Copyright© 2024: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted:2023-10-31               Accepted: 2024-03-04
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## IMPLEMENTASI METODE NEIGHBOR WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI BALITA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS WONOREJO KOTA SAMARINDA
Implementation of the Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Method in the Classification of Nutritional Status of Toddlers in the Work Area of Puskesmas Wonorejo, Samarinda City
Putri Aisha 1 , M. Fathurahman 2* , Surya Prangga 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika FMIPA Universitas Mulawarman Jl. Barong Tongkok No. 4 Kampus Gunung Kelua, Samarinda-Kalimantan Timur 75123 Indonesia
E-mail Corresponding Author : fathur@fmipa.unmul.ac.id
Abstrak: Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor (NWKNN)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi dalam machine learning yang dikembangkan dari metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode NWKNN memiliki kelebihan dibanding KNN, terutama untuk menangani masalah jumlah kelas yang tidak seimbang dalam pengklasifikasian data mining . Konsep dari metode NWKNN adalah pemberian bobot yang besar untuk kelas minoritas dan bobot yang kecil untuk kelas mayoritas. Metode NWKNN dalam penelitian ini diterapkan  pada  pengklasifikasian  status  gizi  balita  di  Kota  Samarinda.  Menurut World  Health Organization (WHO),  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan  prevalensi stunting pada  balita tertinggi  di  regional  Asia  Tenggara  pada  Tahun  2005  sampai  dengan  2017,  dengan  rata-rata  prevalensi stunting pada balita sebesar 36,4%. Status gizi adalah salah satu faktor penyebab terjadinya stunting pada balita. Penelitian ini bertujuan mendapatkan hasil pengklasifikasian status gizi balita menggunakan metode NWKNN  dan  nilai  akurasinya.  Data  yang  digunakan  adalah  data  balita  di  wilayah  kerja  Puskesmas Wonorejo  Kota  Samarinda  Tahun  2022.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  status  gizi  balita  menggunakan metode NWKNN, terdapat 93 balita yang diklasifikasikan secara tepat dari 128 balita dengan nilai akurasi sebesar 72,65%. Nilai akurasi ini termasuk cukup baik dan menunjukkan bahwa  metode NWKNN layak digunakan untuk memprediksi ketepatan klasifikasi status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo, Kota Samarinda.
Kata Kunci: Data Mining , Klasifikasi, Machine Learning , NWKNN, Status Gizi Balita
Abstract: Neighbor-weighted K-nearest neighbor (NWKNN) is a classification method in machine learning that was developed from the K-nearest neighbor (KNN) method. The NWKNN method has advantages over KNN,  especially  for  dealing  with  the  problem  of  an  unbalanced  number  of  classes  in  data  mining classification.  The  NWKNN  method  gives  large  weights  to  the  minority  class  and  small  weights  to  the majority  class.  The  NWKNN  method  in  this  research  was  applied  to  classify  the  nutritional  status  of toddlers in Samarinda City. According to the World Health Organization (WHO), Indonesia is one of the countries  with  the  highest  prevalence  of  stunting  in  toddlers  in  the  Southeast  Asia  region  from  2005  to 2017, with an average prevalence of stunting in toddlers of 36.4%. Nutritional status is one of the factors causing stunting in toddlers. This research aims to obtain the results of classifying the nutritional status of toddlers using the NWKNN method and its accuracy values. The data used is data on toddlers in the work area of the Wonorejo Health Center, Samarinda City, in 2022. Based on the results of the classification of nutritional status of toddlers using the NWKNN method, 93 toddlers were classified correctly out of 128 toddlers, with an accuracy value of 72.65%. This accuracy value is quite good and shows that the NWKNN method is suitable for predicting the accuracy of the classification of nutritional status of toddlers in the working area of the Wonorejo Health Center, Samarinda City.
