Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 197-203                                                                                     E ISSN : 2722-2713

## ANALISIS DAMPAK NILAI K OPTIMAL TERHADAP AKURASI PADA DATA BALITA PUSKESMAS CIPAKU
Wulan Nurazijah 1) , Rudi Kurniawan 2) Yudhistira Arie Wijaya 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Jawa Barat
3 Rekayasa Prangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Co Responden Email: wulanurajizah123@gmail.com

## Article history
Received   21 Dec 2023 Revised     20 Feb 2024 Accepted  07 Mar 2024 Available online 30 Apr 2024

## Keywords
Toddler
Stuntinmg, Nalnutrition, food, KNN.

## Abstract
Long-term  malnutrition,  caused  by  low  food  intake  over  a  long  period  of  time,  is known as stunting. The main focus of this research is to determine the optimal value of K in the K-NN algorithm, then continue with an in-depth evaluation of measuring the  accuracy  value,  and  determining  the  optimal  K  value  which  influences  the accuracy value. This research will use the Classification method to classify existing data. For processing, this research also uses the K-NN algorithm. Data processing was carried out using tools, namely RapidMiner Version 10.0. The research results show that the optimal K value is 2 with an accuracy value of 95.21%. The benefits of this research to stakeholders are to provide information from the research results regarding the nutritional status of toddlers in the Cipaku Community Health Center, thereby  assisting  healthcare  workers  and  village  governments  in  taking  more effective preventive measures and interventions.
Riwayat Diterima  21 Des 2023
Revisi      20 Feb 2024 Disetujui  07 Mar 2024 Terbit Online 30 Apr 2024
Kata Kunci Balita
Stunting, Gizi, Makanan,
K-NN

## Abstrak
Kurang  gizi  jangka  panjang,  yang  disebabkan  oleh  asupan  makanan  yang  rendah dalam  jumlah  waktu  yang  cukup  lama,  dikenal  sebagai  stunting.  Fokus  utama penelitian  ini  adalah  menentukan  nilai  optimal  dari  K  dalam  algoritma  K-NN, kemudian  melanjutkan  dengan  evaluasi  mendalam  terhadap  pengukuran  nilai akurasi,  dan  penentuan  nilai  K  optimal  yang  berpengaruh  terhadap  nilai  akurasi. Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  Klasifikasi  dalam  mengklasifikasi  data yang sudah ada. Untuk pengolahannya juga penelitian ini menggunakan algoritma K-NN. Pengolahan data dilakukan menggunakan tools yaitu RapidMiner Versi 10.0. Hasil penelitian menunjukan nilai K optimal adalah 2 dengan nilai akurasi sebesar 95,21%.  Manfaat  dari  penelitian  ini  terhadap  pihak  terkait  yaitu  memberikan informasi yang  hasil penelitian mengenai status gizi balita di Puskesmas Cipaku, sehingga dapat membantu para tenaga kesehatan dan pemerintah desa dalam menga- mbil tindakan pencegahan dan intervensi yang lebih efektif .

