## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN STATUS GIZI BATITA

## Moh Efendi
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Putrafendik994@gmail.com

## ABSTRAK
Proses  monitoring  tumbuh  kembang  bayi  hingga  balita  di  Indonesia  menggunakan  lembaga  posyandu. Monitoring  tersebut  meliputi  pemeriksaan  berat  badan  dan  tinngi  badan  berdasarkan  umur  serta  pemberian imunisasi secara teratur. Pemeriksaan pertumbuhan batita di lakukan setiap bulan oleh petugas posyandu secara manual.  Dalam  menentukan  status  gizi  batita,  petugas  masih  kesulitan  dalam  merekap  semua  data  dengan banyaknya data kasus batita yang semakin bertambah.
Skripsi  ini  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  K  Means  Clustering  untuk membantu  petugas  dalam  mereka  dan  menentukan  status  gizi  batita.  Metode  ini  meyelesaikan  suatu  masalah dengan  membandingkan  permasalahan  yang  pernah  terjadi  sebelumnya.  Sistem  ini  di  buat  menggunakan Software Visual Basic 2008 sebagai aplikasinya dan My SQL sebagai databasenya..
Hasil pengujian menunjukkan bahwa beberapa fungsi yang terdapat dalam aplikasi dapat berjalan dengan baik. Dan hasil perbandingan menunjukkan terdapat perbedaan nilai pada masing-masing variabel perbandingan yang  dilakukan  pada  ketiga  metode  tersebut,  diantaranya  jumlah  cluster,  nilai  normalisasi  dan  jumlah  iterasi yang terjadi selama proses perhitungan metode
Kata kunci :  Posyandu, balita, Sistem Pendukung Keputusan, K Means Clustering.
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Pertumbuhan  dan  perkembangan  bayi  dari  lahir hingga mencapai usia balita harus dimonitoring setiap bulannya  untuk  mencegah  penyakit  atau  gangguan yang dapat menghambat pertumbuhan dan perkembangannya.  Di  Indonesia  pertumbuahan  dan perkembangan  balita  dimonitoring  lewat  lembaga posyandu,  yang  akan  mengadakan  pertemuan  setiap bulan dengan kelompok ibu  -  ibu balita di daerahnya masing  -  masing.  Program  monitoring  ini  meliputi proses pemeriksaan berat badan balita dan pemberian imunisasi  secara  konsisten  dengan  jangka  waktu tertentu.
Pemeriksaan  berat  badan  dilakukan  dengan menimbang masing –  masing balita kemudian dicatat di  tabel  perkembangan  berat  badan  pada  Kartu Menuju  Sehat  (KMS)  oleh  petugas  kesehatan posyandu.  Kartu  KMS  diberikan  secara  gratis  oleh petugas  kesehatan  posyandu  kepada  setiap  ibu  dari segala  proses  pemeriksaan  kesehatan.  Pada  kartu KMS  terdapat  grafik  yang  terdapat  pita  yang berwarna  yaitu  yang  paling  atas  berwarna  hijau, sedangkan  ke  arah  bawah  warnanya  berangsur  - angsur berubah menjadi kuning dan sampai garis pita yang  paling  bawah  berwarna  merah,  kartu  ini  yang dijadikan  acuan  perkembangan  berat  badan  dari  bayi hingga usia balita.
Teknologi  komputer  yang  berkembang  sangat pesat  dan  sering  kali  dimanfaatkan  untuk  membantu memenuhi  pekerjaan  manusia,  bahkan  computer
sering  kali  berubah  fungsi  untuk  menggantikan pekerjaan manusia yang tidak memerlukan pemikiran dalam  bersifat  rutinitas.  Ada  banyak  hal  yang  dapat diterapkan  dalam  teknologi  komputer  tersebut, beberapa  metode  pun  sering  kali  diterapkan  dalam pembuatan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu manusia  dalam  mengerjakan  banyak  hal,  salah satunya  adalah  metode K-Means  Clustering .  Metode ini  sering  dipakai  untuk  menyelesaikan  masalah secara  studi  kasus  dengan  membandingkan  nilai kemiripan  pada  kasus  lama  yang  sudah  terselesaikan dengan  kasus  baru  yang  belum  terselesaikan  untuk mencari solusi.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan    latar    belakang    yang    telah dikemukakan    sebelumnya,  maka    penulis  akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut :
1. Bagaimana    menerapkan    metode    K-Means Clustering    pada    sistem    pendukung  keputusan berbasis kasus pada status gizi batita.
2. Bagaimana membagun    sistem yang menerapkan  metode  K-Means  Clustering  dalam sistem    pendukung    keputusan    berbasis    kasus pada    status    gizi    batita    dengan    VB.Net  pada Visual Basic 2008.

