## Aplikasi Berbasis Website Untuk Mendeteksi Status Gizi Balita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN)
1 Alven Safik Ritonga, 2 Isnaini Muhandhis
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Wijaya Putra Surabaya

## Abstrak
Mendeteksi  status  gizi  balita  merupakan  suatu  hal  yang  penting  dalam  upaya pemantauan dan perawatan kesehatan balita. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penggunaan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mendeteksi status gizi balita berdasarkan atribut yang relevan seperti berat badan, tinggi badan, usia, jenis kelamin, dan asupan nutrisi. Penelitian ini melibatkan pengembangan sebuah aplikasi berbasis komputer yang menggunakan algoritma KNN untuk melakukan klasifikasi status gizi balita.  Data  balita  yang  telah  dikumpulkan  dari  sumber  yang  sah  digunakan  untuk melatih model KNN. Setelah pelatihan, model ini dapat memprediksi status gizi balita baru berdasarkan atribut yang dimasukkan. Dalam eksperimen kami, kami menguji dan  mengevaluasi  performa  model  KNN  dengan  menggunakan  metrik  evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Dalam  aplikasi  praktis,  model  KNN dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  menentukan  status  gizi  balita  dan memberikan  rekomendasi  tindakan  yang  tepat,  seperti  peningkatan  asupan  nutrisi atau perawatan medis yang diperlukan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang pemantauan dan perawatan gizi balita dengan menggabungkan metode KNN sebagai alat deteksi status gizi. Aplikasi yang dikembangkan dapat membantu para tenaga  medis  dan  orang  tua  dalam  memantau  dan  mengambil  tindakan  yang  tepat terkait dengan gizi balita. Aplikasi yang sudah dibangun dalam bentuk website, dapat membantu untuk mendeteksi status gizi balita. Pada penerapan metode K-NN pada data status gizi balita, diperoleh keberhasilan aplikasi dalam mendeteksi status gizi balita dengan keakurasian 74.73%.
Kata Kunci: Gizi, Balita, KNN, Aplikasi, Klasifikasi

## Abstract
Detecting the nutritional status of toddlers is important in monitoring and caring for toddlers' health. In this study, we propose the use of the K-Nearest Neighbors (KNN) method to detect the nutritional status of toddlers based on relevant attributes such as weight, height, age, gender and nutritional intake. This research involves developing a computer-based application that uses the KNN algorithm to classify the nutritional status of toddlers. Toddler data that has been collected from legitimate sources is used to train the KNN model. After training, this model can predict the nutritional status of new toddlers based on the entered attributes. In our experiments, we test and evaluate the performance of KNN models using evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. In practical applications, the KNN model can be used as an aid in determining the nutritional status of toddlers and providing recommendations for appropriate action, such as increasing nutritional intake or necessary medical care. This research makes a contribution to the field of monitoring and caring for toddler nutrition by combining the KNN method as a tool for detecting nutritional status. The application  developed  can  help  medical  personnel  and  parents  monitor  and  take appropriate action related to toddler nutrition. The application, which has been built in  the  form  of  a  website,  can  help  detect  the  nutritional  status  of  toddlers.  When
applying  the  KNN  method  to  toddler  nutritional  status  data,  the  application  was successful in detecting toddler nutritional status with an accuracy of 74.73%.
Keywords: Nutrition, Toddlers, KNN, Application, Classification