## PENDAHULUAN
Stunting merupakan salah satu tantangan gizi yang sering dihadapi di seluruh dunia,  terutama  pada  negara-negara  dimana negara tersebut masih tahap pembangunan dan memiliki  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi, termasuk  Indonesia.  (Maulidah  et  al.,  2019). Di  Indonesia,  status  gizi  pada  anak-anak, terutama pada balita, masih menjadi isu yang memprihatinkan,  dengan  masalah  seperti kurang  gizi,  gizi  buruk,  dan  stunting  sebagai permasalahan yang sering terjadi. (Murti et al., 2020). Stunting pada anak menjadi tantangan besar  dalam  perkembangan  manusia,  dengan dampak global yang mencapai sekitar 162 juta
anak dibawah umur 5 tahun. (Urban-village et al., 2021). Gizi yang kurang pada balita dapat menghambat  pertumbuhan  optimal  dan  dapat mengakibatkan  komplikasi  serius,  sedangkan gizi buruk dapat memiliki dampak yang lebih luas terhadap kesehatan secara keseluruhan.
Dengan  menggunakan  metode  K-NN pada  data  balita  di  Puskesmas  Cipaku, penelitian ini meneliti bagaimana nilai K ideal berdampak  pada  akurasi  klasifikasi  status stunting  balita.  Penulis  menemukan  nilai  K yang paling akurat untuk proses klasifikasi. Implementasi data mining menjadi suatu pendekatan  yang  menarik  pada  data  balita yang tersedia. Penelitian ini akan
menggunakan  metode  Klasifikasi  dalam mengklasifikasi  data  yang  sudah  ada.  Untuk pengolahannya juga penelitian
ini menggunakan  algoritma  K-NN.  Data  akan diproses  menggunakan  aplikasi  RapidMiner Versi  10.0.  Penelitian  ini  akan  menerapkan pendekatan  KDD  (Knowledge_Discovery  in Database)  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk menyelidiki dan menganalisis data dalam skala besar agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat  untuk  keperluan  pengetahuan.. Pada  penelitian  ini,  algoritma  K-Nearest Neighbor  dan  operator  akan  digunakan. Metode  K-NN  merupakan  sebuah  metode klasifikasi  sederhana  berdasarkan  prinsip bahwa  objek  dengan  atribut  yang  mirip cenderung  berada  dalam  kategori  yang  sama. K-NN  merupakan  metode  yang  terkenal  dan sering  digunakan  dalam  menangani  berbagai masalah  klasifikasi,  seperti  kategorisasi  teks, pengenalan pola, prediksi, pencocokan gambar,  visualisasi  data,  klasifikasi,  estimasi lokasi,  dan  sebagainya.(Yuliska  &  Syaliman, 2020).
Pada tahun 2019 Hamsir Saleh (Saleh et al.,  2019)  Penelitian  ini  berjudul  "Klasifikasi Status  Gizi  Anak  Usia  Dini  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor".  Tujuannya adalah  menciptakan  sistem  klasifikasi  untuk mengidentifikasi  status  gizi  balita  dengan memanfaatkan  algoritma  K-NN.  Paralel dengan penelitian Hamsir, keduanya menggunakan  studi  kasus  klasifikasi  untuk mengevaluasi status gizi anak usia dini dengan menggunakan algoritma K-NN. Algoritma K- NN  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi dalam penelitian ini.
Pada  tahun  2020  Rizal  Wahyudi (Wahyudi  et  al.,  2021)  melakukan  penelitian ini  dengan judul  yaitu  “Penerapan  Algoritma
K-Nearest Neighbors Pada Klasifikasi Penentuan  Gizi  Balita  (Studi  Kasus  Di Posyandu  Desa  Bluto)”  Tujuan  penelitian ini adalah  membuat  sistem  browser  yang  dapat melakukan  klasifikasi  dan  penentuan  status gizi balita dengan menggunakan algoritma K- NN.  Ini  akan  menghasilkan  hasil  yang  tepat untuk klasifikasi dan klasifikasi.
Pada tahun 2021 Rina Resmiati dan Toni Arifin  (Resmiati  &  Arifin,  2021)  melakukan penelitian  ini  dengan  judul  yaitu  “Klasifikasi Pasien Kanker payudara mengunakan Metode Support  Vector  Machine  dengan  Backward Elimination”  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
meningkatkan  kemampuan  deteksi  otomatis dengan  memanfaatkan  metode  pembelajaran mesin dan teknik klasifikasi..
Pada tahun 2022 Syahrani Lonang, Dwi Normawati  (Lonang  &  Normawati,  2022) Studi  dilakukan  berjudul  "Klasifikasi  Status Stunting pada Balita Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor  dengan  Seleksi  Fitur Backward  Elimination".  Tujuannya  adalah untuk mengklasifikasikan status stunting pada anak  usia  dini  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dengan  menerapkan  teknik seleksi fitur eliminasi mundur. Pendekatan ini ditujukan  untuk  mencapai  hasil  yang  akurat dan efisien secara cepat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini memanfaatkan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD), suatu  proses  yang  dimaksudkan  untuk menganalisis  data  dalam  skala  besar  dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna..  Untuk  mengklasifikasikan  status stunting.
Penelitian ini akan menggunakan proses KDD,  yang  dapat  digambarkan  seperti Gambar 1.

