## PERBANDINGAN JARAK EUCLIDEAN, MANHATTAN, CHEBYSHEV PADA KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)
Junia Uni Umamatun Nysa, Ali Mahmudi, Karina Auliasari Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia unijunia@gmail.com

## ABSTRAK
Penilaian status gizi balita di Posyandu, sebagai salah satu upaya partisipatif masyarakat dalam menyediakan pelayanan  kesehatan  dasar,  seringkali  dihadapkan  pada  kendala  efisiensi  dan  produktivitas  kader  Posyandu. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  keakuratan  tiga  perhitungan  jarak  ( Euclidean , Manhattan ,  dan Chebyshev )  dalam  mengklasifikasikan  status  gizi  balita  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors (KNN) dengan kriteria klasifikasi dalam empat kelas: Sangat Kurus, Kurus, Normal, dan Gemuk, berdasarkan variabel berat badan, tinggi badan, dan umur balita. Data yang digunakan melibatkan 106 balita yang tercatat di Posyandu Dusun  Pilang,  yang  telah  dibagi  menjadi  75  data  latih  dan  31  data  uji.  Metode  KNN  memanfaatkan  prinsip tetangga terdekat untuk mengklasifikasikan data baru, dengan pengukuran jarak antara data baru dan data yang telah  diberi  label  sebelumnya  menggunakan  rumus  perhitungan  jarak Euclidean , Manhattan , Chebyshev ,  dan mayoritas  label  tetangga  terdekat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  baru.  Hasil  penelitian  terhadap  31 data uji menunjukkan bahwa ketika nilai K = 9, KNN dengan ketiga metode perhitungan jarak menghasilkan hasil yang serupa untuk 25 data, sementara 7 data menunjukkan perbedaan. Dari temuan ini, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara metode perhitungan jarak, yang dapat menjadi referensi bagi petugas Posyandu dalam menentukan status gizi balita dengan tingkat akurasi yang dapat diandalkan.
Kata kunci :   chebyshev, euclidean, manhattan, K-Nearest Neighbors (KNN), sistem pendukung keputusan, status gizi balita

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  balita merupakan fase penting yang mempengaruhi kesehatan dan perkembangan mereka. Penilaian status gizi  balita  menjadi  kunci  dalam  mencapai  tingkat kesehatan  optimal.  Posyandu  merupakan  upaya partisipatif  masyarakat  yang  memberikan  pelayanan kesehatan  dasar,  termasuk  penilaian  status  gizi  anak balita.
Namun,  kader  Posyandu  sering  menghadapi kendala  dalam  efisiensi  dan  produktivitas,  terutama dalam  penilaian  status  gizi  balita.  Oleh  karena  itu, perlu  dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan berbasis  web  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbors  (KNN)  dengan  tiga  metode  perhitungan jarak  ( Euclidean,  Manhattan,  Chebyshev )  untuk membantu  kader  Posyandu  menentukan  status  gizi balita secara akurat, mudah dan efisien.
Penelitian ini bertujuan membandingkan keakuratan  ketiga  metode  perhitungan  jarak  dalam klasifikasi status gizi balita menggunakan KNN. Data status  gizi  anak  balita  diukur  di  Posyandu  dan digunakan  untuk  melatih  model  KNN.  Metodologi penelitian  meliputi studi  literatur, pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian.
Hasil penelitian diharapkan memberikan informasi  mengenai  metode  perhitungan  jarak  yang paling  optimal  dalam  penentuan  status  gizi  balita menggunakan KNN. Dengan adanya sistem pendukung keputusan berbasis web yang efisien, kader
Posyandu diharapkan dapat lebih efektif dalam tugas mereka dan memberikan pelayanan yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terkait  sebelumnya  telah  dilakukan dalam  bidang  penilaian  status  gizi  balita  dan pengembangan sistem pendukung keputusan. Beberapa penelitian yang relevan adalah:
"Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Status  Gizi Batita": Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering pada sistem pendukung keputusan berbasis desktop. Hasilnya  menunjukkan  bahwa aplikasi  yang dibangun  memiliki 70%  fungsi  yang berjalan dengan baik [1].
"Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menentukan Status Gizi Balita": Penelitian ini menerapkan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk mempercepat  pengelolaan  data  status  gizi  balita  di Posyandu.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  ini cocok digunakan untuk penentuan status gizi balita [2].
"Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan  Status  Gizi  Balita  (Studi  Kasus: Puskesmas  Kecamatan  Jawa  Maraja  Bah  Jambi)": Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means dalam teknik  data  mining  untuk  mengklustering  data  status gizi balita menjadi tiga cluster. Hasilnya menunjukkan adanya  tiga  cluster  yaitu  gizi  baik,  gizi  buruk,  dan obesitas [3].
Penelitian dengan judul "Kajian Penerapan Jarak Euclidean,  Manhattan,  Minkowski,  dan  Chebyshev pada  Algoritma  Clustering  K-Prototype"  bertujuan untuk  mengevaluasi  hasil  clustering  yang  diperoleh dari  tiga  algoritma  clustering,  yaitu  K-Prototype, Fuzzy K-Prototype, dan Genetic Algorithm Fuzzy K- Prototype,  dengan  menggunakan  berbagai  jenis pengukuran  jarak,  seperti Euclidean,  Manhattan, Minkowski , dan Chebyshev . Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik yang diperoleh adalah Fuzzy  K-Prototyp e  dengan  pengukuran  jarak Euclidean[4].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan)  adalah sebuah  sistem  atau  konsep  yang  digunakan  dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan teknologi komputer dan berbagai metode analisis data. Sistem Pendukung Keputusan membantu individu atau organisasi  dalam  merumuskan  keputusan  yang  tepat dan efisien dalam menghadapi berbagai masalah atau situasi[5].

