## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP PENGELOMPOKKAN STATUS GIZI BALITA (STUDI KASUS: POSYANDU MELATI VII)
Ricko Bayu Lokananta, Haris Yuana, Wahyu Dwi Puspitasari Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jalan Trisula No 12 Blitar, Indonesia rickobayu1945@gmail.com

## ABSTRAK
Gizi adalah makanan dan zat-zat penting yang dibutuhkan tubuh untuk tetap sehat dan kuat. Terutama bagi balita dan anak-anak, gizi sangat penting untuk pertumbuhan fisik yang baik dan mencegah berbagai penyakit. Di Indonesia, masalah gizi buruk mengancam perkembangan balita, sehingga posyandu hadir untuk memonitor gizi balita  dan  mencegah  masalah  kesehatan  yang  tidak  diinginkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu pengelompokkan data balita guna mempermudah atau mempercepat pengelompokkan dari data-data balita yang jumlahnya banyak. Dengan menggunakan metode algoritma K-Means peneliti berhasil mendapatkan sebuah data balita  dimana  data  tersebut  sudah  terkelompokkan  dari  berbagai  gizi  dan  di  uji  dengan  aplikasi  Rapidminer. Peneliti mendapatkan hasil yaitu klaster 1 terdapat 19 data, lalu klaster 2 terdapat 24 data, dan terakhir klaster 3 terdapat 37 data, lalu dilakukan sebuah pengujian pada aplikasi rapidminer dan mendapatkan hasil pengujian yang sama, yaitu klaster 1 terdapat 19 data, lalu klaster 2 terdapat 24 data, dan terakhir klaster 3 terdapat 37 data dari total  80  data  balita  Posyandu  Melati  VII.  Dengan  begitu  K-Means  dapat  digunakan  sebagai  mempermudah pengelompokkan pada gizi balita Posyandu Melati VII dalam skala jumlah yang banyak.
Kata kunci: Data Mining, Gizi, K-Means, Posyandu, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Gizi dianggap sebuah suatu hal peranan penting bagi  kebutuhan  dalam  kesehatan  tubuh  manusia,  tak heran  apabila  gizi  menjadi  suatu  aspek  yang  sangat menjadikan  hal penting dalam  berbagai aktivitas dari kehidupan  manusia.  Gizi  baik  dapat  membantu menjaga kesehatan tubuh kita, serta dapat meningkatkan  daya  tahan  tubuh  atau  imun  kita terhadap penyakit yang menyerang, dan berkontribusi pada  pertumbuhan  lalu  perkembangan  fisik  yang sehat.  Dengan  memperhatikan  berbagai  macam- macam  prinsip  dari  hal  suatu  macam  dari keanekaragaman  maupun  dari  suatu  hal  variasi makanan, suatu kegiatan luar, cleaning, dan serta dari Beratbadann(BB) ideal [1].
Pertumbuhan  balita  bisa  dibilang  salah  satu  hal yang sangat penting dari perkembangan anak ataupun balita.  Pertumbuhan  yang  baik  kepada  setiap  para balita  sangat  akan  mengaruhi  pertumbuhan  pada halnya  perkembangan  terhadap  kanak-kanak  di  masa kedepannya. Untuk menjaga pertumbuhan balita yang baik,  orang tua  seharusnya  lebih  memperhatikan  lagi terhadap  asupan  nutrisi  yang  akan  diberikan  kepada anak-anak.  Makanan  yang  membuat  tubuh  semakin sehat  dan  bergizi  ialah  hal  terpenting  sekali  kedalam suatu  perkembangan  terhadap  para  balita.  Makanan yang sangat baik untuk dikonsumsi oleh para si kecil balita sangatlah akan mempengaruhi status gizi balita menjadi  baik [2].  Selain  itu,  orang  tua  juga  harus memperhatikan lingkungan tempat tinggal anak, agar anak tidak terpapar polusi dan bahaya lainnya.
Salah  satu  yang  menjadi  suatu  permasalahan terutama dalam kesehatan yang mengancam
perkembangan balita di Indonesia tidak lain yaitu gizi buruk.  Setiap  tahun  ke  tahun  para  pemerintah  terus berusaha  membuat suatu program untuk menurunkan jumlah  angka  dari  permasalahan  yang  dialami  yaitu gizi  buruk  agar  tidak  bertambah  dalam  waktu  ke waktu.  Indonesia  telah  melaksanakan  segenap mungkin  dalam  menekankan  angka  dari  peningkatan kasus  gizi  buruk  yang  telah  dialami  oleh  berbagai masyarakat, padahal kenyataannya yang terjadi kasus gizi  buruk  tetap  ada  dan  menjadi-jadi  bahkan  tidak turun secara drastic [3]. Kekurangan suatu hal dalam gizi atau hal yang bisadibilang malnutrisi iala hal dari masalah suatu yang berkaitan dengan terkait kesehatan yang  bisa dibilang cukup kerap  mengenai para  balita yang  ada  di  Indonesia.  Bagi  suatu  hal  data  yang didapat  oleh  WHO,  bahwasanya  jumlah  para  balita yang sudah telah tiada gara-gara salah satu minusnya gizi di Indonesia pada kurun 2012 didapatkan 29/1000 dari jumlah sekitar kelahiran [4].
Posyandu Melati VII merupakan posyandu yang berada di daerah  Kademangan  yang  memeriksa  berat badan,  umur,  tinggi  badan,  jadwal  imunisasi,  dan sebagainya.  Pencatatan  data-data  tersebut  dilakukan oleh  petugas  posyandu  dengan  mengetik  atau menuliskan data di dalam  buku dan di excel. Namun pencatatan tersebut hanya dikelompokkan berdasarkan umur  saja,  tanpa  adanya  pengelompokkan  status gizi membuat petugas posyandu kesulitan disaat memberikan sebuah vitamin kepada balita terlebih lagi data balita tersebut berjumlah banyak, hal ini di kutip oleh  Kusuma  bahwasannya  pengelompokkan  dengan usia  atau  umur  dapat  terjadi  ketidaktepatan  dalam pencatatan  tanggal,  maka  dari  itu  peneliti  ingin
menghitung  data-data  balita  tersebut  dengan  suatu mode algoritm K-Means [5].