## Gambar 1.Proses Metode KDD

## 1. Seleksi
Pada  tahap  peneliti  mengumpulkan  data penelitian  kemudian  data  yang  terekam diseleksi atribut untuk selanjutnya hasil seleksi diintegrasikan  kedalam  suatu  kumpulan  data. Proses  pembuatan  dataset  adalah  proses penting dikarenakan proses ini akan mempelajari data mining dan menemukan pola baru berdasarkan dataset yang dibuat.
2. Pemrosesan awal
Pada fase ini dilakukan pembersihan data dan penghindaran data ditingkatkan. Pembersihan data dilakukan dengan memperlakukan nilai-nilai kosong, memperlakukan baris data yang tidak relevan, dan menghilangkan noise atau outlier.  Proses persiapan  awal  ini  mungkin  melibatkan metode statistik yang kompleks atau
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 197-203                                                                                     E ISSN : 2722-2713
menggunakan  algoritma  penambangan  data tertentu.
3. Transformasi
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan pengembangan data agar data lebih siap untuk kebutuhan  pemodelan datamining ,  dalam rangka proses persiapan data lebih baik, proses mengurangi  dimensi  antara  laini  pemilihan fitur  dan  ekstraksi  dari  contoh(sample)  data disa dilakukan. Selain itu transformasi atribut bisa dilakukan, misalkan merubah atribut tipe numerik  jadi  atribut  diskrit  serta  melakukan transformasi fungsi.
4. Penambangan data
Tahap datamining meliputi  tiga  tahapan yaitu  dimulai  dari  proses  memilih  model datamining,  memilih  algoritma datamining , kemudian  menggunakan  datamining.  Model datamining yang  dipilih  peneliti  adalah datamining sesuai kebutuhan penelitian, yaitu klasifikasi,  regresi,  ataupun  mengelompokan data  Peneliti  menggunakan  algoritma  sesuai dengan  model datamining yang  dipilih tentunya  mempertimbangkan  kelebihan  dan kekurangan dari algoritma yang dipilih. Proses berikutnya  peneliti  memilih  model  serta algoritma datamining ,  selnajutnya  digunakan dalam  rangka  mendapatkan  pola  atau  aturan baru.
5. Penilaian
Pada fase ini pengetahuan dievaluasi dan diinterpretasikan  dalam  bentuk  pola  yang dihasilkan  dari  pemanfaatan datamining . Selain  itu,  wawasan  yang  diperoleh  juga didokumentasikan  untuk  digunakan  lebih lanjut (Muttaqin & Defriani, 2020).
Data  adalah  kumpulan  informasi  yang telah  direkam  atau  individu  yang  telah terdokumentasikan dan tidak memiliki makna yang  signifikan.  (Ikhwan  &  Aslami,  2020). Dalam  sebuah  penelitian  data,  tentulah  harus adanya  data  sebagai  bahan  utama  untuk dikelola  dan  mencari  informasi-informasi yang dibutuhkan. Data penelitian ini diperoleh langsung dari Puskesmas Kecamatan Cipaku.
Populasi yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  jumlah  seluruh  balita yang  ada  di  Puskesmas  Kecamatan  Cipku  , yang  akan  di  olah  dengan  metode  klasifikasi pada  dengan  algoritma  K-NN.  Populasi  data berjumlah 1990 data dengan 12 atribut berupa informasi  mengenai  Nama,  Tanggal  Lahir, BB, TB, BB/U, TB/U,BB/TB, Jenis Kelamin, Nama  Orangtua,  Desa,  Tanggal  Pengukuran,
dan  Usia.  Sampel  dalam  penelitian  ini meupakan sebagian kecil dari seluruh anggota populasi  yang  diambil  dari  persentasi  dalam proses Klasifikasi.
Beberapa penelitian yang pernah dilakukan pada data balita : Pada tahun 2020 Tio Prasetiya (Prasetiya et al., 2020)penelitian ini  berjudul  “Classification  of  Stunting  in Slangit  Village  Using  K-Nearest  Neighbor Method” dilakukan dengan tujuan mengembangkan  sistem  klasifikasi  untuk mengidentifikasi  status  stunting  pada  bayi menggunakan  metode  K-NN.  Sebagimana penelitian Tio Prasetiya, keduanya menggunakan studi kasus untuk menilai status gizi  yang  kurang  pada  anak  kecil.  Namun, perbedaannya  terletak  pada  sumber  data sumber  data  dan  jumlah  variable  yang diperoleh dari berbagai sumber yang berbeda.
