## PENENTUAN STATUS GIZI BALITA PADA POSYANDU MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Ni Luh Ratniasih 1 , Ni Komang Sri Julyantari 2 , Ni Wayan Ninik Jayanti 3 , Ni Luh Mas Elma Yuniawati 4 Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali Jl. Puputan No. 86 Renon-Denpasar, Bali, Indonesia Email : Ratniasih@gmail.com 1 , Julyantari@gmail.com 2 , Jayant@gmail.com 3 , Yuniawati@gmail.com 4 ,

## ABSTRACT
Posyandu  is  one  of  the  village/kelurahan  community  institutions  that  accommodates  community empowerment  in  basic  social  services  whose  implementation  can  be  synergized  with  other  services according to regional potential. One of the basic social activities at Posyandu is monitoring nutrition for toddlers.  During  the  COVID-19  pandemic,  posyandu  cadres  had  difficulty  bringing  in  experts  or nutritionists  to  help  check  the  nutritional  condition  of  toddlers  who  came  to  the  posyandu.  So  that posyandu  cadres  need  a  decision  support  information  system  that  can  assist  in  categorizing  the nutritional status of toddlers, whether the toddlers are classified as malnourished, undernourished, and well-nourished. In this study, a decision  support  system  will  be built  using the website-based K-Nearest Neighbor (KNN) method using the Bootstrap framework. The main function of the bootstrap framework is to  create  responsive  websites.  The  website  interface  will  work  optimally  on  all  screen  sizes,  both  on smartphone screens and computer/laptop screens. The flow stage in this research is data collection, data pre-processing,  which  is  then  carried  out  by  the  mining  process  to  find  out  the  final  results  of  this research. In this study, the classification model starts from the dataset which will be divided into training and  testing  data  using  split  data  which  is  then  mined  with  a  classification  algorithm  so  that  a classification  model  is  generated  and  generates  evaluation  parameters.  The  model  in  this  study  was generated from the implementation of the K-NN (K-Nearest Neighbor) method. The software development method uses the waterfall method. The developed application is targeted to achieve the product readiness level indicator at level 2 where the technology data equipment to be developed allows it to be applied and the basic elements of the technology to be developed are known.
Keywords: Nutritional Status, K-Nearest Neighbor, Bootstrap framework.

## ABSTRAK
Posyandu  merupakan  salah  satu  lembaga  kemasyarakatan  desa/kelurahan  yang  mewadahi pemberdayaan  masyarakat  dalam  pelayanan  sosial  dasar  yang  pelaksanaannya  dapat  disinergikan dengan  layanan  lainnya  sesuai  potensi  daerah.  Salah  satu  kegiatan  sosial  dasar  di  Posyandu,  yakni kegiatan pemantauan Gizi pada balita. Pada masa pandemi covid-19 kader posyandu memiliki kesulitan mendatangkan  pakar  atau  ahli  gizi  untuk  membantu  memeriksa  kondisi  gizi  balita  yang  datang  ke posyandu.  Sehingga  kader  posyandu  membutuhkan  suatu  sistem  informasi  pendukung  keputusan  yang dapat  membantu dalam mengkategorikan  status gizi  balita, apakah balita  tersebut  tergolong  balita  gizi buruk,  balita  gizi  kurang,  dan  balita  gizi  baik.  Pada  penelitian  ini  sistem  pendukung  keputusan  akan dibangun  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  berbasis  website  menggunakan  framework Bootstrap. Fungsi utama dari framework bootstrap adalah untuk membuat situs website yang responsif. Interface website akan bekerja secara optimal di semua ukuran layar baik di layar smartphone maupun layar komputer/laptop. Alur tahap dalam penelitian ini adalah pengumpulan data, pre-processing  data, yang  selanjutnya  dilakukan  proses  mining  untuk  mengetahui  hasil  akhir  dari  penelitian  ini.  Pada penelitian  ini  model  klasifikasi  dimulai  dari  dataset  yang  akan  dibagi  menjadi  data  trining  dan  testing menggunakan  split  data  yang  selanjutnya  dilakukan  mining  dengan  algoritma  klasifikasi  sehingga dihasilkan model klasifikasi dan memunculkan parameter evaluasi. Model yang ada dalam penelitian ini dihasilkan  dari  implementasi  metode  K-NN  (K-Nearest  Neighbor).  Metode  pengembangan  perangkat lunak  menggunakan  metode  waterfall.  Aplikasi  yang  dikembangkan  ditargetkan  mencapai  indicator
tingkat  kesiapan  produk  pada  level  2  dimana  peralatan  data  teknologi  yang  akan  dikembangkan memungkinkan  untuk  diterapkan  serta  Elemen-elemen  dasar  dari  teknologi  yang  akan  dikembangkan telah diketahui.
Kata Kunci: Status Gizi, K-Nearest Neighbor, framework Bootstrap.

