Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 216

## Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Status Gizi Balita
Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 1,2,3,4 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 ramadhannst@uinsu.ac.id , 2 armansyah@uinsu.ac.id , 3 mfurqan@uinsu.ac.id , 4 toibaturrahmamtd@gmail.com *

## Abstract
The study aims to classify the nutritional status of the child using the C4.5 algorithm. The secondary data used is derived from the assessment of the nutrition status of a child in Puskesmas Promji and Puksesmas Suka Makmur. A classification model is constructed using the C4.5 algorithm based on a number of predictor factors that have been determined. The research methodology includes data collection, data preprocessing, model development with C4.5 algorithms, model evaluation, and results analysis. Model evaluation is done using measurements such as accuracy. In addition, the significance of predictor variables in affecting the nutritional status of infants was also evaluated  through  data  analysis.  This  research  contributed  to  the  development  of  a  method  of  classifying  the nutritional  status  of  infants  using  the  C4.5  algorithm  approach.  The  implication  of  this  study  is  that  the classification  model  developed  can  be  used  as  a  tool  to  support  early  identification  and  intervention  against nutritional problems in infants. Furthermore, based on testing using the confusion matrix technique with the 80:20 data division of a total of 502 datasets, consisting of 402 training data and 100 testing data, an accuracy rate of 80 percent was obtained.
Keywords: Machine Learning, C4.5 Algorithm, Nutritional Status of Toddlers,   Classification, RapidMiner

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  status  gizi  balita  dengan  menggunakan algoritma  C4.5.  Data sekunder yang digunakan berasal dari penilaian status gizi balita di Puskesmas Janji dan Puskesmas Suka Makmur. Sebuah model klasifikasi dibangun dengan menggunakan algoritma C4.5 berdasarkan sejumlah faktor prediktor yang telah ditentukan. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data, prapemrosesan data, pengembangan model dengan algoritma C4.5, evaluasi model, dan analisis hasil. Temuan penelitian menunjukkan bahwa model kategorisasi menggunakan algoritma C4.5 mampu memprediksi status gizi balita dengan akurat. Evaluasi model dilakukan  menggunakan  ukuran-ukuran  seperti  akurasi.  Selain  itu,  signifikansi  variabel  prediktor  dalam mempengaruhi status gizi balita juga dievaluasi melalui analisis data. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode klasifikasi status gizi balita dengan pendekatan algoritma C4.5. Implikasi dari penelitian ini  adalah  bahwa  model  klasifikasi  yang  dikembangkan  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mendukung identifikasi  dan  intervensi  dini  terhadap  masalah  gizi  pada  balita.  Selanjutnya,  berdasarkan  pengujian menggunakan teknik confusion matrix dengan pembagian data 80:20 dari total 502 dataset, terdiri dari 402  data training dan 100 data testing, diperoleh tingkat akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: Machine Learning, Algoritma C4.5, Status Gizi Balita, Klasifikasi, RapidMiner .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  adalah  aspek  yang  vital  dalam  kehidupan manusia,  dan  telah  dilakukan  berbagai  penelitian  dan studi  dalam  ranah  ini, salah satunya  adalah  mengenai gizi.  Pentingnya  peran  gizi  dalam  kehidupan  manusia tidak bisa diabaikan, karena asupan nutrisi yang cukup berperan dalam membentuk masyarakat yang sehat dan bermutu. Di Indonesia, masalah gizi masih menjadi isu nasional  yang  signifikan,  terutama  di  kalangan  balita. Istilah  "balita"  mengacu  pada  anak-anak  berusia  1-3 tahun  (batita)  dan  anak-anak  prasekolah  (3-5  tahun). [1]. Pada rentang usia 0-60 bulan, fase awal kehidupan memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  tahap perkembangan  selanjutnya  bagi  setiap  individu. Masalah  gizi  pada  anak-anak  dalam  periode  ini  dapat menghambat pertumbuhan dan perkembangan, bahkan
berpotensi menyebabkan penyakit serius atau kematian [2].  Selain  itu,  untuk  menilai  kondisi  kesehatan seseorang, kita dapat mengamati status gizinya. Status gizi merupakan indikator keberhasilan dalam memenuhi kebutuhan nutrisi anak, yang diukur melalui berat  badan  dan  tinggi  badan.  Status  gizi  juga mencerminkan kesehatan yang tercapai dari keseimbangan  antara  asupan  nutrisi  dan  kebutuhan tubuh.
Klasifikasi status gizi pada balita dapat dibagi menjadi empat kategori, yaitu kelebihan gizi (overweight), gizi cukup, kekurangan gizi (underweight), dan gizi buruk [3].
Berdasarkan  informasi  yang  terdokumentasi  dalam Buku Saku Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022, disampaikan bahwa status gizi balita mencakup
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 217
kondisi stunting (gangguan pertumbuhan dan perkembangan), wasting (berat badan rendah dibandingkan tinggi badan), underweight (berat badan terlalu  rendah),  serta  overweight  (berat  badan berlebihan).  Data  ini  diperoleh  dari  penelitian  yang melibatkan  334.848  sampel  bayi  dan  balita  dari  486 kabupaten/kota di 33 provinsi Indonesia. Perbandingan antara  tahun  2021  dan  2022  menunjukkan  penurunan angka stunting sebesar 2,8%, kenaikan wasting sebesar 0,6%,  peningkatan  underweight  sebesar  17,1%,  dan penurunan overweight sebesar 0,3%. Secara spesifik di Kabupaten Labuhanbatu, data SSGI 2022 menggambarkan bahwa prevalensi stunting pada balita mencapai  23,9%,  sementara  overweight  mencapai 1,3% [4].
