terkena serangan penyakit, dan infeksi serta terlindung dari penyakit kronis [2]
Kekurangan  gizi  merupakan  salah  satu  masalah  yang dialami  balita  di  Indonesia.  Peran  Puskesmas  dan  Posyandu sangat  diperlukan  untuk  mengurangi  jumlah  gizi  buruk  pada balita.  Penting  sekali  memberi  balita  asupan  gizi  seimbang pada  tahap  yang  benar,  agar  bayi  tumbuh  sehat  dan  terbiasa dengan pola hidup sehat di masa yang akan datang. Makanan yang bergizi tidak selalu  harus  mahal.  Peran orang tua  dalam memilih  jenis  makanan  yang  bisa  mencukup  nilai  gizi balitanya  sangatlah  penting.  Pengelompokannilai  gizi  pada balita  dengan  menggunakan  metode  k-Means  ke  dalam  5 cluster  yaitu  gizi  buruk,  gizi  kurang,  gizi  baik,  gizi  lebih, obesitas [3].
Status  gizi  pada  balita  dapat  diketahui  berdasarkan  indeks Berat  Badan  menurut  umur  (BB/U),  Tinggi  Badan  menurut umur  (TB/U),  dan  Berat  Badan  menurut  Tinggi  Badan (BB/TB)  dengan  memasukan  data  nilai  dari  berat  badan, tinggi  badan  serta  jenis  kelamin  balita.  Salah  satu  cara  untuk mengukur  tubuh  manusia  dalam  menentukan  status  gizi  anak yaitu  antropemetri.  Pengukuran  antropemetri  secara  umum berdasarkan  Berat  Badan  menurut  umur  (BB/U)  dan  Tinggi Badan  menurut  umur (TB/U). penggunaan antropemetri  yang sering  digunakan  untuk  mengukur  dari  status  gizi  balita,  hal ini  disebabkan  sederhana  dan  aman  pada  tahap  pengukuran serta tidak  membutuhkan tenaga ahli. Hasil dari antropemetri berupa data yang akurat serta mampu mendeteksi riwayat gizi di  masa  lampau.  Model  pengujian  dilakukan  menggunakan clustering  Data  mining  dengan  metode  K-Means  berdasarkan berat badan dan tinggi badan [4].
Upaya antisipasi bertambahnya kasus gizi buruk pada anak balita,  diperlukan  peningkatan  informasi  dan  pengetahuan akan  pola  asuh  dan  pola  makan  yang  baik  dan  benar. Pentingnya  partisipasi  dari  orang  tua  serta  petugas  Pos Pelayanan  Terpadu  atau  Posyandu  untuk  memantau  nilai  gizi balita sangat dibutuhkan.
Pengukuran  tinggi  badan  balita  belum  banyak  dilakukan oleh  para  orang  tua.  Walaupun  ada,  pengukuran  belum dilakukan  secara  standar.  Padahal  dengan  mengontrol  secara rutin  tinggi    badan  dan  berat  badan  anak,  kita  dapat memamtau  kondisi  gizi  anak  itu  sendir.  Jika  para  orang  tua tidak  memiliki  alat  pendukung  tersebut,  maka  para  orang  tua seharusnya rutin menggunjugi Posyandu yang diadakan setiap bulannya  oleh  pihak  Desa/Kelurahan  setempat  agar  kondisi nilai gizi anak bias tetap terpantau.
Posyandu    itu  sendiri  adalah  kegiatan  dasar  yang diselenggarakan dari, oleh dan untuk masyarakat yang dibantu oleh petugas kesehatan disuatu  wilayah Puskesmas. Biasanya secara  rutin  dalam  periode  satu  bulan  sekali  Posyandu  akan diadakan. Selain memberikan layanan kesehatan ibu dan anak, disini  juga  balita  akan  ditimbang  berat  badan  dan  diukur secara  rutin  tinggi  badannya  agar  dapat  mengetahui  tumbuh kembang  sang  anak  terutama  mengenai  perkembangan  nilai gizinya.
Oleh  sebab  itu  pengolahan  data  dilakukan  pada  beberapa Posyandu  di  Desa  Sukamantri  yang  nantinya  data  tersebut akan  dikelompokan  sesuai  dengan  karakteristik  gizi  masing-
masing  anak  (analisis  hasil  pengklasteran)  melalui  dua parameter  yaitu  berat  badan  balita  (BB)  dan  tinggi  badan balita  (TB).  Pengklasteran  menggunakan  algoritma  K-Means merupakan salah satu metode data mining yang cukup populer dalam  pengolahan  data  dan  cukup  efektif  pada  saat pengelompokan  data  dengan  ukuran  besar  dalam  kelas-kelas yang memiliki kemiripan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan pada kader Posyandu di Desa Sukamantri  Bogor  untuk  mengetahui  tumbuh  kembang  balita secara  periodik.  Data  yang  digunakan  adalah  data  balita  dari Posyandu,  Kartu  Menuju  Sehat  (KMS),  Tinggi  Balita  (TB) dan  Berat  Badan (BB) dengan  rentan  usia  balita  0  sampai  36 bulan.  Model  pengolahan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Data  Mining  dengan  menggunakan metode  K-Means.  Data  balita  yang  akan  dikelompokan berdasarkan  data  balita  Posyandu  di  Desa  Sukamantri  Bogor pada tahun 2018. Tools yang digunakan untuk mengolah data menggunakan Microsoft Excel dan Rapid Miner.