Keywords: Classification, Data Mining , Machine Learning , Nutritional Status of Toddlers, NWKNN

## 1. PENDAHULUAN
Data mining merupakan serangkaian proses dalam melakukan penambangan informasi atau pengetahuan yang  ada  pada  basis  data  yang  besar  [1].  Berbagai  metode  telah  dikembangkan  dan  diterapkan  untuk pengklasifikasian data mining melalui machine leaning . K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu metode supervised  learning yang  merupakan  bagian  dari machine  learning [2].  Konsep  dari  metode  KNN  adalah mengklasifikasikan  data mining yang  memiliki  kemiripan  ciri  atau  sifat  berdasarkan  jarak  ketetanggaan. Pengklasifikasian data mining menggunakan metode KNN dapat dilakukan dengan mengidentifikasi sejumlah 𝑘 tetangga terdekat kemudian mengambil kelas terbanyak dalam menentukan jenis kelas dari data. KNN termasuk metode supervised learning sederhana dibanding metode supervised learning lainnya karena hanya menggunakan memori dan tidak membentuk model pada kerangka kerjanya [3]. Adanya keterbatasan ini, mengakibatkan metode KNN  sensitif  terhadap  data mining yang  memiliki  kelas  dengan  frekuensi  datanya  tidak  seimbang.  Pada kenyataannya, terdapat banyak data mining yang memiliki sifat kelas dengan frekuensi data yang tidak seimbang. Kinerja dari metode KNN memilih  kelas mayoritas sebagai data training dalam jumlah yang besar, sedangkan untuk  kelas  minoritas  dalam  jumlah  yang  kecil  [4].  Fenomena  ini  menyebabkan  tingkat  akurasi  metode  KNN menjadi rendah dan tidak layak digunakan untuk memprediksi ketepatan klasifikasi  data mining yang memiliki sifat kelas dengan frekuensi data yang tidak seimbang. Oleh karena itu, dikembangkan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) untuk mengatasi kelemahan dari metode KNN.
Metode NWKNN merupakan metode yang dikembangkan dari KNN dengan kerangka kerja menggunakan pembobotan, yakni pemberian bobot yang besar untuk kelas minoritas dan bobot yang kecil untuk kelas mayoritas pada  variabel output .  Berdasarkan  prinsip  pembobotan  ini,  metode  NWKNN  efektif  untuk  mengklasifikasikan data mining yang memiliki sifat kelas dengan frekuensi data yang tidak seimbang dan  memiliki tingkat akurasi yang  baik  [5].  Penelitian  yang  mengkaji  dan  menerapkan  metode  NWKNN  telah  banyak  dilakukan.  [6] menerapkan metode NWKNN pada analisis text mining , khususnya pengklasifikasian dokumen review aplikasi mobile .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  NWKNN  memiliki  akurasi  sebesar  79,7%  pada komposisi  data training dan testing ,  masing-masing  sebesar  80%  dan  20%.  [7]  mengklasifikasikan  risiko hipertensi  menggunakan  NWKNN.  Penelitian  ini  menghasilkan  metode  NWKNN  mampu  mengklasifikasikan risiko hipertensi dengan baik pada training sebanyak 100 data training dan data testing sebanyak 25 data. Nilai ketetanggaan (K) dan eksponen (E) yang optimal adalah K = 10, dan nilai E = 4 dengan akurasi sebesar 88%.  [8] Mengklasifikasikan  penyakit  gagal  ginjal  menggunakan  metode  NWKNN.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa metode NWKNN dapat mengklasifikasikan penyakit gagal ginjal pada saat data training yang digunakan sebanyak  150  data  dan data testing sebanyak  50  data  dengan  nilai  K =  2  dan  nilai  E  = 2  dengan hasil  akurasi sebesar  88%.  [9]  menggunakan  metode  NWKNN  untuk  mengklasifikasikan  status  pembayaran  premi  pada perusahaan  asuransi  jiwa.