## 1. Pendahuluan
Gizi  pada  balita  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  asupan nutrisi yang tepat dan seimbang yang diperlukan untuk pertumbuhan dan perkembangan yang optimal pada anak usia 1 hingga 5 tahun (Rosidah dan Harsiwi, 2017). Gizi yang baik  pada  balita  sangat  penting  karena  masa  ini  merupakan  periode  kritis  dalam pembentukan pola makan. Kebutuhan zat gizi balita yang khusus karena mereka sedang aktif tumbuh dan berkembang. Mereka membutuhkan energi, protein, lemak, karbohidrat, vitamin, mineral, dan serat dalam jumlah yang tepat untuk memenuhi kebutuhan nutrisi mereka.  Asupan  zat  gizi  yang  cukup  dan  seimbang  penting  untuk  mendukung pertumbuhan  tulang  dan  otot,  perkembangan  otak,  fungsi  sistem  kekebalan  tubuh,  dan menjaga kesehatan umum (Uce, 2018).
Kebutuhan kalori balita yang lebih tinggi daripada orang dewasa dalam proporsi berat badan mereka. Ini karena tingkat pertumbuhan yang cepat pada masa ini. Jumlah kalori yang tepat untuk balita tergantung pada usia, tinggi badan, berat badan, dan tingkat aktivitas  fisik  mereka.  Penting  untuk  memberikan  makanan  yang  mengandung  kalori yang cukup untuk memenuhi kebutuhan energi mereka. Makanan yang seimbang pada balita  dengan  memasukkan  berbagai  jenis  makanan  yang  mengandung  nutrisi  yang berbeda  (Rosliana  dkk,  2020).  Makanan  harus  mencakup  sayuran,  buah-buahan,  biji- bijian, protein nabati dan hewani, serta produk susu. Dalam memilih makanan, penting untuk  memperhatikan  variasi  warna,  tekstur,  dan  nutrisi  yang  ada  dalam  makanan tersebut.
Sangat  penting  untuk  mencegah  kekurangan  gizi  maupun  obesitas  pada  balita. Kekurangan  gizi  dapat  menghambat  pertumbuhan  dan  perkembangan,  sedangkan obesitas dapat meningkatkan risiko penyakit kronis di kemudian hari. Makanan sehat dan aktifitas fisik yang cukup sangat penting untuk menjaga keseimbangan gizi pada balita. Diperlukan  pemantauan  pertumbuhan  dan  perkembangan  balita  secara  teratur.  Ini melibatkan  mengukur  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  lingkar  kepala,  serta  memantau asupan makanan dan kesehatan secara keseluruhan. Jika ada kekhawatiran tentang status gizi  atau  pertumbuhan  balita,  konsultasikan  dengan  dokter  atau  ahli  gizi  (Sembiring, 2019).
Namun, proses penilaian gizi pada balita dapat menjadi rumit dan membutuhkan waktu. Memeriksa parameter seperti berat badan, tinggi badan, lingkar lengan atas, dan lingkar  kepala  memerlukan  alat  pengukur  dan  keahlian  khusus  (Ali  dan  Faida,  2022). Selain  itu,  menginterpretasikan  data  yang  diperoleh  juga  dapat  menjadi  tantangan. Dengan adanya perkembangan teknologi dan kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan, aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  status  gizi  pada  balita  menjadi  solusi  yang  menarik. Dengan menggunakan data yang diinputkan seperti usia, berat badan, tinggi badan, dan mungkin juga informasi lain seperti pola makan dan riwayat kesehatan, aplikasi tersebut dapat memberikan penilaian cepat dan akurat tentang status gizi anak.
Berdasarkan uraian pada latar belakang, peneliti akan membuat aplikasi berbasis website  untuk  membantu  mempermudah  pemantauan  status  gizi  balita.  Yaitu menggunakan kombinasi parameter-parameter sebagai data yang akan diklasifikasi status gizi  balita.  Medode  yang  digunakan  untuk  klasifikasinya  yaitu  metode  K-Nearest
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Neighbors  (KNN).  Aplikasi  ini  dapat  membantu  orang  tua,  dokter,  atau  tenaga  medis dalam  mengidentifikasi  risiko  gizi  buruk  pada  balita  dan  mengambil  tindakan  yang diperlukan  (Gunawan  dan  Ash  shofar,  2018).  Selain  itu,  aplikasi  ini  juga  dapat memberikan  saran  dan  rekomendasi  gizi  yang  sesuai  untuk  meningkatkan  status  gizi anak-anak.  Dengan  memudahkan  akses  dan  mempercepat  proses  penilaian  gizi, diharapkan aplikasi ini dapat berkontribusi dalam upaya pencegahan dan penanggulangan masalah gizi buruk pada balita, serta meningkatkan kesehatan dan kualitas hidup mereka secara keseluruhan.