## A. Data Mining
Data mining merupakan sebuah cara untuk menemukan pola yang menarik dan pengetahuan dalam jumlah datayang besar. Pada  data  mining  menggunakan  teknik  matematika,  statistik, artificial intelegent serta machine learning untuk mengidentifikasi  dan  mengekstrasi  menjadi  informasi  atau pengetahuan  yang  bermanfaat  yang  diambil  dari  berbagai database yang besar [5].

## B. Clustering
Cluster  merupakan  kumpulan  objek  data  yang  memiliki kemiripan antara satu dengan yang lain dalam kelompok yang sama  dan  berbeda  objek  dengan  data  kelompok  lain. Clustering  atau  lebih  dikenal  dengan  analisis  cluster merupakan  proses  pengelompokan  satu  set  benda  fisik ataupun abstrak ke dalan satu kelas objek yang sama [6]

## C. K-Means Clustering
K-Means  merupakan  metode  penganalisaan  data  pada  Data Mining  dimana  proses  pemodelan  tanpa  supervisi  dan merupakan  salah  satu  metode  yang  mengelompokan  data secara  partisi.  Pada  metode  K-Means  data  dikelompokan menjadi  beberapa  kelompok  dimana  setiap  kelompok mempunyai  karakteristik  yang  mirip  atau  sama  dengan lainnya namun dengan kelompok lainnya memiliki karakteristik  yang  berbeda.  Metode  ini  menimalisasi perbedaan  antar  data  di  dalam satu  cluster  serta memaksimalkan perbedaan dengan cluster yang lain [4].
Metode K-Means memiliki karakteristik sebagai berikut [5]:
1. K-Means  merupakan  metode  pengelompokan  yang sederhana dan dapat digunakan dengan mudah.
2. Pada jenis data set tertentu, K-Means   tidak dapat melakukan segmentasi data dengan baik di mana hasil segmentasi tidak dapat menentukan pola kelompok yang mewakili karakteristik bentuk alami data.
3. K-Means bias menalami masalah ketika mengelompokkan data yang mengandung outlier.
Secara  umum  metode  K-Means  menggunakan  algoritma sebagai berikut [7] :
a. Tentukan  k  sebagai  jumlah  cluster  yang  di  bentuk. Penentuan  banyaknya  jumlah  cluster  k  dilakukan  dengan beberapa  faktor  seperti  pertimbangan  teoritis  dan konseptual  yang  diusulkan  untuk  menentukan  berapa banyak cluster.
b. Bangkitkan  k  Centroid  (titik  pusat  cluster)  awal  secara random.  Untuk  menentukan  centroid  awal  dilakukan secara acak dari beberapa  objek  yang tersedia  sebanyak  k cluster, untuk menghitung centroid cluster ke-i berikutnya, menggunakan rumus sebagai berikut:
Dimana; v: centroid pada cluster Xi: objek ke-i
n:  banyaknya  objek  atau  jumlah  objek  yang menjadi anggota cluster
c. Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing  centroid  dari masing-masing  cluster.  Kemudian  hitung  jarak  antara objek dengan centroid, dalam penelitian  ini  menggunakan Euclidian Distance .
Dimana; xi : objek x ke-i y: daya y ke-i n: banyaknya objek d. Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid yang paling terdekat.
e. Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan
f. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama. Proses penggabungan titik dilakukan dengan membandingkan  matriks  kumpulan  tugas-tugas  pada  iterasi sebelumnya dengan matrik kumpulan tugas-tugas pada iterasi yang  sedang  berjalan.  Jika  hasilnya  sama  maka  algoritma  k- means  cluster  analysis  sudah  konvergen,  tetapi  jika  berbeda maka  belum  konvergen  sehingga  perlu  dilakukan  iterasi berikutnya.