Dalam  menghadapi  masalah  status  gizi  balita, pemerintah  Kabupaten  Labuhanbatu  berkomitmen untuk  terus  mengurangi  angka  gizi  buruk  pada  balita. Salah  satu  kunci  untuk  mencapai  masyarakat  yang sehat  adalah  melalui  pelayanan  kesehatan  yang memadai.  Puskesmas  di  Kecamatan  Bilah  Barat, seperti Puskesmas Janji dan Puskesmas Suka Makmur, menjadi  titik  fokus  dalam  penyediaan  layanan kesehatan. Mereka memiliki tenaga ahli, termasuk ahli gizi,  yang siap  memberikan  konsultasi  dan  perawatan gizi kepada masyarakat. Namun, meskipun layanan ini tersedia, masih ditemukan kasus gizi buruk pada balita di  Kecamatan Bilah  Barat,  yang  mungkin  disebabkan oleh  kurangnya  pemahaman  masyarakat  tentang  gizi balita  dan  kesalahan  dalam  penanganannya.  Penilaian status  gizi  balita  dapat  dilakukan  melalui  pengukuran tubuh manusia yang dikenal sebagai "Anthropometri". Ini mencakup parameter seperti Umur (U), Berat Badan (BB),  Tinggi  Badan  (TB),  dan  Lingkar  Kepala  (LK) [5].
Di  Puskesmas  Janji  dan  Puskesmas  Suka  Makmur, pencatatan  dan  penilaian  status  gizi  balita  masih dilakukan  secara  manual  melalui  pencatatan  dalam buku-buku.  Ada  sejumlah  kriteria  dan  pertimbangan yang harus dipertimbangkan untuk mengklasifikasikan status gizi balita dengan cepat dan efisien agar proses pendataan  bisa  berjalan  lancar.  Namun,  karena pendekatan  manual,  proses  ini  seringkali  memakan waktu  yang  cukup  lama.  Oleh  karena  itu,  peneliti memilih  untuk  melakukan  studi  kasus  di  Puskesmas yang  berada  di  Kecamatan  Bilah  Barat,  termasuk Puskesmas Janji dan Puskesmas Suka Makmur, untuk mengevaluasi  kebutuhan  akan  sistem  yang  dapat membantu  dalam  proses  penilaian  status  gizi  balita secara  lebih  efisien  dan  cepat.  Pihak  Puskesmas  di Kecamatan Bilah Barat melakukan perhitungan status gizi  balita  secara  manual,  yang  menghabiskan  waktu dan  berpotensi  menyebabkan  kesalahan  pencatatan data,  yang  pada  gilirannya  membuat  proses  tidak efisien  dan  mungkin  menghasilkan  informasi  yang tidak  akurat.  Karena  pentingnya  untuk  menentukan status  gizi  balita  dengan  cepat  dan  akurat,  diperlukan adanya  sistem  yang  dapat  membantu  dalam mengklasifikasikan  status  gizi  balita,  sehingga
mempermudah  penanganan  jika  ditemukan  kasus  gizi buruk pada balita.
Teknik  klasifikasi  digunakan  untuk  memisahkan  atau mengategorikan  data  ke  dalam  kelompok  atau  kelas tertentu  berdasarkan  kriteria  atau  label  yang  telah ditentukan  [6].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] Model  klasifikasi  yang  telah  dikembangkan  dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dapat  membagi  status gizi  balita  menjadi  enam  kategori  berdasarkan  indeks BB/TB.  Kategori-kategori  tersebut  mencakup  gizi normal, gizi kurang, gizi buruk,  risiko kelebihan gizi, kelebihan  gizi,  dan  obesitas.  Tingkat  akurasi  model mencapai  90%,  sementara  nilai  precision,  recall,  dan f1-score adalah 87%..
Berdasarkan  masalah  yang  dihadapi  dan  penelitian sebelumnya, studi ini akan difokuskan pada klasifikasi status  gizi  balita  di  Puskesmas  Janji  dan  Puskesmas Suka  Makmur  di  Kecamatan  Bilah  Barat.  Pendekatan yang  akan  digunakan  adalah  Algoritma  C4.5. Pemilihan algoritma ini didasarkan pada keunggulannya  dalam  menghasilkan  model  berupa struktur  pohon  atau  aturan  yang  mudah  dipahami, tingkat akurasi yang dapat diterima, serta kemampuannya dalam menangani variabel diskrit dan numerik.  Studi  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki klasifikasi  status  gizi  balita  menggunakan  Algoritma C4.5. Dengan menerapkan Algoritma C4.5, diharapkan dapat membantu dalam mengklasifikasikan status gizi balita, sehingga memberikan informasi yang berharga bagi pemerintah setempat untuk mendukung kebijakan program-program puskesmas. Peneliti akan melakukan penelitian skripsi yang berjudul " Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Status Gizi Balita ".