## 2.3. Penilaian Status Gizi
Penilaian status gizi balita melibatkan pengukuran  dan  penggunaan  metode  antropometri. Metode  antropometri  menggunakan  ukuran  tubuh manusia,  seperti  berat  badan,  tinggi  badan,  lingkar kepala,  dan  lingkar  lengan  atas,  sebagai  parameter untuk  menentukan  status  gizi.  Penilaian  ini  penting untuk  memastikan  kesehatan  dan  keseimbangan nutrisi  yang  optimal  pada  balita  [6].  Penilaian  status gizi  anak  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil pengukuran  berat  badan  dan  panjang/tinggi  badan dengan  Standar  Antropometri  yang  mengacu  pada World  Health  Organization  (WHO  2005).  Salah satunya  menggunakan  Indeks  Massa  Tubuh  menurut Umur  (IMT/U),  yang  menggambarkan  hubungan antara berat badan dan tinggi badan menurut umur[7].

## 2.4. K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah  metode klasifikasi  yang  memanfaatkan  tetangga  terdekat untuk  mengklasifikasikan  data  baru.  Dalam  KNN, jarak antara data baru dan data yang telah diberi label sebelumnya  dihitung,  dan  mayoritas  label  tetangga terdekat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data baru.  Jarak  dapat  dihitung  menggunakan  rumus perhitungan  jarak Euclidean,  Manhattan ,  atau Chebyshev ,  yang  digunakan  dalam  perbandingan metode  dalam  penelitian  ini[8],  berikut  rumus perhitungan jarak:
a. Jarak euclidean :
𝑑 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (1)
Keterangan: x 1 = Sampel data x 2 = Data uji atau data testing
i = Variabel data
d = Jarak
p = Dimensi data
b. Jarak manhattan ; 𝑑 = ∑ |𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 | 𝑝 𝑖=1 (2)
Keterangan:
x 1 = Sampel data x 2 = Data uji atau data testing
i = Variabel data
d = Jarak
p = Dimensi data
c. Jarak chebyshev : 𝑑 = MAX(𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 | , |𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 |) (3) Keterangan:
x 1 = Sampel data x 2 = Data uji atau data testing
i = Variabel data
d = Jarak

## 2.5. JavaScript
JavaScript  adalah  bahasa  pemrograman  yang digunakan untuk  menambahkan program ke halaman web. Dalam pengembangan web, JavaScript digunakan untuk membuat antarmuka pengguna yang interaktif[9].