## D. Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  sebagai  objek  penelitian  terdiri dari  118  populasi  yang  dipilih  menggunakan  teknik propability  samping.  Dari  jumlah  populasi  tersebut  dihitung menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
Dimana; n : ukuran sampel N: ukuran populasi
e: kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan dimana:
n = 118 / (1 + (118) (0.0025) n=91.12 dibulatkan menjadi 91
Berdasarkan rumus tersebut maka besarnya jumlah sampel adalah 91 balita. Berikut ini data Tinggi Badan (BT) dan Berat Badan (BB) pada Posyandu Desa Sukamantri.

## TABEL I DATA TINGGI BADAN DAN BERAT BADAN BALITA
Balita Ke- Tinggi Badan (TB) Berat Badan (BB) Balita Ke-1 107 14 Balita Ke-2 79 10,5 Balita Ke-3 76 9,2 Balita Ke-4 94 13 Balita Ke-5 82 12 Balita Ke-6 80 8 Balita Ke-7 87 11 Balita Ke-8 75 8 Balita Ke-9 70 9,8 Balita Ke-10 68 8,8 Balita Ke-11 98 13 Balita Ke-12 76 9,1 Balita Ke-13 75 8,9 Balita Ke-14 74 8 Balita Ke-15 88 11 Balita Ke-16 89 13 Balita Ke-17 87 9,8 Balita Ke-18 92 18 Balita Ke-19 87 12 Balita Ke-20 85 9,7 Balita Ke-21 75 10 Balita Ke-22 68 7,5 Balita Ke-23 75 9,5 Balita Ke-24 78 8 Balita Ke-25 78 9,5 Balita Ke-26 60 7,5 Balita Ke-27 68 6,4 Balita Ke-28 91 11,8
Balita Ke-29 78 10,5 Balita Ke-30 85 10,7 Balita Ke-31 76 8 Balita Ke-32 63 7,1 Balita Ke-33 71 8 Balita Ke-34 79 10,2 Balita Ke-35 71 8,1 Balita Ke-36 81 8 Balita Ke-37 78 9,5 Balita Ke-38 74 10,5 Balita Ke-39 65 9 Balita Ke-40 74 8,4 Balita Ke-41 86 11 Balita Ke-42 92 14 Balita Ke-43 84 12 Balita Ke-44 87 12,6 Balita Ke-45 88 9,2 Balita Ke-46 72 9 Balita Ke-47 80 10,2 Balita Ke-48 64 8,3 Balita Ke-49 73 8 Balita Ke-50 72 8 Balita Ke-51 80 12,1 Balita Ke-52 85 10,2 Balita Ke-53 65 7,5 Balita Ke-54 79 9,6 Balita Ke-55 76 7,7 Balita Ke-56 84 9,8 Balita Ke-57 99 15 Balita Ke-58 88 20,2 Balita Ke-59 86 11,7 Balita Ke-60 80 10 Balita Ke-61 77 8,7 Balita Ke-62 68 8 Balita Ke-63 75 8 Balita Ke-64 77 10,5 Balita Ke-65 92 14 Balita Ke-66 69 7,3 Balita Ke-67 69 8,2 Balita Ke-68 61 9 Balita Ke-69 70 7,5 Balita Ke-70 64 7,4 Balita Ke-71 66 7,4 Balita Ke-72 63 9,9 Balita Ke-73 62 8,1 Balita Ke-74 77 10
Balita Ke-75 83 11 Balita Ke-76 80 9,9 Balita Ke-77 82 9 Balita Ke-78 82 16 Balita Ke-79 87 13 Balita Ke-80 76 8,7 Balita Ke-81 66 8,5 Balita Ke-82 78 9 Balita Ke-83 82 10,2 Balita Ke-84 69 8,5 Balita Ke-85 63 9 Balita Ke-86 86 11,7 Balita Ke-87 61 13 Balita Ke-88 84 13 Balita Ke-89 92 17 Balita Ke-90 70 6 Balita Ke-91 70 9 III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan klasterisasi  nilai  gizi  balita  pada  Desa  Sukamantri  Bogor menggunakan metode K-Means.

