## 61
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan Metode Decision Tree CHAID (Studi Kasus: Puskesmas Godean 1 Yogyakarta)
Scholastica Larissa Zefira Lewoema 1 , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2
1,2 Information System Departement, University of Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
Email: 1 201210026@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini mengukur akurasi metode Decision Tree CHAID dalam mengklasifikasikan status gizi bayi dengan menambahkan atribut jenis kelamin dan lokasi desa posyandu. Hasil penelitian ini adalah situs web berbasis server lokal untuk menguji sistem klasifikasi tersebut. Prosesnya meliputi impor data, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, pemilihan algoritma, dan pengujian matriks. Dari 3106 data antara Januari hingga Februari 2024, akurasi pada data uji mencapai 0,90, pada data latih 0,99, dan akurasi algoritma CHAID 0,84. Variabel yang digunakan meliputi usia, desa, posyandu, tinggi badan, berat badan, dan jenis kelamin. Kelas status gizi meliputi gizi baik, gizi buruk, gizi kurang, gizi berlebih, obesitas, dan risiko gizi berlebih.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Status Gizi, Decision Tree dan CHAID.

## Abstract
This research aims to measure the accuracy of the Decision Tree CHAID method in classifying the nutritional status of infants by adding new attributes such as gender and  village  posyandu  location.  The  outcome  of  this  research  is  a  locally  hosted website for testing the classification system using the CHAID-based Decision Tree method. The process includes data import, splitting data into training and  testing sets, training the machine learning model, selecting the appropriate algorithm, and performing  a  confusion  matrix  test.  From  3106  data  entries  collected  between January and February 2024, the accuracy on the test data  reached 0.90, on the training data 0.99, and the CHAID algorithm accuracy was 0.84. The variables used include  age,  village,  posyandu,  height,  weight,  and  gender.  The  nutritional  status classes used as labels in this study are good nutrition, malnutrition, undernutrition, overnutrition, obesity, and risk of overnutrition.
Keywords: Data Mining, Classification, Nutritional Status, Decision Tree and CHAID.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
62 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..