## 2.6. Node.js
Node.js  adalah  platform  yang  memungkinkan pengembang  menggunakan  JavaScript  di  luar lingkungan  browser.  Node.js  digunakan  untuk membangun aplikasi berbasis server dan memungkinkan  penggunaan  JavaScript  di  sisi server[9].

## 2.7. Website
Website  adalah  kumpulan  halaman  digital  yang berisi  informasi  dalam  berbagai  bentuk,  seperti  teks, animasi, gambar, suara, dan video, atau kombinasi dari semua elemen tersebut. Website dapat diakses melalui internet  dan  dapat  dilihat  oleh  siapa  saja  yang terkoneksi dengan jaringan internet[10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada  gambar  1.  menunjukkan  dua  jenis pengguna yaitu "Admin" dan "bukan admin". Sebagai
"Admin",  pengguna  memiliki  hak  akses  yang  lebih luas,  termasuk  ke  halaman  data  pengguna,  data training,  dan  data  tes.  Mereka  dapat  menambahkan, mengedit,  dan  menghapus  data  pengguna,  training, dan  tes.  Setelah  selesai,  mereka  dapat  logout. Pengguna  "bukan  admin"  memiliki  akses  terbatas. Mereka  hanya  dapat  mengakses  halaman  data  tes, dengan  kemampuan  menambahkan,  mengedit,  dan menghapus  data tes  yang  mereka  buat.  Mereka tidak memiliki akses ke data pengguna atau training. Setelah selesai,  mereka  juga  dapat  logout.  Gambar  tersebut menggambarkan  perbedaan  akses  dan  tindakan  yang dapat  dilakukan  oleh  kedua  jenis  pengguna  setelah login pada sistem.

## 3.2. Struktur Menu
Gambar 2. Struktur Menu User Admin
Pada menu struktur user admin, setelah login user dapat  melihat  halaman  dashboard,  halaman  data pengguna, halaman data latih, halaman data klasifikasi dan bisa melakukan logout.
Gambar 3. Struktur Menu User Bukan Admin
Pada  menu  struktur  user  bukan  admin,  setelah login user dapat melihat halaman dashboard, halaman data klasifikasi dan bisa melakukan logout.
3.3. Perancangan Klasifikasi Perbandingan Jarak Euclidean, Manhattan, Chebyshev Dengan K-Nearest Neighbors (KNN)
Gambar 4. Perancangan Klasifikasi Dengan K- Nearest Neighbors (KNN)
Flowchart tersebut menjelaskan langkah- langkah  dalam  perancangan  klasifikasi  dengan  k- nearest  neighbors  (KNN).  Pertama,  mendefinisikan nilai  K,  yaitu  jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan digunakan. Selanjutnya, menghitung jarak antara data uji  dengan  semua  data  latih  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Setelah itu mengambil data latih terdekat dari data uji sebanyak nilai K. Kemudian, berdasarkan mayoritas  kelas  pada  tetangga  terdekat  data diklasifikasikan.

