## PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN BERAT BADAN IDEAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

## Johan Candra Juliner Hutabarat
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan www. Stmik-budidarma.ac.id // E-Mail : JohanCJH@gmail.com

## ABSTRAK
Penerapan  komputer  dalam  pengolahan  data  untuk  menentukan  Berat  Badan  Ideal  seseorang  dengan membandingkan  Berat  Badan,  Tinggi  Badan  serta  Ukuran Kerangka.  Berat  badan  ideal  ini  penting  terutama pada  kesehatan  serta  di  bidang  bidang  kecantikan,  atlit,  atau  bidang  yang  lain  yang  menuntut  bentuk  tubuh ideal  seperti  model,  artis  termasuk  masalah  BMI  (Body  Mass  Index)  dan  Ukuran  Kerangka  (UK)seseorang. Pada  penelitian  ini,  penulis  mencoba  membangun  suatu  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  nilai  BMI  (Body  Mass  Index)  dan  Ukuran  Kerangka  (UK)  seseorang  dengan  cara  memasukkan nilai  Tinggi  Badan,  Berat  Badan,  dan  Ukuran  Lingkar  Lengan  Bawah  dari  fisik    orang  tersebut. Pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan metode K-Means clustering yang merupakan salah satu metode data clustering non hirarki, yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok.    Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  cluster/kelompok,  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain yaitu dengan mengelompokkan n buah objek  ke  dalam  k  kelas  berdasarkan  jaraknya  dengan  pusat  kelas.  Sehingga  dari  proses  kerja  tersebut  dapat diketahui  Berat  Badan  Ideal  seseorang  sesuai  dengan  nilai  BMI-nya  (Body  Mass  Index),  apakah  termasuk Kurus, Normal, serta Gemuk dan Ukuran Kerangkanya (UK), apakah Kerangka Kecil, Kerangka Sedang atau Kerangka Besar.
Kata Kunci : K-Means, Clustering, BMI, Kerangka
1. Pendahuluan
1.1. Latar Belakang
Body  Mass  Index (BMI)  adalah  perbandingan antara  berat  badan  dengan  tinggi  badan.  Ukuran Kerangka  tubuh  (UK)  adalah  perbandingan  tinggi badan  dan  lingkar  lengan  bawah.  Masalah  penentuan nilai  BMI  danUK  merupakan  hal  yang  sering terlupakan  seseorang  yang  pada  umumnya  selalu disibukkan  dengan  berbagai  kegiatan  sehari-hari. Sering  ditemui  seseorang  tidak  mengetahui  berada  di kelompok mana BMI sertaUK-nya. Dengan mengetahui  kelompok  dari  BMInya  maka  seseorang dapat  mengambil  tindakan  agar  selalu  berada  dalam kelompok BMI normal. Sedangkan dengan mengetahui  ukuran  kerangka,  dapat  menjaga  berat badannya  agar  dapat  selalu  berada  dalam  keadaan ideal.
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster /kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  algoritma K- MeansClustering dapat dimanfaatkan untuk memprediksikan  berat  badan  ideal  seseorang  dengan menginputkan tinggi  badan,  berat  badan  serta  ukuran kerangka seseorang tersebut.
1.2. Tujuan Adapun tujuan yang ingin dicapai adalah:
1. Untuk  merancang  suatu  aplikasi  penentuan  Berat Badan  Ideal  seseorang  serta  Ukuran  Kerangkanya dengan metode K-Means Clustering.
2. Membuktikan K-Means Clustering dapat digunakan  untuk  mengetahui  Berat  Badan  Ideal seseorang  serta  Ukuran  Kerangkanya  sesuai dengan jenis kelaminnya
3. Untuk mengetahui dengan mudah dan cepat Berat Badan  Ideal  seseorang serta Ukuran Kerangka berdasarkan nilai Tinggi Badan, Berat Badan, dan Ukuran Lingkar Lengan Bawahnya 1.3. Perumusan Masalah
Agar  pembahasan  tidak  terlalu  meluas  dan  tidak menyimpang dari tujuan maka maka unsur-unsur yang akan dibahas adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana  menentukan  formulasi  yang  dipakai dalam perhitungan Algoritma K-Means Clustering .
2. Bagaimana  proses  perhitungan  Berat  Badan  Ideal seseorang  dan  Ukuran  Kerangkanya  dengan metode K-Mean Clustering .