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  ini adalah :
1. Membangun    sistem    pendukung    keputusan berbasis    desktop    dengan    mengunakan  aplikasi VB.Net
2. Menerapkan  metode  K-Means  Clustering  pada sistem  pendukung  keputusan  pada status gizi

## 1.4. Batasan Masalah
Dalam    penyusunan    skripsi    agar    menjadi sistematis    dan    mudah    dimengerti,    maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan  - batasan masalah tersebut antara lain :
1. Sumber data yang digunakan dalam pengembangan sistem pada skripsi ini merupakan data  kondisi  batita  di  Puskemas  Kuin  Raya Kalimantan Selatan.
2. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah  umur, tinggi  badan  dan    berat badan batita.
3. Data  pendukung  yang  digunakan  sebagai  acuan menentukan  berat  badan  normal  batita  adalah standar  status  gizi  yang  dikelurkan  oleh  WHO- 2005.
4. Metode  yang  digunakan  dalam  penentuan  status gizi ini adalah metode K-Means Clustering.
5. Nilai  K  yang  di  gunakan  adalah  gizi  buruk,  gizi baik dan obesitas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penilitian Terdahulu
Menurut  Fuada,  Mulyati  dan  Hidayat  bahwa faktor    yang    berhubungan  dengan  status  gizi  pada anak  balita  di  perkotaan  adalah    tingkat    sosial ekonomi,  pendidikan, pekerjaan orang tua dan tinggi badan  orang  tua,  sedangkan    di    pedesaan    faktor yang  berhubungan    adalah    status    sosial    ekonomi, pendidikan,    pekerjaan,    tinggi    badan    orang    tua, pemanfaatan    pelayanan    kesehatan    dan    angka kecukupan    konsumsi    protein.    Kehidupan  didaerah perkotaan   lebih    tergantung   pada  pendapatan    yang dicapai    dibanding    dengan  sektor    pertanian    dan sumber    daya    alam.  Persentase    perempuan perkotaan    yang  mendapatkan    pendapatan    diluar rumah    lebih  banyak    sedangkan    jumlah    anggota keluarga  lebih    sedikit,    sahingga    pengasuhan    anak terjangkau.    Selain    itu    didaerah    perkotaan    lebih besar  ketersediaan  pangan,  perumahan,  layanan kesehatan,  dan  kesempatan  kerja.  Listrik,   dan air rata-rata  lebih  luas  tersedia  daripada  di  daerah pedesaan [1]
K-Means    termasuk    dalam    partisi  clustering yaitu    setiap    data    harus    masuk    dalam  cluster tertentu  dan  memungkinkan  bagi  setiap data  yang termasuk dalam  cluster  tertentu pada suatu  tahapan proses,    pada    tahapan    berikutnya  berpindah    ke cluster  yang  lain.  K-Means memisahkan  data  ke  k daerah    bagian    yang  terpisah,    dimana    k    adalah bilangan  integer positif.  Algoritma  K-Means  sangat terkenal  karena  kemudahan  untuk  mengklasifikasi data  besar  dan  outlier  dengan sangat cepat [2]