## 2. Metode Penelitian
2.1. Prosedur Kerja
pe l ne l litian  ini  be l rtu l ju l an  u l ntu l k  me l nge l mbangkan  su l atu l aplikasi be l rbasis android yang bisa dimanfaatkan u l ntu l k me l laku l kan  klasifikasi  statu l s  gizi  balita  me l nggu l nakan Algoritma  C4.5.  Me l tode l pe l ne l litian  yang  digu l nakan dalam  pe l ne l litian  ini  adalah  me l tode l pe l ne l litian  dan pe l nge l mbangan  (R&D).  Prosedur  kerja  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 218
2.2. Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  me l ngacu l ke l pada  pe l rmasalahan  u l mu l m yang  be l rasal  dari  fe l nome l na  yang  te l rjadi  khu l su l snya pada  Pu l ske l smas  yang  ada  di  Ke l camatan  Bilah  Barat yaitu l Pu l ske l smas Janji dan Pu l ske l smas Su l ka Makmu l r . Adapu l n  fe l nome l na  yang  diamati  se l lama  ini  adalah, adanya dite l mu l kan balita yang me l ngalami ke l tidakse l imbangan  gizi  atau l pu l n  gizi  bu l ru l k  dan le l mahnya siste l m pe l rhitu l ngan dalam me l ne l ntu l kan statu l s gizi balita.
2.3. Pengumpulan Data
Te l knik  pe l ngu l mpu l lan  data  yang  pertama  dilaku l kan dalam  pe l ne l litian  ini  yaitu  stu l di  pu l staka  re l fe l re l nsi  dan dasar  te l ori  pada  pe l ne l litian  ini  diambil  dari  be l rbagai ju l rnal,  e l book  dan  bu l ku l ,  kemudian  obse l rvasi  pada Pu l ske l smas di Ke l camatan Bilah Barat yaitu l Pu l ske l smas Janji dan  Pu l ske l smas Su l ka Makmu l r untuk me l ngamati langsu l ng dan me l ncatat se l cara siste l matis te l rhadap balita yang  dice l k  statu l s  gizi  nya  yang  me l njadi  sasaran pe l ngamatan.  Selanjutnya  pengumpulan  data  dengan wawancara  dengan  narasu l mbe l r  (Ke l pala  Pu l ske l smas, bidan  atau l staff  pe l ngu l ru l s  statu l s  gizi  balita)  u l ntu l k me l ndapatkan  informasi  be l ru l pa  ju l mlah  data  asli klasifikasi  statu l s  gizi  balita  yang  te l rdiri  dari  je l nis ke l lamin,  u l mu l r,  be l rat  badan,  tinggi  badan  dan  statu l s gizi.
2.4. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  dikenal  sebagai  teknik  pohon keputusan yang terkenal karena berbagai keunggulannya.  Salah satunya  adalah  kemampuannya untuk  memproses  data  numerik  dan  diskrit,  serta mampu  menangani  nilai-nilai  atribut  yang  hilang. Algoritma ini menghasilkan aturan-aturan yang mudah dimengerti dan merupakan salah satu yang paling cepat dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Kelebihan lainnya  adalah  akurasi  prediksi  yang  tinggi,  di  mana model  dapat  memprediksi  label  kelas  dengan  baik untuk  data  baru  yang  belum  diketahui  sebelumnya. C4.5  juga  dapat  melakukan  prediksi  yang  akurat bahkan  jika  data  mengandung  nilai-nilai  atribut  yang hilang.  Kemampuan  skalabilitasnya  memungkinkan pembangunan  model  secara  efisien  dalam  data  yang besar, dengan model yang dihasilkan memiliki tingkat interpretabilitas  yang  signifikan  sehingga  mudah dipahami [8].
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  teknik  klasifikasi yang  memanfaatkan  pembangunan  pohon  keputusan. Dalam proses ini, setiap cabang dari pohon  mengarah ke  node  lain  atau  keputusan  akhir.  Langkah-langkah pembentukan  pohon  keputusan  meliputi  transformasi data dari format tabel menjadi model pohon, konversi model pohon menjadi rule, dan penyederhanaan rule.
Gambar 2. Alur Pohon Keputusan Algoritma C4.5
Pada  proses  pengolahan  data  menggunakan  algoritma C4.5,  data  yang  sudah  diseleksi  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian  akan  diolah  dengan  menghitung menggunakan  rumus-rumus  yang  terkait  dengan algoritma C4.5. Adapun rumus – rumus algoritma C4.5 sebagai berikut:
a. Entropy
Entropy  (S)  adalah  jumlah  bit  yang  diperlukan  untuk mengekstraksi  kelas  tertentu  (+  atau  -)  dari  sejumlah data acak dalam ruang sampel S. Entropy bisa dianggap sebagai  kebutuhan  bit  untuk  merepresentasikan  kelas tersebut. Entropy digunakan untuk menilai ketidakmurnian  S.  Untuk  menghitung  nilai  Entropy, langkah-langkahnya sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=𝑙 (1)
Keterangan:
𝑆 = Himpunan kasus 𝑛 = Jumlah partisi S 𝑝𝑖 =  probabilitas  yang  didapatkan  dari  jumlah (ya/tidak) dibagi total kasus
b. Gain
Gain  (S,  A)  adalah  informasi  yang  diperoleh  dari atribut  A  relatif  terhadap  data  output  S.  Informasi  ini diukur dari output data atau variabel dependen S yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dan dinotasikan sebagai gain (S, A). Pemilihan atribut akan berdasarkan nilai  gain  tertinggi  dari  semua  atribut  yang  tersedia. Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(2)
Keterangan :
S    = himpunan kasus A   = atribut
n    = jumlah partisi A
|Si| = jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  = jumlah kasus dalam S
c. Split Info
Split  Info  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk membagi sejumlah data yang dihasilkan dari nilai gain dalam perhitungannya, seperti yang dijelaskan berikut:
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 = ∑ 𝑝(𝑉 𝑖 |𝑆). 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝(𝑉 𝑖 |𝑆) 𝑘 𝑖=1 (3)
Keterangan:
S = Jumlah data Si = Jumlah masing-masing pada setiap atribut.