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  K  dan  E  yang  optimal  untuk  klasifikasi  status pembayaran  premi  menggunakan  NWKNN  sebesar  K  =  3  dan  E  =  6  dengan  nilai  akurasi  sebesar  75%.  [10] Mengklasifikasikan  jenis Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder (ADHD)  pada  anak  usia  dini  menggunakan NWKNN. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode NWKNN dapat mengklasifikasikan jenis ADHD pada usia  dini  dengan  baik  pada  data training yang  digunakan  sebanyak  80  data  dan  data testing sebanyak  20  data dengan nilai K = 10 dan nilai E = 4 dengan hasil akurasi sebesar 95%. [11] Mengklasifikasikan jenis ADHD pada anak usia dini menggunakan metode KNN, Fuzzy KNN (FKNN), dan NWKNN. Metode NWKNN memiliki rata- rata  nilai  akurasi  tertinggi  dibanding  KNN  dan  FKNN.  [12]  mengklasifikasikan  kinerja  akademik  siswa menggunakan NWKNN dengan seleksi fitur information gain . Hasil dari penelitian ini memberikan hasil akurasi sebesar 71,9% dengan nilai optimum dari K = 45 dan E = 6. [13] membandingkan metode KNN dan NWKNN pada  pengklasifikasian  risiko  kredit  perbankan.  Penelitian  ini  menghasilkan  metode  NWKNN  sebagai  metode terbaik  untuk  memprediksi  klasifikasi  risiko  kredit  dengan  nilai  akurasi  sebesar  95,73%.  [14]  mengkaji  dan menerapkan metode NWKNN pada pengklasifikasian demam dengan hasil yang diperoleh adalah nilai K dan E yang berbeda-beda tidak berpengaruh terhadap akurasi, dengan nilai akurasi sebesar 100%.
Metode NWKNN pada penelitian ini diimplementasikan pada pengklasifikasian status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda. Pada Tahun 2022 masih ditemukan balita gizi kurang dan gizi buruk di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda. Balita merupakan anak yang berusia kurang dari 5 tahun, yakni berusia 1 sampai dengan 3 tahun dan anak usia prasekolah. Anak balita adalah salah satu kelompok rentan
gizi.  Masa  balita  merupakan  suatu  masa  dimana  periode  perkembangan  fisik  dan  mental  yang  pesat,  sehingga memerlukan  gizi  yang  baik.  Jika  balita  mengalami  gizi  buruk,  maka  perkembangan  otaknya  kurang  dan  akan berpengaruh pada kehidupan di usia sekolah dan prasekolah. Kesehatan balita sangat dipengaruhi oleh gizi yang terserap di dalam tubuh [15].

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022. Berdasarkan data penelitian terbentuk 2 variabel penelitian, yaitu variabel input dan output . Variabel input terdiri atas jenis kelamin (𝑋 1 ) , usia (𝑋 2 ) , berat badan (𝑋 3 ) , dan tinggi badan (𝑋 4 ) . Adapun variabel output adalah status gizi balita (𝑌) . Variabel penelitian secara lengkap disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Skala Pengukuran Variabel 𝑋 1 Jenis kelamin, dengan kategori: 1 = Laki-laki 2 = Perempuan Nominal 𝑋 2 Usia Rasio 𝑋 3 Berat badan Rasio 𝑋 4 Tinggi badan Rasio 𝑌 Status gizi balita, dengan kategori: 1 = Gizi buruk 2 = Gizi kurang 3 = Gizi baik 4 = Gizi lebih.
Ordinal

## 2.2. Tahapan Analisis Data
Tahapan analisis data dalam penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis statistika deskriptif terhadap data penelitian yang  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran awal dari data pada variabel input dan output.
2. Melakukan standardisasi data pada variabel usia ( 𝑋 2 ), berat badan ( 𝑋 3 ), dan tinggi badan ( 𝑋 4 ) menggunakan Persamaan (1) [16].
𝑥̅ 𝑞 = 1 𝑛 ∑ 𝑥̅ 𝑖𝑞 𝑛 𝑖=1 (1)
3. Melakukan  pengacakan  data  dengan  menggunakan software  R ,  dengan  tujuan  agar  semua  data  memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi data training dan data testing .