3. Bagaimana  merancang  aplikasi  Penentuan  Berat Badan Ideal .

## 1.4. Batasan Masalah
Agar  pembahasan  lebih  fokus  diberikan    batasan yaitu  Berat  Badan  Ideal  seseorang  dan  Ukuran Kerangkanya dapat diketahui berdasarkan nilai Tinggi Badan,  Berat  Badan,  dan  Ukuran  Lingkar  Lengan Bawahnya dengan data ukuran secara manual diinput. 1.5. Metodologi Penelitian
Penyelesaian paper ini dilakukan dengan cara :
1. Mengumpulkan  data-data  dengan  cara  obserasi pada  bagian  sumber  data  dan  berbagai  sumber seperti  buku  referensi,  majalah,  internet,  dan sumber lainnya.
2. Menganalisa  permasalahan  dan  menyelesaikan dengan metode yang digunakan.
3. Menerapkan Algoritma K-Means Clustering dalam pengukuran berat badan ideal.
4. Merancang  suatu  aplikasi  yang  dapat  digunakan sebagai media bantu bagi user.
2. Dasar Teoritis

## 2.1 Berat Badan Ideal
Formula menghitung berat badan ideal telah ada sebelumnya,  rumus  berat  badan  ideal  yang  pertama dibuat  oleh  seorang  ahli  bedah  Perancis  bernama Dr.P.P.  Broca  pada  tahun  1897(Halls,  2005).  Seiring dengan  berjalannya  waktu,  Rumus  Broca  telah mengalami  berbagai  modifikasi.  Hal  ini  setidaknya dapat dilihat dari tiga kutipan sebagai berikut. Rumus Broca seperti yang dikutip dari tulisan Steven B. Halls (2005) adalah :
Wanita :  Berat Badan Ideal (kg)=Tinggi Badan (cm) – 100  ±  15%.  Pria  :  Berat  Badan  Ideal  (kg)  =  Tinggi Badan (cm) – 100 ± 10%.
Sedangkan  Rumus  Broca  yang  dikutip  dari publikasi  di  Website  Depkes  RI  (2004)  adalah  bobot badan ideal (kg) = 90% x {tinggi badan (cm) - 100} x 1  kg.  Khusus  untuk  pria  dengan  tinggi  badan  kurang dari  160  cm  dan  wanita  kurang  dari  150  cm, digunakan  rumus  :  Bobot  badan  ideal  (kg)  =  {tinggi badan (cm) - 100} x 1 kg.
Lain  lagi  yang  dipublikasikan  di  Pikiran  Rakyat (2004),  banyak  orang  menggunakan  rumus  yang sangat  disederhanakan,  yaitu  :  Berat  Badan  Ideal  = (Tinggi Badan - 100) - 10% (Tinggi Badan - 100). Rumus  lain  yang  banyak  digunakan  untuk mengetahui  status  berat  badan  adalah  Indeks  Massa Tubuh (IMT) atau BMI (Body Mass Index) . Rumus ini lazim  digunakan  di  bidang  kesehatan  termasuk  oleh WHO ( World Health Organization ). Pada rumus IMT, status  berat  badan  dihitung  dengan  membandingkan berat  badan  (kg)  dengan  kuadrat  tinggi  badan (m).(WHO, 2000)
Rumusnya adalah :     IMT = BB (kg ) TB  m ∗TB (m) Dimana : BMI=Nilai Body Mass Index ; BB  =Berat Badan  dalam  kilogram  ;  TB=Tinggi  Badan  dalam meter
Jika  nilai  IMT  sudah  didapat,  hasilnya  dibandingkan dengan ketentuan berikut :
Nilai IMT < 18,5 = Berat Badan Kurang Nilai IMT 18,5 - 22,9 = Normal
Nilai IMT 23-24,9 = Obesitas Ringan Nilai IMT 25,0 - 29,9 = Obesitas Sedang Nilai IMT >= 30,0 = Obesitas Berat Berdasarkan  uraian  di  atas  dalam  menghitung Berat  Badan  Ideal,  penulis akan menggunakan rumus IMT  (Indeks  Massa  Tubuh)  atau  BMI (Body  Mass Index) dalam  menghitung  Berat  Badan  Ideal  dan ditambah  dengan  UK  (Ukuran  Kerangka).  UK (Ukuran Kerangka) yaitu merupakan pengukuran yang membandingkan  parameter  tinggi  badan  (cm)  dan ukuran  lingkar  lengan  bawah  (cm).  (Tedy  Rismawan dan Sri Kusumadewi, 2008). Rumusnya adalah : UK= TB (cm )
LLB (cm )
Dimana  :  UK=Ukuran  Kerangka  ;  TB=Nilai  Tinggi Badan ; LLB=Ukuran Lingkar Lengan Bawah.