## 1. PENDAHULUAN
Status gizi merupakan gambaran dari seimbang tidaknya antara asupan nutrisi dengan  kebutuhan  gizi  yang  diperlukan  untuk  berbagai  proses  biologis  dalam tubuh [1]. Penilaian status gizi anak biasanya ditargetkan untuk anak yang berusia kurang dari 5 tahun atau balita. Hal ini didasari dari pedoman Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia nomor 1995/Menkes/SK/XII/2010, yang sudah 60 direvisi pada Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2020 tentang standar antropometri anak 0-60 bln tentang standar antropometri penilaian status gizi balita [2].Ketika anak mengalami kelebihan atau kekurangan gizi, maka akan memengaruhi status gizi dan kesehatannya.
Dalam melakukan klasifikasi status gizi anak, tidak cukup hanya dengan melihat perkembangan  fisiknya  saja [3] .  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  perhitungan yang matang agar hasil klasifikasi dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat di masa yang akan datang. Klasifikasi adalah salah satu teknik dalam penambangan  data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya [4] . Proses ini melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis pola dan karakteristik dalam dataset, kemudian menentukan kategori yang paling sesuai untuk setiap entitas data.
Penelitian  ini  mengambil  data  status  gizi  bayi  dari  Puskesmas  Godean  1 Yogyakarta,  yang  dimana  puskesmas  ini  menggunakan  metode  Antropometri terhadap  klasifikasi  status  gizi  bayi.  Adapun  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan metode Naïve Bayes dan metode KNN. Pada metode Naïve Bayes, penulis sebelumnya memperoleh nilai akurasi 80,60%, sedangkan pada metode KNN  memperoleh  nilai  akurasi  sebanyak  91,79% [5] .  Penelitian  sebelumnya memiliki  batasan  masalah  pada  atribut  yang  hanya  menggunakan  usia,  berat badan dan tinggi badan serta hanya menggunakan aplikasi Rapid Miner sehingga sistem belum bisa dipublikasikan melalui server localhost.
Oleh  karena  itu,  dari  perbandingan  analisis  di  atas  peneliti  tertarik  untuk merancang sistem klasifikasi status gizi bayi dengan menggunakan metode yang berbeda dari penelitian sebelumnya dan dari metode yang digunakan puskesmas untuk  mengetahui  seberapa  besar  akurasi  yang  diperoleh  dan  bagaimana implementasinya  pada  saat  dipublikasikan  di server  localhost.  Penelitian  ini merupakan bentuk kebaruan dari penelitian sebelumnya, agar peneliti selanjutnya dapat menambah studi litaratur melalui penelitian ini.
Adapun  pendekatan  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah pendekatan dengan metode Decision Tree. Metode Decision Tree adalah metode diagram  alir  yang  mirip  dengan  struktur  pohon,  dimana  setiap node  yang
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 63
dihasilkan menotasikan atribut yang akan diuji dan pada setiap cabang pohonnya akan merepesentasikan hasil dari atribut tes tersebut [6]. Adapun leaf node yang merepesentasikan  kelas-kelas  tertentu  atau  distribusi  dari  kelas-kelas.  Selain menggunakan  metode Decision  Tree,  penelitian  ini  juga  ditunjang  dengan menggunakan  algoritma  CHAID (Chi-square  Automatic  Interaction  Detection).
Algoritma CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection) adalah salah satu algoritma Decision Tree yang menggunakan uji chi-square untuk menentukan cara terbaik membagi data menjadi beberapa kategori [7]. Algoritma ini juga masuk ke dalam analisis statistika non parametrik [8] .  Oleh sebab itu, algoritma ini jauh lebih fleksibel dalam menangani berbagai jenis data, termasuk data dalam jumlah besar baik dalam kategorikal dan numerik. Salah satu kelebihan algoritma CHAID adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi variabel yang paling signifikan dan memberikan hasil yang mudah dipahami dalam bentuk pohon keputusan [9].
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat metode Decision Tree dengan  algoritma  CHAID  dalam  klasifikasi  status  gizi  bayi  jika  dalam  data ditambah atribut baru seperti jenis kelamin dan lokasi desa dan lokasi posyandu. Penelitian  ini  juga  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  karena  penelitian  ini memiliki  hasil  akhir  berupa  website  dengan server  localhost  sebagai  form pengujian sistem klasifikasi dengan metode Decision Tree algoritma CHAID.
2. METODE
2.1 Metode teori dasar

## 2.1.1 Metode Decision Tree
Metode yang digunakan dalam membangun sistem klasifikasi ini adalah metode Decision  Tree.  Metode  Decision  Tree  atau  metode  Pohon  Keputusan  adalah metode dengan bentuk seperti diagram alir yang mirip struktur pohon, di mana setiap  node  internal  merepresentasikan  pengujian  pada  suatu  atribut,  setiap cabang menunjukkan hasil dari pengujian itu, dan node daun menandakan kelas- kelas atau distribusi kelas [10] . Dalam implementasinya, Decision Tree memilih atribut terbaik untuk memisahkan dataset menjadi subset yang homogen. Setelah pembagian, dibentuk struktur pohon keputusan yang menunjukkan serangkaian keputusan berbasis atribut. Kemudian pada saat melakukan prediksi pada data baru, Decision  Tree  akan menelusuri  pohon  keputusan  hingga mencapai  daun pohon yang memberikan prediksi kelas atau nilai target. Salah satu manfaatnya adalah menyediakan pemahaman yang jelas tentang hubungan antar variabel.
Karena metode Decision Tree memiliki kemampuan untuk mengubah fakta atau data menjadi sebuah struktur pohon keputusan, maka hasil yang dihasilkan pun

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
64 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..
dapat lebih mudah dimengerti, karena semua hubungan atribut dipresentasikan dalam bentuk pohon yang logis dan intuitif [11].

