Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)

## APLIKASI KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS ANDROID
Eva Darnila * , Maryana, Muhammad Azmi Program Studi Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara, Indonesia Email: eva.darnila@unimal.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No2.pp135-141

## ABSTRACT
Malnutrition is a condition that a person experience because the lack of nutrient intake or the amount of nutrients that exist is still below standard. nutritional problems are most commonly experienced by toddlers. Nutritional status in toddlers is a benchmark of the health condition of toddlers. The nutritional status of toddlers can currently be  measured  based  on  anthropometric  index  using  WHO  standards.  Anthropometrics  is  an  assessment  of  the nutritional status of toddlers determined through measurements of the human body In this study measurement of nutritional  status  using  a  technique  in  data  mining  namely  Naïve  Bayes  Method  that  aims  to  facilitate health centers in measuring the nutritional status of toddlers quickly through android-based applications. Naïve Bayes method  performs  nutritional  status  classification  of  toddlers  that  will  produce  a  classification  very  thin,  thin, normal and fat. Based on data taken from banda sakti health center Lhokseumawe city which then carried out the classification process, obtained the results of nutritional status "skinny" with data testing male sex, weight 7.4 kg and height 64.6.
Keyword: Data Mining, Nutrition Status of Toddlers, Classification, Naïve Bayes Methods.

## ABSTRAK
Gizi buruk merupakan suatu keadaan yang dialami seseorang dikarenakan kurangnya asupan nutrisi atau jumlah nutrisi yang ada masih dibawah standar. masalah gizi paling sering dialami oleh balita. Status gizi pada balita merupakan  tolak  ukur  kondisi  kesehatan  balita.  Status  Gizi  balita  saat  ini  bisa  diukur  berdasarkan  indeks antropometri  yang  merupakan  standar  baku  WHO.  Antropometri  adalah  penilaian  status  gizi  balita  yang ditentukan melalui pengukuran tubuh manusia.  Pada penelitian ini pengukuran status gizi menggunakan suatu teknik  dalam  data  mining  yaitu  Metode Naïve  Bayes yang  bertujuan  untuk  mempermudah  puskesmas  dalam melakukan  pengukuran  status  gizi  balita  secara  cepat  melalui  aplikasi  berbasis  android.  Metode Naïve  Bayes melakukan  klasifikasi  status  gizi  balita  yang  akan  menghasilkan  klasifikasi  sangat  kurus,  kurus,  normal  dan gemuk. Berdasarkan data balita yang diambil dari puskesmas Banda Sakti Kota Lhokseumawe yang kemudian dilakukan proses klasifikasi, diperoleh hasil status gizi “kurus” dengan data pengujian jenis kelamin laki-laki, berat badan 7,4 kg dan tinggi badan 64,6.
Kata Kunci: Data Mining, Status Gizi Balita, Klasifikasi, Metode Naïve Bayes.

## PENDAHULUAN
Gizi  buruk  adalah  kondisi  yang  dialami seseorang dikarenakan kekurangan asupan nutrisi atau jumlah  nutrisi  yang  dikonsumsi  berada  dibawah standar.  Nutrisi  yang  dibutuhkan  diantaranya karbohidrat,  protein  serta  kalori.  Salah  satu permasalhan gizi yang paling utama dan paling sering dialami bayi usia di bawah lima tahun (balita) adalah kekurangan energi protein (Rahmawati, 2017).
Berdasarkan data Profil Kesehatan Aceh 2018, kasus  gizi  buruk  Kabupaten  Aceh  Utara  menempati urutan  pertama  dengan  jumlah  sebanyak  429  kasus, diikuti kabupaten Bireuen sebanyak 17 kasus. Dari data tersebut  yang  mendapatkan  perawatan  di  Aceh  Utara
hanya  5%  dari  jumlah  kasus  sedangkan  kabupaten Bireuen  dan  kabupaten  lainnya  di  Aceh  mendapat perawatan  100%  dari  kasus  yang  ditemukan  (Dinas Kesehatan Aceh, 2018).
Angka  balita  gizi  buruk  yang  sangat  tinggi, maka diperlukan  pendeteksian awal bagi balita untuk mengurangi kasus gizi buruk, salah  satu langkah yang dapat dilakukan ialah dengan menguji status gizi balita, yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  status balita  gizi  secara  cepat  agar  mempermudah  instansi kesehatan melakukan penanganan pada balita.
Untuk  melakukan  pengujian  status  gizi  balita, dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  sebuah  teknik dalam  data  mining  yaitu  klasifikasi.  Klasifikasi
melakukan  analisis  data  pelatihan  untuk  dapat membentuk  aturan  klasifikasi  yang  biasa  disebut sebagai  proses  belajar  atau  pelatihan.  Selanjutnya, klasifikasi  akan  menganalisis  data  pengujian  untuk menguji  aturan  klasifikasi  yang  telah  diperoleh  dari proses  pelatihan  (Putri,  Sendari,  &  Widiyaningtyas, 2018).
Salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  sering dipakai ialah algoritma naïve bayes. Algoritma Naïve Bayes  adalah  algoritma  yang  memanfaatkan  teori kemungkinan,  yakni  memprediksi  kemungkinan  di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  pada  masa sebelumnya (Hariri & Pamungkas, 2016).