4. Menentukan data training dan data testing dengan proporsi yang digunakan sebesar 70% data training dan 30% data testing (70:30), dan 90% data training dan 10% data testing (90:10). Data training digunakan untuk membentuk NWKNN, sedangkan data testing digunakan untuk memprediksi ketepatan klasifikasi variabel output [16]. Penentuan data training (𝑡𝑟) dan data testing (𝑡𝑒) menggunakan formula pada Persamaan (2) dan (3).
𝑡𝑟 = 𝑝 × 𝑛 (2) 𝑡𝑒 = 𝑛 − 𝑡𝑟 (3)
5. Menentukan nilai 𝐾 , yaitu 𝐾 = 3, 5, 7, dan 9.
6. Menentukan banyaknya data dalam subset data training menggunakan metode k-fold cross validation [17]. Metode ini dapat menjelaskan rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan pengulangan dari  pengacakan  dataset  sehingga  sistem  tersebut  teruji  untuk  beberapa  variabel input yang  acak.  Setelah menentukan nilai 𝑘 = 10 pada k-fold cross validation , menentukan banyaknya data dalam satu subset data menggunakan Persamaan (4) pada data training .
𝐵 = 𝑡𝑟 𝑘 (4)
7. Melakukan  perhitungan  jarak  ketetanggaan  antara  data testing dan  data training pada  setiap subset data. Perhitungan dilakukan dengan menghitung jarak antara data testing dan data training pada setiap variabel menggunakan Persamaan (5) dan (6) yang sesuai dengan skala pengukuran variabel. Selanjutnya, menghitung jarak  Gower  [18]  dengan  Persamaan  (7)  menggunakan  hasil  perhitungan  jarak  data testing terhadap  data training pada setiap variabel. Berdasarkan metode k-fold cross validation dengan 𝑘 = 10, maka 1 subset data berfungsi  sebagai  data testing dan  9 subset data  lainnya  berfungsi  sebagai  data training .  Setiap subset data bergantian untuk dijadikan data testing , misalnya subset 1 menjadi data testing , maka subset 2 sampai dengan subset 10 sebagai data training dan seterusnya hingga subset 10 menjadi data testing dan subset 1 hingga subset 9 sebagai data training . Adapun perhitungan jarak Gower adalah adalah sebagai berikut:
Jarak Gower pada skala data nominal dapat dihitung menggunakan Persamaan (5).
𝑑 𝑞 (𝑎, 𝑏) = { 0, 𝑡𝑟 𝑎,𝑞 = 𝑡𝑒 𝑏,𝑞 1, 𝑡𝑟 𝑎,𝑞 ≠ 𝑡𝑒 𝑏,𝑞 (5)
Jarak Gower pada skala data interval dan rasio dihitung menggunakan Persamaan (6).
𝑑 𝑞 (𝑎, 𝑏) = (𝑡𝑟 𝑎,𝑞 − 𝑡𝑒 𝑏,𝑞 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑥 𝑞 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑥 𝑞 ) (6)
Sementara itu, jarak antara dua objek dihitung menggunakan Persamaan (7).
𝑑(𝑎, 𝑏) = 1 𝑟 ∑ 𝑑 𝑞 (𝑎, 𝑏) 𝑟 𝑞=1 (7)
8. Mengklasifikasikan  data  berdasarkan  nilai 𝐾 dengan  cara  mengurutkan  datanya  menggunakan  jarak ketetanggaan  dari  terkecil  hingga  terbesar,  kemudian  menentukan  hasil  klasifikasi  dengan voting kelas berdasarkan data training yang telah diurutkan.
9. Melakukan pemilihan nilai 𝐾 optimum menggunakan kriteria nilai akurasi tertinggi. Perhitungan nilai akurasi ketepatan data testing untuk setiap subset data pada nilai 𝐾 masing-masing proporsi dihitung terlebih dahulu menggunakan  Persamaan  (8),  kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  rata-rata  akurasi  masing-masing nilai 𝐾 menggunakan Persamaan (9).