d. Gain ratio
Gain  ratio  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk menentukan  dimana  perhitungan  selanjutnya  yang dihitung ulang lagi dan rumusnya sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝑗) = 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝑗) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆,𝑗) (4)
Setelah  nilai  tersebut  diperoleh,  langkah  selanjutnya adalah  membuat  pohon  keputusan  berdasarkan  hasil
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 219
perhitungan tersebut [9]. Pohon keputusan merupakan hasil  proses  dari  perhitungan  nilai  entropy  dan information gain yang dilakukan secara berulang-ulang hingga semua atribut memiliki kelas dan tidak bisa di lakukan proses perhitungan lagi [10].
2.5 Perancangan Sistem
Flowchart siste l m be l rfu l ngsi u l ntu l k  me l mbe l ri gambaran bagaimana siste l m aplikasi klasifikasi statu l s gizi balita akan  dibangu l n.  dapat  dilihat  pada  gambar  3  dibawah ini.
Gambar 3. Flowchart Metode C4.5 2.6 Pengujian Sistem
Tahap ini adalah tahap pe l ngu l jian te l rhadap siste l m yang te l lah dibu l at: a. Pe l ngu l jian  dilaku l kan  de l ngan  me l ru l ju l k  pada  data balita yang te l lah disu l su l n pada tahap pe l rancangan. Pe l ngu l jian  ditu l ju l kan  u l ntu l k  me l ngu l ji  fu l ngsi-fu l ngsi khu l su l s  dari  aplikasi  yang  dirancang.  Aplikasi be l rbasis  Android  yang  diu l ji  dilihat  be l rdasarkan ke l lu l aran  yang  dihasilkan  dari  data  dan  dilaku l kan pe l ncocokan  de l ngan  pe l rhitu l ngan  manu l al.  Dari ou l tpu l t,  ke l mampu l an  program  dalam  me l me l nu l hi ke l bu l tu l han  dapat  dinilai  se l mbari  dapat  diike l tahu l i ke l salahan-ke l salahannya.
b. Pe l ngu l jian  black  box  me l u l pakan  pe l ngu l jian  yang be l rtu l ju l an  u l ntu l k  me l nu l nju l kkan  fu l ngsi  pe l rangkat lu l nak te l ntang cara be l rope l rasinya, apakah masu l kan data dan ke l lu l aran te l lah be l rjalan se l bagaimana yang te l lah di harapkan se l be l lu l mnya.
2.7 Penerapan
Pe l ne l rapan atau l pe l nggu l naan pada siste l m ini ialah pihak Pu l ske l smas  yang  ada  di  Ke l ce l matan  Bilah  Barat  yaitu l Pu l ske l smas Janji  dan  Pu l ske l smas  Su l ka  Makmu l r  u l ntu l k dapat me l ngklasifikasikan statu l s gizi balita be l rdasarkan atribu l t  yang  su l dah  se l su l ai  de l ngan  antropome l tri  gizi balita de l ngan siste l m yang su l dah dibangu l n me l nggu l nakan me l tode l Algoritma C4.5.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Adapu l n  data  atau l ke l bu l tuhan  informasi  yang dibu l tu l hkan u l ntu l k pe l ne l litian ini adalah datase l t de l ngan parame l te l r u l tama yakni u l sia (bu l lan), be l rat badan (kg), dan  tinggi  badan  (cm).  Pe l ne l litian  ini  dilaku l kan  di Pu l ske l smas  yang  te l rdapat  di  Ke l camatan  Bilah  Barat yaitu l Pu l ske l smas  Janji  dan  Pu l ske l smas  Su l ka  Makmu l r de l ngan  total  502  sampe l l  data  balita.  270  berjenis kelamin laki-laki dan 232 perempuan, 407 batita dan 95 balita,  434 gizi normal, 48 gizi kurang, 5 gizi buruk, 15 gizi lebih.
Tabel 1. berikut ini merupakan 30 sampel dari 502 data status gizi balita pada Puskesmas di Kecamatan Bilah Barat  yaitu  Puskesmas  Janji  Dan  Puskesmas  Suka Makmur.