## 1. PENDAHULUAN
Pemenuhan  gizi  pada  anak  usia  dibawah  lima tahun  (balita)  merupakan  faktor  yang  perlu diperhatikan  dalam  menjaga  kesehatan,  karena masa  balita  merupakan  periode  perkembangan yang  rentan  gizi.  Kekurangan  gizi  atau  yang biasa  disebut  malnutrisi  merupakan  salah  satu masalah kesehatan  yang cukup sering  menimpa balita  –  balita  di  Indonesia.  The  Government’s
Basic Health Research (Riskesdas) menunjukkan  bahwa  jumlah  balita  di  Indonesia usia 12 bulan sampai dengan 59 bulan penderita gizi  buruk  pada  tahun  2013  mencapai  28,1% [1].  Jumlah  balita  yang  meninggal  dunia  akibat kekurangan  gizi  adalah  29  dari  1000  kelahiran [2].  Gizi  kurang  atau  malnutrisi  pada  balita membawa dampak negatif terhadap
pertumbuhan  fisik  maupun  mental,  yang selanjutnya  akan  menghambat  beberapa  proses belajar yang dilakukan oleh balita seperti belajar berbicara,  berjalan,  makan  dan  lain-lain  [3]. Posyandu  merupakan  salah  satu  lembaga kemasyarakatan desa/kelurahan yang mewadahi pemberdayaan  masyarakat  dalam  pelayanan sosial dasar yang pelaksanaannya dapat disinergikan  dengan  layanan  lainnya  sesuai potensi daerah. Salah  satu kegiatan sosial dasar di  Posyandu,  yakni  kegiatan  pemantauan  Gizi [4].  Pengetahuan  yang  dimiliki  kader  posyandu dalam  menentukan  status  gizi  balita  tentunya tidak sama dengan seorang pakar atau ahli gizi. Saat  ini  Indonesia  mengalami  Pandemi  Covid- 19 dan telah berlangsung lebih dari dua tahun.
Pada  kondisi  pandemi  kegiatan  posyandu  tetap harus  berjalan  setiap  bulannya  dengan  tetap mengatur  jarak  dan  kapasitas  pengunjung posyandu. Hal ini menimbulkan kesulitan kader posyandu  mendatangkan  pakar  atau  ahli  gizi untuk  membantu  memeriksa  kondisi  gizi  balita yang  datang  ke  posyandu.  Sehingga  kader posyandu  membutuhkan  suatu  sistem  informasi pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu
dalam  mengkategorikan  status  gizi  balita apakah  balita  tersebut  tergolong  balita  gizi buruk,  balita  gizi  kurang,  dan  balita  gizi  baik sehingga  dapat  mengurangi  resiko  kesalahan yang  dapat  terjadi.  Pada  penelitian  ini  sistem pendukung  keputusan  akan  dibangun  dengan metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) berbasis website  menggunakan  framework  Bootstrap. Fungsi  utama  dari  framework  bootstrap  adalah untuk  membuat  situs  website  yang  responsif. Interface website akan bekerja secara optimal di semua  ukuran  layar  baik  di  layar  smartphone maupun layar komputer/laptop.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  adalah penelitian  clustering  menggunakan  metode kmeans  untuk  menentukan  status  gizi  balita. Perhitungan  cluster  menggunakan  software SPSS, analisa hasil data output, pengelompokan status  gizi  balita  menggunakan  tabel  Growth Chart,  dan  yang  terakhir  melakukan  pengujian dengan  membandingkan  hasil  pengelompokan algoritma.
K-means dan tabel Growth Chart [5]. Penelitian tentang monitoring gizi secara online menjelaskan  bahwa  salah  satu  penyebab  utama terhambatnya  pertumbuhan  dan  kematian  anak – anak prasekolah di negara-negara berkembang adalah kurang gizi.
Metode yang diimplementasikan adalah Z-score yang
merupakan standar WHO 2005 dalam mengukur  dan  memantau  pertumbuhan  balita.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem yang  dapat  membantu  petugas  Posyandu  dalam mengukur dan memantau status gizi balita [6].
Keterkaitan  penelitian  ini  dengan  renstra penelitian Institut Teknologi dan Bisnis
STIKOM  Bali  tahun  2021-2025  adalah  pada Riset  Intelligence  System,  fokus  penelitian  ini mencakup  beberapa  sub  bidang  salah  satunya Sistem Pendukung Keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
A. Alur Penelitian Pada  penelitian  ini  metode  yang  dilakukan mengacu kepada teknik observasi yang meliputi identifikasi masalah dan studi pustaka, kemudian  dilanjutkan  ke  dalam  tahapan
pengumpulan  data,  pre-processing  data,  yang selanjutnya  dilakukan  proses  mining  untuk mengetahui  hasil  akhir  dari  penelitian  ini.  Pada penelitian  ini  model  klasifikasi  dimulai  dari dataset  yang  akan  dibagi  menjadi  data  trining dan  testing  menggunakan  split  data  yang selanjutnya  dilakukan  mining  dengan  algoritma klasifikasi sehingga dihasilkan model klasifikasi dan  memunculkan  parameter  evaluasi.  Model yang  ada  dalam  penelitian  ini  dihasilkan  dari implementasi  metode  K-NN  seperti  yang dijabarkan pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  tahap  penelitian sebagai dataset adalah data balita pada kegiatan posyandu  Banjar  Titih  yang  terletak  di  Jalan Sumatera  kecamatan  Denpasar  barat,  Desa Dauh Puri Kangin, Denpasar – Bali.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Untuk  mendukung  penelitian  ini,  dibangun sebuah sistem  informasi  berbasis website untuk melakukan  proses  tahapan  penelitian  dengan menggunakan metode pengembangan perangkat lunak  yaitu  metode waterfall yang  dijelaskan dengan gambar berikut.
Gambar 2. Metode Waterfall
a. Analisis Sistem
Tahap analisis sistem adalah tahap mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan  pada  objek  penelitian  agar  dapat menetapkan  fungsi  sistem  dan  menentukan batasan-batasan pada sistem yang akan dibangun.  Hasil  dari  analisis  sistem  ini  akan digunakan  untuk  membangun  sebuah  sistem yang  dapat  menjadi  solusi  dari  permasalahan yang dihadapi.