## 2.1.2 Algoritma Decision Tree CHAID
CHAID (Chi-square  Automatic  Interaction  Detection)  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  kategori  dengan  tujuan  memisahkan rangkaian  data  menjadi  kelompok-kelompok  kecil  berdasarkan  variabel  target [12]. Dalam penerapannya, algoritma CHAID akan dibagi menjadi tiga tahap yaitu tahap  penggabungan  ( merging),  tahap  pemisahan  (splitting),  dan  tahap penghentian ( stopping)[13]. Berikut merupakan rumus dasar untuk menghitung nilai chi-square, yang digunakan oleh CHAID untuk menentukan signifikansi dari pemisahan:
X 2 = ∑ ( Oi-Ei ) 2
Ei k i=1 (1)
X 2 adalah nilai statistik chi-square
Oi adalah jumlah observasi aktual untuk kategori ke-i Ei adalah jumlah observasi yang diharapkan untuk kategori ke- i 𝑘 adalah jumlah kategori

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dimana data yang  dikumpulkan  merupakan  data  yang  bersumber  dari  pihak  pertama.  Pihak pertama  dalam  penelitian  ini  merupakan  Ahli  gizi  Puskesmas  Godean  1 Yogyakarta, dengan perolehan data status gizi bayi sebanyak 3106 data yang diambil  dari  bulan  Januari  2024  hingga  Februari  2024.  Data  primer  dalam penelitian ini diperoleh dengan metode seperti berikut:
1) Wawancara  dengan  maksud  menjelaskan  tujuan  dan  hasil  akhir  dari penelitian bersama pihak Dinas Kesehatan Kabupaten Sleman dan Ahli Gizi di Puskesmas Godean 1 Yogyakarta.
2) Pengambilan  data  langsung  di  lokasi  Puskesmas.  Pengambilan  data berupa  data soft  file  dalam  ekstensi  xlsx  yang  diberikan  dari  Ahli  Gizi
Puskesmas  Godean  1  Yogyakarta  kepada  penulis.  Atribut  dalam  data antara lain: jenis kelamin, usia, tinggi badan, berat badan, lokasi desa dan Lokasi posyandu.
3) Membaca studi literatur yang bersumber dari jurnal dan buku yang miliki tema yang sama dengan penelitian.
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 65

## 2.3 Alur Penelitian
Alur  penelitian  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  alur  dengan metode diagram alir atau waterfall model. Model ini menjelaskan pendekatan yang sistematis  dan  terstruktur  dalam  pengembangan  perangkat  lunak,  dimulai  dari spesifikasi kebutuhan pengguna, kemudian dilanjutkan dengan tahapan-tahapan seperti  perencanaan,  permodelan,  konstruksi,  dan  penyerahan  sistem  kepada pelanggan atau pengguna, yang diakhiri dengan penyediaan dukungan perangkat lunak secara lengkap [14].
Berikut  merupakan  metode  pengembangan  sistem  dengan  diagram  alir  untuk sistem klasifikasi pada Gambar 1:
Gambar 1. Alur penelitian