Sehingga  dengan  perhitungan  tersebut  kita dapat  mengetahui  apakah  kerangka  kita  termasuk golongan kerangka besar, sedang atau kecil. Dengan mengetahui kelompok dari BMI-nya maka seseorang  dapat  mengambil  tindakan  agar  selalu berada  dalam  kelompok  BMI  normal.  Sedangkan dengan  mengetahui  Ukuran  Kerangka,  seseorang dapat  menjaga  berat  badannya  agar  dapat  selalu berada dalam keadaan ideal.
2.2 BMI ( Body Mass Index ) BMI  ( Body  Mass  Index )  merupakan  suatu pengukuran yang membandingkan berat badan dengan tinggi badan. BMI merupakan teknik untuk menghitung index berat  badan,  sehingga  dapat diketahui kategori tubuh kita apakah tergolong kurus, normal  atau  gemuk.  BMI  dapat  digunakan  untuk mengontrol  berat  badan  agar  dapat  mencapai  berat badan normal yang sesuai dengan tinggi badan.Dalam menghitung  BMI  diperlukan  dua  parameter,  yaitu Berat  Badan  (kg)  dan  Tinggi  Badan  (m).  BMI  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut : BMI= BB (kg ) TB  m ∗TB (m) Dimana :  BMI=Nilai Body Mass Index ; BB  =Berat Badan  dalam  kilogram  ;  TB=Tinggi  Badan  dalam meter
Untuk  mengukur  apakah  berat  badan  seseorang ideal atau tidak, dapat dilakukan dengan melihat nilai BMI ( Body Mass Index ) tubuhnya dan membandingkan nilainya
dengan batas pengelompokkan  yang  ditunjukkan  sesuai  pada Tabel 1.
Tabel 1. Aturan Perhitungan Berat Badan Ideal
Sumber:Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi : 2008

## 2.3 Ukuran Kerangka
Dalam  mengukur  kerangka  tubuh  manusia diperlukan 3 buah parameter, yaitu tinggi badan (cm), ukuran  lingkar  lengan  bawah  (cm)  dengan  cara menggunakan  pita  meteran,  dan  jenis  kelamin.  Jenis kelamin  digunakan  karena  pengelompokkan  ukuran rangka  manusia  antara  laki-laki  dan  wanita  berdeda. (Tedy  Rismawan  dan  Sri  Kusumadewi,  2008).  Untuk menghitung  nilai  ukuran  kerangka  manusia,  dapat dilihat  dari  ukuran  lingkar  lengan  bawahnya sebagaimana terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lingkar Lengan Bawah Sumber:Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi : 2008
Rumus  untuk  menghitung  ukuran  kerangka  manusia dapat  di  hitung  dengan  persamaan  berikut  :  UK= TB (cm ) LLB (cm )
Dimana  :  UK=Ukuran  Kerangka;  TB=Nilai  Tinggi Badan ; LLB=Ukuran Lingkar Lengan Bawah.
Setelah ukuran kerangka diperoleh dikelompokkan apakah  termasuk  kategori  kecil,  sedang  atau  besar dengan  melihat  jenis  kelaminnya  berdasarkan  aturan yang ditunjukkan sesuai pada Tabel 2.
Tabel 2. Aturan Kategori Ukuran Kerangka
Sumber:Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi : 2008
2.4 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means Clustering merupakan algoritma  yang  berulang  serta  cukup  sederhana  dan cepat dalam pekerjaan pengelompokan data (clustering) .  Prinsip  utama  dari  teknik  ini  adalah dimulai  dengan  pemilihan  secara  acak  K,  K  disini merupakan  banyaknya cluster yang  ingin  dibentuk. Kemudian tetapkan nilai-nilai K secara random, untuk sementara  nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari cluster atau  biasa  disebut  dengan centroid (rata-rata)  atau “mean” .  Hitung  jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus “ Euclidean” hingga  ditemukan  jarak  yang  paling dekat dari setiap data dengan centroid. Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid.  Lakukan  langkah  tersebut  hingga  nilai centroid  tidak  berubah  atau  stabil”.(Tedy  Rismawan dan Sri Kusumadewi, 2008).
