## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS PADA KLASIFIKASI PENENTUAN GIZI BALITA (STUDI KASUS DI POSYANDU DESA BLUTO)
Rizal Wahyudi, Mira Orisa, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia rizalwahyudi51@gmail.com

## ABSTRAK
Di  Indonesia  kekurangan  gizi  balita  masih  banyak  di  jumpai  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Gizi merupakan faktor utama dari kualitas sumber daya manusia. Sangat diperlukan setiap orang tua jika ingin balita tumbuh  kembang  anak  maksimal.  Pada  posyandu  Di  Desa  Bluto  proses  pendataan  dan  penentuan  status  gizi balita  di  lakukan  secara  manual  dengan mencatat  pada  buku.  Maka  perlu adanya  sistem  yang memadai  untuk memproses  penentuan  gizi  tersebut  sehingga  proses  dapat  berjalan  dengan  baik  dan tepat.  Sistem  yang  dibuat menerapkan metode algoritma K-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi penentuan gizi balita dengan adanya sistem  ini  dapat  membantu  para  petugas  posyandu  untuk  mengolah  data  dan  menentukan  gizi  balita  apakah termasuk  gizi  baik,  kurang  gizi,  gizi  buruk,  dan  obesitas.  Sistem  ini  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  php  dan  phpMyadmin  sebagai database  sistem ini  berbasi  website.  Berdasarkan hasil  pengujian semua fitur yang ada pada website berjalan dengan baik. Sistem dapat menentukan klasifikasi penentuan status gizi.  Pada  perhitungan  yang  telah  dilakukan  secara  manual  dengan  Microsoft  Excel  hasil  sesuai  dengan  hasil perhitungan  yang  ada  pada  Sistem  website  Klasifikasi  status  gizi.  Bahwa  metode K-Nearest  Neighbor pada klasifikasi  penentuan  gizi  balita  dengan  uji  akurasi  confusion  matrix  nilai  klasifikasi  Berdasarkan  dari  hasil pengujian akurasi terhadap nilai K = 3 dan K = 5 dapat di lihat nilai akurasi yang di peroleh terdapat perbedaan nilai akurasi. Berdasarkan uji coba yang dilakukan terhadap 25 data uji nilai akurasi K = 3 mempunyai akurasi 88% dan nilai K = 5 mempunyai nilai akurasi 84%. Nilai akurasi akan berkurang dengan bertambahnya nilai K. Di  harapkan  sistem  ini  dapat  membantu  para  petugas  posyandu  dalam  mengolah  data  dan  menentukan  status gizi.
Kata Kunci : Balita,Gizi, Klasifikasi , K-Nearest Neighbor, Posyandu