Menggunakan  sebuah  algoritma  K-Means, banyak  memberikan  beberapa  keuntungan  maupun kelebihan.  Mulai  bagaimana  pengimplementasian yang  dapat  dipermudah,  lalu  managing  waktu  yang relatif cepat serta umum digunakan. Metode K-Means bisa dibilang sebagai teknik penyekatan(partisi)  yang dapat melakukan pemisahan dalam hal membagi suatu atau  beberapa  objek  yang  berbeda-beda,  serta  dapat mengumpulkan  sebuah  objek  yang  sama  kedalam jumlah  pada  setiap  klastering  daerah  yang  sudah ditentukan  terdahulu  sehingga  setiap  objek  dapat digolongkan  ke  dalam  kelompok  tersebut  sesuai pengklasterisasinya [6].
Pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan  kepada Khairul  dkk  pada  tahun  2022.  Menghasilkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan algoritma K- Means akan menjadi lebih gampang dalam kepemahaman  dan  mempermudahkan  suatu  hal pengelompokkan data dengan total yang amat teramat banyak. Lalu, penelitian selanjutnya oleh Ariadi Retno Tri  Hayati  Ririd  Dkk  dengan  menganalisis  suatu perkembangan  balita  dan  menggunakan  sebuah algoritma  K-Means++  sebagai  mengetahui  tingkat resiko  dari  suatu  hal  penyakit  yaitu  Obesitas.  Bahwa dari  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma  K- Means++ mengalami peningkatan terhadap nilai yang telah didapatkan.
Pada  penelitian  yang  telah  dibuat  ini  dilakukan mengelompokkan status terhadap gizi beberapa balita di  Posyandu  Melati  VII  Kademangan  dengan  mode yang  bakal  dipergunakan  yaitu  dengan  metode algoritma K-Means. Tujuan dari hal ini agar semuanya menjadi lebih mempermudahkan hal dari mengetahui status pada suatu gizi para balita yang bisa pergunakan untuk awal pencegahan para petugas posyandu untuk menanggulangi dari sebuah hal gizi buruk serta dapat membantukan dalam mempercepat identifikasi kelompok pada beberapa balita berdasarkan status gizi yang dialaminya nya. Dengan menggunakan algoritma K-Means,  teknik  pengelompokkan  datanya  menjadi lebih sederhana dan cepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining,  ialah  suatu  hal  pemrosesan  dapat menghasilkan  beberapa  data  dari  suatu  penelitian. Data tersebut akan memberikan suatu informasi yang dapat  dipergunakan sebagai  basis data, sehingga data mining  pun  juga  bisa  meningkatkan  sebuah  hal informasi  mendapakan  dari  big  data  tersebut  yang dapat mempermudah hal terkait pada pengambilan dari suatu  keputusan.  Data  minig  juga  dapat  dianggap sebagai  suatu hal proses semi otomatik  juga sanggup memanfaatkan segenap teknik seperti teknik evidensi, teknik  dalam  matematic,  Artifical  Intelligence,  serta Machine  Learning.  Hal  itu  dapat  berguna  dalam mengekstrasi  serta  mengidentifikasi  data  informasi yang berguna pada database yang besar [7].
2.2. Algoritma K-Means K-Means dapat
diartikan sebagai pengelompokkan,  yang  merupakan  suatu  Teknik popular  dan  banyak  digunakan.  K-Means  Clustering ialah suatu metode yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok [8]. K-Means menggunakan  pendekatan  centroid,  dimana  setiap kelompok memiliki satu centroid dan pada setiap satu data tersebut dapat diasumsikan pada jarak yang sama pada  centroid-centroid  tersebut.  Algortima  K-Means menentukan  jumlah  cluster  dan  memperhitungkan lokasi-lokasi  centroid  tersebut  terhadap  setiap kelompok  yang  ada,  sehingga  setiap  data  tersebut dapat  diklasifikasikan  pada  kelompok  yang  sesuai yang telah ada. K-Means yakni kondisi pengklasteran yang cukup lugas dalam mengatur database kelompok ke separuh klaster [9].

## 2.3. Rapidminer
Rapid  Miner  ialah  suatu  software  komputer memiliki  sifat  yang  terbuka.  Rapid  Miner  dapat dijadikan sebagai penanggulangan dalam menjabarkan data dalam bahan mining, lalu sebuah text mining serta mengupas  suatu  prediksi.  Aplikasi  ini  atau  Rapid Miner  dituliskan  dalam  bahasa  pemrograman  java, maka  hal  itu  dapat  membuat  sistem  akan  berkerja  di semua system tersebut. Menurut Ningsih, RapidMiner mempunyai  tampilan  yang  sudah  user  firendly  agar mempermudahkan para pengguna software Rapidminer  saat  digunakan  [10].  Sebelumnya,  versi awal  dari  Rapidminer  tersebut  dinamakan  sebagai YALE  atau  kepanjangannya  dari  ( Yet  Another Learning  Environtment )  yang  telah  dibuat  pada  saat awal  tahun  2001  oleh  orang  yang  bernama RalfKlinkenberg,  dan  Ingo  Mierswa,  serta  Simon Fischer di tempat pada lokasi Universitas Dormund.