## b. Desain Sistem
Dalan tahapan ini akan dilakukan desain sebuah program yang akan dibangun dan mengambarkan  sistem  yang  akan  berjalan. Proses  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat meliputi  Data  Flow  Diagram  (DFD),  Entity
Relationship  Diagram  (ERD),  basis  data konseptual,  dan  struktur  tabel,  serta  desain antarmuka.

## c. Implementasi
Dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembuatan sistem  dengan  mengimplementasikan  kode program  menggunakan  perangkat  teknologi seperti  aplikasi  kode  editor  Visual  Studio  Code dengan bahasa pemrograman PHP dan Framework  Bootstrap sebagai  kerangka  kerja untuk  memperindah  tampilan.  Selain  itu,  ada MariaDB yang digunakan untuk membuat basis data sistem.

## d. Pengujian Sistem
Dalam  tahapan  ini  adalah  proses  pengujian sistem  untuk  menguji  perangkat  lunak  yang telah  dibangun  apakah  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  dan  desain  yang  diinginkan.  Tahap pengujian  sistem  ini  menggunakan  blackbox testing yaitu sebuah pengujian yang menjalankan setiap fungsi dari sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Analisis
Hasil analisis dari penelitian ini yaitu sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa
pemrograman  PHP  menggunakan  framework Bootstrap. Metode pengembangan sistem dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  Waterfall. Sistem  ini  dirancang  dan  dibangun  dengan tujuan  untuk  membantu  para  kader  posyandu
dalam  memberikan  rekomendasi  hasil  status gizi  balita.  Sistem  ini  memiliki  2  user  yaitu Administrator  dan  Petugas  yang  memiliki  hak akses  yang  berbeda-beda.  Kebutuhan  sistem dapat  diketahui  dengan  melakukan  dua  tahap analisis yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional. Berikut hasil analisis mengenai  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan non fungsional.