Tabel 1. 30 Sampel Data Statu l s Gizi Balita No Nama JK Usia BB TB Status 1. E l zra L 40 11,3 89 Ku l rang 2. Zaka L 10 7 60 Ku l rang 3. Fatif
L 9 13 73 Le l bih 4. Arsila P 46 15 103 Normal 5. Arvino L 55 18 103 Normal 6. Azlan L 9 8,6 65 Normal 7. Ze l nia P 7 8 65 Normal 8. Rakhe l l P 22 10 81 Normal 9. Arshaka L 9 7 67 Ku l rang 10. Alrifki
L 6 10 70 Le l bih
11. Re l yhan L 11 7,8 69 Normal 12. Rafasya L 21 9,5 81 Normal 13. M. Alfais L 10 9,5 71 Normal 14. Fajar L 46 17 102 Normal 15. Ziovan L 12 11 80 Normal 16. Salwa P 16 9,5 74 Normal 17. De l de l Ayu l P 9 7,6 71 Normal 18. Syalwa P 30 6 50 Bu l ru l k 19. Hafizah P 3 5,7 58 Normal 20. Akbar L 49 14 98 Normal 21. Byan L 5 6,7 64 Normal 22. Zu l lfikar L 10 7,6 72 Normal 23. Azan L 30 9,5 78 Le l bih 24. U l tami P 37 12 90 Normal 25. U l tama L 37 13,5 92 Normal 26. Prabu l L 7 7,2 70 Normal 27. Faiz L 7 7,1 67
Normal 28. Me l ra P 45 14 99 Normal 29. Ame l l P 47 15 104 Normal 30. Wahyu l di L 5 8 74 Normal
3.1 Perhitungan Entropy
Pe l rhitu l ngan  nilai e l ntropy me l nggu l nakan  ru l mu l s  pada pe l rsamaan (1) yang dapat dilihat se l bagai be l riku l t.
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 220
a) E l ntropy Total 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 =   (− 𝐽𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 )
+ (− 𝐽𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 )
+ (− 𝐽𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 )
+ (− 𝐽𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ∗ log 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ 𝑗𝑙ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 ) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 =   (− 434 502 ∗ log 434 502 ) + (− 48 502 ∗ log 48 502 )
+ (− 5 502 ∗ log 5 502 ) + (− 15 502 ∗ log 15 502 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 =  0.722929
b) E l ntropy Be l rat Badan 1. Krite l ria 1 (1-4 Kg) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =   (− 1 2 ∗ log 1 2 ) + (− 1 2 ∗ log 1 2 ) + (− 0 2 ∗ log 0 2 ) + (− 0 2 ∗ log 0 2 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =  1
2. Krite l ria 2 (4-9 Kg) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 75 85 ∗ log 75 85 ) + (− 7 85 ∗ log 7 85 ) + (− 2 85 ∗ log 2 85 ) + (− 1 85 ∗ log 1 85 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.658651
3. Krite l ria 3 (10-18 Kg) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 358 415 ∗ log 358 415 ) + (− 40 415 ∗ log 40 415 ) + (− 3 415 ∗ log 3 415 ) + (− 14 415 ∗ log 14 415 )
c) E l ntropy U l sia 1. Krite l ria 1 (1-12 Bu l lan)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =   (− 243 276 ∗ log 243 276 ) + (− 22 276 ∗ log 22 276 ) + (− 3 276 ∗ log 3 276 ) + (− 8 110 ∗ log 8 110 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =  0.671597
2. Krite l ria 2 (13-36 Bu l lan)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 109 131 ∗ log 109 131 ) + (− 13 131 ∗ log 13 131 ) + (− 2 131 ∗ log 2 131 ) + (− 7 131 ∗ log 7 131 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.869382
3. Krite l ria 3 (37-60 Bu l lan) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 82 95 ∗ log 82 95 ) + (− 13 95 ∗ log 13 95 ) + (− 0 95 ∗ log 0 95 ) + (− 0 95 ∗ log 0 95 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.575908
d) E l ntropy Tinggi Badan
1. Krite l ria 1 (40-70 cm) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =   (− 182 210 ∗ log 182 210 ) + (− 20 210 ∗ log 20 210 ) + (− 4 210 ∗ log 4 210 ) + (− 4 210 ∗ log 4 210 ) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =  0.719687 2. Krite l ria 2 (70-90 cm)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 177 207 ∗ log 177 207 ) + (− 20 207 ∗ log 20 207 )
+ (− 1 207 ∗ log 1 207 ) + (− 9 207 ∗ log 9 207 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.752742
3. Krite l ria 3 (91-120 cm)
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 221
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 75 85 ∗ log 75 85 ) + (− 8 85 ∗ log 8 85 ) + (− 0 85 ∗ log 0 85 ) + (− 2 85 ∗ log 2 85 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.607492
e) E l ntropy Je l nis Ke l lamin
1. Krite l ria 1 (L = Laki-laki) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =   (− 218 270 ∗ log 218 270 ) + (− 40 270 ∗ log 40 270 )
+ (− 4 270 ∗ log 4 270 ) + (− 8 270 ∗ log 8 270 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  =  0.897773
2. Krite l ria 2 (P = Pe l re l mpu l an)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   (− 216 232 ∗ log 216 232 ) + (− 8 232 ∗ log 8 232 ) + (− 1 232 ∗ log 1 232 ) + (− 7 232 ∗ log 7 232 )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =  0.449760
3.2 Perhitungan Gain
Pe l rhitu l ngan  nilai gain me l nggu l nakan  ru l mu l s  pada pe l rsamaan (2) yang dapat dilihat se l bagai be l riku l t.