## METODE

## Metode Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah sebuah metode pengelompokan  statistik  yang  bisa  dipakai  untuk memprediksi  probabilitas  anggota  suatu  class. Naïve Bayes juga  mempunyai  akurasi  dan  kecepatan  yang sangat kuat ketika diaplikasikan pada database dengan big  data    (Widiastuti,  Santosa,  &  Supriyanto,  2014). Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut:
P(H|X) = !(#|%)!(%) !(#) ..................................... (1) Keterangan: X :  Data dengan class yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik
P(H|X) :  Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi
X P(H) :  Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H) :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada
hipotesis H
P(X) :  Probabilitas dari X
Jika  atribut  ke-i  bersifat  diskret,  maka P(H|X) diestimasi  sebagai  frekuensi  relatif  dari  sampel  yang memiliki  nilai H sebagai  atribut  ke  i  dalam  kelas X . Namun, jika atribut ke-i bersifat kontinu, maka P(H|X) diestimasi  dengan  fungsi  densitas Gauss (Putri  et  al., 2018).
𝑃"𝑋 ! = 𝑥 ! |𝑌 = 𝑦 " ) = # $%&' !" 𝑒 ( ($! &')) )*!" ) ............ (2)
Keterangan: 𝑃 : Peluang 𝑋 ! : Atribut ke i 𝑥 ! : Nilai atribut ke i 𝑌 : Kelas yang dicari
𝑦 " : Sub kelas Y yang dicari 𝜇 : Mean, menyatakan rata-rata seluruh atribut 𝜎 : Standar deviasi
Persamaan  untuk  menghitung  nilai  simpangan baku  (standar  deviasi)  dapat  dilihat  dibawah  ini (Guntur, Santony, & Yuhandri, 2018):
𝜎 =   . ∑ (+ ! (,) ) !+,
. ........................................... (3)
Keterangan: 𝜎 : Standar deviasi 𝑥 ! : Data ke i 𝜇 : Rata-rata populasi 𝑛 : Jumlah data
Dan rumus yang digunakan untuk menghitung nilai  rata-rata  (mean)  dapat  dilihat  sebagai  berikut (Guntur et al., 2018):
𝜇 = ∑ + ! - !+, . ....................................................... (4)
Keterangan:
𝜇 : Nilai rata-rata(mean) 𝑥 ! : Data ke i 𝑛 : Jumlah data

## Skema Sistem
Skema  sistem  untuk  pengolahan  data  dengan menggunakan metode naïve bayes sebagai berikut:
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Training
Data training merupakan bahan baku informasi yang  didapatkan  berdasarkan  data  yang  ada  di lapangan.  Pada  penelitian  ini  data  didapatkan  dari Puskesmas  Banda  Sakti  Kota  Lhokseumawe.  Data
training pada penelitian ini berjumlah 4072 data balita, dimana data training balita yang terdiri dari 28 balita berstatus gizi sangat kurus, 278 kurus, 3677 normal dan 89  gemuk.  data  training  dapat  dilihat  pada  tabel  (1) berikut:
Tabel 1. Data Training Status Gizi Balita No Jenis Kelamin Berat Badan Tinggi Badan Status Gizi 1 P 11 94 Kurus 2 P 14,4 97,6 Normal 3 L 17,1 99 Normal … … … … … … … … … … 4070 P 7,8 72 Normal 4071 P 3 51 Kurus 4072 P 2,8 51 Sangat Kurus Data Testing Data  testing  (data  uji)  merupakan  bahan  baku yang sengaja dibuat untuk membantu proses penelitian
dalam sistem data mining, secara lebih rinci data testing dapat di lihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Testing Balita No Jenis Kelamin Berat Badan Tinggi Badan Status Gizi 1 L 7,4 64,6 ?