2.5 Data Clustering
Data Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ). Ada dua  jenis  data clustering yang  sering  dipergunakan dalam  proses  pengelompokan  data  yaitu hierarchical data clustering dan non-hierarchical data clustering . K-Means merupakan salah satu metode data clustering non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster / kelompok. Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster / kelompok  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang berbeda  di  kelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lain.
Adapun  tujuan  dari  data clustering ini  adalah untuk  meminimalisasikan objective  function yang  di- set dalam  proses clustering ,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalisasikan  variasi  di  dalam  suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster .Data clustering menggunakan  metode K- Means ini  secara  umum  dilakukan  dengan  algoritma dasar sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah cluster.
2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random. 3.  Hitung centroid (rata-rata)  dari  data  yang  ada  di masing-masing cluster.
4.    Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid (rata- rata) terdekat.
5.    Kembali  ke  Step  3,  apabila  masih  terdapat perpindahan  data  dari  satu cluster ke cluster yang
lain,atau  apabila  perubahan  pada  nilai centroid masih di atas nilai threshold yang ditentukan, atau apabila  perubahan  pada  nilai objective  function masihdi  atas  nilai threshold yang  ditentukan.( YudiAgusta,2007)
2.6 Distance  Space Untuk  Menghitung  Jarak Antara Data dan Centroid Beberapa distance space telah di implementasikan dalam  menghitung  jarak  ( distance )  antara  data  dan centroid termasuk  di  antaranya L1 ( Manhattan/City Block ) distance  space , L2 ( Euclidean ) distance  space , dan Lp  (Minkowski)  distance  space .  Jarak  antara  dua titik x 1 dan x 2 pada Manhattan/City  Block  distance space dihitung  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
𝐷 𝐿1 (𝑥 2 , 𝑥 1 ) = || 𝑥 2 - 𝑥 1 ||= |𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 | 𝑝 𝑗 =1 dimana: D L1 : Distance  space ( Manhattan/City  Block )  ; p : Dimensi data ; || : Nilai absolut ; j :atribut data x dan y ; ∑ : Variance Covariance matriks.
Sedangkan  untuk L2 ( Euclidean ) distance  space , jarak antara data dengan centroid dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐷 𝐿2 (𝑥 2 , 𝑥 1 )=|| 𝑥 2 - 𝑥 1 ||= ( 𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 ) 𝑝 𝑗 =1 2
dimana: D L2 : Distance space ( Euclidean ) ; p : Dimensi data || : Nilai absolut ; j :atribut data x dan y ; ∑ : Variance Covariance matriks Lp ( Minkowski ) distance  space yang  merupakan generalisasi  dari  beberapa distance  space yang  ada seperti L1 ( Manhattan/City Block ) dan L2 ( Euclidean ), juga  telah  di  implementasikan.  Tetapi  secara  umum distance  space yang  sering  digunakan  adalah Manhattan dan Euclidean . Euclidean sering digunakan  karena  penghitungan  jarak  dalam distance space ini  merupakan  jarak  terpendek  yang  bisa didapatkan  antara  dua  titik  yang  diperhitungkan. (YudiAgusta,2007).
3. Analisa dan Penerapan

## 3.1 Model Perhitungan
Penguraian  ke  dalam  bagian  komponennya  untuk mengidentifikasi  dan  mengevaluasikan  permasalahan maka  klasifikasi  pasien  menurut Body  Mass  Index (BMI)  dan  Ukuran  Kerangkanya  berdasarkan  data fisik dari pasien yang telah diambil sebelumnya. Proses-proses  yang  dilakukan  dalam  melakukan pengelompokkan  peserta  dengan  algoritma K-Mean Clustering adalah :
1. Hitung  nilai Body  Mass  Index (BMI)  semua peserta
2. Hitung Ukuran Kerangka (UK) semua peserta
3. Menentukan jumlah cluster dan nilai pada tiap-tiap cluster secara acak
4. Hitung iterasi ke n dengan menghitung jarak antara pusat cluster dengan data (BMI dan UK).
5. Menentukan  masing-masing  data  ke  nilai cluster yang paling kecil
6. Hitung cluster baru
7. Melakukan  perulangan  ke  langkah  4,  jika  masih terdapat  perpindahan  data  dari  satu cluster ke cluster yang lain.