𝐺𝑎𝑖𝑛  =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
− (( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1 ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1)
+ ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2 ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2)
+ ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3
∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3))
a) Gain Be l rat Badan
𝐺𝑎𝑖𝑛  =  0.722929
− (( 2 502 ∗ 1) + ( 85 502 ∗ 0.6586) + ( 415 502 ∗ 0.7255)) 𝐺𝑎𝑖𝑛  = 0.00761 b) Gain U l sia 𝐺𝑎𝑖𝑛  =  0.722929
− (( 276 502 ∗ 0.671597) + ( 131 502 ∗ 0.869382) + ( 95 502 ∗ 0.575908)) 𝐺𝑎𝑖𝑛  = 0.017826 c) Gain Tinggi Badan
𝐺𝑎𝑖𝑛  =  0.722929
− (( 210 502 ∗ 0.719678) + ( 207 502 ∗ 0.752742) + ( 85 502 ∗ 0.607492)) 𝐺𝑎𝑖𝑛  = 0.008608 d) Gain Je l nis Ke l lamin
𝐺𝑎𝑖𝑛  =  0.722929
− (( 270 502 ∗ 0.897773) + ( 232 502 ∗ 0.449760)) 𝐺𝑎𝑖𝑛  = 0.032205 3.3  Perhitungan Split Info
Pe l rhitu l ngan  nilai split  info me l nggu l nakan  ru l mu l s  pada pe l rsamaan (3) yang dapat dilihat se l bagai be l riku l t.
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 222
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 = − (( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1
𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1
∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 1 )) + ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2
∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 2 )) + ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3
∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3 𝑗𝑙ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 3 )))
a) Split Info Be l rat Badan
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜  = − (( 2 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 2 502 )) + ( 85 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 85 502 )) + ( 415 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 415 502 )))
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 = 2.356713
b) Split Info U l sia
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜  = − (( 276 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 276 502 )) + ( 131 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 131 502 )) + ( 95 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 95 502 ))) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 = 0.892526 c) Split Info Tinggi Badan
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜  = − (( 210 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 210 502 )) + ( 207 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 207 502 )) + ( 85 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 85 502 )))
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 = 0.835542
d) Split Info Je l nis Ke l lamin
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜  = − (( 270 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 270 502 )) + ( 232 502 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 ( 232 502 )))
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜 = 0.995862

## 3.4 Perhitungan Gain Ratio
Pe l rhitu l ngan  nilai gain  ratio me l nggu l nakan ru l mu l s  pada  pe l rsamaan  (4)  yang  dapat  dilihat  se l bagai be l riku l t.

## 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑥
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑥
a) Gain Ratio Be l rat Badan
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0.007617
2.356713
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 0.003232
b) Gain Ratio U l sia
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0.0178268
0.892562
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 0.019973
c) Gain Ratio Tinggi Badan
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0.008608
0.835542
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 0.010302
d) Gain Ratio Je l nis Ke l lamin
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0.032205
0.995862
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 0.0323391
be l rdasarkan  hasil  pe l rhitu l ngan  te l rse l bu l t  dipe l role l h  nilai te l rtinggi  pada  parame l te l r  Je l nis  Ke l lamin  de l ngan  nilai gain  ratio adalah  0.032339.  Parame l te l r  de l ngan  nilai gain  ratio te l rtinggi  akan  dijadikan  prioritas  dalam stru l ktu l r  pohon  Ke l pu l tu l san.  De l ngan  be l gitu l Je l nis Ke l lamin  akan  dijadikan  se l bagai  akar  ( root )  dari stru l ktu l r pohon ke l pu l tu l san.
3.5 Pembentukan Pohon Keputusan dan Rule
Pada  tahap  ini  akan  dilaku l kan  pe l rancangan  basis pe l nge l tahu l an  me l nggu l nakan software l data  mining RapidMine l r  yang  me l nghasilkan  pe l nge l tahu l an  yang dibu l tu l hkan ole l h siste l m agar me l nghasilkan ke l simpu l lan dari  atu l ran  yang  dite l tapkan.  Adapu l n  fakta-fakta  atau l atu l ran-atu l ran  te l rse l bu l t  dipe l role l h  be l rdasarkan mining 502  datase l t  yang  dipe l role l h  dari  pu l ske l smas.    Hasil de l cision  tre l e l be l rdasarkan  software l RapidMine l r  dapat dilihat pada gambar 4 dan tabel 2.
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 223
Gambar 4. Hasil Pe l mbe l ntu l kan Pohon Ke l pu l tu l san
Tabel 2. Tabe l l Analisis Ju l mlah Kasu l s de l ngan Inte l rval
Paramet er Interv al Jumlah Kasus Total Kasus Nor mal Kura ng Bur uk Le bih Jenis Kelamin Laki- laki 218 40 4 8 270 Pe l re l mp u l an 216 8 1 7 232 U l sia 1-12 bu l lan 243 22 3 8 276
13-36 bu l lan 109 13 2 7 131
37-60 bu l lan 82 13 0 0 95 Be l rat Badan 1-4 kg 1 1 0 0 2 4-9 kg 75 7 2 1 85 10-18 kg 358 40 3 14 415 Tinggi Badan 40-70 cm 182 20 4 4 210 70-90 cm 177 20 1 9 207 91-120 cm 75 8 0 2 85 3.6 Perancangan Interface
Pe l rancangan  antarmu l ka  inpu l t/ou l tpu l t  ini  be l rtu l ju l an u l ntu l k  me l nciptakan  stru l ktu l r  data  yang  e l fisie l n, te l rorganisir,  dan  dapat  diakse l s  de l ngan  mu l dah  gu l na me l ndu l ku l ng  ke l bu l tu l han  spe l sifik  su l atu l organisasi  atau l
siste l m. Gambar 5. Login Page
Login Page l me l ru l pakan tampilan yang pe l rtama kali saat aplikasi  dijalankan.  jika  ingin  masu l k  maka  masu l kkan e l mail  dan  password  apabila  su l dah  pu l nya  aku l n,  jika
be l lu l m  maka  pe l nggu l na  haru l s  me l mbu l at  aku l n  te l rle l bih dahu l lu l dibagian Re l giste l r .