## Penentuan Hasil Klasifikasi
Apabila  data  testing  telah  dimasukkan, klasifikasi  status  gizi  balita  dapat  ditentukan  melalui langkah berikut:

## Menghitung Mean dan Standar Deviasi
Perhitungan mean dan standar deviasi dilakukan pada setiap atribut yang bersifat kontinu atau numerik
seperti berat badan dan tinggi badan. Mean dan standar deviasi  untuk  masing-masing  kelas  atau  label  Sangat Kurus, Kurus, Normal dan Gemuk.
Untuk  atribut  berat  badan,  hasil  perhitungan mean dan standar deviasi diperoleh sebagai berikut:
𝜇 01.213 45650 7 89:,<9%,<9%,=98,%9 ⋯ 98,%98,%9=9%,<9%,< %< 7?,<:=#?%<:=
𝜇 45650 7 ##9#@9#@,A9:9<9 ⋯ 9#%9#%9##9#%98 %=< 7<,?A%??B@?8
𝜇 .C6D1E 7 #?,:9#=,#9#<9#B,B9#:,<9 ⋯ 9#:9#B,=9#%98,%9=,<
8B== 7#%,%<::@=%# 𝜇 2FD547 #A9A9?,:9:,<9B9 ⋯ 9#%9%@9#=9%@9#=
<A 7#B,<8%:<?%= 𝜎 01.213 456507 G (8(?,<:=#?%<:=) ) 9(:,<(?,<:=#?%<:=) ) 9⋯9 (%,<(?,<:=#?%<:=) ) 9 (%,<(?,<:=#?%<:=) ) %< 7%,:8B:@<A8 𝜎 456507 G (##(<,?A%??B@?8) ) 9(#@(<,?A%??B@?8) ) 9⋯9 (#%(<,?A%??B@?8) ) 9 (8(<,?A%??B@?8) ) %=< 78,:8?B?:B:B 𝜎
.C6D1E7 G (#?,:(#%,%<::@) ) 9(#=,#(#%,%<::@) ) 9⋯9 (8,%(#%,%<::@) ) 9 (=,<(#%,%<::@) ) 8B== 7?B,#@=8AB%8
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
𝜎 2FD547 G (#A(#B,<8%:<?%=) ) 9(A(#B,<8%:<?%=) ) 9⋯9 (%@(#B,<8%:<?%=) ) 9
(#=(#B,<8%:<?%=) ) <A 7A,#B:@#8=<
Selanjutnya kita hitung mean dan standar deviasi pada atribut tinggi badan, hasil perhitungan diperoleh sebagai berikut:
𝜇 01.213 45650 7 :%9BA9:%9:89:89 ⋯ 9:89:89=B9:#9:#
%< 7B8,?8A%<:=#
𝜇 45650 7 A?9<=,:9A#,:9B#9=<,A9 ⋯ 9A:9A:9A?9A:9:# %=< 7=A,%=::8A:=
𝜇 .C6D1E 7 A=,B9AA9#@@,:9#@@,:9#@A,A9 ⋯ 9AB9A=,:9A%9:@9=%
8B== 7<:,B8A8==%#
𝜇 2FD547 A?9B:9:#9:%9:B9⋯9=<9AA9AB9A<9A: <A 7<=,??%BABB8 𝜎 01.213 456507 G (:%(B8,?8A%<:=#) ) 9(BA(B8,?8A%<:=#) ) 9⋯9 (:#(B8,?8A%<:=#) ) 9 (:#(B8,?8A%<:=#) ) %< 7#:,#@B<#<%% 𝜎
456507 G (A?(=A,%=::8A:=) ) 9(<=(=A,%=::8A:=) ) 9⋯9 (A:(=A,%=::8A:=) ) 9 (:#(=A,%=::8A:=) ) %=< 7#<,#8A:%?:B 𝜎
.C6D1E7 G (A=,B(<:,B8A8==%#) ) 9(AA(<:,B8A8==%#) ) 9⋯9
(:@(<:,B8A8==%#) ) 9 (=%(<:,B8A8==%#) ) 8B== 7#?,@AA<:=<= 𝜎 2FD547 H (./&01,//)3.334))5(36&01,//)3.334))5⋯5 (.0&01,//)3.334))5 (.6&01,//)3.334)) 0. 7#8,B#B=A8@=