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
66 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..
Berikut merupakan tahapan dalam alur penelitian sistem klasifikasi pada penelitian ini:
1) Melakukan  studi  pustaka,  Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengawali  alur penelitian  dengan  melakukan  studi  pustaka  atau  memperoleh  sumber data  berupa  buku-buku  cetak  ataupun  buku  elektronik  dan  sumber bacaaan dari jurnal ilmiah yang serumpun dengan tema penelitian [15].
Proses dimulai dengan inisiasi proyek dan penentuan tujuan utama yaitu mengimplementasikan data mining untuk klasifikasi status gizi bayi.
2) Melakukan Studi Pustaka, Tahap ini melibatkan penelitian dan peninjauan literatur yang relevan dengan topik. Ini mencakup pemahaman tentang metode data mining, terutama Decision Tree CHAID, serta studi kasus terkait status gizi bayi.
3) Menentukan Metode Data Mining, Pada tahap ini, metode data mining yang  akan  digunakan  dipilih.  Untuk  penelitian  ini,  metode  yang  dipilih adalah  Decision  Tree  CHAID  (Chi-squared  Automatic  Interaction Detector).
4) Pengumpulan Data, Data yang diperlukan untuk klasifikasi status gizi bayi dikumpulkan  dari  Puskesmas  Godean  1  Yogyakarta.  Data  ini  bisa mencakup  informasi  demografis  bayi,  riwayat  kesehatan,  dan  faktor- faktor lain yang relevan.
5) Seleksi  Data,  Setelah  data  dikumpulkan,  dilakukan  seleksi  data  untuk memastikan  hanya  data  yang  relevan  dan  berkualitas  yang  akan digunakan  dalam  analisis.  Data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  relevan akan disingkirkan.
6) Pengolahan  Data,  Tahap  ini  melibatkan  pembersihan  dan  transformasi data sehingga siap untuk dianalisis. Data mungkin perlu diubah ke format yang  sesuai  atau  diolah  lebih  lanjut  untuk  memenuhi  persyaratan algoritma CHAID.
7) Pengujian Data, Data yang telah diproses kemudian diuji menggunakan metode Decision Tree CHAID. Proses ini melibatkan pembuatan model klasifikasi  dan  evaluasi  kinerjanya  untuk  memastikan  akurasi  dan reliabilitas model.
8) Keberhasilan  Pengujian,  Jika  model  pengujian  berhasil,  maka  proses berlanjut  ke  tahap  berikutnya.  Jika  tidak  berhasil,  dilakukan  perbaikan pada tahap pengolahan atau seleksi data hingga model yang dihasilkan memuaskan.
9) Mendeploy Website, Setelah model klasifikasi berhasil dibuat dan diuji, hasilnya akan diimplementasikan ke dalam sebuah website. Website ini akan  menyediakan  informasi  dan  alat  untuk  klasifikasi  status  gizi  bayi berdasarkan model yang telah dibuat.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 67
10) Kesimpulan,  Kesimpulan  dari  penelitian  ditarik  berdasarkan  hasil implementasi  dan  pengujian  model.  Ini  mencakup  evaluasi  efektivitas metode Decision Tree CHAID dalam mengklasifikasikan status gizi bayi.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan,  penulis  mencantumkan  langkah-langkah  dalam proses klasifikasi dan menu-menu apa saja yang dibangun pada sistem. Adapun data yang diperoleh dari Puskesmas Godean 1 yaitu sebanyak 3106 data. Data meliputi  atribut  jenis  kelamin,  usia,  berat  badan,  tinggi  badan,  lokasi  desa  dan lokasi posyandu.

## 3.1 Langkah-langkah klasifikasi
Berikut merupakan langkah-langkah dalam melakukan klasifikasi dalam penelitian ini.

## 3,1.1 Pengolahan Data.
Pengolahan data meliputi pembersihan data dari data yang bersifat noisy. Noisy data dapat berupa data dengan banyak nilai yang hilang, ada nilai kosong dan terdapat outlier. Proses ini harus memastikan agar data bersih dan siap dipakai.

## 3.1.2 Membagi data menjadi data latih dan data uji.
Pada sistem ini, penulis membagi data dari 3106 data menjadi 80% data uji dan 20% data latih.
3.1.3 Membangun model machine learning.
Sebelum memilih model Desicion Tree sebagai model yang tepat untuk klasifikasi status  gizi  bayi,  penulis  telah  menguji  beberapa  model machine  learning khususnya model klasifikasi untuk mengetahui tingkat akurasi pada model apa yang  paling  mendekati  sempurna  untuk  sistem.  Dalam  hasil  yang  dipaparkan dalam  tabel  1,  penulis  memperoleh  hasil  performansi  model  klasifikasi  dengan menambahkan 4 pembanding yaitu accuracy on training set, accuracy on test set, root mean squared error (RMSE). Hasilnya pada model Decision Tree diketahui memiliki  hasil  akurasi  pada  data  latih  0.99 mendekati sempurna,  akurasi  pada data uji 0.90, dan RMSE 1.16 yang menunjukan bahwa tingkat error pada model ini sangatlah kecil jika dibandingkan dengan model klasifikasi yang lain. Semua nilai hasil uji performanis model dibawah dilakukan dengan menguji setiap model pada software Visual Studio Code dengan bahasa pemograman pyhton jupyter.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
68 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..
Berikut hasil uji performansi klasifikasi pada Tabel 1:
Tabel 1. Tabel Performansi Model Klasifikasi Parameters Decision Tree K-Nearest Neighbors Support Vector Classifier Logistic Regression Gaussian Naive Bayes Accuracy  on training set 0.99 0.96 0.85 0.81 0.60 Accuracy  on test set 0.90 0.80 0.85 0.80 0.60 RMSE  (Root Mean Squared Error) 1.16 1.58 1.41 1.61 1.32