## 2.  Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dengan cara langsung melakukan observasi dan wawancara ke Posyandu  Mawar  Bibis  Tama  Kelurahan  Manukan  Wetan  Surabaya.  Data  yang  akan dikumpulkan mencakup informasi tentang balita, seperti usia, berat badan, lingkar kepala, jenis kelamin, dan status gizi yang diketahui. Dipastikan data yang dikumpulkan lengkap dan bervariasi untuk mewakili berbagai kondisi status gizi.

## 2.2 Preprocessing Data
Melakukan preprocessing data seperti normalisasi atau standarisasi atribut, penghilangan outlier, penanganan data yang hilang, dan pemilihan atribut yang relevan. Hal ini penting untuk  memastikan  kualitas  dan  integritas  data  sebelum  diterapkan  dalam  algoritme  K- NN.  Pemilihan  fitur-fitur  yang  relevan  dalam  dataset  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi  status  gizi.  Misalnya,  usia,  berat  badan,  dan  tinggi  badan  dapat  menjadi fitur-fitur penting. Ditentukan juga label atau kelas yang akan diprediksi, misalnya status gizi kurang, normal, atau berlebih (Rajabi, dkk 2023).

## 2.3 Tahap Analisis dan Hasil
Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbors  (K-NN) untuk  mengklasifikasi  status  gizi  balita.  Tahapan  proses  klasifikasi  (Lonang  & Normawati, 2022), sebagai berikut.
1) Penentuan  Nilai  K:  Pilih  nilai  K  yang  tepat  untuk  model  K-NN.  Nilai  K menentukan  jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  status  gizi  pada  balita.  Nilai  K  yang  terlalu  kecil  dapat menyebabkan  overfitting,  sementara  nilai  K  yang  terlalu  besar  dapat menyebabkan underfitting.
2) Pelatihan Model: Gunakan data pelatihan untuk melatih model K-NN. Pada tahap ini, algoritma akan mempelajari pola dari data pelatihan untuk digunakan dalam klasifikasi.
3) Klasifikasi: Setelah model dilatih, gunakan data uji untuk melakukan klasifikasi. Untuk  setiap  balita  dalam  data  uji,  model  akan  mencari  K  tetangga  terdekat berdasarkan atribut yang relevan. Berdasarkan mayoritas label tetangga terdekat, status gizi balita dapat diklasifikasikan.

## 2.4 Evaluasi Hasil Deteksi Status Gizi Balita
Berikut ini adalah beberapa langkah dalam mengevaluasi hasil deteksi status gizi balita menggunakan metode K-NN:
1) Metrik Evaluasi: Gunakan metrik evaluasi yang sesuai untuk mengukur kinerja model K-NN, tergantung pada jenis masalah klasifikasi atau regresi yang sedang anda hadapi (Fauzan dkk, 2023). Beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan adalah:
- Akurasi  (Accuracy):  Menunjukkan  persentase  prediksi  yang  benar terhadap total data yang dievaluasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1)
- Presisi  (Precision):  Menunjukkan  persentase  prediksi  positif  yang  benar terhadap total prediksi positif.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
- Recall  (Sensitivitas  atau  True  Positive  Rate):  Menunjukkan  persentase prediksi positif yang benar terhadap total data sebenarnya yang positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
- F1-Score: Menunjukkan rata-rata harmonik antara presisi dan recall.
𝐹 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
2) Analisis  Confusion  Matrix:  Confusion  matrix  adalah  tabel  yang  menunjukkan jumlah  prediksi  yang  benar  dan  salah  untuk  setiap  kelas  status  gizi  (Pratama dkk.2020). Dari confusion matrix, anda dapat menganalisis jumlah prediksi yang benar dan kesalahan prediksi untuk setiap kategori gizi (misalnya, gizi buruk, gizi kurang,  gizi  baik).  Hal  ini  dapat  memberikan  wawasan  tentang  kinerja  model dalam mendeteksi status gizi tertentu.