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  masalah  kekurangan  gizi  pada balita masih banyak dijumpai di berbagai daerah. Gizi merupakan  faktor  utama  dari  kualitas  sumber  daya manusia.  Perlu  sangat  diperhatikan  setiap  orang  tua jika  ingin  tumbuh  kembang  balita  maksimal. Terdapat  faktor  yang  menjadi  penyebab  terjadinay gizi  buruk  yaitu  kurang  asupan  gizi  dari  makanan, terjadinya penyakit yang mengakibatkan infeksi.
Pada proses pendataan dan penentuan gizi balita pada  posyandu  desa  bluto  masih  dilakukan  secara manual dengan melalui pembukuan. Terdapat kriteria dan  pertimbangan  yang  harus  diperhatikan  untuk mengkalsifikasikan  penentuan  gizi  balita  dapat berjalan  dengan  cepat  dan  memudahkan  proses pendataan. Kendala tersebut di karenakan mengakibatkan  proses  pendataan  dan  klasifikasi membutuhkan  waktu  yang  lama.  Maka  dari  itu penulis  mengambil  studi  kasus  di  Posyandu  Desa Bluto dan perlu adanya sistem yang membantu proses klasifikasi  penentuan  gizi  berjalan  dengan  baik  dan cepat.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalah  di  atas maka  perlu  adanya  sistem  yang  berbasis  website selain  website  mudah  digunakan  dan  bisa  diakses dimana  aja  dalam  membantu  proses  penentuan  gizi. Dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbors
klasifikasi  tersebut  untuk  menentukan  status  gizi balita.  Penentuan  gizi  balita  yang  bertujuan  untuk membantu  serta  mempercepat  dan  mempermudah proses  penentuan  gizi  balita  di  posyandu  desa  bluto. Algoritma K-Nearest Neighbors yang akan digunakan dalam  proses  pengklasifikasi  status  gizi  pada  balita. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  banyak  digunakan pada peneliti-peneliti sebelumnya yang menggunakan KNN  sebagai  proses  klasifikasi  untuk  menentukan status  gizi.  Untuk  membantu  petugas  posyandu dengan  mudah  mengetahui  apakah  balita  tersebut tergolong  dalam  status  gizi  lebih,  gizi  baik,  gizi kurang, atau gizi buruk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2021  Deti  Fusfita  melakukan penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  KNN (K-Nearest  Neighbor)  Dalam  Klasifikasi  Data Pinjaman  Anggota  Koperasi”.  Tujuan  penelitian  ini adalah  Membuat  aplikasi  klasifikasi  data  pinjaman anggota  Koperasi  Pegawai  Negeri  Guru-guru  SD Kecamatan  seluma  dengan  menerapkan  algoritma KNN. Adapun kesamaan dari penelitian Desti Fusfita sama-sama menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi (Fusvita and Utami 2021).
Pada  tahun  2020  Adihitya  Rahmat  D.N melakukan  penelitian  dengan  judul  “Implementasi Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Seleksi Calon  Karyawan  Baru  (Studi  Kasus  :  BFI  Finance Surabaya).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menyeleksi calon karyawan  yang  memudahkan  dalam  klasifikasi data  karyawan  baru  yang  termasuk  dalam  kategori lulus  atau  tidak  lulus.  Adapun  kesamaan  penelitian Adihitya  Rahmat  D.N  sama-sama  menggunakan  k- nearest  neighbor  untuk  mendapat  hasil  klasifikasi (Rahmat Dian Nugraha, Auliasari, and Agus Pranoto 2020).
Pada  tahun  2020  Tio  Prasetiya  melakukan penelitian  dengan  judul  “Klasifikasi  Status  Stunting Balita  Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membuat sistem klasifikasi penentuan status stunting balita dengan menerapkan metode K-nearest Neighbor.  Adapun  persamaan  dari  penelitian  Tio Prasetiya  yaitu  sama-sama menggunakan  studi  kasus menentukan  status  stunting  gizi  balita  dan  yang menjadi  perbedaan  dari  sistem  yang  di  buat  Tio adalah  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  (Prasetiya et al. 2020).
Pada  tahun  2019  Aditya  Yuli  Prakoso melakukan  penelitian  dengan  judul  “Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi Penerima  Dana  Program  Bedah  Rumah”.  Tujuan penelitian  ini  penerapan  metode  k-nearest  neighbor dalam  menentukan  pemberian  dana  bedah  rumah kepada  warga  atau masyarakat  yang  memiliki rumah tidak  layak  huni.  Adapun  persamaan  dari  penelitian Aditya  Yuli  prakoso  sama-sama menerapkan metode algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  mendapatkan hasil klasifikasi (Prakoso 2019).
Pada  tahun  2019  Hamsir  Saleh  melakukan penelitian  ini  dengan  judul  yaitu  “Klasifikasi  Status Gizi Balita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat sistem  klasifikasi  dalam  menentukan  gizi  balita dengan menggunakan K-NN. Adapun persamaan dari penelitian  Hamsir  yaitu  sama-sama  menggunakan studi  kasus  klasifikasi  penentuan  status  gizi  balita dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  untuk mendapatkan  hasil  klasifikasi  (Saleh,  Faisal,  and Musa 2019).

## 2.2. Status Gizi
Status  gizi  adalah  keadaan  dimana  kebutuhan asupan  zat  gizi  dari  makanan  yang  dibutuhkan metabolisme tubuh terpenuhi. Setiap orang membutuhkan  zat  gizi  yang  berbeda,  hal  ini tergantung  pada usia,  berat  berat  badan,  dan aktifitas tubuh orang tersebut. Ilmu gizi merupakan ilmu yang mempelajari  proses  yang  terjadi  pada  metabolisme tubuh makhluk hidup (Basuki 2019).