## 3.1.4 Membangun model algoritma
Dengan  menggunakan  aplikasi  Visual  Studio  Code  dan  bahasa  pemograman Python Jupyter, penulis membandingkan beberapa algoritma Decision Tree seperti algoritma  CHAID,  C4.5  dan  ID3.  Ketiga  model  algoritma  ini  diuji  dengan menggunakan  3  paramete  yaitu  parameter accuracy,  macro  AVG  dan  weightd AVG. Berdasarkan hasil yang dapat dilihat pada tabel 2, model algoritma CHAID, memperoleh  hasil  akurasi  lebih  tinggi  dari  2  model  algoritma  lainnnya  dengan hasil akurasi 0.84 dari 1. Begitu juga dengan parameter macro AVG dan weighted AVG yang memperoleh hasil 0.37 dan 0.79 dari 1. Hal ini menjadi pembanding bagi penulis untuk memilih algoritma Decision Tree yang akurat untuk melakukan klasifikasi kelas status gizi bayi pada sistem. Berikut merupakan hasil performansi model Algoritma Decision Tree pada Tabel 2:
Tabel 2. Performansi Algoritma Decision Tree Parameters CHAID C4.5 ID3 Accuracy 0.84 0.83 0.83 Macro AVG 0.37 0.27 0.28 Weighted AVG 0.79 0.78 0.78

## 3.1.5 Mengevaluasi model dengan confusion matrix
Confusion matrix merupakan matriks yang menyajikan informasi tentang kinerja algoritma  klasifikasi  yang  dipilih  dengan  merincikan  jumlah  data  uji  yang dikategorikan oleh sistem dengan benar dan jumlah data uji yang dikategorikan oleh  sistem  dengan  salah [16] .  Pada  Gambar  2,  diketahui  bahwa  nilai  pada
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 69
diagonal utama menunjukkan jumlah kasus yang diprediksi dengan benar untuk setiap kelas. Berikut rincian kelas pertama memiliki 497 prediksi yang benar, kelas kedua memiliki 0 prediksi yang benar, kelas ketiga memiliki 4 prediksi yang benar, kelas keempat memiliki 1 prediksi yang benar, kelas kelima memiliki 4 prediksi yang  benar  dan  kelas  keenam  memiliki  15  prediksi  yang  benar.  Model  yang digunakan  untuk  menghasilkan confusion  matrix  adalah  model  Decsion  Tree CHAID. Berikut merupakan Gambar 2:
Gambar 2. Confusion matrix
3.1.6 Pohon Keputusan
Pohon keputusan atau Decision Tree adalah teknik klasifikasi yang membangun model  berdasarkan  kumpulan  data  input  [17] .  Dari  hasil  pemetaan  pohon keputusan pada Gambar 3, pohon keputusan ini menunjukkan bahwa variabel BB (berat badan) dan U (umur) merupakan faktor penting dalam pengklasifikasian status gizi bayi. Nilai ambang batas untuk variabel  BB dan U digunakan untuk memisahkan  data  ke  dalam  kategori  status  gizi  yang  berbeda.  Hasil  klasifikasi memberikan distribusi status gizi dalam empat kategori: baik, kurang, buruk, dan sangat buruk.
Algoritma  CHAID  yang  digunakan  dalam  pohon  keputusan  ini  memungkinkan dilakukannya identifikasi interaksi antar variabel dan pemisahan data berdasarkan nilai chi-kuadrat, yang kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan status gizi bayi secara lebih akurat.  Berikut merupakan hasil dari pohon keputusan dari algoritma CHAID yang dapat dilihat melalui Gambar 3:
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
70 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..