## 2.5 Perancangan Sistem
2.5.1  Diagram Alir Sistem
Diagram  alir  di  bawah  ini  adalah  alur  kerja  sistem  untuk  proses  klasifikasi menggunakan  metode  KNN.  Data  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data  akan  di klasifikasi mengikuti diagram alir di bawah ini.
Gambar 1. Diagram Alir Metode K-Nearest Neighbors (K-NN)
Proses K-NN
Pembagian Data Data Training Data Uji Input Data Training Tetapkan nilai k Hitung Jarak 𝑑 𝑖 = ( 𝑥 2 𝑖 − 𝑥 1 𝑖 ) 2 𝑝 𝑖 =1 Urutkan Hasil Perhitungan Jarak Data Uji Pilih alternatif terbanyak Hasil Klasifikasi Selesai

## 2.5.2  Diagram Konteks
Pada diagram konteks ini menggambarkan proses kegiatan masing-masing entitas masuk dan keluar pada sistem.

## Input Data Balita

## 1. Input data Balita
2. Klasifikasi Status gizi
Cek Hasil Status
Gizi Balita
1. Tampilkan data 2. Tampil hasil klasifikasi
Gambar 2. Diagram Konteks

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1  Pengumpulan Data
Data yang diambil adalah data sekunder yang sebanyak 912 data yang memiliki beberapa atribut data yaitu, nama balita, usia, berat badan, tinggi badan, lingkar kepala dan status gizi, contoh data di tunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Data Status Gizi Balita Id Usia (bulan) BB (kg) TB (cm) LK (cm) Pengukuran JK SBerat STinggi SKepala  SGizi 1 14 10 79 49 Telentang L Normal Normal Terlalu besar Gizi baik 2 10 11 81 41 Telentang P Risiko BB lebih Tinggi Terlalu kecil Gizi baik 3 12 10 75 43 Telentang P Normal Normal Terlalu kecil Gizi baik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 910 7 7,3 69,7 41 Telentang L Normal Normal Terlalu kecil Gizi baik 911 7 7,1 74,7 45 Telentang L Sangat kurang Normal Normal Gizi buruk 912 7 7,1 65 47 Telentang L Normal Normal Terlalu besar Gizi baik
Sumber: Posyandu Mawar Bibis Tama Kelurahan Manukan Wetan Surabaya Keterangan Tabel:
Demi untuk menjaga privasi balita nama diganti dengan Id dalam bentuk penomoran.
BB = Berat Badan TB = Tinggi Badan LK
= Lingkar kepala
User
Aplikasi
Mendeteksi Status Gizi Balita Admin
JK = Jenis Kelamin Sberat = Status Berat Badan STinggi = Status Tinggi Badan SGizi = Status Gizi

## 3.2 Pengolahan Dataset
Pemilihan  atribut  yang  relevan  dalam  dataset  yang  akan  digunakan  untuk mendeteksi status gizi (Nugraha, dkk 2017). Misalnya, usia, berat badan, lingkar kepala dan tinggi badan dapat menjadi fitur-fitur penting. Ditentukan juga label atau kelas yang akan diprediksi, misalnya status gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, beresiko gizi lebih, gizi lebih, dan obesitas. Tabel dataset yang sudah di preprocessing seperti tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Tabel Dataset
No Usia JK BB TB LK Status balita Berat Tinggi Kepala Gizi 1 14 L 10 79 49 3 3 3 3 2 10 P 11 81 41 4 4 1 3 3 12 P 10 75 43 3 3 1 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 910 7 L 7,3 69,7 41 3 3 1 3 911 7 L 7,1 74,7 45 1 3 2 1 912 7 L 7,1 65 47 3 3 3 3
Tabel  diatas  dilakukan  preprocessing  data  dengan  cara  mentranformasi  data, dengan cara berikut ini.
- Status berat   :1 = Sangat kurang, 2 = Kurang, 3 = Normal, 4 = Risiko BB lebih
- Status tinggi  :1 = Sangat pendek, 2 = Pendek, 3 = Normal, 4 = Tinggi
- Status kepala  :1 = Terlalu kecil, 2 = Normal, 3 = Terlalu besar
- Status gizi :1= Gizi buruk, 2 = Gizi kurang, 3 = Gizi baik, 4 = Berisiko gizi lebih, 5 = Gizi lebih, 6 = Obesitas.