## 2.3. Data Mining
Data  mining  dapat  diartikan  sebagai  analisi otomatis  dari  data  yang  berjumlah  besar  atau
kompleks  dengan tujuan  untuk menemukan  pola  dan relasi-relasi  yang  tersembunyi  dalam  sejumlah  data yang  besar  dan  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi, estimasi, prediksi, assosiasi rule , clustering, deskripsi dan visualisasi. Secara sederhana data  mining  merupakan  sebagai  proses  menyaring atau  menambang  pengetahuan  dari  sejumlah  data yang besar (Patasik 2018)
Tujuan Dari Adanya Data Mining adalah:
1. Explanatory,  yaitu  untuk  menjelaskan  beberapa kegiatan observasi atau suatu kondisi.
2. Confirmatory,  yaitu  untuk  mengkonfirmasi  suatu hipotesis yang telah ada.
3. Exploratory,  yaitu  untuk  menganalisa  data  baru suatu relasi yang janggal.
Data  mining  adalah  kegiatan  menemukan  pola yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  data dapat disimpan dalam database, data warehouse, atau penyimpanan  informasi  lainnya.  Data  mining berkaitan  dengan  bidang  ilmu-ilmu  lain,  seperti database sistem, data warehousing, statistik, machine learning, information retrieval, dan komputasi tingkat tinggi.  Selain  itu,  data  mining  didukung  oleh  ilmu lain  seperti  neural  network,  pengenalan  pola,  spatial data analysis, image database, signal processing. Data mining  didefinisikan  sebagai  proses  menemukan pola-pola  dalam  data.  Proses  ini  otomatis  atau seringnya  semiotomatis.  Pola  yang  ditemukan  harus penuh arti dan pola tersebut memberikan keuntungan, biasanya  keuntungan  secara  ekonomi.  Data  yang dibutuhkan  dalam  jumlah  besar.  Karakteristik  data mining adalah sebagai berikut:
1. Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
2. Data mining biasa menggunakan data yang sangat besar.  Biasanya  data  yang  besar  digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
3. Data  mining  berguna  untuk  membuat  keputusan yang  kritis,  terutama  dalam  strategi  (Abdillah  et al. 2016).

## 2.4. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu proses penemuan model yang  menggambarkan  dan  membedakan  suatu  kelas dan  atau  konsep  yang  bertujuan  untuk  digunakan memprediksi kelas dari objek yang kelas objek sudah diketahui.
Klasifikasi  terdapat  2  langkah  proses.  Pertama adalah  learning  (fase  training),  algoritma  klasifikasi dibuat  untuk  menganalisa  suatu  data  training  yang akan  dipresentasikan  dalam  bentuk  rule  klasifikasi. Proses  kedua  adalah  klasifikasi  data  tes  yang digunakan  untuk  memperkirakan  akurasi  dari  rule klasifikasi  (Rahmat  Dian  Nugraha,  Auliasari,  and Agus Pranoto 2020).

## 2.5. K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah suatu  metode  untuk  melakukan  proses  klasifikasi
terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jarak objek terdekat. Teknik ini sangat sederhana dan mudah diimplementasi. Sama dengan teknik clustering yaitu mengelompokan data baru berdasarkan  jarak  antara  data  baru  ke  beberapa tetangga  terdekat  (Rahmat  Dian  Nugraha,  Auliasari, and Agus Pranoto 2020).
Tujuan  dari  algoritma  KNN  adalah  untuk mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan data  training.  KNN  menggunakan  klasifikasi  pada tetangga-tetangga  sebagai  nilai  prediksi  dari query instance yang baru.
Prose  metode  KNN  dilakukan  dengan  mencari kelompok  k  objek  pada  data training yang  jarak terdekat  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data testing.
Langkah-langkah metode K-Nearest Neighbor:
1. Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat),  Parameter  K  pada  testing  ditentukan berdasarkan nilai K optimum pada saat training.
2. Menghitung  kuadrat  jarak  euclid  (euclidean distance)  terhadap  masing-masing  objek  data sampel yang diberikan.
3. Mengurutkan objek-objek tersebut kedalam kelompok  yang  mempunyai  jarak  Euclidian terkecil
4. Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi  nearest neighbour)
5. Di dapatkan hasil klasifikasi.