## 2.4. Gizi
Gizi merupakan suatu aspek yang sangat penting dalam kesehatan dan pertumbuhan manusia, terutama pada balita tentunya  yang sangat penting untuk masa pertumbuhannya agar tubuh lebih sehat dan terhindar dari  suatu  penyakit.  Status  gizi  merupakan  sebuah ekspresi  dari  suatu  keadaan  keseimbangan  dalam bentuk variable tertentu, merupakan indeks yang statis dan  agreatif  sifatnya  kurang  peka  untuk  melihat terjadinya  perubahan  dalam  waktu  penduduk  [11]. Menurut Nungki, status gizi merupakan suatu keadaan dimana tubuh akan mengkonsumsi berbagai makanan dan  minuman  yang  akan  dijadikan  sebagai  zat  dari sebuah  gizi.  Gizi  terdapat  berbagai  macam,  dapat  di bedakan  menjadi  berbagai  status,  seperti  gizi  yang buruk, kurangnya gizi, gizi yang baik, serta gizi yang lebih [12]. Mengkonsumsi sebuah makanan pun sangat berpengaruh  sekali  pada  suatu  kesehatan  apalagi terhadap gizi. Status suatu gizi akan baik apabila tubuh kita  telah  mendapatkan  atau  memperoleh  suatu  gizi yang cukup dan sehat.

## 2.5. Posyandu
Posyandu  memiliki  kepanjangan  nama  yaitu yang  bersingkatan  dari  Pos  Pelayanan  Terpadu  yang melayani  program  kesehatan  dalam  kesehatan  dasar terutama terhadaap bagi masyarakat, juga berlaku pada ibu  hamil,  balita,  serta  dengan  para  anak-anak. Biasanya posyandu ini dikelola oleh tenaga Kesehatan swasta  atau  pemerintah  daerah  itu  sendiri,  dengan bertujuan  untuk  membantu  masyarakat  agar  dapat memelihara  kesehatan  mereka  dan  memantau perkembangan  pertumbuhan  anak-anak.  Biasanya layanan  yang  disediakan  oleh  posyandu  terdapat berbagai  macam  seperti  pemeriksaan  kesehatan, vaksinasi,  penyuluhan  kesehatan,  dan  pelayanan  gizi pada  masyarakat  maupun  anak-anak.  Menurut Kusumadewi salah  satu  cara  untuk  memberikan pelayanan dalam kesehatan masyarakat yang dilakukan  oleh  pemerintah  adalah  dengan  membuat suatu pelayanan yaitu posyandu [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis dari suatu penelitian ini akan menggunakan dengan  cara  suatu  metode,  yaitu  memakai  sebuah penelitian  deskriptif  kualitatif.  Dengan  melakukan sebuah  observasi  dan  wawancara  pada  tempat penelitian  tersebut  dan  mewawancarai  bidan  terkait gizi dan perizinan dalam melakukan sebuah penelitian tersebut,  maka  peneliti  mendapatkan  berbagai  suatu informasi yang dibutuhkan dan berupa berbagai bahan data  rekapan  dari  pihak  Posyandu  yang  akan  diteliti nantinya.
Dengan  menggunakan  metode  K-Means,  data tersebut  diolah  dengan  melakukan  normalisasi  data terlebih  dahulu,  hal  ini  dikarenakan  agar  mengubah nilai  yang  berskala  lebih  besar  atau  berbeda  diubah menjadi  nilai  dengan  rentang  yang  berseragam. Setelah  itu  dapat  dilakukan  dengan  mencari  titik centroid  awal  sebagai  perhitungan  menggunakan rumus  Eucledian  Distance.  Hal  itu  dilakukan  terus menerus  setiap  iterasi  dengan  centroid  baru.  Apabila hasilnya  sama  pada  iterasi  sebelumnya,  maka perulangan  dengan metode  K-Means  tersebut dianggap telah selesai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menerapkan algoritma  K-Means  sebagai  suatu  proses  dalam melakukan  pengelompokkan  status  gizi  balita menggunakan  algoritma  K-Means  Data  Mining. Dalam bab IV ini, peneliti menggunakan 80 data balita yang akan di proses pada tahap selanjutnya, kemudian data  yang  telah  didapatkan  tersebut  dilakukan perhitungan  normalisasi  minmax  terlebih  dahulu, selanjutnya di proses dengan menggunakan algoritma K-Means.  berikut  adalah  penjabaran  hasil  dari penelitian ini.

## 4.2. Pembahasan
Pada tahap ini peneliti mulai mengolah data yang telah didapat dari Posyandu Melati VII yaitu data-data berupa  informasi  sebuah  gizi  balita.  Pada  dasarnya, data  tersebut  berisikan  sebuah  attribut  yang dibutuhkan seperti: tinggi badan, berat badan, lingkar lengan,  serta  lingkar  kepala  yang  nantinya  atribut tersebut  digunakan  dalam  melakukan  pemrosesan yang  akan  menghasilkan  sebuah  kelompok  dari beragam titik centroid atau cluster. Berikut data yang sudah  didapatkan  dan  belum  di  olah  pada  tabel  1 berikut:
Tabel 1. Tabel Data Balita Balita Ke- BB TB LIKA LILA Balita Ke- 1 13 103 49 16 Balita Ke- 2 15 107 52 17 Balita Ke- 3 23 111 52 26 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 11 97 46 15 Balita Ke- 79 18 107 52 20 Balita Ke- 80 16 105 50 17
Dari  tabel  1  diatas  merupakan  tabel  data-data yang  telah  diambil  dari  Posyandu  Melati  VII  yang belum  dilakukan  pengolahan  data.  Namun  pada  data tersebut terdapat ketidak seimbangan antara nilai-nilai lainnya yang ada, beberapa terdapat nilai yang ukuran kecil,  sedang,  dan  nilai  ukuran  besar.  Untuk  itu data harus  dilakukan  sebuah  metode  perhitungan  yaitu menggunakan normalisasi data terlebih dahulu dengan rumus:
(𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖) = (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑤𝑎𝑙−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚) (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚) (1)
Dengan  menghitung  data  asli  balita  tersebut dengan  menggunakan  rumus  normalisasi  tersebut, maka akan didapatkan hasil seperti berikut :
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Balita Ke- BB TB LIKA LILA Balita Ke- 1 0,364 0,782 0,706 0,250 Balita Ke- 2 0,455 0,855 0,882 0,313 Balita Ke- 3 0,818 0,927 0,882 0,875 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,273 0,673 0,529 0,188 Balita Ke- 79 0,591 0,855 0,882 0,500 Balita Ke- 80 0,500 0,818 0,765 0,313
Seperti  yang  dilihat  pada  tabel  2  tersebut,  nilai dari data asli balita tersebut terkonversi menjadi nilai real atau koma. hal ini akan mempermudahkan dalam melakukan perhitungan klasterisasi K-Means nantinya.  Pada  tahap  selanjutnya,  peneliti  mulai menentukan  jumlah  klaster  yang  dibutuhkan  serta menentukan titik pusat centroid secara acak.