## 3.3  Hasil Pembuatan Sistem
Sistem  aplikasi  untuk  mendeteksi  status  gizi  balita  ini  dengan  menggunakan kerangka  kerja  Lavarel,  dan  untuk  text  editor  menggunakan  Visual  Studio  Code (VSCode), merupakan perangkat lunak yang sangat popular dalam dunia programming berkat dengan adanya dukungan dari pluggin yang berlimpah sehingga menjadikan proses pengetikan  kode  menjadi  mudah  dikarenakan  kompatibelnya  dengan  aneka  bahasa pemrograman yang ada pada saat ini (Bratakusuma dan Magnolia, 2021).
Halaman  login  untuk  admin  dan  user,  halaman  ini  muncul  pertama  kali  ketika pengguna mengakses website, seperti gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Tampilan Halaman Login Admin dan User
Setelah pengguna berhasil login ke website sebagai admin. Tampilan halaman pada gambar 4 di bawah ini merupakan halaman dashboard yang menampilkan statistik data yang terdapat di dalam website.
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama Admin
Pengguna login ke website bertindak sebagai user, tampilan halaman pada gambar 5  berikut  ini,  memperlihatkan  tabel  data  hasil  dari  pengukuran  balita  yang  telah diklasifikasi dengan K-NN.
Gambar 5. Halaman Utama User
Dataset yang akan digunakan untuk proses klasifikasi diperlihatkan pada halaman dataset.  Pada  halaman  ini  admin  bisa  melakukan  menambah  dan  menghapus  dataset. Tampilan seperti pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Tampilan Halaman Admin Menu Dataset
Tampilan pada gambar 7 berikut ini adalah untuk menambahkan data ukur balita baru, yang tujuannya untuk mengetahui/mendeteksi status gizi balita tersebut.
Gambar 7. Tampilan Halaman Admin Menu Tambah Data Ukur Balita Setelah data ukur balita baru ditambahkan akan muncul hasil klasifikasi data baru tersebut, tampilan menu ini diperlihatkan pada gambar 8, berikut ini.
Gambar 8. Tampilan Halaman Admin Hasil Klasifikasi Gizi Balita
Tampilan pada gambar 9 berikut, menampilkan detail dari data baru balita yang sudah diklasifikasi dengan menggunakan sistem yang dibuat, memperlihatkan hasil kelas data baru, untuk status berat: normal, status tinggi: normal, status lingkar kepala: normal, dan status gizi: gizi normal. Hasil klasifikasi ini menunjukkan bahwa hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan sistem sudah sesuai.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Hasil Klasifikasi