𝐴 (𝑔,𝐾) = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟  𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑠𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑠𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 (8) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(𝐾) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑘𝑒𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑎𝑛 𝑘𝑒 − 𝐾 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑠𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 × 100% (9)
10. Melakukan perhitungan bobot untuk setiap kelas menggunakan nilai 𝐸 = 3, 5, 7, dan 9. Perhitungan nilai bobot setiap kelas menggunakan Persamaan (10).
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (𝑔,ℎ) = 1 [ 𝑁𝑢𝑚(𝐶 ℎ 𝑔 ) 𝑀𝑖𝑛{𝑁𝑢𝑚(𝐶 ℎ 𝑔 )} ] 1 𝐸 ⁄ (10)
11. Melakukan  perhitungan  skor  pada  setiap  kelas  menggunakan  Persamaan  (10),  kemudian  melihat  skor terbesar untuk menentukan hasil klasifikasi. Setelah diperoleh hasil klasifikasi berdasarkan nilai skor data testing pada setiap kelas, kemudian dilakukan perhitungan akurasi hasil klasifikasi dari masing-masing nilai 𝐸 pada  data  testing  menggunakan  Persamaan  (11)  dan  menghitung  rata-rata  keseluruhan  nilai  akurasi berdasarkan nilai 𝐸 menggunakan Persamaan (12).
𝑆𝑘𝑜𝑟(𝑏, 𝐶 ℎ ) = 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (𝑔,ℎ) ( ∑ (𝑑(𝑎, 𝑏)𝛿(𝑇 𝑎 , 𝐶 ℎ )) 𝑎=1
𝑇 𝑎 ∈𝐾𝑁𝑁(𝑏) ) (11)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(𝐸) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐸 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑠𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 × 100% (12)
12. Melakukan perhitungan nilai akurasi klasifikasi NWKNN menggunakan Persamaan (13).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100% (13)
13. Melakukan interpretasi terhadap hasil klasifikasi terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian hasil dan pembahasan diawali dengan deskripsi data penelitian untuk variabel input dan output . Adapun deskripsi dari variabel output , yakni status gizi balita ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Distribusi Status Gizi Balita di Wilayah Kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022
Berdasarkan Gambar 1, tampak bahwa dari 426 balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022, balita dengan status gizi buruk sebesar 7,75%; gizi kurang sebesar 10,56%; gizi baik sebesar 75,59%; dan  gizi lebih sebesar  6,10%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  data  status  gizi  balita  memiliki  frekuensi  data  pada masing-masing  kategorinya  tidak  seimbang.  Oleh  karena  itu,  data  status  gizi  balita  di wilayah  kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022 layak digunakan untuk metode NWKNN.
Setelah  dilakukan  analisis  statistik  deskriptif  terhadap  data  penelitian,  dilanjutkan  dengan  melakukan standardisasi  data  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  data  yang  berada  pada  rentang  yang  sama  dengan  cara melakukan transformasi terhadap data asli menggunakan z - score . Standardisasi dilakukan pada pada data usia (𝑋 2 ) , berat badan (𝑋 3 ) , dan tinggi badan balita (𝑋 4 ) . Hasil yang diperoleh disajikan pada Tabel 2.