## A. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis Kebutuhan fungsional
sistem
menjelaskan setiap fungsi yang ada pada sistem.
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  setiap kebutuhan fungsional sistem informasi pendukung keputusan status gizi.
Kebutuhan User dengan Level Berbeda Untuk  membedakan  hak  akses  dibutuhkan pemberian akses khusus kepada setiap level user dari  pengguna  sistem  agar  tidak  terjadi penyalahgunaan  hak  akses.  Dalam  sistem  ini terdapat 2 user yang berbeda, yaitu Administrator  dan  Petugas.  Berikut  hak  akses masing-masing user:
a) Administrator, memiliki hak akses:
1) Login dan Logout dari sistem
2) Mengelola  atibut,  kategori,  kelas, pelatihan, pengujia, dan status gizi.
3) Mengelola pengguna/petugas
4) Mengelola laporan status gizi balita
b) Petugas, memiliki hak akses:
1) Login dan Logout dari sistem
2) Menambah data balita
3)  Mencetak laporan status gizi balita

## B. Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Analisis  non  fungsional  adalah  menjelaskan hal apa  saja  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  dalam menjalankan  aplikasi  yang  dibuat.  Berikut merupakan  analisis  kebutuhan  non  fungsional pada  sistem  informasi  pendukung  keputusan status gizi.
a) Perangkat Lunak:
1) XAMPP
2) Google Chrome
3) Microsoft Visual Studio Code
b) Perangkat Keras sebagai peralatan pendukung dengan spesifikasi sebagai
berikut:
1) ASUS ROG GL503GE
2) OS Windows 11
c) Processor Intel Core i7 8700
1) RAM 16GB
2) SSD 128GB
3) HDD 1TB

## 3.2 Hasil Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  suatu  langkah dimana  merancang  pada  sebuah  sistem  yang dikembangkan. Tujuan dari perancangan sistem ini adalah untuk menggambarkan sebuah model sistem sehingga dapat memenuhi dari kebutuhan yang sudah ditentukan yang nantinya akan  di  implementasikan  ke  dalam  sistem  yang dibuat.  Perancangan  Sistem  yang  dibuat  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1. Data Flow Diagram (DFD)
Perancangan  yang  digunakan  pada  sistem  ini adalah  Data  Flow  Diagram  (DFD)  yang merupakan diagram yang menjelaskan alur data berupa input dan output yang berasal dari sistem yang  dibuat  untuk  mempermudah  proses implementasi  sistem.  Berikut  merupakan  DFD dari  Sistem  Informasi  pendukung  keputusan status gizi.

## 2. Diagram Konteks
Diagram  konteks  merupakan  diagram  yang memberikan  gambaran  secara  umum  dari sistem.  Diagram  konteks  dari  Sistem  Informasi pendukung  keputusan  status  gizi  memiliki  2 entitas  yang  berinteraksi  dengan  sistem  yaitu Administrator  dan  Petugas.  Berikut  merupakan diagram konteks pada gambar 3:
3. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Data  Flow  Diagram  level  0  merupakan penjabaran dari diagram konteks yang menunjukan proses input dan output  yang  lebih spesifik.  Pada  pada  level  ini  terdapat  4  proses yang terdiri dari:
1) P.1 Proses Login
2) P.2 Proses Maintenance Master Data
3) P.3 Proses Pelatihan KNN
4) P.4 Proses Status Gizi Posyandu
Berikut  merupakan  Data  Flow  Diagram  (DFD) level 0 pada sistem ini yaitu sebagai berikut:
Gambar 4. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
a. Data Flow Diagram (DFD) Level 1 Proses Status Gizi Posyandu
Pada Data Flow Diagram (DFD)  level 1 Proses Status Gizi Posyandu ini merupakan pemecahan dari proses Status Gizi Posyandu yang ada pada DFD  level  0.  Pada  DFD  level  1  ini  terdapat  2 proses  dan  5  data  store.  Berikut  merupakan DFD level 1 proses Status Gizi Posyandu.
Gambar 5. Data Flow Diagram (DFD) Level 1 Proses Status Gizi Posyandu

## b. Data Flow Diagram (DFD) Level 2 Proses Dataset Pelatihan
Pada Data Flow Diagram (DFD)  level 2 Proses Dataset  Pelatihan  ini  merupakan  pemecahan dari  proses  Dataset  Pelatihan  yang  ada  pada DFD  level  1.  Pada  DFD  level  2  ini  terdapat  3 proses  dan  4  data  store.  Berikut  merupakan DFD level 2 proses Dataset Pelatihan.
Gambar 6. DFD level 2 proses Dataset Pelatihan
c. Data Flow Diagram (DFD) Level 2 Proses Laporan Klasifikasi KNN
Pada Data Flow Diagram (DFD)  level 2 Proses Laporan  Klasifikasi  KNN  ini  merupakan pemecahan  dari  proses  Laporan  Klasifikasi KNN  yang  ada  pada  DFD  level  1.  Pada  DFD level 2 ini terdapat 2 proses dan 2 data store.
Gambar 7. Data Flow Diagram (DFD) Level 2 Proses Laporan Klasifikasi KNN
3.3 Hasil Desain Antarmuka Sistem
a. Halaman Login Sistem
Pada  halaman  login,  user  wajib  menginputkan username dan password.
Gambar 8. Halaman Login Sistem
b. Halaman Dashboard Sistem
Pada  halaman  dashboard  sistem  menampilkan menu-menu untuk dataset, dan pengolahan data menggunakan metode KNN
Gambar 9. Halaman Dashboard

## c. Halaman Data Atribut
Pada  halaman  data  atribut  terdapat  3  atribut yang  digunakan  untuk  mengukur  status  gizi balita.  Apabila  ada  atribut  lainnya  dapat diinputkan dengan klik tambah (+) atribut.