## 2.2. Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision Support Sistem)
Salah  satu  jenis  sistem  aplikasi  yang  sangatlah popular  dikalangan  manajemen  perusahaan  adalah Decision Support Sistem atau disingkat DSS. DSS ini merupakan  salah  satu  sistem  informasi  yang diharapkan untuk dapat membantu manajemen dalam proses  pengambilan  keputusan.  Hal  yang  perlu ditekankan  di  sini  adalah  keberadaan  DSS  bukan untuk  menggantikan  tugas-tugas  manajer,  tetapi untuk menjadi  sarana penunjang ( tools ) bagi  mereka. DSS  sebenarnya  merupakan  implementasi  teori pengambilan  keputusan  yang  telah  diperkenalkan oleh  ilmu-ilmu  seperti operation  research dan management  science. Bedanya  adalah  bahwa  jika dahulu  untuk  mencari  penyelesaian  masalah  yang dihadapi  harus  dilakukan  perhitungan  literasi  secara manual  (biasanya  untuk  mencari  nilai  minimum, maksimum,  atau  optimum),  saat  ini  komputer  PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan  persoalan  yang  sama  dalam  waktu relatif  singkat.  Kedua  bidang  ilmu  di  atas,  dikenal istilah decision  modeling,  decision  theory ,  dan decision  analysis, dimana  pada  hakekatnya  adalah untuk  merepresentasikan  permasalahan  manajemen yang dihadapi setiap hari ke dalam bentuk kuantitatif (misalnya dalam bentuk model matematika).
Istilah  SPK  mengacu    pada   suatu   sistem  yang memanfaatkan    dukungan    komputer    dalam  proses pengambilan  keputusan.  Mendefinisikan    system pendukung    keputusan  merupakan    suatu    sistem informasi    yang  ditujukan    untuk    membantu manajemen    dalam  memecahkan    masalah    yang dihadapinya [3]

## 2.3. K – Means Clustering
K-means  clustering  merupakan    metode  data clustering    non-hirarki  yang    mengelompokan  data dalam  bentuk satu atau  lebih cluster  atau  kelompok. Data-data  yang  memiliki    karakteristik  yang  sama dikelompokan  dalam    satu  kelompok  dan  data    yang memiliki    karakteristik    yang    ber  berbeda dikelompokan    dengan  kelompok    yang    lain sehingga    data  yang  berada  dalam  satu  kelompok tersebut memiliki tingkat variasi yang kecil [4]
Menurut  Santosa  (2007),  langkah-langkah untuk  melakukan  proses  cluster  dengan  metode  K Means adalah sebagai berikut:
1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi  kpusat  clusterini  bisa  dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusatpusat cluster  diberiduberi  nilai  awal  dengan  angka- angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster  terdekat. Kedekatan  dua  objek  ditentukan  berdasarkan jarak    kedua  objek        tersebut.    Demikian    juga kedekatan    suatu    data    ke  cluster  tertentu ditentukan  jarak antara data dengan pusat cluster.
Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung    jarak    tiap    data ke  tiap pusat  cluster.  Jarak  paling  antara  satu data    dengan    satu  clustertertentu  akan menentukan  suatu  data  masuk  dalam  cluster mana.  Untuk  menghiutng  jarak  semua  data  ke setiap tiitk pusat cluster dapat menggunakan  teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster  yang  sekarang.  Pusatcluster  adalah  rata- rata  dari  data/objek  dalam  cluster  tertentu.    Jika dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median dari cluster    tersebut.    Jadi  rata-rata  (mean)  bukan satusatunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat  cluster yang  baru.  Jika  pusat  cluster  tidak    berubah  lagi maka proses  clustering  selesai.  Atau, kembali ke langkah  nomor  3  sampai  pusat  cluster  tidak berubah lagi. [5]

## 2.4. Status Gizi
Status  gizi  adalah  ekspresi  dari  keadaan keseimbangan  dalam  bentuk  variable  tertentu, merupakan  indeks  yang  statis  dan  agreatif  sifatnya kurang  peka  untuk  melihat  terjadinya  perubahan dalam  waktu  penduduk.  Status  gizi  juga  di  katakan ekspresi  dari  keseimbangan  dalam  bentuk  variabel tertentu.  Status  gizi  anak  adalah  keadaan  kesehatan anak  yang  ditentukan  oleh  derajat  kebutuhan  fisik energi  dan  zat-zat  gizi  lain  yang  diperoleh  dari makanan  yang  dampak  fisiknya  diukur  secara antropometri.  Ada  beberapa  hal  untuk  melakukan penilaian  status  gizi  pada  kelompok  masyarakat, salah  satunya  adalah  dengan  mengukuran  tubuh manusia  yang  dikenal  dengan  antropometri.  Dalam pemakaian  untuk  penilaian  status  gizi,  antropometri disajikan dalam bentuk indeks yang dikaitkan dengan variabel lain. Variabel tersebut adalah sebagai berikut : [6]
a. Umur
b. Berat badan
c. Tinggi badan