Tabel 3. Titik Centroid Awal Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,455 0,855 0,882 0,313 Klaster 2 0,227 0,309 0,588 0,250 Klaster 3 0,364 0,782 0,706 0,250
Setelah  menetukan  titik  centroid  awal  tersebut, tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengelompokkan data balita Posyandu Melati VII dengan menggunakan algoritma  K-Means.  Dalam  mencari  jarak  pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  perhitungan rumus Euclidean Distance dengan rumus :
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (2)
Keterangan : x1/y1 = Nilai attribut asli ke- i
x2/y2 = Nilai titik centroid ke- i
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,455) 2 + (0,782 − 0,855) 2 +(0,706 − 0,882) 2 + (0,250 − 0,313) 2
= 0,220
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,455) 2 + (0,855 − 0,855) 2 +(0,882 − 0,882) 2 + (0,313 − 0,313) 2 = 0,000 𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,455) 2 + (0,927 − 0,855) 2 +(0,882 − 0,882) 2 + (0,875 − 0,313) 2 = 0,674
Pada  perhitungan  diatas  merupakan  proses perhitungan  data  balita  Posyandu  Melati  VII  dengan menghitung menggunakan rumus Euclidean Distance, pada  sampel  perhitungan  tersebut  merupakan  data baita  1,  balita  2,  dan  balita  3  yang  di  hitung  dengan titik  centroid  awal.  Hal  ini  dilakukan  seterusnya sampai balita terakhir yaitu data balita ke 80. dan hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat berikut :
Tabel 4. Hasil Iterasi Ke-1 Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,220 0,506 0,000 3 Balita Ke- 2 0,000 0,663 0,220 1 Balita Ke- 3 0,674 1,099 0,806 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,454 0,376 0,235 3 Balita Ke- 79 0,232 0,761 0,388 1 Balita Ke- 80 0,131 0,607 0,165 1
Dari  tabel  4  diatas  merupakan  hasil  dari perhitungan  dengan  rumus  Euclidean  Distance  pada setiap  data  balita  Posyandu  Melati  VII  dengan  hasil yaitu klaster ke-1 dengan sebanyak 21 data, lalu pada klaster  ke-2  terdapat  data  sebanyak  35  data,  dan terakhir  pada  klaster  ke-3  terdapat  sebanyak  24  data dari  total  80  data  balita  tersebut.  untuk  tahap selanjutnya  ialah  mulai  mencari  titik  centroid  baru untuk  perhitungan  iterasi  ke-  2  nantinya.  Untuk mencari  titik  pusat  centroid  baru,  yaitu  dengan menjumlahkan semua data asli yang terkelompok pada kluster tersebut dan membaginya dengan total jumlah setiap klaster yang ada pada klaster tersebut.
𝐾1 =
0,455 + 0,818 + 0,636 + 0,545 + 0,500 + 0,636 +0,864 + 0,591 + 0,545  + 0,500 + 0,500 + 0,773 +0,545 + 0,545 + 0,455 + 1,000 + 0,455  + 0,591 +0,318 + 0,591 + 0,500 21
= 0,589
𝐾2 =
0,273 + 0,227 + 0,273 + 0,227 + 0,136 + 0,318 +0,182 + 0,136 + 0,136 + 0,273  + 0,364 + 0,136 +0,091 + 0,227 + 0,227 + 0,318 + 0,227 + 0,227 +0,364  + 0,136 + 0,273 + 0,136 + 0,136 + 0,182 +0,136 + 0,045 + 0,091 + 0,091 + 0,045  + 0,045 +0,091 + 0,136 + 0,091 + 0,045 + 0,000 35 = 0,173
𝑘3 =
0,364 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,409 + 0,455
+0,455 + 0,364 + 0,364 + 0,318  + 0,364 + 0,364 +0,500 + 0,318 + 0,318 + 0,455 + 0,364 + 0,318
+0,364 + 0,318  + 0,545 + 0,409 + 0,455 + 0,273
24 = 0,379
Dari  proses  perhitungan  diatas  merupakan perhitungan  dalam  mencari  titik  pusat  centroid  awal yang baru. Namun, pada sampel perhitungan tersebut hanya  menunjukkan  perhitungan  titik  centroid  baru untuk variable berat  badan  saja,  pada  perhitungan tersebut dilanjutkan sampai semua variable dan semua jumlah klaster yang ada.