## Gambar 10. Halaman Data Atribut

## d. Halaman Data Status Gizi Balita
Pada  halaman  data  status  gizi  balita  terdapat  5 data yang digunakan untuk mengukur status gizi balita.  Apabila  ada  status  lainnya  dapat diinputkan dengan klik tambah (+) status.
Gambar 11. Halaman Data Status Gizi Balita
e. Halaman Hasil Pelatihan Dan Pengujian
Pada  halaman  ini  merupakan  hasil  dari  inputan data  pada  menu  pelatihan  dan  pengujian. Dengan  menggunakan  data  dari  posyandu banjar titih.
Gambar 12. Halaman Hasil Pelatihan Dan Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diperoleh kesimpulan adalah
A. Dihasilkan  sistem  pendukung  keputusan berbasis website untuk penentuan status gizi balita.
B. Berdasarkan  hasil  kebutuhan  fungsional diperoleh  bahwa  terdapat  2  user  dalam sistem yang dikembangkan yaitu Administrator dan petugas

## PERNYATAAN PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada Kemdikbudristek  yang  telah  mendanai  skema penelitian  Dosen  Pemula  tahun  2022.  Kami ucapkan  terima  kasih  juga  kepada  Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jakarta  Post,  2015,  Indonesia's  Newborns Face  Future  Challenges  Due Malnutrition,
http://www.thejakartapost.com/ne ws/2015/06/24/indonesia-s- newbornsface-future-challenges- duemalnutrition.html, diakses tanggal 25 Juli 2015. [2]  WorlBank,  2014,  World  Development Indicators: Millennium Development  Goals:  eradicating poverty and saving lives, http://wdi.worldbank.org/table/1.2 , 25 Juli 2015.
[3]  Rahim,  F.  K.  2014.  Faktor  Risiko Underweight  Balita  Umur  7-59
Bulan. Jurnal Kesehatan Masyarakat,  No.  2,  Vol.  9,  115- 121. [4] https://promkes.kemkes.go.id/kegiatan- posyandu-di-masa-pandemi.
Kegiatan  Posyandu  di  Masa
Pandemi.  Diakses  tanggal  16
Pebruari 2022.
[5]  Dhuhita,  W.  M.  P.  2015  Clustering Menggunakan  Metode  K-Means Untuk  Menentukan  Status  Gizi Balita.  Jurnal  Informatika,  Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015.
160-174
[6]  Putri,  D.  R.,  &  Sudarmilah,  E.  (2020). Monitoring  Status  Gizi  Balita
Secara  Online  (Monitoring  of Toddler  Nutrition  Status  Online). Jurnal  Informatika,  8(1),  101– 110. [7] Khasanah dan Sulistyawati. 2018. Karakteristik Ibu dengan Kejadian Gizi Kurang pada Balita 6-24  Bulan  di  Kecamatan  Selat, Kapuas.  Jurnal  Strada  Kesehatan
Lmiah, 7(1), 1–8.
[8]  Pradana,  M.  G.,  Nurcahyo,  A.  C.,  Saputro, P.  H.,  Ata,  U.  A.,  &  Ata,  U.  A.
(2020).  Penerapan  Metode  K- Means Klustering untuk Menentukan Kepuasan Pelanggan.  Citec  Journal,  7(1), 42–50. [9] Arini, D., Mayasari, A. C., & Rustam, M. Z. A. 2019. Gangguan Perkembangan Motorik Dan Kognitif pada Anak Toodler yang Mengalami  Stunting  di  Wilayah Pesisir  Surabaya.  Journal  of Health  Science  and  Prevention,
3(2), 122–128.
[10]  Hartriyanti  &  Triyanti.  2007.  Gizi  dan kesehatan  masyarakat.  Jakarta: Rajawali Pers.
[11] Sari, P., Pramono, B., & Sagala, L. ode H. S. 2017. Improve K-Means Terhadap  Status  Nilai  Gizi  Pada Balita. SemanTIK, 3(1), 143–148.