## 3.4 Evaluasi Hasil Klasifikasi Status Gizi Balita
Menggunakan  metode  analisis  Confusion  Matrix  (Patro  dan  Patra,  2014): Confusion matrix adalah tabel yang menunjukkan jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas status gizi. Dari confusion matrix dapat menganalisis jumlah prediksi yang  benar  dan  kesalahan  prediksi  untuk  setiap  kategori  status  gizi:  gizi  buruk,  gizi kurang,  gizi  baik,  berisiko  gizi  lebih,  gizi  lebih,  dan  obesitas.  Dari  analisis  ini  bisa dihitung keakurasian keberhasilan sistem yang dibuat untuk mengklasifikasi status gizi balita.
Menggunakan dataset sebanyak 912 data kita bagi 90% sebagai data training dan 10%  atau  sebanyak  91  data  sebagai  data  testing  yang  dipilih  secara  acak  dari  dataset (Wijayanto dkk, 2021). Setelah melalui proses klasifikasi menggunakan nilai k=5 (Khairi dkk, 2021),  pada sistem diperoleh hasil pengujian data testing  yang digunakan, seperti pada tabel 3, berikut ini.
Tabel 3. Tabel Hasil Pengujian Klasifikasi dengan Nilai k=5
Id Usia BB TB LK Pengukuran JK S.Gizi Aktual S.Gizi K-NN 1 14 10 79 49 Telentang L Gizi baik Gizi baik 9 5 3,5 50 42 Telentang L Gizi baik Obesitas 14 44 15 95,5 52 Berdiri L Gizi baik Beresiko gizi lebih 17 29 10,5 94 45 Berdiri L Gizi buruk Gizi buruk 18 44 18 103 47 Berdiri L Berisiko gizi lebih Berisiko gizi lebih 27 16 10 85,5 43 Telentang P Gizi baik Gizi baik 29 57 18,5 109 48 Berdiri P Gizi baik Gizi baik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 702 30 10,2 94 47 Berdiri P Gizi buruk Gizi buruk 775 49 14 105 47 Berdiri L Gizi kurang Gizi baik 878 49 15 102 48 Telentang P Gizi baik Gizi baik
Tabel hasil pengujian di atas dapat dibuat Confusion matrix , yang berguna untuk mencari keakurasian hasil klasifikasi, dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4 Tabel Confusion matrix nilai k=5 True  Gizi baik True Obesitas True Beresiko gizi lebih True  Gizi buruk True  Gizi kurang True  Gizi lebih Class Precision Pred.Gizi baik 50 1 5 3 3 2 72.46% Pred.Obesitas 0 7 1 0 0 0 87.50% Pred.Beresiko gizi lebih 1 0 2 0 0 0 66.67% Pred.Gizi buruk 1 0 0 2 0 0 66.67% Pred. Gizi kurang 1 0 0 3 5 0 62.50% Pred. Gizi lebih 0 1 0 0 0 2 66.67% Class recall 94.34% 77.78% 25.00% 25.00% 62.50% 50.00%
Berdasarkan tabel Confusion matrix di atas dapat dihitung nilai keakurasian hasil klasifikasi status gizi balita dihitung dengan rumus 1, berikut ini.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 = 50 + 7 + 2 + 2 + 5 + 2 91 𝑥100% = 74.73%
Menggunakan  nilai  k  yang  berbeda  untuk  menguji  performa  keakurasian klasifikasi status gizi balita, diperoleh keakurasian yang berbeda, sebagai berikut ini:
Tabel 5. Akurasi K-NN berdasarkan nilai k Nilai k Akurasi 3 71.78% 5 74.73% 7 72.89% 9 72.89%

## 4. Kesimpulan
Analisis  dan  hasil  yang  diperoleh  pada  penjelasan  sebelumnya,  bisa  diambil kesimpulan pada penelitian ini, sebagai berikut;
1. Aplikasi  yang  sudah  dibangun  dalam  bentuk  website,  dapat  membantu  kader posyandu, tenaga kesehatan, maupun para orang tua balita untuk mendeteksi dini status gizi balita.
2. Penerapan metode KNN pada data status gizi balita, dengan menggunakan nilai k=3, k=5, k=7 dan k=9, diperoleh bahwa nilai k yang paling optimal adalah k=5 karena  memberikan  nilai  tingkat  akurasi  74.73%.  Nilai  k  ini  yang  sangat berpengaruh  terhadap  performa  klasifikasi  yang  menggunakan  metode  KNN. Untuk  meningkatkan  performa  klasifikasi  pada  data  status  gizi  balita,  peneliti selanjutnya perlu menggunakan metode klasifikasi yang lain atau gabungan dari beberapa metode klasifikasi.