## 2.6. Jarak Euclidean Distance
Jarak  euclidean  paling  sering  digunakan  dalam menghitung  jarak  karena  sangat  cocok  untuk  untuk menggunakan  jarak  terdekat  antara  dua  data.  Jarak euclidean  berfungsi  menguji  ukuran  yang  bisa digunakan sebagai interpretasi kedekatan jarak antara dua objek yang direpresentasikan (Nugraha 2018).
Untuk  mencari  jarak  antara  dua  titik  yaitu  titik pada  data  training  dan  titik  pada  data  testing,  maka digunakan  rumus  Euclidean Distance dengan persamaan:
Keterangan: x 2 i = inputan data ke-1 dari data testing x 1 i = inputan data ke-1 dari data training di = jarak euclidien p = jumlah data training

## 2.7. Balita
Balita merupakan anak berusia di bawah 5 tahun dan  di  atas  satu  tahun.  Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  (2014)  seorang  anak  dikatakan balita  apabila  anak  berusia  12  bulan  atau  1  tahun sampai 59 bulan atau 5 tahun. Usia balita merupakan proses pertumbuhan dan perkembangan seorang anak. Pada masa ini proses pertumbuhan dan perkembangan  dari  balita  berjalan  sangat  pesat disertai  dengan  perubahan  yang  mebutuhkan  zat-zat
gizi  yang  jumlahnya  lebih  banyak  dengan  kualitas yang tinggi.

## 2.8. Posyandu Desa Bluto
Kegiatan  posyandu  pada  Desa  Bluto  di agendakan setiap bulan demi mengetahui kondisi dan perkembangan  kesehatan  balita  secara  medis.  Pada Balita  yang  mengalami  gizi  buruk  dilakukan pelayanan  kunjungan  setiap  bulan  yang  dikunjungi oleh  petugas  posyandu  untuk  menangani  gizi  buruk sehingga gizi balita tersebut menjadi normal.
Program  Posyandu  merupakan  salah  satu strategi yang dibutuhkan dalam mengatasi permasalahan  yang  terjadi  dan  dimana  pelayanan kesehatan  yang  diberikan  oleh  posyandu  sangat  erat hubungannya  dengan  partisipasi  dari  masyarakat guna  memajukan  kegiatan  kesehatan  yang  telah berjalan  di  masyarakat  (Sintiawati,  Suherman,  and Saridah 2021).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  sistem  adalah  diagram  dari  suatu sistem  secara  sederhana  yang  bertujuan  untuk menjelaskan  cara  kerja  sistem  secara  garis  besar berupa gambar  dengan  tujuan mudah dimengerti  dan dipahami.  Pada  Gambar  1  blok  diagram  sistem penerapan algoritma k-nearest  neighbor pada klasifikasi status gizi balita.
Gambar 1. Blok diagram sistem

## 3.2. Flowchart Metode
Flowchart  metode  dapat  didefinisikan  sebagai bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  secara keseluruhan dari metode. Bagan ini menjelaskan urut urutan  dari  prosedur  –  prosedur  yang  ada  di  dalam metode.  Di  dalam  flowchart  metode  K-Nearest Neighbors  ini,  terdapat  beberapa  proses  yang  di dalamnya  merupakan  proses  penentuan  nilai  K, Hitung  jarak,  mengurutkan  data  berdasarkan  data terkecil,  menentukan  kelompok  data  berdasarkan label mayoritas pada K.

## 3.3. Struktur Menu
Gambar 3. Flowchart Metode
Struktur  menu  dirancang  untuk  menyederhanakan suatu  sistem  yang  telah  dibangun  untuk  melihat  semua arsitektur  sistem  yang  telah  dirancang,  tampilan  struktur menu yang telah dirancang dapat dilihat pada Gambar 3.

