## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566

## Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor Berbasis Web
Rizky Setiawan, Agung Triayudi *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rizkysetiawan2019@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Salah satu upaya dalam meningkatkan kemajuan sebuah negara adalah peningkatan kualitas gizi. Gizi seimbang yang baik  dapat meningkatkan ketahanan daya tubuh, menambah tingkat kecerdasan dan membuat  seseorang berkembang secara normal.  Masa  balita  merupakan  perkembangan  dan  pertumbuhan  yang  membutuhkan  kandungan  gizi  lebih  banyak dibandingkan kelompok umur lainnya, sehingga paling rentan terhadap gangguan gizi. Status gizi usia di bawah 5 tahun dapat dilihat menggunakan metode Antroperti. Perhitungan yang dilakukan secara manual membuat proses menjadi lama dan sering terjadi kesalahan dalam memasukan data. Data mining dapat membuat keputusan status gizi balita menjadi lebih cepat dengan melihat pola pada data data sebelumnya. Naïve Bayes dan K-Nearest Neigbor merupakan salah satu metode dalam klasifikasi. Naïve Bayes mempunyai kelebihan dapat mencapai nilai akurasi yang tinggi dengan sedikitnya data latih. Sedangakan untuk metode K-Nearest Neighbor mempunyai kelebihan karena mampu bekerja dengan maksimal terhadap data yang mempunyai kesalahan acak (noise). Menggunakan 412 data gizi balita didapatkan hasil dengan Naïve Bayes medapatkan akurasi 80.60% sedangakn dengan K-Nearest Neighbor didapatkan akurasi 91.79%.
Kata Kunci: Gizi Balita; Data Mining; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Naïve  Bayes
Abstract− One  of  the  efforts  in  increasing  the  progress  of  a  country  is  improving  the  quality  of  nutrition.  Good  balanced nutrition can increase the body's endurance, increase the level of intelligence and make a person develop normally. Infancy is a period of development and growth that requires more nutritional content than other age groups, making it the most vulnerable to nutritional disorders. Nutritional status under 5 years can be seen using the Anthroperti method. Calculations done manually make the process take a long time and errors often occur in entering data. Data mining can make decisions on the nutritional status of toddlers faster by looking at patterns in previous data. Naïve Bayes and K-Nearest Neigbor are one of the methods in classification.  Naïve  Bayes  has  the  advantage  of  being  able  to  achieve  high  accuracy  values  with  minimal  training  data. Meanwhile, the K-Nearest Neighbor method has the advantage of being able to work optimally on data that has random errors (noise). Using 412 nutritional data for toddlers, the results obtained with Naïve Bayes getting an accuracy of 80.60%, while with K-Nearest Neighbor, an accuracy of 91.79% was obtained.
Keywords : Toddler Nutrition; Data Mining; Classification; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Seperti yang tertera dalam pasal 141 UU No. 36 tahun 2009 tentang Kesehatan, disebutkan upaya dalam perbaikan gizi  masyarakat  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  gizi  individu  dan masyarakat,  begitu  pula seperti  yang tertera dalam 13 pesan dasar dalam Pedoman Umum Gizi Seimbang (PUGS) di Indonesia dan melakukan perilaku gizi seimbang seperti tujuan dari Keluarga Sadar Gizi (Kadarzi).
Masih banyak yang harus diselesaikan tentang persalahan gizi balita di Indonesia seperti kekurangan gizi, kelebihan  gizi  (kegemukan),  kekurangan  vitamin  A  dan  masih  banyak  lagi[1].  Kurangnya  masyarakat  tentang pentingnya  memperbaiki  gizi  balita  membuat  banyak  balita  yang  mengalami  kekurangan  gizi[2]. Masa  usia  di bawah 5 tahun merupakan periode yang penting bagi perkembangan dan pertumbuhan seorang anak[3]. Usia 0-60 bulan mempunyai pengaruh yang cukup besar menuju tahapan selanjutnya bagi perkembangan setiap individu[4]. Gizi kurang merupakan salah satu penyebab gangguan tumbuh kembang pada balita. Kekurangan gizi dapat terjadi jika jumlah masukan zat  gizi yang masuk ke dalam  tubuh  tidak sesuai  dengan kebutuhan gizi yang seharusnya diterima  oleh  tubuh  membuat  menghambat  perkembangan  padaperkambagan  selanjutnya.  Masalah  gizi  sering terjadi  diantaranya  gizi  buruk  dan  gizi  kurang.  Gizi  yang  kurang  terjadi  ketika  jumlah  asupan  nutrisi  yang dikonsumsi tubuh kurang dari yang dibutuhkanoleh tubuh, sedangkan masalah gizi buruk terjadi ketika konsumsi nutrisi yang diterima oleh tubuh rendah[5]. Perhaitan yang lebih sangat dibutuhkan dalam meminimalisir masalah gizi kurang dan gizi buruk untuk meminalisir kemungkinan the lost generation[6].