8. Jika tidak ada perpindahan data dari satu cluster ke cluster yang lain lagi hentikan iterasi.
BMI merupakan suatu pengukuran yang membandingkan  berat  badan  dengan  tinggi  badan. Dalam  menghitung  BMI  diperlukan  dua  parameter, yaitu  Berat  Badan  (kg)  dan  Tinggi  Badan  (m).  BMI dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut:
BMI= BB (kg ) TB  m ∗TB (m) Dimana : BMI=Nilai Body Mass Index ; BB  =Berat Badan  dalam  kilogram  ;  TB=Tinggi  Badan  dalam meter.
Untuk  mengukur  apakah  berat  badan  seseorang ideal atau tidak, dapat dilakukan dengan melihat nilai
BMI ( Body Mass Index ) tubuhnya dan membandingkan  nilainya  dengan  ketentuan  yang dapat dilihat pada pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai BMI
Sumber:Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi : 2008
Pengukuran  kerangka  tubuh  manusia  merupakan pengukuran  yang  membandingkan  parameter  tinggi badan  dan  lingkar  lengan  bawah.  Dalam  mengukur kerangka tubuh manusia diperlukan 3 buah parameter, yaitu  tinggi  badan  (cm),  lingkar  lengan  bawah  (cm) dan  jenis  kelamin.  Rumus  untuk  menghitung  ukuran kerangka manusia seperti ditunjukkan pada persamaan berikut: UK= TB (cm ) LLB (cm ) Dimana  :  UK=Ukuran  Kerangka  ;  TB=Nilai  Tinggi  ; Badan ; LLB=Lingkar Lengan Bawah
Dengan batas pengelompokkan Laki-laki : < 9,6 : kerangka kecil ; 9,6 – 10,4 : kerangka sedang ; >10,4 : kerangka besar Perempuan : <10,1 : kerangka kecil ; 10,1 – 11,0 : kerangka sedang ; >11,0 : kerangka besar
Distance  Space  (euclidean  distance) adalah  jarak antara data dengan centroid dihitung dengan rumus :
𝐷 𝐿2 (𝑥
2 , 𝑥 1 ) = || 𝑥 2 - 𝑥 1 || = ( 𝑥 2𝑗 − 𝑥 1𝑗 ) 𝑝 𝑗 =1 2
Dimana : D L2 : Distance space ( Euclidean ) ; p : Dimensi data ; || : Nilai absolut ; j :atribut data x dan y ; ∑ : Variance Covariance matriks Sedangkan  menurut  Ir.  Rinaldi  Munir  dalam Strategi Algoritmik, 2004 untuk distance space , jarak antara dua buah titik  adalah p 1 = ( x 1 , y 1 ), dan p 2 = ( x 2 , y 2 ),  adalah  jaraknya  di  setiap cluster. Dan  dapat dihitung  dengan  menggunakan  rumus Euclidean sebagai berikut :   2 2 1 2 2 1 ) ( ) ( y y x x d     Dimana  : d : Distance  space ; x 1 :  Nilai  data  pertama pada cluster pertama  ; y 1 :  Nilai  data  kedua  pada cluster pertama  ; x 2 , y 2 :  Nilai  rata-rata  di  setiap cluster.

## 3.2 Pengujian Data
Data awal  peserta berisi tinggi badan, berat badan serta ukuran lingkar lengan bawah sebelum dilakukan perhitungan  untuk  mencari  nilai  BMI  dan  Ukuran Kerangka dari masing-masing data seperti Tabel 4.
Tabel 4. Peserta kategori Dewasa

## 3.3 Perhitungan Nilai BMI dan Nilai UK
Perhitungan Nilai BMI ( Body Mass Index ) yaitu dengan  menggunakan  rumus  seperti  pada  persamaan [1] sebagai berikut : BMI= BB (kg )
TB  m ∗TB (m)
Dimana : BMI=Nilai Body Mass Index; BB  =Berat Badan  dalam  kilogram  ;  TB=Tinggi  Badan  dalam meter.