Tabel 5. Titik Centroid Baru Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,589 0,807 0,860 0,449 Klaster 2 0,173 0,235 0,479 0,200 Klaster 3 0,379 0,630 0,735 0,263
Dari  tabel  5  tersebut  merupakan  tabel  yang berisikan  titik  pusat  centroid  baru  yang  akan  dipakai dalam  perhitungan  pada  itersai  selanjutnya.  Sama seperti  tahap  sebelumnya,  melakukan  perhitungan dengan menggunakan rumus Eucledian Distance pada data asli balita, namun untuk nilai titik centroid yang dipakai  ialah  dengan  menggunakan  tabel  5  tersebut atau nilai titik centroid yang baru.
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,589) 2 + (0,782 − 0,807) 2 +(0,706 − 0,860) 2 + (0,250 − 0,449) 2 = 0,339
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,589) 2 + (0,855 − 0,807) 2 +(0,882 − 0,860) 2 + (0,313 − 0,449) 2 = 0,199
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,589) 2 + (0,927 − 0,807) 2 +(0,882 − 0,860) 2 + (0,875 − 0,449) 2 = 0,499
Dan seterusnya sampai ke data terakhir yaitu data balita ke 80, dan sampai ke semua klaster dari klaster 1,  klaster  2,  dan  klaster  3.  Setelah  melakukan perhitungan  dengan  Eucledian  Distance,  langkah selanjutnya  yaitu  menyortir  balita  tersebut  termasuk bagian  klaster  yang  keberapa,  hasil  dari  iterasi  ke-2 tersebut dapat dilihat pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Hasil Iterasi Ke-2 Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,339 0,624 0,156 3 Balita Ke- 2 0,199 0,799 0,283 1 Balita Ke- 3 0,499 1,231 0,823 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,544 0,452 0,247 3 Balita Ke- 79 0,073 0,901 0,416 1 Balita Ke- 80 0,189 0,736 0,231 1
Setelah  melakukan  proses  perhitungan  dengan Eucledian  Distance  dan  mendapatkan  hasil  serta mensortir  kelompok  tiap  klasternya  yang  bisa  dilihat pada  tabel  6,  yaitu  terdapat  hasil  pada  klaster  ke-1 mendapatkan  sejumlah  19  data,  selanjutnya  pada klaster k-2 terdapat 30 data, dan terakhir pada klaster ke-3 terdapat data sebanyak 31 data. Apabila terdapat perubahan  jumlah  data  pada  klaster  tersebut  pada iterasi ke 2 dengan iterasi sebelumnya yaitu iterasi ke 1, maka perhitungan  ini  masih dilanjutkan dan  mulai mencari  titik  pusat  centroid  baru  dengan  cara  seperti sebelumnya.
𝑘1 =
0,455 + 0,818 + 0,636 + 0,545 + 0,500 + 0,636
+0,864 + 0,591 + 0,545 + 0,500  + 0,500 + 0,773 +0,545 + 0,545 + 0,455 + 1,000 + 0,591 + 0,591 +0,500 19
= 0,610 𝑘2 = 0,227 + 0,136 + 0,318 + 0,182 + 0,136 + 0,136 +0,273 + 0,136 + 0,091 + 0,227 + 0,227 + 0,227 +0,227 + 0,364 + 0,136 + 0,273 + 0,136 + 0,136 +0,182 + 0,136 + 0,045 + 0,091 + 0,091 + 0,045 +0,045 + 0,091 + 0,136 + 0,091 + 0,045 + 0,000 30 = 0,153 𝑘3 = 0,364 + 0,273 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,409 +0,455 + 0,455 + 0,364 + 0,364 + 0,318 + 0,364 +0,364 + 0,500 + 0,318 + 0,455 + 0,318 + 0,455 +0,364 + 0,227 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,318 +0,545 + 0,273 + 0,409 + 0,364 + 0,455 + 0,318 +0,273 31 = 0,365
Dari  proses  perhitungan  diatas  merupakan perhitungan  dalam  mencari  titik  pusat  centroid  awal yang baru. Namun, pada sampel perhitungan tersebut hanya  menunjukkan  perhitungan  titik  centroid  baru untuk variable berat  badan  saja,  pada  perhitungan tersebut dilanjutkan sampai semua variable dan semua jumlah klaster yang ada.
Tabel 7. Titik Centroid Baru Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,610 0,834 0,854 0,461 Klaster 2 0,153 0,203 0,445 0,181 Klaster 3 0,365 0,592 0,738 0,276
Dari  tabel  7  tersebut  merupakan  tabel  yang berisikan  titik  pusat  centroid  baru  yang  akan  dipakai dalam  perhitungan  pada  itersai  selanjutnya.  Sama seperti  tahap  sebelumnya,  melakukan  perhitungan dengan menggunakan rumus Eucledian Distance pada data asli balita, namun untuk nilai titik centroid yang
dipakai  ialah  dengan  menggunakan  tabel  7  tersebut atau nilai titik centroid yang baru.
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,610) 2 + (0,782 − 0,834) 2
+(0,706 − 0,854) 2 + (0,250 − 0,461) 2
= 0,360
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,610) 2 + (0,855 − 0,834) 2
+(0,882 − 0,854) 2 + (0,313 − 0,461) 2
= 0,217
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,610) 2 + (0,927 − 0,834) 2 +(0,882 − 0,854) 2 + (0,875 − 0,461) 2 = 0,474
Dan seterusnya sampai ke data terakhir yaitu data balita ke 80, dan sampai ke semua klaster dari klaster 1,  klaster  2,  dan  klaster  3.  Setelah  melakukan perhitungan  dengan  Eucledian  Distance,  langkah selanjutnya  yaitu  menyortir  balita  tersebut  termasuk bagian  klaster  yang  keberapa,  hasil  dari  iterasi  ke-3 tersebut dapat dilihat pada tabel 8 berikut :
Tabel 8. Hasil Iterasi Ke-3 Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,360 0,672 0,195 3 Balita Ke- 2 0,217 0,851 0,315 1 Balita Ke- 3 0,474 1,280 0,835 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,566 0,492 0,258 3 Balita Ke- 79 0,056 0,953 0,437 1 Balita Ke- 80 0,206 0,786 0,267 1
Pada  tabel  8  diatas,  atau  iterasi  ke  3  diatas, didapatkan hasil pengelompokkan berupa klaster ke-1 terdapat data sebanyak 18 data, lalu pada klaster ke-2 terdapat  data  sebanyak  26  data,  dan  terakhir  pada klaster ke-3 terdapat  data sebanyak 36 data dari total 80  data.  Dapat  dilihat,  bahwasanya  hasil  dari pengelompokkan  tersebut  berbeda  atau  berubah  dari iterasi  ke  2  sebelumnya.  Maka,  hal  ini  masih dilanjutkan lagi dengan mencari titik centroid baru lagi seperti sebelumnya.