## 3.4. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  4  Flowchart  sistem  menjelaskan alur  dari  sistem  yang  dibuat.  Mulai  dari  data  balita yang  akan  dilakukan  klasifikasi  dengan  metode algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Kemudian  akan menampilkan hasil klasifikasi status gizi balita.
Gambar 4. Flowchart Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi  adalah  tahap  penerapan atau  pengujian  dari  sistem  yang  telah  dibuat  dan  sudah terancang.  Tujuan  dari  implementasi  sistem  ini  untuk mengetahui  seberapa  tepat  program  yang  telah  dibuat berjalan dengan baik dari seluruh tampilan form dan hasil dari  analisa  pengujian  dari  sistem  klasifikasi  penentuan status gizi mengunakan algoritma K-Nearest Neighbor.

## 4.2. Halaman Login Admin
Gambar 5. Halaman login
Pada  Gambar  5  merupakan  halaman  login  admin yang diberi akses untuk mengelola data sistem.

## 4.3. Halaman Utama Admin
Gambar 6. Halaman utama admin
Pada  Gambar 6 adalah halaman utama admin  yang berisi menu-menu pada sistem klasifikasi gizi balita.

## 4.4. Halaman data balita
Gambar 7. Halaman data balita
Pada  Gambar  7  adalah  halaman  data  balita  yang berisi  sebuah  tabel  yang  menampilkan  data  balita  dan admin  dapat  mengelola  data  tersebut  tambah,  edit,  dan hapus data balita.

## 4.5. Halaman tambah data balita
Gambar 8. Halaman tambah data balita
Pada  Gambar  8  merupakan  halaman  tambah  data balita yang menampilkan form input data balita.

## 4.6. Halaman Edit data balita
Gambar 9. Halaman edit
Pada Gambar 9 merupakan halaman edit data balita yang akan menampilkan form edit data balita.

## 4.7. Halaman data set
Pada Gambar 10 merupakan halaman data set pada data  set  akan  di  lakukan  proses  perhitungan  dengan  data balita.

## 4.8. Halaman data hasil
Gambar 11. Halaman Data Hasil
Pada  Gambar 11 Merupakan hasil dari perhitungan data  set  dan  data  uji  yang  menampilkan  jarak  tetangga terdekat.

## 4.9. Halaman data hasil KNN
Gambar 12. Halaman Data Hasil K-Nearest Neighbor
Pada Gambar 12 merupakan hasil dari klasifikasi k- nearest neighbor jarak tetangga terdekat.

## 4.10. Implementasi Metode K-Nearest Neighbor
Pada  perhitungan  K-nearest  Neighbor  digunakan data  training  250  data  yang  ada  pada  tahun  2018-2020 dengan kriteria umur, tinggi badan, dan berat badan. Data set  yang  digunakan  adalah  data  posyandu  Desa  Bluto tahun  2018-2020  dan  untuk  data  uji  mengunakan  data pada tahun 2021
Berikut  merupakan  langkah-langkah  perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor:
1. Menentukan  nilai  k  pada  perhitungan  ini menggunakan nilai k = 5
2. Menghitung  Kuadrat  jarak  dengan  menggunakan rumus  euclidien  distance.  Proses  perhitungan dilakukan  dengan  membandingkan  data  set  dan data uji untuk memperoleh nilai jarak.
3. Setelah  proses  perhitungan  jarak  selesai  di dapatkan jarak tetangga terdekat dengan nilai K =
5 dapat di lihat pada Tabel 1
Tabel 1 Hasil klasifikasi Data ke - Jarak euclidien Status Data ke-13 0 Gizi Baik Data ke-104 3 Gizi Baik Data ke-107 3 Gizi Baik Data ke-108 3 Gizi Baik Data ke-128 1 Kurang gizi 4. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  data  set yang  menjadi  tetangga  terdekat  dari  data  uji didapatkan adalah 3 status gizi baik