6,10% 7,75% Gizi Baik Gizi Kurang Gizi Buruk Gizi Lebih 75,59% 10,56%
Tabel 2. Hasil Standardisasi Data 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 0,240 0,101 0,267 -0,148 0,549 0,425 1,145 0,549 0,883 ⋮ ⋮ ⋮ 1,534 0,101 0,820
Setelah  diperoleh  data  yang  telah  distandarisasi, menentukan  banyaknya  data  dalam subset data training menggunakan metode Fold Cross Validation dengan 𝑘 = 10. Hasil yang diperoleh diberikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Banyaknya Data dalam Subset Data Training
Subset Nomor Sampel 𝒀 Jumlah Sampel 207 3 158 3 1 404 2 30 ⋮ ⋮ 108 3 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 146 3 60 3 10 154 3 28 ⋮ ⋮ 407 2
Berdasarkan data pada Tabel 3, dilakukan penghitungan jarak ketetanggan antara data testing terhadap data training menggunakan  jarak  Gower.  Perhitungan  jarak  Gower  diawali  dengan  menghitung  jarak  data testin g terhadap data training pada setiap variabel menggunakan Persamaan (5) dan (6), kemudian dilanjutkan  dengan menghitung jarak Gower menggunakan Persamaan (7). Setelah didapatkan jarak Gower untuk setiap data testing dilanjutkan dengan mengurutkan jarak Gower untuk pengklasifikasian berdasarkan ketetanggaan terdekat. Pada Tabel 4 diberikan contoh hasil pengurutan jarak Gower dan pengklasifikasian data.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Gower 268 Data Training terhadap Data Testing ke-1 dari Subset 1
Rank Data Training Data Testing ke-1 dari Subset 1 (Balita ke- 207) Batas KNN Klasifikasi Data Testing ke-1 Balita Klasifikasi 𝒅 ( 𝒂 , 𝒃 ) 1 24 Gizi Baik 0,008974 Gizi Baik 2 29 Gizi Baik 0,010623 Gizi Baik 3 56 Gizi Baik 0,010714 3 Gizi Baik 4 281 Gizi Baik 0,013141 Gizi Baik 5 31 Gizi Baik 0,013828 5 Gizi Baik 6 74 Gizi Baik 0,020879 Gizi Baik 7 260 Gizi Baik 0,025046 7 Gizi Baik 8 133 Gizi Baik 0,025183 Gizi Baik 9 61 Gizi Baik 0,025687 9 Gizi Baik ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 268 412 Gizi Baik 0,617079
Selanjutnya, dilakukan pemilihan nilai 𝐾 optimum dan proporsi terbaik dapat dilakukan dengan melihat nilai akurasi yang dihasilkan,  yakni  diawali  dengan  menghitung  akurasi  masing-masing  nilai 𝐾 pada  setiap subset kemudian menghitung rata-rata keseluruhan akurasi untuk setiap nilai 𝐾 . Hasil yang diperoleh seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pemilihan Nilai 𝑲 Optimum Proporsi Data Training:Testing Nilai Akurasi dengan Fold Cross Validation 𝑲 = 3 𝑲 = 5 𝑲 = 7 𝑲 = 9 70:30 77,3 77,3 76,8 75,7 90:10 76,3 75,4 75,9 76,2
Pada Tabel 5 tampak bahwa pada proporsi data training dan testing sebesar 70:30, dengan batas 3 tetangga terdekat (3-NN) dan batas 5 tetangga terdekat (5-NN), diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 77,3%. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai 𝐾 optimum yang digunakan pada pengklasifikasian status gizi balita dengan metode NWKNN adalah 𝐾 = 3 dan 𝐾 = 5.
Setelah  didapat  nilai 𝐾 optimum,  dihitung  nilai  bobot  dan  skor  kelas  pada subset data  menggunakan proporsi data training dan testing sebesar 70:30, nilai 𝐾 = 3 dan 𝐾 = 5, dan nilai 𝐸 = 3, 5, 7, 9. Pada Tabel 6 diberikan contoh hasil perhitungan nilai bobot dan skor kelas pada subset 1 dengan 𝐸 = 3 pada 𝐾 = 3.
Tabel 6. Nilai Bobot dan Skor Kelas pada Subset 1 dengan 𝐸 = 3 pada 𝐾 = 3 No. Sampel 𝑺𝒌𝒐𝒓 ( 𝒃 , 𝑪 𝒉 ) Klasifikasi Data Asli (𝒀) Hasil Klasifikasi Data Training 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 207 0 0 0,013 0 Gizi Baik Gizi Baik 158 0,021 0 0,008 0,013 Gizi Baik Gizi Buruk* 404 0,022 0 0,016 0 Gizi Kurang Gizi Buruk* ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 108 0,478 0 0,249 0 Gizi Baik Gizi Buruk *) Hasil klasifikasi tidak tepat.