𝑘1 = 0,455 + 0,818 + 0,636 + 0,545 + 0,500 + 0,636
+0,864 + 0,591 + 0,545 + 0,500 + 0,500 + 0,773 +0,545 + 0,545 + 1,000 + 0,591 + 0,591 + 0,500
18
= 0,619
𝑘2 = 0,227 + 0,136 + 0,136 + 0,136 + 0,273 + 0,136 +0,091 + 0,227 + 0,227 + 0,227 + 0,364 + 0,273 +0,136 + 0,136 + 0,182 + 0,136 + 0,045 + 0,091 +0,091 + 0,045 + 0,045 + 0,091 + 0,136 + 0,091 +0,045 + 0,000 26
= 0,143
𝑘3 =
0,364 + 0,273 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,409 +0,455 + 0,455 + 0,455 + 0,364 + 0,364 + 0,318 +0,364 + 0,364 + 0,500 + 0,318 + 0,455 + 0,318 +0,455 + 0,364 + 0,227 + 0,318 + 0,318 + 0,364 +0,318 + 0,545 + 0,273 + 0,409 + 0,318 + 0,182
+0,364 + 0,455 + 0,318 + 0,227 + 0,136 + 0,273
36 = 0,351
Dari  proses  perhitungan  diatas  merupakan perhitungan  dalam  mencari  titik  pusat  centroid  awal
yang baru. Namun, pada sampel perhitungan tersebut hanya  menunjukkan  perhitungan  titik  centroid  baru untuk variable berat  badan  saja,  pada  perhitungan tersebut dilanjutkan sampai semua variable dan semua jumlah klaster yang ada.
Tabel 9. Titik Centroid Baru Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,619 0,840 0,846 0,472 Klaster 2 0,143 0,175 0,414 0,166 Klaster 3 0,351 0,573 0,735 0,276
Dari  tabel  9  tersebut  merupakan  tabel  yang berisikan  titik  pusat  centroid  baru  yang  akan  dipakai dalam  perhitungan  pada  itersai  selanjutnya.  Sama seperti  tahap  sebelumnya,  melakukan  perhitungan dengan menggunakan rumus Eucledian Distance pada data asli balita, namun untuk nilai titik centroid yang dipakai  ialah  dengan  menggunakan  tabel  9  tersebut atau nilai titik centroid yang baru.
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,619) 2 + (0,782 − 0,840) 2
+(0,706 − 0,846) 2 + (0,250 − 0,472) 2 = 0,371 𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,619) 2 + (0,855 − 0,840) 2 +(0,882 − 0,846) 2 + (0,313 − 0,472) 2
= 0,232
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,619) 2 + (0,927 − 0,840) 2 +(0,882 − 0,846) 2 + (0,875 − 0,472) 2 = 0,459
Dan  seteterusnya,  sampai  ke  data  terakhir  yaitu data  ke  80  dan  ke  semua  klaster.  Dan  akan menghasilkan pada tabel 10 berikut :
Tabel 10. Hasil Iterasi Ke-4 Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,371 0,714 0,213 3 Balita Ke- 2 0,232 0,849 0,336 1 Balita Ke- 3 0,459 1,321 0,851 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,574 0,528 0,258 3 Balita Ke- 79 0,055 0,997 0,457 1 Balita Ke- 80 0,216 0,828 0,291 1
Seperti  yang  dilihat  pada  tabel  10  diatas,  pada iterasi ke 4 tersebut dihasilkan yaitu klaster yang ke-1 terdapat data sebanyak 18 data, selanjutnya pada data klaster  ke-2  terdapat  data  sebanyak  24  data,  dan terakhir pada data klaster ke-3 terdapat data sebanyak 38  data  dari  total  keseluruhan  80  data.  Pada  hasil kelompok  tersebut,  dapat  dilihat  bahwasanya  data tersebut masih berubah dari iterasi sebelumnya. Maka proses  ini  masih  berlanjut  dengan  mencari  nilai centroid baru.
𝑘1 = 0,455 + 0,818 + 0,636 + 0,545 + 0,500 + 0,636 +0,864 + 0,591 + 0,545 + 0,500 + 0,500 + 0,773 +0,545 + 0,545 + 1,000 + 0,591 + 0,591 + 0,500
18 = 0,619 𝑘2 = 0,227 + 0,136 + 0,136 + 0,136 + 0,273 + 0,136 +0,091 + 0,227 + 0,227 + 0,227 + 0,136 + 0,136 +0,182 + 0,136 + 0,045 + 0,091 + 0,091 + 0,045 +0,045 + 0,091 + 0,136 + 0,091 + 0,045 + 0,000 24
= 0,129
𝑘3
0,364 + 0,273 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,409 +0,455 + 0,455 + 0,455 + 0,364 + 0,364 + 0,318 +0,364 + 0,364 + 0,500 + 0,318 + 0,455 + 0,318 +0,455 + 0,364 + 0,227 + 0,318 + 0,318 + 0,364 +0,318 + 0,545 + 0,273 + 0,409 + 0,318 + 0,182 +0,364 + 0,455 + 0,318 + 0,227 + 0,364 + 0,136
+0,273 + 0,273
38 = 0,349
Dari  proses  perhitungan  diatas  merupakan perhitungan  dalam  mencari  titik  pusat  centroid  awal yang baru. Namun, pada sampel perhitungan tersebut hanya  menunjukkan  perhitungan  titik  centroid  baru untuk variable berat  badan  saja,  pada  perhitungan tersebut dilanjutkan sampai semua variable dan semua jumlah klaster yang ada.