## 4.11. Pengujian Akurasi Metode
Confusion  matrix  merupakan  salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya  confusion  matrix mengandung  informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil klasifikasi  yang  seharusnya  dengan  menggunakan  data training sebanyak 250 dan data testing sebanyak 25.
Tabel 2 Hasil akurasi TP (True Positif) FP (False Positif) 21 4 FN (False Negatif) TN (True Negatif)
0 0 = 0.84*100% = 84% Keterangan :
TP  :  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
TN  :  jumlah  data  negatif  yang  terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
FN  :  jumlah  data  negatif  namun  terklasifikasi salah oleh sistem.
FP  :  jumlah  data  positif  namun  terklasifikasi salah oleh sistem.

## 4.12. Pengujian Fungsional Menu Website
Pada pengujian fungsional sistem dilakukan uji dari semua fitur-fitur yang ada di sistem klasifikasi penentuan gizi  balita  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Pada tabel 3.
Tabel 3 Pengujian Black box No Aktivitas Pengujia n Realisasi yang diharapkan Hasil yang di dapatkan Kete rang an 1. Login Verifikasi username dan password Data username dan password terverifikasi dengan baik
Berh asil 2.
Halaman Dashbord Berisikan button data balita dan data uji Tampil halaman data dan pada saat di klik data uji menampilkan data uji Berh asil
3. Halaman Data Balita Menampilkan data balita Proses tampil data berhasil tampil
Berh asil 4. Halaman Data Uji Terdapat button tambah data dan proses data Halaman tambah data dan halaman proses perhitungan data tampil
Berh asil
5. 5 Halaman Data Hasil
Proses hasil perhitungan Halaman hasil perhitungan data tampil
Berh asil 6. Laporan Cetak data balita Proses cetak berhasil Berh asil
7.
Usernam e dan password salah pada saat di klik login Sistem akan menolak dan tampil pemberitahuan username dan password salah Gagal masuk halaman dashboard admin Berh asil

## 4.13. Pengujian Browser
Pengujian  Browser  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  baik  sistem  ini  berjalan  pada  browser  yang berbeda  dengan  pengujian  browser  Google  Chrome (Versi  91.0.4472.106)  dan  Microsoft  Edge  (Versi 91.0.864.54).
Hasil  dari  pengujian  browser  Google  Chrome  dan Microsoft  Edge  berjalan  dengan  baik  berikut  Hasil  dari pengujian pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengujian Browser No Fungsi Google Chrome Microsoft Edge 1. Login √ √ 2. Halaman Dashbord √ √
3. Halaman Data Balita √ √ a. Tambah Data Balita √ √
b. Edit Data Balita √ √ c. Hapus Data Balita √ √ 4. Halaman Data Uji √ √
a. Tambah Data Uji √ √
b. Edit Data Uji √ √ c. Hapus Data Uji √ √
5. Halaman Data Hasil √ √
6. Proses Data √ √ 7. Logout √ √

## 4.14. Pengujian User
Pengujian user dilakukan dengan tujuan mengetahui seberapa mudah sistem ini digunakan berjalan dengan baik dan mengetahui respon dari user memberi penilaian pada sistem klasifikasi penentuan gizi balita. Pada pengujian ini kuisioner dibagikan kepada Petugas Posyandu Desa Bluto. Pengujian user dihasilkan pada Tabel 5

## Tabel 5 Pengujian User
No Pertanyaan Setuju Sangat Setuju Tidak Setuju 1 User interface dari tampilan website menarik? Ya 2 Semua Fitur dari website sistem klasifikasi penentuan gizi balita berjalan dengan baik ? Ya 3 Tampilan dan fitur apakah mudah dipahami?
Ya
4 Apakah Form-form tampilan mudah di mengerti? Ya 5 Apakah sistem membantu dan mempermudah proses klasifikasi penentuan gizi?
Ya

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berikut  ini  kesimpulan  yang  dapat  diuraikan  dari hasil  pembuatan  dan  pengujian  website  Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penentuan Gizi Balita yaitu:
1. Sistem  ini  dapat  di  jalankan  pada  browser  google chrome dan browser microsoft edge.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsionalitas  pada sistem  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Pada  Penentuan  Klasifikasi  Gizi  Balita  dapat berjalan dengan baik pada browser web.
3. Hasil pengujian akurasi metode menunjukkan bahwa metode  KNN  pada  website  berjalan  sesuai  hasil perhitungan manual