## Menghitung Probabilitas
Menghitung P(Hi) Perhitungan P(Hi) adalah perhitungan jumlah class / label. Jumlah class / label ada 4 yaitu sangat kurus, kurus,  normal  dan  gemuk.  Perhitungan  dilakukan  pada  setiap  label  sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan  dari keempat label sebagai berikut:
P(Y = label / class ) = Jumlah label class / Total jumlah data
P(Sangat Kurus) = 28
4072 = 0,006876228 P(Kurus) = 278 4072 =  0,06827112
P(Normal) = 3677 4072 =  0,902996071 P(Gemuk) = 89
4072
=  0,021856582
Menghitung P(X|Hi)
Perhitungan P(X|Hi) adalah perhitungan jumlah kasus yang sama dengan class yang sama. Pada penelitian ini  perhitungan  P(X|Hi)  dilakukan  pada  atribut  jenis  kelamin,  karena  jenis  kelamin  merupakan  atribut  diskrit. Perhitungan juga dilakukan berdasarkan empat label, sehingga diperoleh hasil sebagai berikut: Label class H = Sangat Kurus
Jumlah data dengan label class Sangat Kurus yaitu 28, hasil perhitungannya sebagai berikut:
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
P(Jenis Kelamin = Laki − laki | Sangat Kurus = 14 28 = 0,5
P(Jenis Kelamin = Perempuan | Sangat Kurus = 14 28 =  0,5

## Label class H = Kurus
Jumlah data dengan label class Y = Kurus yaitu 278, hasil perhitungannya sebagai berikut:
P(Jenis Kelamin = Laki − laki| Kurus = 161 278 =  0,579136691 P(Jenis Kelamin = Perempuan | Kurus = 117 278 = 0,420863309

## Label class H = Normal
Jumlah data dengan label class Y = Normal yaitu 3677, hasil perhitungannya sebagai berikut:
P(Jenis Kelamin = Laki − laki| Normal = 2031 3677 = 0,552352461 P(Jenis Kelamin = Perempuan | Normal = 1646 3677 = 0,447647539
Label class H = Gemuk
Jumlah data dengan label class Y = Gemuk yaitu 89, hasil perhitungannya sebagai berikut :
P(Jenis Kelamin = Laki − laki| Gemuk = 53 89 =  0,595505618
P(Jenis Kelamin = Perempuan | Gemuk = 36 89 = 0,404494382
Pada  data  numerik  atau  data  kontinu,  perhitungan  probabilitas  digantikan  dengan  densitas  gauss. Perhitungan dilakukan berdasarkan data testing numerik yang telah ada sebelumnya pada tabel 2. Perhitungan densitas gauss hanya dilakukan pada atribut berat badan dan tinggi badan.
Untuk atribut berat badan = 7,4 kg, proses dan hasil perhitungan densitas gauss diperoleh sebagai berikut:
f(Berat Badan = 7,4 |Label Sangat Kurus) =
1 W2𝜋(2,53650893) 𝑒 ( (=,?(?,<:=#?%<:=) )
%(%,:8B:@<A8) ) =  0,09518056
f(Berat Badan  =   7,4 |  Label  Kurus) =
1 W2𝜋(3,534645656) 𝑒 ( (=,?(<,?A%??B@?8) ) %(8,:8?B?:B:B) ) =  0,1076296
f(Berat Badan  =  7,4 | Label  Normal) =
1 W2𝜋(46,10739623) 𝑒 ( (=,?(#%,%<::@=%#) )
%(?B,#@=8AB%8) ) = 0,008606203
f(Berat Badan  =  7,4 | Label  Gemuk) =
1 W2𝜋(9,16501378) 𝑒 ( (=,?(#B,<8%:<?%=) ) %(A,#B:@#8=<) ) =  0,025637496
Selanjutnya untuk atribut tinggi badan = 64,4 cm, proses dan hasil perhitungan densitas gauss diperoleh sebagai berikut :
f(Tinggi Badan = 64,6 | Label = Sangat Kurus) =
1
W2π(15,10681822) e ( (B?,B(B8,?8A%<:=#) ) %(#:,#@B<#<%%) ) =  0,026336937 f(Tinggi Badan  =   64,6 |  Label  Kurus) = 1 W2π(18,13952456) e ( (B?,B(=A,%=::8A:=) ) %(#<,#8A:%?:B) )
=  0,015858521
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
f(Tinggi Badan  =  64,6 | Label  Normal) = 1 W2π(14,09985787) e ( (B?,B(<:,B8A8==%#) )
%(#?,@AA<:=<=) ) = 0,00929634
f(Tinggi Badan = 64,6 |Label  Gemuk) =
1 W2π(13,61679307) e ( (B?,B(<=,??%BABB8) ) %(#8,B#B=A8@=) )