## 2.5. Definisi Gizi Buruk
Gizi  buruk  merupakan  istilah  teknis  yang biasanya digunakan oleh kalangan gizi, kesehatan dan kedokteran.  Gizi  buruk    adalah  kondisi  seseorang yang nutrisinya di bawah rata-rata. Hal ini merupakan suatu  bentuk  terparah  dari  proses  terjadinya kekurangan    gizi    menahun.    Status  balita    disebut gizi   buruk   apabila   indeks   Berat   Badan menurut Umur  (BB/U)  <    -3  SD.  Keadaan  balita  dengan  gizi buruk  sering  digambarkan  dengan  adanya  busung lapar.  Riskesdas  2007,  2010,  2013  menunjukkan bahwa  Indonesia  masih    memiliki    masalah kekurangan      gizi.    Kecenderungan      prevalensi
kurus    (wasting)  anak  balita  dari  13,6%  menjadi 13,3% dan menurun 12,1%. Sedangkan kecenderungan  prevalensi  anak balita  pendek (stunting)  sebesar  36,8%,  35,6%,  37,2%.  Prevalensi gizi  kurang  (underweight)  berturut-turut  18,4%, 17,9%  dan  19,6%.  Prevalensi  kurus  anak  sekolah sampai remaja. Riskesdas 2010 sebesar 28,5%. [7]

## 2.6. Penilaian Status Gizi
Penilaian  status  gizi  dapat  dikelompokkan menjadi  dua,  yaitu  penilaian  status  gizi  secara langsung dan tidak langsung.
a. Status Gizi secara langsung
Penilaian  status  gizi  secara  langsung  dapat dibagi  menjadi  4  penilaian  yaitu  antropometri,  klini, biokimia dan biofisik.
1. Antropometri, secara umum antropometria artinya ukuran  tubuh  manusia,  ditinjau    dari    sudut pandang    gizi,    maka    antropometri    gizi berhubungan dengan baerbagai macam pengukuran  dimensi  tubuh  dan  komposisi  tubuh dari berbagai tingkat umur dan tingkat gizi.
2. Klinik,  pemeriksaan  klinik  adalah  metode  yang sangat  penting untuk menilai  status  gizi  batita, metode    ini    didasarkan    atas  perubahan    - perubahan  yang terjadi yang dihubungkan dengan ketidak cukupan gizi. Hal  ini  dapat  dilihat  pada jaringan    epitel    (supervicial    epithelial    tissues) seperti  kulit,  mata,  rambut  dan  mukosa  oral  atau organ  -  organ  yang  dekat  dengan  permukaan tubuh.
3. Biokimia,    pemeriksaan    specimen    yang    di    uji secara    laboratories    yang  dilakukan    pada berbagai  jaringan  tubuh  digunakan  antara  lain :    darah,  urine  dan  juga  beberapa  jaringan  tubuh seperti hati dan otot.
4. Biofisik,  penentuan  gizi  secara  biofisik  adalah penentuan    status    gizi  dengan    melihat kemampuan    fungsi    (khususnya    jaringan)    dan melihat perubahan struktur dari jaringan.
b. Status Gizi Tidak langsung
1. Penilaian  status  gizi  tak  langsung  dapat  dibagi menjadi    tiga    yakni    survey  konsumsi,  statistic vital dan ekologi.
2. Survey  komsumsi  makanan,  metode  penentuan status  gizi  secara  tidak langsung dengan melihat jumlah dan jenis zat gizi yang dikonsumsi.
3. Statistic    vital,    pengukuran    status    gizi    dengan statistic  kesehatan  angka kematian   berdasarkan umur,    angka    kesakitan    dan    kematian berdasarkan  umur,    angka    kesakitan    dan kematian    akibat    penyebab    tertentu    dan    data lainya yang berhubungan dengan gizi.
4. Ekologi  bengoa  mengukapkan  bahwa  menutrisi merupakan    masalah  ekologi    sebagai    hasil interaksi    beberapa    faktor    fisik,    biologis  dan lingkungan  budaya.  Jumlah  makanan  yang tersedia  sangat  tergantung  dari  keadaan  ekologi seperti iklim, tanah dan irigasi. [8]