## Daftar Pustaka
Ali,  A.,  dan  Faida,  W.E.  (2022).  Online  Nutrition  Status  Check  Application  Toddler Medical  Record  Data  Website  Based.  Jurnal  Abdimas  Jatibara  STIKES  Yayasan RS Dr. Soetomo, 1(1), 36-43.
Bratakusuma,  T.,  dan  Magnolia,  C.  (2021).  Aplikasi  Ketahanan  Pangan  Desa  untuk Antisipasi Pandemi dengan Metode RAD di Cilongok. Jurnal Rekayasa Informasi, 10(1), 35-43.
Br Sembiring, J. 2019. Buku ajar Neonatus, Bayi, Balita, Anak Pra Sekolah. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
Fauzan, A.C., Wibowo, S.S., dan Ahmad, M. (2023). Performa Klasifikasi Berbasis Jarak untuk Deteksi Covid 19 Varian Delta dan Omicron Menggunakan Citra CT Scan Paru-Paru. Journal of System and Computer Engineering, 4(1), 62-81.
Gunawan  dan  Ash  shofar,  N.I.  (2018).  Penentuan  Status  Gizi  Balita  Berbasis  Web Menggunakan Metode Z-Score. Jurnal Infotronik, 3(2), 120-125.
Khairi,  A.,  Ghozali,  A.F.,  dan  Hidayah,  N.D.A.  (2021).  Implementasi  K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  Klasifikasi  Masyarakat  Pra  Sejahtera  Desa  Sapikerep Kecamatan Sukapura. Trilogi: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora, 2(3), 319-323.
Lonang,  S.,  dan  Normawati,  D.(2022).  Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection  Backward Elimination. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), 49-56.
Nugraha,  D.S.,  Putri,  R.R.,  dan  Wihandika,  C.R.  (2017).  Penerapan  Fuzzy  K-Nearest Neighbor(FK-NN)  Dalam  Menentukan  Status  Gizi  Balita.  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(9). 925-932.
Patro,  M.V.,  dan  Patra,  R.M.  (2014).  Augmenting  Weighted  Average  with  Confusion Matrix  to  Enhance  Classification  Accuracy.  TMLAI:Transactions  on  Machine Learning and Artificial Intelligence, 2(4), 77-91.
Pratama, T.G., Prihandono, A., dan Ridwan, A. (2020). Penerapan Teknik Bagging Untuk Meningkatkan  Akurasi  Klasifikasi  Pada  Algoritma  C4.5  dalam  Menentukan Blogger Profesional. Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi, 1(1), 49-55.
Rajabi,  K.M.,  Witanti,  W.,  dan  Yuniarti,  R.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Dengan  Fitur  Relief-F  Dalam  Penentuan  Status  Stunting. Innovative: Journal of Social Science Research, 3(4), 3555-3568.
Rosidah,  K.L.,  dan  Harsiwi,  S.  (2017).  Hubungan  Status  Gizi  dengan  Perkembangan Balita Usia 1-3 Tahun. Jurnal Kebidanan Dharma Husada Kediri, 6(2), 24-37.
Rosliana,  L.,  Widowati,  R.,  dan  Kurniati,  D.  (2020).  Hubungan  Pola  Asuh,  Penyakit Penyerta, dan Pengetahuan Ibu dengan Status Gizi Pada Anak Usia 12-24 Bulan di Posyandu  Teratai  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Ciasem  Kabupaten  Subang  Tahun 2020. Syntax Idea, 2(8), 415-428.
Uce,  L.  (2018).  Pengaruh  Asupan  Makanan  Terhadap  Kualitas  Pertumbuhan  dan Perkembangan Anak Usia Dini. Jurnal Pendidikan Anak: Bunayya, 4(2), 79-92.
Wijayanto,  A.,  Bernardo,  A.F.J.,  dan  Pamungkas,  S.  (2021).  Analisis  Klasifikasi Kepuasan  Penumpang  Maskapai  Penerbangan  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi, 3(2), 97-103.