## A. Perhitungan Normalisasi
Data  balita  yang  ada  pada  tabel  1  tidak  dapat  langsung diolah  dikarenakan  adanya  perbedaan  besaran  angka  yang cukup  jauh  antara  variabel  tinggi  badan  dan  berat  badan. Solusi  yang  digunakan  untuk  memperkecil  besaran  angka adalah  dengan  melakukan  normalisasi  pada  variabel  tinggi badan dan berat badan dengan menggunakan rumus:
Berdasarkan nilai variabel tinggi badan dan berat badan akan dilakukan  proses  normalisasi  ke  dalam  rentang  0  sampai  1. Proses  normalisasi  dibutuhkan  sebelum  perhitungan  nilai centroid  pada  K-Means.  Hasil  perhitungan  nilai  normalisasi berdasarkan tabel I sebagai berikut:

## TABEL II
NILAI NORMALISASI TINGGI BADAN DAN BERAT BADAN BALITA
Balita ke- Tinggi Badan(TB) Berat Badan(BB) Balita Ke-1 0.681 0.563 Balita Ke-2 0.468 0.317 Balita Ke-3 0.340 0.225
Balita Ke-4 0.574 0.493 Balita Ke-5 0.553 0.423 Balita Ke-6 0.128 0.141 Balita Ke-7 0.511 0.352 Balita Ke-8 0.139 0.141 Balita Ke-9 0.383 0.268 Balita Ke-10 0.298 0.197 Balita Ke-11 0.596 0.493 Balita Ke-12 0.340 0.220 Balita Ke-13 0.319 0.204 Balita Ke-14 0.170 0.141 Balita Ke-15 0.511 0.352 Balita Ke-16 0.596 0.493 Balita Ke-17 0.383 0.268 Balita Ke-18 0.830 0.845 Balita Ke-19 0.574 0.423 Balita Ke-20 0.383 0.261 Balita Ke-21 0.426 0.282 Balita Ke-22 0.064 0.106 Balita Ke-23 0.362 0.246 Balita Ke-24 0.170 0.141 Balita Ke-25 0.362 0.246 Balita Ke-26 0.085 0.106 Balita Ke-27 0.021 0.028 Balita Ke-28 0.553 0.408 Balita Ke-29 0.468 0.317 Balita Ke-30 0.511 0.331 Balita Ke-31 0.170 0.141 Balita Ke-32 0.021 0.077 Balita Ke-33 0.170 0.141 Balita Ke-34 0.426 0.296 Balita Ke-35 0.213 0.148 Balita Ke-36 0.191 0.141 Balita Ke-37 0.383 0.246 Balita Ke-38 0.468 0.317 Balita Ke-39 0.319 0.211 Balita Ke-40 0.255 0.169 Balita Ke-41 0.532 0.352
Balita Ke-42 0.681 0.552 Balita Ke-43 0.574 0.423 Balita Ke-44 0.574 0.465 Balita Ke-45 0.361 0.225 Balita Ke-46 0.319 0.211 Balita Ke-47 0.426 0.296 Balita Ke-48 0.234 0.162 Balita Ke-49 0.191 0.141 Balita Ke-50 0.191 0.141 Balita Ke-51 0.574 0.430 Balita Ke-52 0.447 0.296 Balita Ke-53 0.085 0.106 Balita Ke-54 0.383 0.254 Balita Ke-55 0.106 0.120 Balita Ke-56 0.404 0.268 Balita Ke-57 0.681 0.634 Balita Ke-58 1.000 1.000 Balita Ke-59 0.532 0.401 Balita Ke-60 0.426 0.282 Balita Ke-61 0.298 0.190 Balita Ke-62 0.213 0.141 Balita Ke-63 0.213 0.141 Balita Ke-64 0.489 0.317 Balita Ke-65 0.681 0.563 Balita Ke-66 0.043 0.092 Balita Ke-67 0.234 0.159 Balita Ke-68 0.319 0.211 Balita Ke-69 0.106 0.106 Balita Ke-70 0.064 0.099 Balita Ke-71 0.064 0.099 Balita Ke-72 0.404 0.275 Balita Ke-73 0.213 0.148 Balita Ke-74 0.426 0.282 Balita Ke-75 0.544 0.373 Balita Ke-76 0.404 0.275 Balita Ke-77 0.319 0.211 Balita Ke-78 0.787 0.704 Balita Ke-79 0.596 0.493
Balita Ke-80 0.298 0.190 Balita Ke-81 0.255 0.176 Balita Ke-82 0.340 0.211 Balita Ke-83 0.468 0.296 Balita Ke-84 0.277 0.176 Balita Ke-85 0.340 0.211 Balita Ke-86 0.553 0.401 Balita Ke-87 0.606 0.493 Balita Ke-88 0.660 0.493 Balita Ke-89 0.809 0.775 Balita Ke-90 0.000 0.00 Balita Ke-91 0.340 0.211