Berdasarkan nilai bobot dan skor kelas pada semua subset , dapat diperoleh nilai akurasi dari masing-masing nilai 𝐸 pada data testing seperti yang diberikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Akurasi Prediksi Ketepatan Klasifikasi Berdasarkan Nilai 𝑬 Subset 𝑬 = 3 𝑬 = 5 𝑬 = 7 𝑬 = 9 1 63,33 73,33 66,67 73,33 2 76,67 73,33 76,67 76,67 3 73,33 76,67 83,33 83,33 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 10 64,29 67,86 78,57 75,00 Nilai Akurasi (%) 71,76 74,12 75,52 75,17
Pada Tabel 7, terlihat bahwa nilai 𝐸 = 7 memiliki nilai akurasi terbesar. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai bobot 𝐸 = 7 yang digunakan pada metode NWKNN untuk memprediksi ketapatan klasifikasi status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda. Setelah didapatkan proporsi data training dan data testing , masing-masing sebesar 70% dan 30%, yakni 298 data training dan 128 data testing dengan nilai 𝐾 = 3, 𝐾 = 5, dan 𝐸 = 7 dapat diperoleh nilai akurasi metode NWKNN pada prediksi ketepatan klasifikasi status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda. Adapun nilai akurasinya disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Akurasi Prediksi Ketepatan Klasifikasi Metode NWKNN
Data Testing 𝑲 = 3 𝑲 = 5 Klasifikasi Data Asli (𝒀) 32 Gizi Baik Gizi Baik Gizi Baik 381 Gizi Baik* Gizi Baik* Gizi Lebih 201 Gizi Baik Gizi Baik Gizi Baik 292 Gizi Baik Gizi Baik Gizi Baik 352 Gizi Baik* Gizi Baik* Gizi Buruk ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 172 Gizi Baik Gizi Baik Gizi Baik Prediksi Benar 84 93 Nilai Akurasi (%) 65,63 72,65
*) Hasil klasifikasi tidak tepat
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  perhitungan  akurasi  dari  metode  NWKNN  dengan menggunakan nilai 𝐸 optimum sebesar 𝐸 = 7, dengan nilai 𝐾 optimum sebesar 𝐾 = 3 dan 𝐾 = 5 diperoleh nilai akurasi prediksi ketepatan klasifikasi status gizi balita sebesar 65,63% pada nilai 𝐾 = 3 dan nilai akurasi sebesar 72,65% pada nilai 𝐾 = 5. Hasil ini menunjukkan bahwa metode NWKNN terbaik adalah metode NWKNN dengan proporsi data training dan testing , masing-masing sebesar 70% dan 30%; nilai ketetanggaan 𝐾 = 5 dan nilai bobot 𝐸 = 7. Nilai akurasi prediksi ketepatan klasifikasi sebesar 72,65% termasuk baik dan menunjukkan bahwa metode NWKNN layak digunakan untuk memprediksi ketepatan klasifikasi status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda.

## 4. KESIMPULAN
Metode NWKNN dapat memprediksikan ketepatan klasifikasi data mining yang memiliki frekuensi data yang tidak seimbang pada kelasnya. Data status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022 yang digunakan sebagai variabel output dalam penelitian ini memiliki kelas dengan frekuensi data yang  tidak  seimbang.  Metode  NWKNN  layak  digunakan  untuk  memprediksi  ketepatan  klasifikasi  status  gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda karena memiliki nilai akurasi yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  Kantardzic,  Data  Mining:  Concepts,  Models,  Methods,  and  Algorithms,  Hoboken,  New  Jersey:  John Wiley  Sons, 2020.