## Gambar 3. Decision Tree
3.2 Menu Pada Sistem Klasifikasi Status Gizi Bayi

## 3.2.1 Menu Home Perhitungan Klasifikasi
Menu ini menampilkan formulir pengisian atribut anak yang akan dikelola sistem untuk mengklasifikasikan status gizi anak  tergolong pada ke kelas yang mana. Formulir terdiri dari kolom jenis kelamin, nama desa, posyandu, usia, tinggi badan dan  berat  badan.  Di  samping  formulir  terdapat  panduan  umum  mengenai bagaimana menggunakan sistem dan informasi seputar metode dan hasil akurasi yang diperoleh dari hasil perhitungan metode Decision Tree terhadap data asli.
Gambar 4. Menu Home
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 71

## 3.2.2 Menu EDA atau Exploratory Data Analysis
Menu EDA merupakan menu yang menampilkan informasi seputar hasil analisa terhadap  data  yang  ada.  Pada  menu  ini,  penulis  mencantumkan  3  informasi penting  dari  hasil  analisa  data  yaitu  informasi  tentang distribusi  kelas  gizi  bayi berdasarkan  jenis  kelamin,  hasil confusion  matrix  dan  hasil  pohon  keputusan. Pada  distribusi  kelas  gizi,  penulis  membagi  informasi  distribusi  kedalam  pie diagram  berdasarkan  jenis  kelamin  perempuan  dan  laki-laki.  Hasil  menunjukan bahwa secara keseluruhan, mayoritas anak dalam kedua kelompok memiliki status gizi yang baik, dengan proporsi yang sedikit lebih tinggi pada anak perempuan dibandingkan anak laki-laki. Masalah gizi kurang, gizi lebih, dan obesitas juga ada, namun dalam persentase yang lebih kecil. Adapun pada gambar confusion matrix, model  ini  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  kelas  0, tetapi kinerjanya menurun drastis untuk kelas-kelas lainnya, terutama untuk kelas 1 dan kelas 2 di mana terjadi banyak kesalahan klasifikasi. Model ini mungkin memerlukan  penyesuaian  lebih  lanjut  atau  penggunaan  fitur  tambahan  untuk meningkatkan  akurasinya  pada  kelas-kelas  yang  memiliki  jumlah  kesalahan prediksi tinggi. Selanjutnya pada gambar hasil pohon Keputusan telah dijelaskan penulis pada keterangan gambar 3. Berikut merupakan Gambar 5 menu EDA.
Gambar 5. Menu EDA

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
72 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..

## 3.2.3 TB An. Perempuan
Menu ini berisi tabel pembagian kelas tinggi badan anak perempuan menurut usia berdasarkan Z-Scores WHO. Tabel ini digunakan untuk para orang tua yang ingin mengetahui kelas berat badan anak, masuk di kelas yang mana dalam data. Kelas yang didapat akan digunakan pada kolom berat badan di menu home. Hal yang sama juga berlaku untuk menu BB An. Perempuan, TB An. Laki-laki dan BB An. Laki-laki.  Semua  kelas  yang  didapat  akan  dimasukan  kedalam  formulir home sesuai dengan kolomnya. Berikut merupakan gambar 6:
Gambar 6. Menu TB An. Perempuan
4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengukur  akurasi  metode  Decision  Tree  CHAID  dalam mengklasifikasikan status gizi bayi dengan atribut tambahan seperti jenis kelamin dan  lokasi  desa  posyandu,  menggunakan  data  dari  Puskesmas  Godean  1 Yogyakarta  sebanyak  3106  data  dari  Januari  hingga  Februari  2024.  Hasilnya menunjukkan akurasi tinggi: 90% untuk data uji, 99% untuk data latih, dan 84%