Gambar 6. Beranda
Gambar 6. Merupakan Fitu l r-fitu l r yang te l rdapat dalam tampilan  halaman  yaitu l :  diagnosis,  pe l ngatu l ran, fe l e l d , e l du l kasi, accou l nt, te l ntang de l ve l lope l r.
Gambar 7. Diagnosa
Pada  Gambar  7  dapat  dilihat  te l rdapat bu l tton mu l lai diagnosa,  se l te l lah u l se l r mu l lai  diagnosis u l se l r akan me l nambahkan  parame l te l r  u l mu l r,  je l nis  ke l lamin,  be l rat badan,  tinggi  badan  u l ntu l k  me l ndapatkan  hasil  be l ru l pa diagnosis  se l rta  pe l nanganannya  me l nggu l nakan  ru l le l be l rdasarkan algoritma C4.5.
3.7 Pengujian Akurasi
U l ntu l k me l ngu l ji Tingkat aku l rasi dari siste l m, maka akan dibu l at 20 ske l nario de l ngan me l ngambil data pada datase l t se l cara  acak.  Tabe l l  ske l nario  pe l ngu l jian  dapat  dilihat pada Tabe l l 2.
Tabel 3. Skenario Pengujian
No. Nama U l mu l r JK BB (kg) TB (cm) Hasi l Fakt a 1 E l zra 40 L 11,3 89 Ku l ra ng Ku l ra ng
2 Zaka 10 L 7 60 Nor mal Ku l ra ng
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 224
3 Arsila 46 P 15 103 Nor mal Nor mal
4 Arvin o 55 L 18 103 Nor mal Nor mal 5 Azlan 9
L 8,6 65 Nor mal Nor mal 6 Ze l nia 7 P 8 65 Nor mal Nor mal
7 Rakhe l l 22 P 10 81 Nor mal Nor mal 8 Arsha ka 9 L 7 67 Nor mal Ku l ra ng 9 Rifki 6 L 10 70 Nor mal Le l bi h 10 Re l yha n 11 L 7,8 69
Nor mal Nor mal 11 Rafas ya 21 L 9,5 81
Nor mal Nor mal 12 M. Alfais 10 L 9,5 71 Nor mal Nor mal
13 Fajar 46 L 17 102 Nor mal Nor mal 14 Ziova n 12 L 11 80
Nor mal Nor mal 15 Salwa 16 P 9,5 74 Nor mal Nor mal 16 De l de l Ayu l 9 P 7,6 71 Nor mal Nor mal 17 Hafiz ah 3 P 5,7 58 Nor mal Nor mal 18 Akbar 49 L 14 98 Nor mal Nor mal 19 Byan 5 L 6,7 64 Nor mal Nor mal
20 Zu l lfik ar 10 L 7,6 72 Nor mal Nor mal
Be l rdasarkan  ske l nario  pe l ngu l jian  pada  Tabe l l  2.  dapat dike l tahu l i bahwa te l rdapat 3 hasil klasifikasi yang salah dan  17  klasifikasi  be l nar.  Be l rdasarkan  hasil  pe l ngu l jian te l rse l bu l t  maka  dapat  dihitu l ng  tingkat  aku l rasi  se l bagai be l riku l t.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 17 20 × 100% = 85%
Dari  hasil  pe l ngu l jian  te l rse l bu l t  dapat  dipe l role l h ke l simpu l lan  siste l m  be l rhasil  me l ngklasifikan  de l ngan be l nar 17 ske l nario pe l ngu l jian. Pe l rse l ntase l aku l rasi siste l m be l rdasarkan pe l ngu l jian te l rse l bu l t adalah 85%.
3.8 Confusion Matrix
U l ntu l k  me l ngu l ji  mode l l de l cision  tre l e l yang  dihasilkan dari 502 datase l t statu l s gizi balita, maka akan dilaku l kan e l valu l asi mode l l me l nggu l nakan te l knik confu l sion matrix. Confu l sion matrix se l ring dipakai dalam pe l ne l litian u l ntu l k me l nilai  hasil  se l rta  me l nge l valu l asi  e l fe l ktivitas  su l atu l me l tode l klasifikasi.  Pe l ngu l jian  confu l sion  matrix me l nggu l nakan software l RapidMine l r dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil Confu l sion Matrix
Be l rdasarkan  gambar  8.  dapat  dike l tahu l i  bahwa  mode l l de l cision  tre l e l dari  502  datase l t  statu l s  gizi  balita  yang diu l ji  de l ngan  te l knik confu l sion  matrix me l ndapatkan accu l racy se l be l sar  80%.  Pe l ngu l jian  dilaku l kan  de l ngan me l mbagi 20% dari total datase l t yakni 100 data u l ntu l k diu l ji.