## B. Nilai Initial Cluster Center
Setelah data tinggi badan berat badan dilakukan normalisasi seperti  pada  tabel  II,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan jumlah  kelompok  atau  cluster.  Ke-91  data  balita  yang  ada  di tabel  sebelumnya  akan  dikelompokkan  ke  dalam  5  cluster yaitu  :  Obesitas,  Gizi  Lebih,  Gizi  baik,  Gizi  kurang,  Gizi Buruk. Setelah jumlah cluster ditentukan, langkah selanjutnya adalah  melakukan  menentukan  nilai  initial  cluster  centre untuk masing-masing cluster pada setiap variabelnya.
Untuk  menentukan  centroid  awal  (initial  centroid)  banyak metode  yang  dapat  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  metode yang  digunakan  untuk  pengambilan  data  dari  data  sumber, secara  acak.  Berikut  penetapan  nilai Initial  Cluster  Center awal yang telah di pilih secara random:
TABEL IIII N ILAI I NITIAL C LUSTER C ENTER Cluster   Status Gizi TB (cm) BB (Kg) 0 Obesitas 0.139 0.159 1 Gizi Lebih 0.544 0.373 2 Gizi Baik 0.361 0.220 3 Gizi Kurang 0.606 0.831 4 Gizi Buruk 0.787 0.552

## C. Pengelompokan Data Cluster
Setelah  masing-masing  data  dihitung  jaraknya  untuk  tiap cluster,  langkah  selanjutnya  adalah  mengelompokkan  data sesuai  clusternya.  Kelompok  cluster  suatu  data  diambil  dari jarak terpendek data tersebut terhadap suatu cluster. Misalkan untuk data Balita ke-1 memiliki jarak 0.9452 terhadap cluster 0.  Pada  cluster  1  memiliki  jarak  0.494.  Pada  cluster  2
memiliki  jarak  0.725.  Pada  cluster  3  memiliki  jarak  0.476. Dan  pada  cluster  5  memiliki  jarak  0.213.  Dari  ke-5  cluster tersebut,  data  balita  ke-1  memiliki  jarak  terpendek  dengan cluster  4.  Oleh  karena  itu  data  balita  ke-1  masuk  ke  dalam cluster 4.  Langkah yang sama diterapkan di ke-50 data untuk melakukan pengelompokan di iterasi 1.

## TABEL IIIV
PENDEKATAN CLUSTER DENGAN JARAK TERDEKAT Balita Ke- Jarak C0 Jarak C1 Jarak C2 Jarak C3 Jarak C4 Balita Ke-1 * Balita Ke-2 * Balita Ke-3 * Balita Ke-4 * Balita Ke-5 * Balita Ke-6 * Balita Ke-7 * Balita Ke-8 * Balita Ke-9 * Balita Ke-10 * Balita Ke-11 * Balita Ke-12 * Balita Ke-13 * Balita Ke-14 * Balita Ke-15 * Balita Ke-16 * Balita Ke-17 * Balita Ke-18 * Balita Ke-19 * Balita Ke-20 * Balita Ke-21 * Balita Ke-22 * Balita Ke-23 * Balita Ke-24 * Balita Ke-25 * Balita Ke-26 * Balita Ke-27 * Balita Ke-28 * Balita Ke-29 * Balita Ke-30 *
Balita Ke-31 * Balita Ke-32 * Balita Ke-33 * Balita Ke-34 * Balita Ke-35 * Balita Ke-36 * Balita Ke-37 * Balita Ke-38 * Balita Ke-39 * Balita Ke-40 * Balita Ke-41 * Balita Ke-42 * Balita Ke-43 * Balita Ke-44 * Balita Ke-45 * Balita Ke-46 * Balita Ke-47 * Balita Ke-48 * Balita Ke-49 * Balita Ke-50 * Balita Ke-51 * Balita Ke-52 * Balita Ke-53 * Balita Ke-54 * Balita Ke-55 * Balita Ke-56 * Balita Ke-57 * Balita Ke-58 * Balita Ke-59 * Balita Ke-60 * Balita Ke-61 * Balita Ke-62 * Balita Ke-63 * Balita Ke-64 * Balita Ke-65 * Balita Ke-66 * Balita Ke-67 * Balita Ke-68
*
Balita Ke-69 * Balita Ke-70 * Balita Ke-71 * Balita Ke-72 * Balita Ke-73 * Balita Ke-74 * Balita Ke-75 * Balita Ke-76 * Balita Ke-77 * Balita Ke-78 * Balita Ke-79 * Balita Ke-80 * Balita Ke-81 * Balita Ke-82 * Balita Ke-83 * Balita Ke-84 * Balita Ke-85 * Balita Ke-86 * Balita Ke-87 * Balita Ke-88 * Balita Ke-89 * Balita Ke-90 * Balita Ke-91 *