Gizi  yang  baik  dan  seimbang  dapat  dihasilkan  dengan  mengkonsumsi  makanan  yang  beragam  secara seimbang sesuai dengan kebutuhan setiap individu dan cara lain dengan melakukan aktivitas fisik seperti olahraga juga  dapat  mempengaruhi  gizi  seseorang[7].  Gizi  yang  baik  dan  seimbang  dapat  menjaga  ketahanan  tubuh seseorang, mengingkatkan kecerdasan, dan membuat  seseorang tumbuh dan berkambang dengan normal. Salah satu parameter dalam mengetahui kesehatan anak adalah melihat status gizi. Jika asupan gizi pada usia balita baik dan tercukupi, maka pertumbuhan dan perkembangan dapat optimal[8].
Menurut  Permenkes  no.  2  tahun  2020  tentang  standard  antroperti  anak,  status  gizi  balita  dapat  dinilai dengan metode Antroperti. Indeks antroperti yang sering dipakai adalah berat badan dibagi umur (BB/U), berat badan dibagi tinggi badan (BB/TB) dan tinggi badan dibagi umur (TB/U). Dalam pengukuran usia dibawah 60 bulan cenderung memakai berat badan dibagi umur (BB/U)[9].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Submitted: 31/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Pada  penelitian  sebelumnya,  implementasi  Naive  Bayes  Classifier  dalam  klasifikasi  status  gizi  stunting pada balita dengan 275 data training dan 25 data testing menggunakan parameter berat badan, tinggi badan, usia, jenis  kelamin  dan  status  ekonomi  memperoleh  hasil  akurasi  88%[10]. Penelitian  lain  menggunakan  K-Nearest Neighbor juga pernah dilakukan dan memperoleh nilai akurasi sebesar 73.53% dengan hasil pengujian klasifikasi status gizi pada balita menggunakan  jumlah data sebanyak 170 dengan 136 data sebagai  data latih dan 34 data sebagai data uji dan nilai K = 5 [11].
Perhitungan  gizi  balita  yang  banyak  jumlahnya  dan  dihitung  secara  manual,  artinya  prosesnya  sangat memakan  waktu  dan  sering  menimbulkan  kesalahan  dalam  memasukan  data  membuat  proses  tidak  efisien. Klasifikasi  yang merupakan bagian  dari  data mining  dapat  membuat  keputusan status gizi balita menjadi lebih cepat dan efisian dengan melihat pola pada data data sebelumnya[12].
Tujuan penelitian ini membangun aplikasi berbasis website dan membandingkan performa 2 algoritma yang umum  dipakai  dalam  klasifikasi  meliputi  tingkat  akurasi, recall , precision antara  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  membuat  agar  penentuan  status  gizi  balita  lebih  cepat  dengan  menggunakan  Data  Mining  yang diaplikasikan  berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa  pemrogaman  Python  dan Framework Streamlit  agar mudah dalam pengoperasiannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
2.1.1 Gizi Balita
Dalam  mengukur  gizi  balita  diperlukan  ambang batas  untuk  menafsirkannya,  maka  angka  BB  dan  Usia  setiap balita diberi perubahan ke bentuk Z-score dengan ketentuan rumus baku antropometri  dari WHO[13]. Perhitungan Z-Score adalah seperti yang tertera di persamaan 1.
𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑆𝑢𝑏𝑗𝑒𝑘−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 𝐵𝑎𝑘𝑢 𝑅𝑢𝑗𝑢𝑘𝑎𝑛
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑎𝑘𝑢 𝑅𝑢𝑗𝑢𝑘𝑎𝑛 (1) Tabel 1. Kategori Status Gizi Balita Indeks Status Gizi Ambang Batas Berat Badan terhadap Umur (BB/U) Gizi Buruk <-3,0 SD Gizi Kurang <-2,0 SD sampai >=-3,0 SD Gizi Normal >=-2 SD sampai 2,0 SD Gizi Lebih >2,0 SD Tinggi Badan terhadap Umur (TB/U) Sangat Pendek  <-3,0 SD Pendek <-2,0 SD sampai >=-3,0 SD Normal >=-2 SD sampai 2,0 SD Tinggi >2,0 SD Tinggi Badan terhadapa Berat Badan (TB/BB) Gizi Buruk <-3,0 SD Gizi Kurang <-2,0 SD sampai >=-3,0 SD Gizi Normal >=-2 SD sampai 2,0 SD Gizi Lebih >2,0 SD