## 2.7. Penentuan Status Gizi
Dalam    menentukan    status    gizi    harus    ada ukuran    baku    (Refrence),    buku  antropometri    yang sekarang    digunakan    di    indonesia    adalah    buku World  Health Organization   -   National  Contre  for Health    Statics    (WHO-NCHS)    sesuai  rekomendasi pakar  gizi  dalam  pertemuanya  di  Bogor  tahun  2000. Selain itu juga dapat  digunakan  buku  rujukan  yang dibuat    oleh    Departemen    Kesehatan    RI  membuat buku  rujukan  penilaian  status  gizi  anak  balita  yang terpisah  antara  anak  laki-laki    dan    perempuan. Kriteria    jenis    kelamin    inilah    yang    membedakan buku  WHO-NCHS    dengan    buku    Harvard.    Tabel 2.1    menampilkan    tabel    status    gizi  berdasarkan indek antropometri.  [8]

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
Dalam Membuat suatu sistem, di perlukan suatu proses analisis dan perancangan  sistem  yang di  buat. Analisis  dan  perancangan  sistem  pada  sistem pendukung  keputusan  Penentuan  status  Gizi  Batita menggunakan  K  Mean  Clutering  selanjutnya  akan  di jelaskan pada proses analisis dan perancangan sistem.

## 3.1. Flowchart
START MENENTUKAN BANYAKNYA CLUSTER MENETUKAN CENTROID CENTROID BERUBAH MENGELOMPOKKAN DATA BERDASARKAN JARAK TERDEKAT MENGHITUNG JARAK DARI CENTROID END T Y Gambar 1 Flowchart Program
Pada Gambar 1 Flowchart program menjelaskan tentang  alur  dari  metode K-Means  Clustering ,  di mana  metode  ini  harus  menentukan  banyaknya cluster dulu, setelah  jumlah cluster di tentukan  maka akan di lanjutkan dengan menentukan titik tengahnya, setelah  menemukan  titik  tengahnya  maka  proses K- Means Clustering selesai,  jika  titik  tengahnya berubah  maka  proses  akan  di  lanjutkan  dengan  cara mencari  jarak  terdekat  dan  mengelompokkan  data berdasarkan  jarak  terdekat,  apabila  jarak  terdekatnya sudah  ditemukan  maka  proses K-Means  clustering selesai.
3.2. Struktur Menu 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 2
Gambar 2 struktur Menu Administrator.
Pada  Gambar  2  menjelaskan  pada  halaman utama administrator terdapat tiga menu utama, ketiga menu  utama  tersebut  adalah  File,  Master  dan Analisis,  Pada  menu  file  admin  dapat  mengganti password  dan  keluar  dari  program,  di  menu  Master admin  bisa  menginputkan  data  status  gizi  batita  dan dapat  melihat  data  standart  gizi,  dan  di  menu  terahir menu  anlisis  yaitu  admin  dapat  menganalisa  kasus menggunakan  metode K-Means  Clustering. Untuk struktur  menu  Kepala  Puskesmas  bisa  dilihat  pada Gambar 3.3

## 3.3. Struktur Menu Kepala Puskesmas
Gambar  3 Struktur Menu Kepala Puskesmas
Pada  Gambar  3  menjelaskan  pada  halaman utama  Kepala  Puskesmas  terdapat  dua  menu  yaitu menu  Standard  Gizi  dan  menu  Data  Kasus.  Pada menu  Data  Standard  Gizi  Kepala  Puskesmas  bisa melihat  data  standard  Gizi  yang  sudah  di  inputkan oleh  Admin,  dan  pada  menu  Data  Kasus  Kepala
Puskesmas  Bisa  melihat  data  kasus  yang  sudah  di hitung  menggunakan  metode  K-Means  Clustering Oleh Admin.

## 3.4. Data Standart Batita Menurut Umur
Berikut  ini  adalah  data  standart  berat  badan batita menurut umur berdasarkan WHO 2005.

## 3.5. Data Standart Batita Menurut Panjang Badan
Berikut  ini  adalah  data  standart  panjang  badan batita menurut umur berdasarkan WHO 2005.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Form Login
Pada Gambar 4 merupakan tampilan form login, form  login  ini  berisi  penginputan  data  username  dan password  yang  di  pergunakan  untuk  login  kedalam system,  pada  form  ini  memiliki  dua  hak  akses, dimana  jika  user  adalah  seorang  admin  maka  system akan mengarahkan pada halaman admin.