## 3.4. Contoh Perhitungan
a. Menyiapkan data latih dan data yang akan diuji.
Tabel 1. Data latih N o Umur (Bln) BB (Kg) TB / PB (cm) Label 1 56 8,3 103 Sangat Kurus 2 46 16,1 98,5 Normal 3 56 17,7 101 Normal 4 56 15,3 111 Kurus 5 55 17,7 104 Normal 6 55 12,7 95 Normal 7 54 17 100 Normal 8 54 16,8 99 Normal 9 54 23 104 Gemuk 10 53 15,6 100 Normal 11 53 17 98 Normal 12 58 16,7 107 Normal 13 53 17 104 Normal 14 56 16 101 Normal 15 56 15,3 99 Normal 16 54 15,2 99 Normal 17 55 17,9 102 Normal 18 54 16,8 99 Normal 19 53 17 112 Normal
N o Umur (Bln) BB (Kg) TB / PB (cm) Label 20 53 14 92 Normal 21 50 14 96 Normal 22 49 14,3 94 Normal 23 37 14,8 103 Normal 24 48 14,6 102 Normal 25 48 14,7 91 Normal 26 48 12,1 103 Sangat Kurus 27 47 14,2 91 Normal 28 47 14,3 94 Normal 29 46 16,9 98 Normal 30 45 15 94 Normal 31 43 15 97 Normal 32 49 16,4 100 Normal 33 37 16,9 102 Normal 34 43 11,2 85 Normal 35 45 13,4 99 Normal 36 43 16 95 Normal 37 42 15,5 99 Normal 38 42 14,4 99 Normal 39 41 13,5 96 Normal 40 41 12,5 90 Normal 41 40 12,1 90 Normal 42 35 12,3 75 Gemuk 43 36 13,2 83 Gemuk 44 38 16,5 86 Gemuk 45 38 14,8 89 Gemuk 46 33 13,7 88 Normal 47 33 12,9 89 Normal 48 29 13 90 Normal 49 29 14,8 98 Normal 50 29 12,5 86 Normal 51 28 14,3 86 Gemuk 52 28 12,9 86 Normal 53 28 13,1 84 Normal 54 27 15,3 90 Gemuk 55 26 12,2 83 Normal 56 25 13,3 89 Normal 57 24 13 87 Normal 58 20 9,7 78 Normal 59 23 9,7 82 Normal 60 23 10,4 77 Normal 61 20 14,5 84 Gemuk 62 20 10,2 78 Normal 63 20 13,2 79 Gemuk 64 19 10,5 73 Gemuk 65 19 9,5 74 Normal 66 18 14,1 84 Gemuk 67 24 12 87 Normal 68 23 10 91 Kurus 69 40 14 98 Normal 70 20 10,7 77 Normal 71 18 11 76 Gemuk 72 17 9 76 Normal 73 19 12 77 Gemuk 74 19 11,4 78 Normal 75 16 10,2 74 Normal
Sumber : Data balita Posyandu Dusun Pilang
Tabel 2. Contoh Data Uji Umur Berat Tinggi Status Gizi 14 9,9 74 Normal b. Menentukan nilai K=9.
c. Melakukan perhitungan jarak
1. Perhitungan  data  latih  nomor  1  dengan  data latih menggunakan perhitungan jarak uclidean.
𝑑 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 𝑑 = √(54 − 14) 2 + (16,2 − 9,9) 2 + (99 − 74)^2 𝑑 = 51,06427323
2. Perhitungan  data  latih  nomor  1  dengan  data latih menggunakan perhitungan jarak manhattan. 𝑑 = ∑ |𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 | 𝑝 𝑖=1 𝑑 = |54 − 14| + |16,2 − 9,9| + |99 − 74| 𝑑 = 72,6
3. Perhitungan  data  latih  nomor  1  dengan  data latih menggunakan perhitungan jarak uclidean.
𝑑 = MAX(|𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 | , |𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 |)
𝑑 = MAX(|54 − 14|, |16,2 − 9,9|, |99 − 74| ) 𝑑 = 42 d. Mengurutkan  jarak  terdekat  serta  menghitung klasifikasi berdasarkan mayoritas tetangga terdekat.
Tabel 3. Tetangga Euclidean Terdekat Ranking No. Data Jarak Status Gizi 1 75 2,022374842 Normal 2 72 3,716180835 Normal 3 71 4,605431576 Gemuk 4 65 5,015974482 Normal 5 64 5,134199061 Gemuk 6 73 6,197580173 Gemuk 7 74 6,576473219 Normal 8 70 6,755738302 Normal 9 58 7,213875519 Normal Tabel 4. Tetangga Terdekat Manhattan Ranking No. Data Jarak Status Gizi 1 75 2,3 Normal 2 65 5,4 Normal 3 72 5,9 Normal 4 64 6,6 Gemuk 5 71 7,1 Gemuk 6 70 9,8 Normal 7 73 10,1 Gemuk 8 58 10,2 Normal 9 62 10,3 Normal Tabel 5 Tetangga Terdekat Chebyshev Ranking No. Data Jarak Status Gizi 1 75 2 Normal 2 64 3 Normal 3 65 4 Gemuk 4 71 5 Gemuk
Ranking No. Data Jarak Status Gizi 4 72 5 Normal 4 73 5 Gemuk 4 74 5 Normal 8 58 6 Normal 8 70 6 Normal
e. Membandingakan  keakuratan  klasifikasi  dengan menggunakan metode k-nearest neighbors (KNN) dengan  perhitungan  jarak  Euclidean,  manhattan dan Chebyshev dengan kelas asli data uji.
Tabel 6. Perbandingan
Perhitungan Normal Gemuk Mayoritas Euclidean 6 3 Normal Manhattan 6 3 Normal Chebyshev 6 3 Normal Kelas asli Normal
Hasil  contoh  perhitungan  di  atas  menunjukkan bahwa  menggunakan  metode  k-Nearest  Neighbors (KNN) dengan perhitungan jarak Euclidean, Manhattan, dan Chebyshev pada data uji menghasilkan  klasifikasi  yang  serupa,  yaitu  6  kelas tergolong normal dan 3 kelas tergolong gemuk. Secara mayoritas,  semua  perhitungan  jarak  menghasilkan klasifikasi  sebagai  kelas  normal  yang  sama  dengan kelas asli.