## D. Penentuan Nilai Centroid Baru
Setelah  pengelompokan  selesai,  maka  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  centroid  baru  dengan  cara  menghitung berdasarkan pengelompokan  tabel.
Berikut  ini  hasil  pengelompokan  dari  91  data  balita  dan jaraknya:
TABEL IVV NILAI CENTROID BARU C0 C1 C2 C3 C4 Tinggi Badan 0.139 0.544 0.361 0.606 0.787 Berat Badan 0.159 0.373 0.220 0.831 0.552 Nilai Centroid Baru
Setelah  nilai  centroid  baru  dihitung,  langkah  selanjutnya adalah  dibandingkan  dengan  nilai  centroid  sebelumnya  (pada iterasi  ini  dibandingkan  dengan  nilai  Initial  Cluster  Centre). Jika nilainya sama maka proses iterasi dihentikan. Namun jika nilainya  tidak  sama,  maka  proses  pengelompokan  data diulangi kembali.
Berikut  ini  hasil  pengolahan  data  nilai  gizi  balita menggunakan rapid miner, terlihat pada gambar 1:

## Gambar. 1  Hasil chart clustering
Gambar. 2  Hasil grafik pengelompokan nilai gizi
Pada  gambar  2  didapat  hasil  pengelompokan  nilai  gizi balita  menggunakan  K-Means.  Berdasarkan  hasil  klasterisasi berdasarkan  nilai  gizi  pada  Desa  Sukamantri  Bogor didapatkan  5  cluster  pengelompokan  dimana  terdapat  30% balita  obesitas,  24%  balita  gizi  lebih,  35%  gizi  baik,  4%  gizi kurang dan 7% gizi buruk.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini bahwa nilai gizi balita Desa Sukamantri Bogor dapat diklasterisasikan dengan menggunakan  algoritma  K-Means  melalui  dua  parameter Berat  Badan  Balita  (BB)  dan  Tinggi  Badan  Balita  (TB) dimana dibagi menjadi 5 cluster yaitu obesitas, gizi lebih, gizi baik, gizi kurang dan gizi buruk guna membantu kinerja para kader Posyandu dan Orang Tua balita dalam penanganan dini kondisi nilai gizi balita.
Dari  hasil  tersebut  diketahui  masih  terdapat  30%  balita obesitas  serta  11%  balita  kekurangan  gizi  sehingga  perlu adanya  pendampingan  dari  Posyandu  serta  puskesmas  terkait kepada  orang  tua  balita  sehingga  jumlah  balita  yang kekurangan gizi dapat menurun di tahun berikutnya.
R EFERENSI [1] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Hasil
Pemantauan Status Gizi ( Psg ) Tahun 2017 . Jakarta,
2018.
[2] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Pedoman Gizi Seimbang . Jakarta, 2014.
[3] W. M. pradnya Dhuhita, ―Clustering Menggunakan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita,‖ J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 160--174, 2015.
[4] P. Sari, B. Pramono, and L. ode H. S. Sagala, ―Improve K-Means Terhadap Status Nilai Gizi Pada
Balita,‖ semanTIK , vol. 3, no. 1, pp. 143–148, 2017.
[5] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Penerbit Andi
Yogyakarta, 2012. [6] J. Han and Kamber, Data Mining Concept and Techniques . India: New Age International Limited, 2006.
[7] Ediyanto, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, ―Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metod K- Means Cluster Analysis,‖ Bul. Ilm. , vol. 2, no. 2, pp.
133–136, 2013.