## = 0,007175687

## Menghitung Probabilitas Akhir
Perhitungan probabilitas akhir dilakukan dengan cara mengalikan semua hasil nilai probabilitas  atribut dan juga hasil densitas gauss. Hasil nilai probabilitas akhir  yang diperoleh sebagai berikut:
a. P(H = Sangat kurus) = P(Berat badan | Sangat kurus)*P(Tinggi badan |  Sangat kurus) * P(Jenis kelamin | Sangat kurus)
= 0,006876228 X 0,09518056 X 0,026336937  X 0,5
= 0,00000861854163181961
b. P(H = Kurus) = P(Berat badan | Kurus) * P(Tinggi badan | Kurus) * P(Jenis kelamin | Kurus) = 0,06827112 X 0,1076296 X 0,015858521 X 0,579136691
= 0,0000674858158701352
c. P(H = Normal) = P(Berat badan | Normal) * P(Tinggi badan | Normal) * P(Jenis kelamin | Normal) = 0,902996071 X 0,008606203 X 0,00929634 X 0,552352461
=  0,00003990614259853130
d. P(H = Gemuk) = P(Berat badan | Gemuk) * P(Tinggi badan | Gemuk) * P(Jenis kelamin | Gemuk) = 0,021856582 X 0,025637496 X 0,007175687 X 0,595505618
= 0,00000239445784433354
Setelah hasil perkalian diperoleh, kemudian dilakukan normalisasi terhadap hasil tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1.
Sangat Kurus  =
@,@@@@@<B#<: @,@@@@@<B#<9@,@@@@B=?<:9@,@@@@8AA@?9 @,@@@@@%8A? = 0,07278948 Kurus  = @,@@@@B=?<: @,@@@@@<B#<9@,@@@@B=?<:9@,@@@@8AA@?9 @,@@@@@%8A? = 0,56996389 Normal  = @,@@@@8AA@? @,@@@@@<B#<9@,@@@@B=?<:9@,@@@@8AA@?9 @,@@@@@%8A? = 0,33702379 Gemuk  = @,@@@@@%8A? @,@@@@@<B#<9@,@@@@B=?<:9@,@@@@8AA@?9 @,@@@@@%8A? = 0,02022283

## Membandingkan Hasil Normalisasi
Setelah  hasil  normalisasi  diperoleh,  kita bandingkan semua hasil normalisasi nilai probabilitas yang  menunjukkan  nilai  terbesar.  Diperoleh probabilitas kelas  kurus  paling  tinggi  dengan  nilai 0,56996389,  maka  data  testing  masuk  kedalam klasifikasi kurus.

## KESIMPULAN
Hasil pengujian data balita dengan jenis kelamin “laki-laki”,  berat  badan  7,4  kg  dan  tinggi  badan  64,6 cm  mendapatkan  hasil  normalisasi  yang  terdiri  dari sangat  kurus  sebesar  0,07278948,  kurus  sebesar
0,56996389,  normal  sebesar  0,33702379  dan  gemuk sebesar  0,02022283 . Setiap  hasil  normalisasi dibandingkan  berdasarkan  nilai  terbesar,  maka didapatkan  nilai  0,56996389  yang  paling  besar sehingga  hasil  klasifikasi  status  gizi  balita  adalah “Kurus”.

## DAFTAR PUSTAKA
Dinas Kesehatan Aceh. (2018). Profil Kesehatan Aceh 2018 .
Guntur, M., Santony, J., & Yuhandri. (2018). Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk Meminimalisasi Resiko. Jurnal RESTI
(Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) ,
2 (1), 354–360. Hariri, F. R., & Pamungkas, D. P. (2016). Implementasi Naïve Bayes Classifier Untuk diagnose Status Gizi Balita. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6–13. Putri, R. A., Sendari, S., & Widiyaningtyas, T. (2018). Classification of Toddler Nutrition Status with Anthropometry Calculation Using Naïve Bayes Algorithm. 3rd International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology, SIET 2018 , 66–70. Rahmawati, E. (2017). Implementasi Program (Gentasibu) Gerakan Pengentasan Gizi Buruk Di Puskesmas Kecamatan Tanjunganom Kabupaten Nganjuk. Publika , 5 (3). Widiastuti, N. A., Santosa, S., & Supriyanto, C. (2014). Algoritma Klasifikasi Data Mining Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Particle Swarm Optimization Untuk Deteksi Penyakit Jantung. Pseudocode , 1 (1), 11–14.