[2]   P. Dangeti, Statistics for Machine Learning, Birmingham, UK: Packt Publishing, 2017.
[3]   E. Russano and E. F. Avelino, Fundamentals of Machine Learning Using Python, Oakville, Canada: Arcler Press, 2020.
[4]   Z. Haizadeh, M. Taheri and M. Z. Jahromi, "Nearest neighbor classification with localy weighted distance for imbalanced data," International Journal of Computer and Communication Engineering, vol. 3, no. 2, pp. 81-86, 2014.
[5]   S.  Tan,  "Neighbor-weighted  k-nearest  neighbor  for  unbalanced  text  corpus," Expert  Systems  with Applications, vol. 28, pp. 667-671, 2005.
[6]   Indriati and A. Ridok, "Sentiment analysis for review mobile applications using neighbor weighted k-nearest neighbor (NWKNN) method," Journal of Environmental Engineering  Sustainable Technology, vol. 3, no. 1, pp. 23-32, 2016.
[7]   B.  L.  Yudha,  H.  Muflikhah  and  R.  C.  Wihandika,  "Klasifikasi  risiko  hipertensi  menggunakan  metode neighbor weighted k-nearest neighbor (NWKNN)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 2, pp. 897-904, 2018.
[8]   A.  H.  Hadi,  D.  E.  Ratnawati  and  C.  Dewi,  "Identifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal  menggunakan  metode neighbor weighted k-nearest neighbor (NWKNN)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 9, pp. 2562-2569, 2018.
[9]   Grasella,  I.  Purnamasari  and  F.  D.  T.  Amijaya,  "Klasifikasi  status  pembayaran  premi  menggunakan algoritma  neighbor  weighted  k-nearest  neighbor  (NWKNN)  (Studi  kasus:  PT.  Bumiputera  Kota Samarinda)," Variance: Journal of Statistics and Its Applications, vol. 1, no. 2, pp. 56-63, 2019.
[10]  P. N. Fadilla, Indriati and E. D. Ratnawati, "Identifikasi jenis attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) pada  anak  usia  dini  menggunakan  metode  neighbor  weighted  k-nearest  neighbor  (NWKNN)," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 194-200, 2016.
[11]  Indriati and A. Kusyanti, "Metode ensemble classifier untuk mendeteksi jenis attention deficit hyperactivity disorder pada anak usia dinai," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 3, pp. 301-308, 2019.
[12]  R. A. Azizah, F. A. Bachtiar and S. Adinugroho, "Klasifikasi kinerja akademik siswa menggunakan neighbor weighted k-nearest neighbor dengan seleksi fitur information gain," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 3, pp. 605-614, 2022.
[13]  D. T. Wilujeng, M. Fatekurohman and I. M. Tirta, "Analisis risiko kredit perbankan menggunakan algoritma k-nearest neighbor dan nearest weighted k-nearest neighbor," Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 5, no. 2, pp. 142-148, 2023.
[14]  S. S. Milania, C. Suhery and T. Rismawan, "Klasifikasi demam menggunakan metode neighbor weighted k- nearest neighbor," Journal of Computing Engineering, System and Science, vol. 8, no. 2, pp. 250-261, 2023.
[15]  A. A. A. Hidayat, G. Marini and A. P. M. Tyas, "Factors affecting nutritional status in children aged 6–24 months," Open Access Macedonian Journal of Medical Sciences, vol. 8, pp. 291-295, 2020.
[16]  E. Prasetyo, Data Mining: Mengolah Data menjadi Informasi Menggunakan MATLAB, Yogyakarta: Andi , 2014.
[17]  T. T. Wong and N. Y. Yang, "Dependency analysis of accuracy estimates in k-Fold Cross Validation," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 29, no. 11, pp. 2417-2427, 2017.
[18]  A. Aditya, B. N. Sari and T. N. Padilah, "Perbandingan pengukuran jarak Euclidean dan Gower pada klaster k-medoids," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 1-7, 2021.