Pada tahun 2019 Hamsir Saleh (Saleh et al., 2019) penelitian berjudul “Clasification of Early  Chilhood  Nutrition  Status  Using  K- Nearest  Neighbor  Method”  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  klasifikasi  guna menentukan gizi anak usia dini menggunakan metode  K-NN.  Mirip  dengan  penelitian  yang dilakukan yang dilakukan oleh Hamsir Saleh, keduanya  menggunakan  study  kasus  untuk mengklasifikasikan  status  gizi  pada  balita, dengan  mengunakan  algoritma  K-NN  untuk melakukan klasifikasi.
Pada  tahun  2020  Rizal  Wahyudi (Wahyudi  et  al.,  2021)  melakukan  penelitian ini  dengan  judul  yaitu  “Penggunaan  Metode K-Nearest  Neighbor  dalam  klasifikasi  Status Gizi Anak Usia Dini (Studi Kasus di Posyandu Desa  Bluto)”  Tujuan  penelitian  ini  adalah membuat sistem browser yang dapat melakukan  klasifikasi  dan  penentuan  status gizi balita dengan menggunakan algoritma K- NN.  Ini  akan  menghasilkan  hasil  yang  tepat untuk klasifikasi.
Pada tahun 2021 Rina Resmiati dan Toni Arifin (Resmiati & Arifin, 2021) melaksanakan penelitian berjudul “Klasifikasi Pasien Kanker Payudara Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  dengan Backward  Elimination”  tujuan  penelitian  ini adalah untuk membantu meningkatkan kemampuan  pendeteksian  otomatis  dapat digunakan  teknik  machine  learning  dengan metode klasifikasi.
Pada tahun 2022 Syahrani Lonang, Dwi Normawati  (Lonang  &  Normawati,  2022)
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 197-203                                                                                     E ISSN : 2722-2713
Studi  dilakukan  dengan  judul  "Klasifikasi
Status  Stunting  pada  Balita  Menggunakan
Metode K-NN dengan Seleksi Fitur Backward Elimination". Tujuannya adalah untuk
mengklasifikasikan  status  stunting  pada  anak usia  dini  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  dengan  menerapkan  teknik  seleksi fitur  eliminasi  mundur.  Pendekatan  ini ditujukan  untuk  mencapai  hasil  yang  akurat dan efisien secara cepat.
Dari  beberapa  penelitian  diatas  dapat diambil garis besar bahwa penelitian mengenai klasifikasi data balita sudah banyak dilakukan namun  hanya  berfokus pada  hasil  dari  proses klasifikasinya.  Olehkarena  itu  penelitian  ini akan  lebih  berfokus  pada  proses  klasifikasi data  itu  sendiri.  Dengan  pengoptimalan pengambilan  nilai  K,  serta  pencarian  nilai akurasi terbaik yang akan digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diolah  adalah  data  yang  reel dari  tempat  penelitian  langsung  yaitu  berasal dari  Puskesmas  Kecamatan  Cipaku.  File tersebut diberi nama Dataset Balita Puskesmas Cipaku.xlsx  dengan  jumlah  record  sebanyak 1990,  terdiri  dari  12  atribut.  Eksperimen  ini menggunakan  tools  Rapi  Miner  versi  10.0. RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang bersifat  terbuka.  RapidMiner  menyediakan solusi analitik prediktif dengan berbagai teknik deskriptif  dan  prediktif  untuk  membantu pengguna membuat keputusan terbaik. RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  analisis data  mandiri  dan  mesin  penambangan  data yang  dapat  diintegrasikan  ke  dalam  produk Anda  sendiri  dengan  lebih  dari  500  operator untuk  input,  output,  prapemrosesan  data,  dan visualisasi. RapidMiner ditulis dalam Java dan karenanya  dapat  dijalankan  di  semua  sistem operasi (Batubara & Windarto, 2019). Dataset  Balita  Puskesmas  Cipaku  harus diimport  agar  dataset  tersebut  berada  di repository  RapidMiner.xlsx  menjadi  operator baca Excel seperti pada Gambar 4.2
Gambar 4. 1 Operator Read Excel Sebelum  memulai  proses,  Read  Excel adalah operator yang paling dasar yang dipakai
untuk memuat data dari spreadsheet Microsoft Excel .