1. Peserta 1 = BB/(TB) 2 = 55/(160/100) 2 = 21.48 2. Peserta2 = BB/(TB) 2 = 58/(159/100) 2 = 22.94 3. Peserta3 = BB/(TB) 2 = 60/(172/100) 2 = 20.28 4. Peserta4 = BB/(TB) 2 = 57/(172/100) 2 = 19.26 5. Peserta5 = BB/(TB) 2 = 70/(168/100) 2 = 24.80
Perhitungan  Nilai  Ukuran  Kerangka  (UK)  yaitu dengan  menggunakan  rumus  seperti  pada  persamaan [2] sebagai berikut : UK= TB (cm ) LLB (cm )
Dimana  :  UK=Ukuran  Kerangka  ;  TB=Nilai  Tinggi Badan  dalam  centimeter  ;  LLB=Ukuran  Lingkar Lengan Bawah dalam centimeter.
1. Peserta 1 = TB/LLB = 160/15  = 10.66
2. Peserta2 = TB/LLB = 159/14  = 11.35
3. Peserta3 = TB/LLB = 172/15  = 11.46
4. Peserta4 = TB/LLB = 172/18  = 9.55
5. Peserta5 = TB/LLB = 168/17  = 9.88
Dari  data  pada  Tabel  4  kemudian  dihitung  dengan menggunakan  rumus  persamaan  [1]  dan  [2].  Hasil perhitungan  data  di  atas  dimasukkan  ke  dalam  tabel seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Inisial Cluster
3.4 Penentuan Jumlah Cluster dan Iterasi Tahap  awal  perhitungan K-Mean  Cluster adalah dengan cara menentukan jumlah cluster dan nilai pada tiap-tiap cluster secara  acak,  berdasarkan  data  yang ada  mulai  dari  nilai  data  terkecil  sampai  terbesarnya
antara 19.26 s/d 24.80. Disini kita akan mengelompokkan  menjadi  3  kelompok  ( cluster ), misalnya diperoleh C1 = (20.6); C2 = (21.7); dan C3 = (27,8).
Perhitungan  iterasi adalah  menghitung  jarak  pusat cluster dengan  data  yang  telah  di  inputkan  dengan menggunakan rumus Euclidean seperti pada persamaan [4] sebagai berikut :
2 2 1 2 2 1 ) ( ) ( y y x x d    
Dimana  : d : Distance  space ; x 1 :  Nilai  data  pertama pada cluster pertama ; y 1 : Nilai data kedua pada cluster pertama ; x 2 , y 2 : Nilai rata-rata di setiap cluster.
1. Menghitung jarak data pertama pada pusat cluster a. Jarak ke pusat cluster pertama : D11=4.83
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D12=3.63
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D13=2.65
2. Menghitung jarak data kedua pada pusat cluster . a. Jarak ke pusat cluster pertama : D21=6.10
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D22=4.76
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D23=3.47
3. Menghitung jarak data ketiga pada pusat cluster . a. Jarak ke pusat cluster pertama : D31=5.46
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D32=4.51
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D33=12.09
4. Menghitung jarak data keempat pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D41=3.62
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D42=3.08
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D43=3.14
5. Menghitung jarak data kelima pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D51=6.17
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D52=4.76
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D53=3.37
Hasil  perhitungan  di  atas  dimasukkan  ke  dalam  tabel pusat cluster , sehingga diperoleh seperti pada Tabel 6. Tabel 6. Pusat Cluster Iterasi 1
Dari  Tabel  6  di  atas,  pilih cluster yang  paling  kecil sehingga hasilnya diperoleh seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Pusat Cluster Terkecil Iterasi 1
Menentukan pusat cluster yang baru :
Pada  tahap  ini hasil  dari  perhitungan  data  di  atas, sejumlah data akan menjadi anggota dari suatu cluster yang  memiliki  jarak  terkecil  menjadi  pusat cluster yang  baru.  Pada cluster pertama  tidak  ada  data  yang menjadi  anggotanya,  sehingga  :  C1  =  0,  maka  nilai pada Cluster -1 = 0 ; Cluster kedua  adalah data pasien nomor3  dan 4  sehingga  : C2  =  (20.28 +  19.26) /  2 =
19.77, maka nilai pada Cluster -2 =19.7 ; Cluster ketiga adalah  data  pasien  nomor1,  2,  5  sehingga  :  C3  = (21.48 + 22.94 + 24.80) / 3 = 23.07, maka nilai pada Cluster -3  =  23.0  ;  Melakukan  Iterasi  yang  kedua dengan  langkah  4  di  atas  berdasarkan  data  dari  pusat cluster yang baru diperoleh :