## 4.   Kesimpulan
Be l rdasarkan pe l ne l litian yang dilaku l kan, algoritma C4.5 me l nu l nju l kkan pe l rforma yang optimal dalam me l nde l te l ksi  statu l s  gizi  balita  be l rdasarkan  parame l te l r je l nis ke l lamin, be l rat badan, tinggi badan, dan u l sia yang dilaporkan.  Ke l le l bihan  algoritma  C4.5  te l rle l tak  pada ke l mampu l annya me l ngide l ntifikasi pola hu l bu l ngan antara parame l te l r-parame l te l r te l rse l bu l t se l cara siste l matis. Se l lanju l tnya  be l rdasarkan  pe l ngu l jian  yang  te l lah dilaku l kan  me l nggu l nakan  te l knik confu l sion  matrix dan me l laku l kan  pe l mbagian  data  de l ngan  pe l rbandingan 80:20 dari total 502 datase l t yakni 402 data training dan 100 data te l sting. Maka dari tahap pe l ngu l jian confu l sion matrix yang te l lah dilaku l kan dipe l role l h tingkat accu l racy se l be l sar 80%.
Aplikasi  ini  me l mbe l rikan  ke l mu l dahan  akse l s  dan mobilitas  bagi  pe l nggu l na  u l ntu l k  me l mantau l statu l s  gizi balita dari be l rbagai lokasi, se l su l ai de l ngan karakte l ristik ke l bu l tu l han  pe l mantau l an  kontinu l te l rhadap  ke l se l hatan balita.  De l ngan  pe l ne l litian  ini,  diharapkan  te l knologi dapat  me l mbe l rikan  kontribu l si  yang  signifikan  dalam me l mbantu l masyarakat dan me l mbe l rikan solu l si dalam de l te l ksi  statu l s  gizi  balita  be l rdasarkan  parame l te l r  yang diu l ku l r.

## Daftar Rujukan
[1] Se l tyawati,  V.  A.  V.,  &  Hartini,  E l .(2018).  Bu l ku l Ajara  Dasar Ilmu l Gizi Ke l se l hatan Masyarakat, Yogyakarta: De l e l pu l blish
[2] Nu l maliza,  N.,  &  He l rlina,  S.  (2018).  Hu l bu l ngan  Pe l nge l tahu l an dan  Pe l ndidikan  Ibu l te l rhadap  Statu l s  Gizi  Balita. KE l SMARS: Ju l rnal  Ke l se l hatan  Masyarakat,  Manaje l me l n  Dan  Administrasi Ru l mah Sakit , 1 (1), 44–48. https://doi.org/10.31539/ke l smars.v1i1.171
[3] Yu l liansyah,  M.  R.,  B,  M.,  &  Franz,  A.  (2022).  Pe l rbandingan Me l tode l K-Ne l are l st Ne l ighbors dan Naïve l Baye l s Classifie l r Pada Klasifikasi Statu l s  Gizi Balita di Pu l ske l smas  Mu l ara Jawa  Kota Samarinda. Adopsi  Te l knologi  Dan  Siste l m  Informasi(ATASI) ,
Author : Yusuf Ramadhan Nasution 1 , Armansyah 2 , Mhd. Furqan 3 , Toibatur Rahma Matondang 4 225
[4] Kementrian Kesehatan RI 2022. https://upk.kemkes.go.id/new/kementerian-kesehatan-rilis-
hasil-survei-status-gizi-indonesia-ssgi-tahun-2022
[5] Hafizan, H. S. T. B., & Pu l tri, A. N. S. T. B. (2020). Pe l ne l rapan Me l tode l Klasifikasi  De l cision  Tre l e l Pada  Statu l s  Gizi. Ju l rnal Pe l ne l rapan Siste l m Informasi (Kompu l te l r  & Manaje l me l n) , 1 (2), 68–72.
[6] Wanto,  A.  dkk.  (2020).  Data  Mining :  Algoritma  dan Imple l mtasi. Yayasan Kita Me l nu l lis.
[7] Islam, H. I., Mu l lyadie l n, M. K., & E l nri, U l . (2022). Pe l ne l rapan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Statu l s Gizi Balita. 116-125.
[8] Dhika,  H  &  F.  De l stiawati.(2018).  Pe l ne l rapan  Algoritma  C45 U l ntu l k Pe l nilaian Karyawan Pada Re l storan ISSN(E l ): 2830-3083 221 SE l NTIMAS – 25 Agu l stu l s 2022 Ce l pat Saji.
[9] Batubara,  Dinda  Nabila,  and  Agus  Perdana  Windarto.  2019.
“Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan Pengunjung  Taman  Hewan  Pematang  Siantar  Dengan
Algoritma.”  KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komputer) 3(1):588–92.
doi: 10.30865/komik.v3i1.1664.
[10] Cynthia, Eka Pandu, and Edi Ismanto. 2018. “Metode Decision
Tree  Algoritma  C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data  Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji.” Jurasik (Jurnal Riset Sistem
Informasi Dan Teknik Informatika) 3(July):1. doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60 .