## 3.5. Flowchart Sistem
Gambar 5. Flowchart Sistem
Pertama, user diarahkan  ke  halaman  login kemudian  masukkan  email  user  dan  kata  sandi.  Jika salah  maka  akan  kembali  ke  halaman  login  website, jika  benar  maka  sistem  akan  memeriksa  apakah  user memiliki  hak  admini  atau  tidak.  Jika  iya  masuk  ke maka  bias  mengakses  ke  semua  halaman,  jika  tidak memiliki  hak  administrator  maka  tidak  bisa mengakses  halaman  dasbor,  pengguna,  dan  data klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menu  Login  adalah  menu  yang  pertama  kali ditampilkan  ketika  program  pertama  kali  dijalankan. Pada  menu  ini  pengguna  akan  diminta  memasukkan email  dan  password  yang  sudah  diregistrasi  atau didaftarkan sebelumnya.
Gambar 6.  Login

## 4.1. Dasbor
Menu  Dashboard  adalah  halaman  atau  menu yang  pertama  kali  ditampilkan  ketika  user  sudah berhasil login.
Gambar 7. Dasbor

## 4.2. Data Klasifikasi
Data Balita adalah menu yang menampilkan data balita  yang  ditentukan  status  gizinya  berdasarkan klasifikasinya
Gambar 8. Data klasifikasi

## 4.3. Data Perhitungan
Dan  terdapat  hasil  perhitungan  klasifikasi  di bawah tabel data bilita. Berikut adalah tampilan Data Pengguna yang ditunjukkan pada gambar 9.

## Gambar 9. Data Klasifikasi

## 4.4. Data Pengguna
Data Pengguna adalah menu yang menampilkan halaman data pengguna. Berikut adalah tampilan Data Pengguna yang ditunjukkan pada gambar 10.

## Gambar 10. Data Pengguna

## 4.5. Data Latih
Data Latih adalah menu yang menampilkan data balita  yang  digunakan  sebagai  data  latih.  Berikut adalah  tampilan  Data  Latih  yang  ditunjukkan  pada gambar 11.