## 1. Selection
Karena data belum memiliki Id sebagai tanda dan identitas dari setiap data, untuk menentukan id dalam data yangdigunakan maka  digunakan operator Generate ID pada Gambar 4.3 :

## Gambar 4. 2 Generate ID
Operator  ini  menambahkan  atribut  baru ke  input  contoh  Set  dengan  peran  id. Setiap contoh  dalam  input  contoh  set  ditandai dengan id yang bertambah. Jika atribut dengan peran id sudah  ada,  atribut  tersebut  akan diganti dengan atribut id yang baru. Ini memberikan id unik untuk setiap
contoh. Operator ini biasanya digunakan untuk mengidentifikasi setiap contoh secara unik. Setiap  contoh  dalam  input  contoh  set ditandai dengan id yang bertambah.
Untuk menentukan peran dari unsur yang akan pakai maka digunakan operator Set Role sebagai pengubah peran satu atau lebih atribut. Operator Set Role yang akan digunakan dilihat pada Gambar 4.4
Gambar 4. 3 Operator Set Role
Dengan menggunakan operator ini, Anda dapat mengubah peran satu atau lebih atribut. Contoh  set  dapat  memiliki  banyak  Atribut khusus  dan  Anda  dapat  menetapkan  Atribut khusus  beberapa  kali. Ini  berguna,  misalnya, Tabel  1  berikut  menunjukkan  cara memasukkan Atribut ke siswa yang menerima banyak label Parameter pada operator Set Role yang  akan  digunakan  jika  Anda  ingin melakukannya: Tabel 1. Setting Set Role No. Parameter Isi 1. BB/U Label 2. Id Id 3. BB/TB Label
Modal  proses  pada RapidMiner
ditahap Selection dilihat pada Gambar 4.5
Gambar 4. 4 Model proses tahap Selection di

## RapidMiner
Dari  hasil  proses  operator  Set  Role sebagai berikut :
Tabel 2. Statik Dataset No. Uraian Keterangan 1. Record 1990 2. Special Attribute 2 3. Reguler Atribute 13 4. Attribute : Nama Polynominal Jenis Kelamin Polynominal Tanggal Lahir Polynominal Nama Orangtua Polynominal Desa/Kelurahan Polynominal Tahun Polynominal Bulan Polynominal Hari Polynominal Tanggal Pengukuran Polynominal Berat Real Tinggi Real TB/U Polynominal BB/TB Polynominal 2. Pemrosesan Awal Proses Cleansing ataupun proses pembersihan  data  missing  /  mempunyai  nilai inkonsisten  di  langkah preprocessing data. Sebelum menjalankan proses ini, dilaksanakan proses  analisa  dahulu  untuk  melihat  apakah atribut  dataset  terpilih  mempunyai  nilai missing ataupun  memiliki  data  konsisten (Arisusanto  et  al.,  2023).  Gambar  berikut menunjukkan hasil statistik data set bahwa ada atribut yang tidak memiliki nilai.
Gambar 4. 5 Hasil Set Role
Karena beberapa atribut dataset memiliki nilai  yang  tidak  ada,  proses  preprocessing harus  dilakukan,  seperti  yang  ditunjukkan  di atas.  Untuk  mengatasi  nilai  yang  tidak  ada, aplikasi  Replace  Missing  Values  digunakan, seperti dilihat pada gambar