Cluster -1 = 0 ; Cluster -2 = 19.7 ; Cluster -3 =23.0
1. Menghitung jarak data pertama pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D11=23.95
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D12= 4.37
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D13= 10.70
2. Menghitung jarak data kedua pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D21= 25.59
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D22= 5.86
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D23= 11.35
3. Menghitung jarak data ketiga pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D31=23.29
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D32=4.64
c. Jarak ke pusat cluster ketiga : D33=11.77
4. Menghitung jarak data keempat pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D41=21.49
b. Jarak ke pusat cluster kedua : D42=2.56
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D43=10.25
5. Menghitung jarak data kelima pada pusat cluster .
a. Jarak ke pusat cluster pertama: D51=26.69
b. Jarak ke pusat cluster kedua: D52=6.47
c. Jarak ke pusat cluster ketiga: D53=10.04
Hasil perhitungan di atas dimasukkan ke dalam tabel pusat cluster , sehingga diperoleh seperti pada Tabel 8 Tabel 8. Pusat Cluster Itarasi 2
Dari  Tabel  8  di  atas,  pilih cluster yang  paling  kecil sehingga hasilnya diperoleh seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Pusat Cluster Terkecil Iterasi 2
Melakukan perulangan ke langkah 4 : Pada Tabel 7 di atas dapat dibandingkan dengan Tabel 3.7,  posisi cluster masih  berubah,  maka    iterasi  3 dilanjutkan.
1. Hitung pusat cluster .
Pada cluster pertama  tidak  ada data  yang  menjadi anggotanya,  sehingga  :  C1  =  0,  maka  nilai  pada Cluster -1  =  0  ; Cluster kedua    adalah  data  pasien nomor  1,  2,  3,  4  dan  5  sehingga:  C2  =  (21.48  + 22.94 + 20.28 + 19.26 + 24.80) / 5 = 21.75, maka nilai pada
Cluster -2  =  21.7  ; Cluster ketiga    tidak  ada  data yang menjadi anggotanya sehingga: C3 = 0, maka nilai pada Cluster -3 = 0
2. Lakukan  Iterasi  yang  ketiga  dengan  langkah  4  di atas berdasarkan data dari pusat cluster yang baru diperoleh : Cluster -1=0 ; Cluster -2=21.7 ; Cluster -
3=0
a. Menghitung  jarak  data  pertama  pada  pusat cluster .
1. Jarak ke pusat cluster pertama:D11= 23.95
2. Jarak ke pusat cluster kedua:D12=3.63
3. Jarak ke pusat cluster ketiga:D13=23.95
b. Menghitung  jarak  data  kedua  pada  pusat
cluster .
1. Jarak ke pusat cluster pertama: D21=25.59
2. Jarak ke pusat cluster kedua: D22=4.76
3. Jarak ke pusat cluster ketiga: D23=25.59 c. Menghitung  jarak  data  ketiga  pada  pusat cluster .
1. Jarak ke pusat cluster pertama:D31=23.29
2. Jarak ke pusat cluster kedua: D32=4.51
3. Jarak ke pusat cluster ketiga:D33=23.29
d. Menghitung  jarak  data  keempat  pada  pusat
cluster .
1. Jarak ke pusat cluster pertama: D41=21.49
2. Jarak ke pusat cluster kedua: D42=3.08
3. Jarak ke pusat cluster ketiga: D43=21.49
e. Menghitung  jarak  data  kelima  pada  pusat cluster .
1. Jarak ke pusat cluster pertama: D51=26.69
2. Jarak ke pusat cluster kedua: D52=4.76
3. Jarak ke pusat cluster ketiga: D53=26.69
Hasil  perhitungan  di  atas  dimasukkan  ke  dalam tabel  pusat cluster ,  sehingga  diperoleh  seperti  pada Tabel 10. Tabel 10 Pusat Cluster Iterasi 3
Dari  Tabel  10  di  atas,  pilih cluster yang  paling  kecil sehingga hasilnya diperoleh seperti  pada Tabel 11.