## Gambar 11. Data Latih

## 4.6. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  website  akan  dilakukan dengan  menggunakan  dua  browser  yaittu  google crome dan microsof edge. Pengujian dilakukan untuk memastikan  fitur  dari  website  berfungsi  dengan normal. Hasil dari pengujian website bisa dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Fungsional Website
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox Login ✓ ✓ ✓ Dasbor ✓ ✓ ✓ Data Klasifikasi ✓ ✓ ✓
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox Data Pengguna ✓ ✓ ✓ Data Latih ✓ ✓ ✓ Hasil perhitungan ✓ ✓ ✓ Logout ✓ ✓ ✓ Keterangan :
✓ = Berjalan X = Tidak berjalan Dari pengujian fungsional website pada tabel 4.1 bisa  disimpulkan  bahwa  website  berjalan  dengan lancar di kedua browser yang berbeda.

## 4.7. Pengujian KNN
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui perbandingan  jarak  eucledian,  manhattan,  chebyshev pada klasifikasi status gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Adapun Perbandingannya adalah sebagai berikut: 1. Persebaran Data Set
Tabel  8  Persebaran  Data  Set  dibawah  ini merupakan  persebaran  data  set  yang  mencakup kategori kelompok berdasarkan kelas status gizi. Tabel tersebut memberikan informasi tentang jumlah data uji dan tes yang digunakan.
Tabel 8. Persebaran Data Set Kelas Latih Uji Sangat Kurus 2 0 Kurus 2 2 Normal 58 24 Gemuk 13 5 2. Data Uji Tabel 9. Data uji No Berat Panjang Umur Status Gizi 1 10,2 70 14 Gemuk 2 9,9 74 14 Normal 3 13,1 81 17 Gemuk 4 10,9 72 13 Gemuk 5 9,4 71 11 Normal 6 9,5 73 13 Normal 7 8,8 70 9 Normal 8 9 68 9 Gemuk 9 8,9 70 9 Normal 10 9,7 81 18 Gemuk 11 9,5 80 30 Gemuk 12 11,2 81 8 Normal 13 8,2 64 8 Normal 14 8,2 64 7 Normal 15 8,3 64 7 Normal 16 8 65 6 Normal 17 6,7 63,5 6 Normal 18 9,1 62 6 Normal 19 7,5 65 6 Normal 20 9,3 82 22 Normal 21 6 56 3 Normal 22 5 58 3 Normal 23 3,7 52 6 Normal 24 11,3 88 19 Normal
No Berat Panjang Umur Status Gizi 25 9 70 9 Gemuk 26 7,4 67 7 Normal 27 6,6 53 3 Normal 28 4,8 53 2 Normal 29 4,5 53 1 Normal 30 4 53 1 Kurus 31 10,2 80 5 Kurus Sumber : Data balita Posyandu Dusun Pilang
Berdasarkan  data  uji  yang  diambil  dari Posyandu  Dusun  Pilang  dari  31  data  terdapat  2 anak dengan kelas “Kurus” 23 anak dengan kelas “Normal” dan 8 anak dengan kelas “Gemuk”.
3. Perbandingan Kelas Dengan Standar Antripometri WHO Dengan Kelas Hasil Klasifikasi Dengan Metode KNN. Tabel 10 Hasil Perbandingan No Kelas asli Euclidean Manhattan Chebyshev Klasifikasi Akurat Klasifikasi Akurat Klasifikasi Akurat 1 G N X N X N X 2 N N
✓
N ✓ N ✓ 3 G G ✓ G ✓ G ✓ 4 G N X N X N X 5 N N ✓ N ✓ N ✓ 6 N N ✓ N ✓ N ✓ 7 N N ✓ N ✓ N ✓ 8 N N ✓ N ✓ N ✓ 9 N N ✓ N ✓ N ✓ 10 N N
✓ N
✓ N ✓ 11 N N ✓ N ✓ N ✓ 12 N N
✓ N
✓ N ✓ 13 N N ✓ N ✓ N ✓ 14 N N
✓
N ✓ N ✓ 15 N N ✓ N ✓ N ✓ 16 N N
✓
N ✓ N ✓ 17 N N ✓ N ✓ N ✓ 18 G N X N X N X 19 N N ✓ N ✓ N ✓ 20 N N ✓ N ✓ N ✓ 21 N N ✓ N ✓ N ✓ 22 N N ✓ N ✓ N ✓ 23 K N X N X N X 24 K N X N X N X 25 N N ✓ N ✓ N ✓ 26 N N ✓ N ✓ N ✓ 27 G N X N X N X 28 N N
✓ N
✓ N ✓ 29 N N ✓ N ✓ N ✓ 30 N N
✓ N
✓ N ✓ 31 N N ✓ N ✓ N ✓ Keterangan : K = Kurus
N = Normal G = Gemuk ✓ = Ya X = Tidak
Berdasarkan  31  data  uji  penentuan  status  gizi perbandingan  jarak  Euclidean,  Manhattan,  dan Chebyshev menggunakan metode KNN yang dibandingkan dengan data status gizi Posyandu Dusun Pilang memberikan hasil klasifikasi yang serupa, yaitu 25  data  sama  dan  7  data  tidak  sama.  Hasil  di  atas menunjukkan bahwa Model KNN memiliki performa baik  dalam  mengklasifikasikan  sampel  sebagai "Normal", tetapi mengalami kesulitan dalam membedakan antara kelas "Gemuk" dan "Kurus".