Tabel 11. Titik Centroid Baru Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,619 0,840 0,846 0,472 Klaster 2 0,129 0,161 0,402 0,159 Klaster 3 0,349 0,561 0,726 0,275
Dari  tabel  11  tersebut  merupakan  tabel  yang berisikan  titik  pusat  centroid  baru  yang  akan  dipakai dalam  perhitungan  pada  itersai  selanjutnya.  Sama seperti  tahap  sebelumnya,  melakukan  perhitungan dengan menggunakan rumus Eucledian Distance pada data asli balita, namun untuk nilai titik centroid yang dipakai  ialah  dengan  menggunakan  tabel  11  tersebut atau nilai titik centroid yang baru.
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,619) 2 + (0,782 − 0,840) 2 +(0,706 − 0,846) 2 + (0,250 − 0,472) 2
= 0,371
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,619) 2 + (0,855 − 0,840) 2 +(0,882 − 0,846) 2 + (0,313 − 0,472) 2 = 0,232
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,619) 2 + (0,927 − 0,840) 2 +(0,882 − 0,846) 2 + (0,875 − 0,472) 2 = 0,459
Dilanjutkan  seterusnya  sampai  ke  data  terakir data  80,  dan  semua  klaster  yang  ada.  Hasil    dari perhitungan tersebut dapat dilihat di tabel 12 berikut :
Tabel 12. Hasil Iterasi Ke-5
Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,371 0,736 0,224 3 Balita Ke- 2 0,232 0,918 0,351 1 Balita Ke- 3 0,459 1,344 0,860 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,574 0,548 0,254 3 Balita Ke- 79 0,055 1,021 0,469 1 Balita Ke- 80 0,216 0,852 0,303 1
Pada  hasil  tabel  12  tersebut,  didapatkan  hasil yaitu  klaster  ke-1  terdapat  sebanyak  19  data, selanjutnya  pada  data  klaster  ke-2  terdapat  sebanyak 24  data,  selanjutnya  pada  data  klaster  ke-3  terdapat data sebanyak 37 data dari total keseluruhan 80 data. Dan  lagi-lagi  jumlah  total  data  pada  tiap  klaster tersebut  masih  berubah.  Maka  dari  itu  perlu dilanjutkan lagi dengan mencari centroid baru seperti tahap sebelumnya.
𝑘1 = 0,455 + 0,818 + 0,636 + 0,545 + 0,500 + 0,636
+0,864 + 0,591 + 0,545 + 0,500 + 0,500 + 0,773 +0,545 + 0,545 + 0,455 + 1,000 + 0,591 + 0,591 +0,500
19 = 0,610
𝑘2 = 0,227 + 0,136 + 0,136 + 0,136 + 0,273 + 0,136 +0,091 + 0,227 + 0,227 + 0,227 + 0,136 + 0,136 +0,182 + 0,136 + 0,045 + 0,091 + 0,091 + 0,045 +0,045 + 0,091 + 0,136 + 0,091 + 0,045 + 0,000 24 = 0,129
𝑘3 =
0,364 + 0,273 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,409 +0,455 + 0,455 + 0,364 + 0,364 + 0,318 + 0,364 +0,364 + 0,500 + 0,318 + 0,455 + 0,318 + 0,455 +0,364 + 0,227 + 0,318 + 0,318 + 0,364 + 0,318 +0,545 + 0,273 + 0,409 + 0,318 + 0,182 + 0,364
+0,455 + 0,318 + 0,227 + 0,364 + 0,136 + 0,273 +0,273
37
= 0,346
Dari  proses  perhitungan  diatas  merupakan perhitungan  dalam  mencari  titik  pusat  centroid  awal yang baru. Namun, pada sampel perhitungan tersebut hanya  menunjukkan  perhitungan  titik  centroid  baru untuk variable berat  badan  saja,  pada  perhitungan tersebut dilanjutkan sampai semua variable dan semua jumlah klaster yang ada.
Tabel 13. Titik Centroid Baru Kluster BB TB LIKA LILA Klaster 1 0,610 0,834 0,854 0,461 Klaster 2 0,129 0,161 0,402 0,159 Klaster 3 0,346 0,556 0,719 0,275
Dari  tabel  13  tersebut  merupakan  tabel  yang berisikan  titik  pusat  centroid  baru  yang  akan  dipakai dalam  perhitungan  pada  itersai  selanjutnya.  Sama seperti  tahap  sebelumnya,  melakukan  perhitungan dengan menggunakan rumus Eucledian Distance pada data asli balita, namun untuk nilai titik centroid yang dipakai  ialah  dengan  menggunakan  tabel  13  tersebut atau nilai titik centroid yang baru.