Gambar 4. 6. Operator Replace Missing Values
Hasil dari proses atribut Replace Missing Values dari  statistik  data  set.  Seperti  terlihat pada gambar berikut, terlihat jelas bahwa tidak ada  atribut  yang  tidak  mempunyai  nilai  atau nilai yang hilang.
Gambar 4. 7 Hasil Operator Replace Missing Values
Data  mining  adalah  proses  penggalian pola  dan  informasi  yang  bermanfaat  dari volume data yang sangat besar. Pada langkah data mining ini digunakan operator K-Nearest Neighbor  ( K-NN),  seperti  pada  Gambar  4.9. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  didasarkan pada  perbandingan  Contoh  yang  tidak diketahui  dengan  contoh  pelatihan K yang merupakan tetangga terdekat dari Contoh yang tidak  diketahui.  Operator  ini  melakukan pengelompokan  pada  kumpulan  data  yang tidak  berlabel. Ini  dapat  dianggap  setara dengan  algoritma  K-NN  untuk  pembelajaran tanpa pengawasan.
Gambar 4. 8 Operator K-NN Nilai K yang dicari hasil akurasinya diatur dari nilai 2 sampai dengan 25. Algoritma k-NN
sangat mengandalkan penentuan nilai k untuk memilih jumlah tetangga terdekat berdasarkan urutan  nilai  terkecil  dari  hasil  perhitungan jarak(Ulya  et  al.,  2021).  Penelitian  yang dilakukan  dalam  menentukan  nilai  K  dengan akurasi  terbaik  dilakukan  dengan  cara eksperimen  dengan  K  =  2  sampai  K  =  25, dengan  parameter  yang  sudah  ditentukan. Berikut hasil dari eksperimen nilai K = 2-25.
Hasil dari operator K-NN ini berupa nilai K  dan  hail  nilai  akurasi  nya.  Dapat  dilihat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil akurasi Nilai K Akurasi 2 0.9521410579345088 3 0.9370277078085643 4 0.9420654911838791 5 0.9395465994962217 6 0.9370277078085643 7 0.9370277078085643 8 0.9395465994962217 9 0.9319899244332494 10 0.9370277078085643 11 0.9319899244332494 12 0.9319899244332494 13 0.9345088161209067 14 0.9319899244332494 15 0.9319899244332494 16 0.9319899244332494 17 0.9319899244332494 18 0.9319899244332494 19 0.9319899244332494 20 0.9319899244332494 21 0.9319899244332494 22 0.9319899244332494 23 0.9319899244332494 24 0.9319899244332494 25 0.9319899244332494
Tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  proses yang  telah  dijalankan,  bukan  hanya  sekali proses  namun  hingga  25  proses  sehingga mendapatkan  25  baris  dalam  satu  table.  Dan pada  kolom  akurasi  menunjukan  hasil  nilai akurasi yang didapat Ketika mendapatkan nilai K uji cobanya.
Nilai  K  optimal  pada  data  set  balita puskesmas  Cipaku  berdasarkan  nilai  akurasi terbaik. Dari penelitian yang sudah dilakukan nilai  K  yang  memiliki  nilai  akurasi  terbaik
yaitu dengan nilai K =  2 dengan nilai akurasi sebesar 95,21%.