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka penulis  dapat  memberi  saran  untuk  pengembangan selanjutnya  karena  peneliti  banyak  kekurangan  sehingga perlu adanya perbaikan dan pengembangan  yaitu  sebagai berikut:
1. Menambahkan  data  set  untuk  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  sehingga  banyak  data  yang menjadikan acuan.
2. Untuk mendapat hasil yang berbeda peneliti lain bisa menggunakan algoritma klasifikasi yang lain.
3. Perlu  pengembangan  ke  android  untuk  lebih mempermudah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdillah,  Gunawan,  Firman  Ananda  Putra, Faiza  Renaldi,  2016.  “Penerapan  Data  Mining Pemakaian  Air  Pelanggan  Untuk  Menentukan Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan Baru  Di  Pdam  Tirta  Raharja  Menggunakan Algoritma  K-Means.” Sentika  2016 2016 (Sentika): 18–19.
[2] Basuki,  Kustiadi.  2019.  “ 済無 No  Title  No Title.” ISSN  2502-3632  (Online)  ISSN  2356-
0304  (Paper)  Jurnal  Online  Internasional  & Nasional  Vol.  7  No.1,  Januari  –  Juni  2019 Universitas  17  Agustus  1945  Jakarta 53  (9): 1689–99. www.journal.uta45jakarta.ac.id.
[3] Ii,  B  A  B,  and  Tinjauan  Pustaka.  2014. “Http://Repository.Unimus.Ac.Id,” 7–33.
[4] Nugraha,  Dadan.  2018.  “Analisis  Dan Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors Untuk Pengelompokan Member Potensial Produk  Market.” Buffer  Informatika 3  (2):  15– 30. https://doi.org/10.25134/buffer.v3i2.958.
[5] Patasik, Madyana. 2018. “Implementasi Algoritma  KNN  Untuk  Mengetahui  Kesuburan Tanah  Untuk  Tanaman  Padi.” SISITI :  Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi 7 (2): 1–11.
[6] Posyandu  Desa  Bluto.  2021.  “No  Title.” Sumenep.
[7] Prakoso,  Aditya  Yuli.  2019.  “Naskah  Publikasi PROYEK  TUGAS  AKHIR  PENERAPAN METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK
KLASIFIKASI PENERIMA DANA
PROGRAM BEDAH RUMAH.”
[8] Prasetiya,  Tio,  Irfan  Ali,  Cep  Lukman  Rohmat, and  Odi  Nurdiawan.  2020.  “Klasifikasi  Status
Stunting  Balita  Di  Desa  Slangit  Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” 4 (2): 93–104.
[9] Rahmat  Dian  Nugraha,  Adhitya,  Karina Auliasari,  and  Yosep  Agus  Pranoto.  2020. “IMPLEMENTASI  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON  KARYAWAN  BARU  (Studi  Kasus :
BFI  Finance  Surabaya).” JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) 4  (2):  14–20. https://doi.org/10.36040/jati.v4i2.2656.
[10] Saleh, Hamsir, Muh Faisal, and Rachmat Irawan Musa.  2019.  “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor.”
Simtek :  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Teknik
Komputer 4 (2): 120–26.
https://doi.org/10.51876/simtek.v4i2.60.
[11] Sintiawati,  Nani,  Maman  Suherman,  and  Idah Saridah.  2021.  “Partisipasi  Masyarakat  Dalam Mengikuti Kegiatan Posyandu” 1 (1).
[12] Sujitno    Margarita  M;  Joewono,  Hermanto  Tri, Eka  Fitriani;  Maramis.  2019. Faktor  Yang Memengaruhi  Penundaan  Kehamilan  Pada Pernikahan  Remaja  Usia  14-19  Tahun  Di  2
Kabupaten Provinsi Gorontalo . Jurnal Keperawatan Muhammadiyah .