Tabel 11 Pusat Cluster Terkecil Iterasi 3
Iterasi di hentikan Karena  pada  Iterasi-2  ke  iterasi-3  posisi cluster sudah tidak berubah lagi, maka iterasi dihentikan dan hasil yang diperoleh  adalah satu cluster : Cluster 21 = (21.48+22.94+20.28+19.26+24.80)/5=21.75 Cluster 22 = (10.6+11.35+11.46+9.55+9.88)/5=10.56 Dari data yang sudah di inputkan, maka diperoleh 1  kelompok  berdasarkan  BMI=21.75  dan  Ukuran Kerangka=10.56.  Maka  ini  dapat  diartikan  sebagai kelompok  peserta  dengan  berat  normal  dan  kerangka besar  untuk  laki-laki,  serta  kerangka  sedang  untuk perempuan.  Untuk  melakukan  pengelompokan  data peserta  dengan cluster-cluster pada  proses  iterasi-8, maka  digunakan  Tabel  3  dengan  hasil  seperti  pada Tabel 12.
Tabel 12 Hasil Pengelompokan Peserta
4. Algoritma dan Implementasi 4.1. Algoritma K-Means Clustering
Adapun proses yang dilakukan dalam algoritma K- Mean Clustering untuk menentukan Berat Badan Ideal adalah sebagai berikut :

## 4.2. Implementasi
1. Halaman Menu Utama
Gambar 2. Menu Utama
2. Halaman  Program  Peserta  dan  Tampilan  Data Peserta
Gambar 3. Program Peserta
3. Proses Cluster Data peserta yang diproses berjumlah 20 peserta. Cluster acak adalah cluster yang diperoleh dengan cara mengacak data BMI dan ukuran kerangka.
Gambar 4. Proses Cluster
4. Penutup
a. Kesimpulan
Dari  pembahasan  di  atas  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma K-Means  Clustering cocok  digunakan untuk mengolah Berat Badan Ideal seseorang serta Ukuran  Kerangkanya  berdasarkan  nilai  Tinggi Badan,  Berat  Badan,  danUkuran  Lingkar  Lengan Bawahnya  sehingga  dapat  memperoleh  berat badan yang ideal.
2. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan Berat  Badan  Ideal  seseorang  serta  Ukuran Kerangkanya sesuai dengan jenis kelaminnya.
b. Saran
Pengembangan  lebih  lanjut  bagaimana  aplikasi ini  dapat  dikembangkan  untuk Clustering yang  tidak hanya  berdasarkan  nilai  BMI  dan  Ukuran  Kerangka saja,  namun  juga  dapat  berdasarkan  status  gizi, tekanan darah, status sosial dan aktifitas seseorang..

## Daftar Pustaka
1. Munzir  Umran  dan  Taufik  Fuadi  Abidin, “Pengelompokkan  Dokumen  Menggunakan  K- Means  Dan  Singular  Value  Decomposition:  Studi Kasus  Menggunakan  Data  Blog”,  SESINDO,
2009, Banda Aceh.
2. Putrisia  Hendra  Ningrum  Adiaty,  “ K-Mean Clustering ”,  Universitas  Gajah  Mada,  2010,
Yogyakarta.
3. Prof.  Dr.  dr.  Azrul  Azwar  MPH,  “Tubuh  Sehat Ideal  Dari  Segi  Kesehatan”,  Senat  Mahasiswa Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  UI,  Februari, 2004, Depok.
4. Tedy  Rismawan  dan  Sri  Kusumadewi,  “Aplikasi K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Mahasiswa
Berdasarkan  Nilai Body  Mass  Index (BMI)  dan Ukuran Kerangka”, SNATI, Juni, 2008, Yogyakarta. 5. Yudi Agusta, PhD, “K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait”, Jurnal Sistem dan Informatika Vol.3 Pebruari 2007, Denpasar.
6. Hartono  Andry,  “Terapi  Gizi  dan  Diet  Rumah Sakit”, 2006, ECG, Jakarta.
7. Eddy  Prasetyo  Nugroho,  Komala  Ratnasari  dan Kurniawan Nur Ramadhani, “Rekayasa Perangkat Lunak”, Politeknik Telkom, 2009, Bandung.