## Gambar 4 Form Login
4.2. Form Menu Admin
Pada  Gambar  5  merupakan  tampilan  dari form menu  admin,  pada  form  ini  terdapat  menu  dan  sub menu  dan  pada  form  ini  hanya  bisa  di  akses  oleh admin.

## Gambar 5  Form Menu Admin

## 4.3. Form Input Data Batita
Pada  Gambar  6  merupakan  form input data Batita,  dimana  pada  form  ini  admin  harus menginputkan  data  batita  dan  kemudian  di  simpan pada database.
Gambar 7  Form Input Data Batita
4.4. Form Nilai Batita
Pada  Gambar  8  merupakan form nilai  batita, pada form ini admin menginputkan data nilai kriteria.

## Gambar 8  Form Nilai Batita
4.5. Form Data Hasil
Pada  Gambar  9  merupakan form data  hasil  dari perhitungan metode K Means Clustering.

## Gambar 9  Form Data Hasil
4.6. Pengujian Fungsional Sistem Pengujian  fungsional sistem dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada sitem pendukung keputusan pemilihan varietas padi unggul. Hasil pengujian fungsional sistem di tunjukan dalam Tabel 4.1 :

## Tabel Pengujian Fungsional Sistem
No Fungsi yang di uji Keterangan 1 Input data Balita Berjalan
2 Input Nilai Balita Berjalan 3 Proses perhitungan K Means Berjalan 4 Form Login Admin Berjalan 5 Form Login Kepala Puskesmas Berjalan
Pada  tabel  Pengujian  fungsional  menunjukan hasil  pengujian  fungsional  yang  telah  dilakukan mendapatkan  hasil  bahwa  sebagian  fungsi  pada  aplikasi sitem  pendukung  keputusan  gizi  batita  telah  berjalan dengan baik.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Setelah merancang dan mengaplikasikan perangkat  lunak  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  metode K  Means  Clusterin berbasis  dekstop, maka dapat diambil kesimpulan diantaranya :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan diperoleh  bahwa  semua  fungsi  yang  terdapat dalam aplikasi 70% dapat berjalan dengan baik.
2. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nilai pada masing-masing variable.

## 5.2. Saran
Adapun  saran-saran  yang  diperlukan  untuk menindaklanjuti  penelitian  dan  perbaikan  untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
Sistem  dapat  dikembangkan  berbasis  android agar lebih mudah di akses setiap orang.
DAFTAR PUSTAKA [1] Sholikah, A.S., Rustiana, E.R. and
Yuniastuti,  A.,  2017.  Faktor-Faktor  yang
Berhubungan  dengan  Status  Gizi  Balita  di Pedesaan dan Perkotaan. [2] Atthina,  N.,  Iswari,  I.  2015. Klasterisasi  Data Kesehatan Penduduk untuk Menentukan Rentang  Derajat    Kesehatan    Daerah    dengan Metode               K-Means.  Jurnal SNASTI, B- 52 - B-59.
[3] Susanto,  A.R.,  2012.  TA:  Sistem  Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM  Surabaya  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering.
[4] Agusta,  Y.  2007.    K-means  -  Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait.  Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007)
[5] Santosa,    B.    2007.    Data    Mining:    Teknik Pemanfaatan    Data    untuk    Keperluan    Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6] Prasetion Tomy 2008. Aplikasi Untuk Diagnosa Gizi  Pada  Balita  Serta  Kandungan        Kalori Yang    Diperlukan    Guna    Mendapatkan    Gizi Seimbang    Mengunakan  Metode    Fuzzy Sugeno.   Jurnal    Politeknik    Elektronika    Negri Surabaya. Politeknik Negri Surabaya. Surabaya.
[7] Nainggolan, J. and Zuraida, R., 2012. Hubungan Antara Pengetahuan Dan Sikap Gizi Ibu Dengan Status Gizi Balita Di  Wilayah  Kerja Puskesmas Rajabasa Indah Kelurahan
[8] Saguh  Setyawan.  2015.    Penerapan  Metode Case  Based  Reasoning  (Cbr)  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Status  Gizi  Batita. Skripsi.    Program    Studi    Teknik    Informatika Institut Teknologi Nasional. Malang.