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟏 𝑪𝟏 = √ (0,364 − 0,610) 2 + (0,782 − 0,834) 2 +(0,706 − 0,854) 2 + (0,250 − 0,461) 2 = 0,360
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟐 𝑪𝟏 = √ (0,455 − 0,610) 2 + (0,855 − 0,834) 2 +(0,882 − 0,854) 2 + (0,313 − 0,461) 2 = 0,217
𝑩𝒂𝒍𝒊𝒕𝒂𝟑 𝑪𝟏 = √ (0,818 − 0,610) 2 + (0,927 − 0,834) 2 +(0,882 − 0,854) 2 + (0,875 − 0,461) 2 = 0,474
Dan seterusnya sampai ke titik data terakhir yaitu data  ke  80  dan  ke  semua  klaster  yang  ada.  Hasil tersebut dikelompokkan  lagi pada  iterasi ke 6 seperti berikut :
Tabel 14. Hasil Iterasi Ke-6 Balita Ke- K1 K2 K3 Klaster Balita Ke- 1 0,360 0,736 0,228 3 Balita Ke- 2 0,217 0,918 0,359 1 Balita Ke- 3 0,474 1,344 0,864 1 …… …… …… …… …… Balita Ke- 78 0,566 0,548 0,250 3 Balita Ke- 79 0,056 1,021 0,475 1 Balita Ke- 80 0,206 0,852 0,309 1
Pada tabel 14 tersebut atau iterasi ke 6 tersebut, didapatkan  hasil  berupa  klaster  ke-1  terdapat  data sebanyak  19  data,  lalu  pada  klaster  ke-2  terdapat sebanyak  24  data,  dan  terakhir  pada  klaster  ke-3 terdapat data sebanyak 37 data dari total keseluruhan 80  data.  Dengan  hasil  tersebut,  data  kelompok  tiap klaster tersebut tidak berubah atau sama dengan total data  tiap  klaster  dari  iterasi  ke  6  dan  literasi  5 sebelumnya.  Maka  proses  perhitungan  ini  dianggap selesai atau berhenti.

## 4.3. Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  menguji  dengan menggunakan software atau aplikasi yang dinamakan Rapidminer.  Berikut  hasil  dari  pengujian  pada software Rapidminer tersebut.

## Gambar 1. Hasil dari rapidminer
Pada  gambar  1  tersebut  merupakan  hasil  dari pengujian  menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Dan hasil  tersebut  menghasilkan  data  yang  sama  pada perhitungan manual yang telah dilakukan sebelumnya dan dapat dilihat dalam tampilan bar chart di  bawah ini :
Pada gambar 2 tersebut, dapat  dilihat terdapat  3 warna  yang  berbeda,  yaitu  hijau,  jingga,  dan  biru. Untuk  warna  hijau  merupakan  klaster  pertama  yang terdapat  sebanyak  19  data,  lalu  untuk  warna  jingga yaitu  klaster  ke  dua  terdapat  data  sebanyak  24  data, dan  yang  terakhir  untuk  warna  biru  tersebut  yaitu klaster ke tiga terdapat data sebanya 37 data dari total keseluruhan 80 data balita.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  di  implementasikan pada  aplikasi  Rapidminer  menghasilkan  sebuah  data klaster  yang  hasilnya  sama  pada  perhitungan  manual ,yaitu  menghasilkan  klaster  1  (gizi  buruk)  19  data balita, klaster 2 (gizi normal) 24 data balita, dan klaster 3 (gizi lebih) 37 data balita. Maka pengujian tersebut mampu melakukan pengelompokkan yang berdasarkan berat badan, tinggi badan, lingkar kepala, dan  lingkar  lengan.  Hal  dapat  mempermudah  dalam melakukan  pengelompokkan  status  gizi  balita Posyandu Melati VII dengan cepat dalam jumlah data yang banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Purwanti, Gizi Dalam Kesehatan Reproduksi . UMSIDA Press, 2021.
[2]  Y. Toby, L. Dewi Anggraeni, dan S. Rasmada, “Analisis Asupan Zat Gizi Terhadap Status Gizi Balita,” Faletehan Health Journal , vol. 8, no. 2, hlm. 92–101, 2021.
[3]  E. Baihaki, “Gizi Buruk dalam Perspektif Islam: Respon  Teologis  Terhadap  Persoalan  Gizi Buruk,” SHAHIH:  Journal  of  Islamicate Multidisciplinary , vol. 2, 2017.
[4]  W. Mega, “Clustering Menggunakan Metode K- Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” Jurnal Informatika , vol. 15, no. 2, 2015.
[5]  R.  M.  Kusuma  dan  R.  A.  Hasanah, “Antropometri  Pengukuran  Status  Gizi  Anak
Usia  24-60  Bulan  Di  Kelurahan  Bener  Kota Yogyakarta,” Jurnal  Medika  Respati ,  vol.  13,
2018.
[6]  O.  Purwaningrum,  Y.  Y.  Putra,  dan  A.  A. Arifiyanti,  “Penentuan  Kelompok  Status  Gizi Balita  dengan  Menggunakan  Metode  K- Means,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi Asia , vol. 15, no. 2, 2021.
[7]  C.  Zai,  “Implementasi  Data  Mining  Sebagai Pengolahan Data,” Portaldata.org , vol. 2, no. 3, 2022.
[8]  V. Syaputri, D. Hartama, F. Anggraini, M. Safii, dan  R.  Dewi,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita  (Studi Kasus: Puskesmas Kecamatan Jawa Maraja Bah
Jambi),” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, 2022.
[9]  F.  L.  Sibuea  dan  A.  Sapta,  “Pemetaan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi) , vol. 4, hlm. 85–92, 2017.
[10]  W. R. Ningsih, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” 2020.
[11]  M.  Efendi,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Status  Gizi  Batita,” Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  vol.  2,  no.  2, 2018.
[12]  F.  Nungki  dan  S.  Tedy,  “Model  Penentuan Status  Gizi  Balita  Di  Puskesmas,” Sarjana Teknik Informatika , vol. 1, 2013.
[13]  S.  Kusumadewi,  R.  Kurniawan,  dan  H. Wahyuningsih, “Implementasi Sistem Informasi Posyandu  Berbasis  Web  dan  Android  di  Desa Bimomartani,” Jurnal Pengabdian Dan Pemberdayaan Masyarakat , vol. 3, 2019.