## KESIMPULAN
Akurasi  algoritma  k-NN  mencerminkan seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  data yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Penilaian  ini  dilakukan  dengan  mencoba berbagai nilai K, mulai dari 2 hingga 25, dan dihitung  sebagai  perbandingan  antara  jumlah prediksi  yang  benar  (baik  positif  maupun negatif)  dengan  jumlah  total  sampel  dalam dataset  pengujian.  Nilai  akurasi  dipastikan dengan membandingkan jumlah prediksi yang tepat  dengan  total  prediksi  yang  dibuat  dari data  pengujian  terhadap  data  latih.  Hasilnya biasanya  disajikan  dalam  bentuk  persentase untuk memudahkan pemahaman. Hasil penelitian menunjukan nilai K optimal adalah 2  dengan  nilai  akurasi  sebesar  95,21%.  Dari penelitian  diatas  juga  didapatkan  informasi bahwa  nilai  K  sangat  berpengaruh  terhadap nilai akurasi yang akan didapatkan.

## REFERENSI
Arisusanto,  A.,  Suarna,  N.,  &  Dwilestari,  G.
(2023).  Analisa  Klasifikasi  Data  Harga Handphone  Menggunakan  Algoritma
Random Forest Dengan Optimize Parameter  Grid. Jurnal  Teknologi  Ilmu Komputer , 1 (2), 43–47. https://doi.org/10.56854/jtik.v1i2.51
Batubara,  D.  N.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).
Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada
Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman
Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma. KOMIK (Konferensi … .
Ikhwan, A., & Aslami, N. (2020).
Implementasi Data Mining untuk Manajemen Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K-Means.
(JurTI) Jurnal Teknologi Informasi .
Lonang,  S.,  &  Normawati,  D.  (2022).
Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita Menggunakan K-Nearest Neighbor
Dengan  Feature  Selection  Backward Elimination. Jurnal Media … .
Maulidah, W. B., Rohmawati, N., Sulistiyani,
S., Gizi, B., Masyarakat, K., Masyarakat, F. K., & Jember, U. (2019). Faktor yang berhubungan  dengan  kejadian  stunting pada balita di Desa Panduman
Kecamatan  Jelbuk  Kabupaten  Jember Risk factor of stunting among under five children  in  Panduman  Village  ,  Jelbuk Sub-  District  ,  Jember  Regency  Hasil survei  Pemantauan  Status  Gi . 02 (02), 89–100.
Murti,  F.  C.,  Suryati,  S.,  &  Oktavianto,  E.
(2020).  Hubungan  Berat  Badan  Lahir
Rendah (Bblr)Dengan Kejadian Stunting Pada  Balita  Usia  2-5  Tahun  Di  Desa Umbulrejo Kecamatan Ponjong Kabupaten  Gunung  Kidul.  In Jurnal Ilmiah Kesehatan Keperawatan (Vol. 16, Issue 2, p. 52). Universitas Muhammadiyah Gombong. https://doi.org/10.26753/jikk.v16i2.419 Muttaqin,  M.  R.,  &  Defriani,  M.  (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa.  In ILKOM  Jurnal  Ilmiah .
scholar.archive.org.
Nurofik,  A.,  Rahajeng,  E.,  Munti,  N.  Y.  S., Sutisna,  Firmansyah,  H.,  Sani,  A., Hendarsyah, D., Adrianto, S., Darma, W. A.,  Herdiansah,  A.,  Ariestiandy,  D., Nurnaningsih, D., Setiawan, I., Wiyono, A.  S.,  &  Zaharah.  (2021). Pengantar Teknologi  Informasi (I.  Kusumawati  & M. Sari, Eds.; Ed.1). Insania
Prasetiya,  T.,  Ali,  I.,  Rohmat,  C.  L.,  & Nurdiawan, O. (2020). Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.  In INFORMATICS  FOR EDUCATORS  AND  PROFESSIONAL :
Journal of Informatics (Vol. 5, Issue 1, p. 93). Universitas
Bina Insani. https://doi.org/10.51211/itbi.v5i1.1431 Resmiati, R., & Arifin, T. (2021). Klasifikasi Pasien  Kanker  Payudara  Menggunakan
Metode Support Vector Machine dengan Backward  Elimination. SISTEMASI:
Jurnal Sistem Informasi .
Puspitasari, A., Rudianto, B., Nasution, R., & Prasetya,  M.  A.  (2022).  Game  Edukasi
Pengenalan  Tumbuhan  untuk  Anak Sekolah  Dasar  Kelas  3  Berbasis
Augmented Reality. JIKA (Jurnal Informatika) , 6 (1), 10–17. https://doi.org/10.31000/jika.v6i1.5155
Saleh,  H.,  Faisal,  M.,  &  Musa,  R.  I.  (2019).
Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,.  In Simtek :  jurnal  sistem informasi  dan  teknik  komputer (Vol.  4, Issue  2,  pp.  120–126).  STMIK  Catur
Sakti Kendari.
https://doi.org/10.51876/simtek.v4i2.60
Ulya,  S.,  Soeleman,  M.  A.,  &  Budiman,  F.
(2021).  Optimasi  Parameter  K  Pada Algoritma  K-NN  Untuk  Klasifikasi Prioritas  Bantuan  Pembangunan  Desa.
Techno.Com , 20 (1), 83–96. https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4215
Urban-village,  T.,  Sub-district,  K.  J.,  & Jakarta, D. K. I. (2021). Gambaran Pola Asuh  Ibu  dengan  Balita  Stunting  dan Tidak  Stunting  di  Kelurahan  Tengah  , Kecamatan  Kramat  Jati  ,  DKI  Jakarta Overview of Mothers Parenting Patterns with Stunting and Non-Stunting Toddlers . 3 (2), 71–78. https://doi.org/10.47034/ppk.v3i2.4158
Wahyudi,  R.,  Orisa,  M.,  &  Vendyansyah,  N. (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbors  Pada  Klasifikasi  Penentuan Gizi  Balita  (Studi  Kasus  Di  Posyandu Desa Bluto). In JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) (Vol. 5, Issue 2, pp. 750–757). LPPM ITN Malang.
https://doi.org/10.36040/jati.v5i2.3738
Yuliska,  Y.,  &  Syaliman,  K.  U.  (2020).
Peningkatan Akurasi K-Nearest
Neighbor  Pada  Data  Index  Standar Pencemaran  Udara  Kota  Pekanbaru. IT
Journal  Research  and  Development , 5 (1), 11–18. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5( 1).4680