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  pengujian  fungsional  dan pengujian  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk klasifikasi status gizi balita dengan atribut umur, tinggi (cm),  dan  berat  (kg)  adalah  sebagai  berikut:  Website berjalan lancar di kedua browser (Microsoft Edge dan Google Chrome) dengan semua fitur berfungsi normal. Model  KNN  memiliki  performa  baik  dalam mengklasifikasikan  sampel  sebagai  "Normal",  tetapi mengalami kesulitan dalam membedakan antara kelas "Gemuk"  dan  "Kurus".  Euclidean,  Manhattan,  dan Chebyshev memberikan hasil klasifikasi yang serupa, dan  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  ketiga metode  perhitungan  jarak.  Saran  yang  diberikan adalah  meningkatkan  keseimbangan  data  dengan menambahkan  lebih  banyak  sampel  pada  kelompok yang jumlahnya terlalu kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Efendi,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Status  Gizi  Batita,” JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 2, no. 2, pp. 184–189, 2018.
[2] N.  M.  S.  Maylita,  “Penerapan  Metode  K- Nearest Neighbor  (KNN) Untuk Menentukan
Status Gizi Balita,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa
Teknik Informatika) , pp. 953–956, 2022.
[3] V.  Syaputri,  D.  Hartama,  F.  Anggraini,  M. Safii, and R. Dewi, “Penerapan Algoritma K- Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita (Studi  Kasus:  Puskesmas  Kecamatan  Jawa Maraja Bah Jambi),” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 94–102, 2022.
[4] R.  Nooraeni  and  G.  Nurfalah,  “Kajian Penerapan Jarak Euclidean, Manhattan,
Minkowski,  dan  Chebyshev  pada  Algoritma Clustering  K-Prototype,” Sains,  Aplikasi, Komputasi  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  4, no. 2, pp. 72–82, 2022.
[5] N. Rahmansyah, S. Kom, M. Kom, and S. A. Lusinia, Buku  Ajar  Sistem  Pendukung Keputusan .  Padang:  Pustaka  Galeri  Mandiri, 2021. [Online]. Available:
http://jurnal.pustakagalerimandiri.co.id
[6] H. M. Par’i, S. Wiyono, and T. P. Harjatmo,
Penilaian Status Gizi . Jakarta: Pusat Pendidikan Sumber Daya Manusia Kesehatan, 2017.
[7] Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia, Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia Nomor : 1995/MENKES/SK/XII/2010 Tentang  Standar  Antropometri  Penilaian Status Gizi Anak . Indonesia, 2011.
[8] A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] M.  Haverbeke, Eloquent  JavaScript :  a modern  introduction  to  programming .  No Starch Press, 2018.
[10] A.  Oktarini,  S. ;  Ari,  and  A. ;  Sunarti, Web Programming . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2019.