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Scholastica Larissa Zefira Lewoema, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 73
keseluruhan. Variabel yang digunakan meliputi usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, desa, dan posyandu. Implementasi dalam bentuk situs web lokal memudahkan  pengujian.  Penelitian  ini  membuktikan  efektivitas  dan  akurasi metode Decision Tree CHAID dalam klasifikasi status gizi bayi dan memberikan kontribusi penting bagi bidang kesehatan anak dan teknologi klasifikasi.
DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Hubungan Tingkat Pengetahuan Ibu Tentang Gizi dengan Status Gizi Balita, Y. Nur Khayati, P. Pendidikan Profesi, and P. Kebidanan, “Analisis
Hubungan  Tingkat  Pengetahuan  Ibu  Tentang  Gizi  dengan  Status  Gizi Balita,” Maret  2020  Indonesian  Journal  of  Midwifery,  vol.  3,  no.  1,
[Online]. Available: http://jurnal.unw.ac.id/index.php/ijm
[2] N. Nurjannah, "Faktor yang Berhubungan dengan Status Gizi pada Balita di  Desa  Bandar  Tarutung  Kecamatan  Angkola  Sangkunur  Kabupaten Tapanuli Selatan Tahun 2020," 2020.
[3] M. T. Hidayat and R. H. Laluma, “ Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk  Klasifikasi  Gizi  Balita ,” Infotronik:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan
Elektronika,  vol.  7,  no.  2,  p.  64,  Dec.  2022,  doi: 10.32897/infotronik.2022.7.2.1702.
[4] S.  Bahri  and  A.  Lubis,  “ Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Untuk Memprediksi Juara English Premier League ,” vol. 2, no. 1, 2020.
[5] R. Setiawan and A. Triayudi, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbor  Berbasis  Web,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  2,  p.  777,  Apr.  2022,  doi:
10.30865/mib.v6i2.3566.
[6] G. Dwi Ari Permadani et al. , “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Menggunakan  Metode  Decision  Tree,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi, vol. 6, no. 2, 2023.
[7] A. Permana, A. Hananto, S. B. Nugroho, and A. Wibowo, “Techno Xplore Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  CHAID  Dalam  Profiling Tersangka Kasus Narkoba Di Jawa Barat,” 2021.
[8] Jody Alwin irawadi and S. Sunendiari, “Penerapan dan Perbandingan Tiga Metode  Analisis  Pohon  Keputusan  pada  Klasifikasi  Penderita  Kanker Payudara,” Jurnal Riset Statistika, vol. 1, no. 1, pp. 19 – 27, Jul. 2021, doi: 10.29313/jrs.v1i1.22.
[9] J. J. R. Fanggidae, “Klasifikasi Faktor– faktor yang Mempengaruhi Prestasi Akademik  Mahasiswa  Pendidikan  Matematika  FKIP  Undana  dengan

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
74 | Implementasi Data Mining Pada Klasifikasi Status Gizi Bayi Dengan … ..
Metode CHAID,” Fraktal: Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika, vol. 2, no. 1, pp. 23 – 33, May 2021, doi: 10.35508/fractal.v2i1.4018.
[10] D.  Khoiriyah  and  R.  Ambarwati,  “Dynamic  Segmentation  Analysis  for Expedition  Services:  Integrating  K- Means  and  Decision  Tree”, journalisi, vol. 6, no. 1, pp. 363-377, Mar. 2024.
[11] C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, and I. R. Widiasari, “Analisis sentimen pada rating  aplikasi  Shopee  menggunakan  metode  Decision  Tree  berbasis SMOTE,” AITI: Jurnal Teknologi Informasi, vol. 18, no. Agustus, pp. 173 – 184, 2021.
[12]  Y. S. Siregar, D. Handoko, M. Khairani, N. I. Syahputri, H. Harahap, and H. Artikel,  “Implementasi  Data  Mining  Klasifikasi  Algoritma  Chaid  Dalam
Menentukan  Pola  Penerima  Mahasiswa  Baru,” Digital  Transformation Technology (Digitech), vol. 3, no. 2, 2023, doi:
10.47709/digitech.v3i2.3612.
[13] C. Sa, T. Widiharih, and A. Rachman Hakim, “ Klasifikasi Pemberian Kredit Sepeda  Motor  Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik  Biner  Dan  Chi- Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) dengan GUI R (Studi Kasus: Kredit Sepeda Motor di PT X),” vol. 10, no. 2, pp. 159– 169, 2021.
[14]  A. Mira Yunita, E. Nurafliyan Susanti, and R. Rizki, “Implementasi Metode Weight Product Dalam Penentuan Klasifikasi Kelas Tunagrahita ,” Sistem
Informasi |, vol. 7, no. 2, pp. 78 – 82, 2020.
[15] L.  Tahmidaten  and  W.  Krismanto,  “Permasalahan  Budaya  Membaca  di Indonesia (Studi Pustaka Tentang Problematika & Solusinya).”
[16] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion  matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada  Twitter,”
2021.
[17]  Z.  Nahda,  A.  Rahma,  L.  H.  AlFath,  and  S.  Suhairi,  "Konsep  Pohon Keputusan," VISA: Journal of Vision and Ideas, vol. 2, no. 1, pp. 135-142, 2022.