## 2.1.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  aktivitas  untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  dengan  cara  pengumpulan  dan penggunaan data sebelumnya dalam jumlah data yang besar[14]. Data mining menyertakan perpaduan teknik dari berbagai  bidang  seperti  statistik,  basis  data  dan  gudang  data  ( data  werehouse ),  pembelaran  mesin  ( machine learning ), pengambilan informasi, pemrosesan sinyal, dan data spasial atau temporal yang dianalisis[15]. Istilah lain  dari  proses  ini  biasa  dikenal  sebagai Knowledge  Data  Discovery (KDD)[16].  Secara  umum,  prediksi  dan deskripsi merupakan teknik dalam data mining. Dalam metode prediksi, ini dapat dilakukan dengan klasifikasi[17].

## 2.1.3 Klasifikasi
Terdapat  banyak  metode  untuk  klasifikasi  dalam  data  mining  seperti  Naïve  Bayes  dan  KNN.  Naïve  Bayes mempunyai kelebihan tersendiri yaitu dapat mencapai nilai akurasi yang tinggi dengan keterbatasannya jumlah. Dan  metode  K-Nearest  Neighbor  mempunyai  kelebihan  mampu  bekerja  dengan  maksimal  terhadap  data  yang mempunyai kesalahan acak ( noise )[18].
Salah satu  hasil dari  pengukuran dalam klasifikasi  adalah tingkat  akurasi, recall , precision [19]. Akurasi didapat  dari  jumlah  data  yang  sudah  dikelompokan  sesuai  dengan  kelompoknya  (TP)  ditambah  dengan  jumlah data negatif benar (TN) dibagi jumlah semua data. Untuk menghitung akurasi digunakan Persamaan 2.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Precision dipakai  untuk  menghitung  yang mana tingkat  yang hasilnya mendekati satu  sama lain apakah model positif berhasil diprediksi (TP) dari jumlah total model yang diprediksi  dalam kategori positif, baik data yang berhasil diprediksi  (TP) maupun data yang berhasil diprediksi  pada bukan positif (PF). Untuk mengukur precision menggunakan Persamaan 3.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
Recall diguakan  untuk  mengukur  tingkat  yang  paling  sesuai  dengan  prediksi  dan  bagian  dari  suatu dokumen.  Ukuran  keberhasilan  yang  dibagi  dengan  jumlah  prediksi  benar  yang  berhasil  (TP)  dengan  jumlah negatif  (FN)  dan  jumlah  prediksi  yang  berhasil  (TP).  Untuk  menghitung  nilai recovery dapat  dilihat  pada Persamaan 4.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)

## 2.1.4 Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes merupakan satu dari beberapa algoritma klasifikasi yang paling terkenal. Efisiensinya berasal dari asumsi independensi atribut, meskipun ini mungkin dilanggar di banyak kumpulan data dunia nyata[20]. Metode yang dipakai dalam algoritma ini adalah statistik dan probabilistik yang diusulkan oleh Thomas Bayes. Persamaan dari teorema Bayes dapat dilihat pada persamaan 5.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (5) Keterangan: P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) H = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik X = Data dengan class yang belum diketahui P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X)
= Probabilitas X
Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  untuk  mengelompokan  kumpulan  data  ke  dalam kelas[21]. Teknik ini melakukan prediksi probabilistik yang sederhana dengan asumsi ketidaktergantungan yang kuat (Naif)[22]. Teknik ini digunakan untuk mempresiksi kemungkinan keanggotaan stau kelas[23].

## 2.1.5 K-Nearest Neighbor
Metode KNN atau K-Nearest Neighbor merupakan algoritma klasifikasi suatu data ke dalam beberapa kelas yang sudah dikelompokan berdasarkan jarak terdekat atau memiliki kemiripan data tersebut dengan data latih[24]. KNN melakukan klasifikasi berdasarkan jarak paling dekat, jauh atau dekat jarak dihitung dari Euclidean[25]. Euclidean Distance adalah perhitungan yang dipakai untuk mencari jarak antara 2 titik dalam Euclidean space. Perhitungan jarak Euclidean ditunjukan pada persamaan 6.
𝐸𝑢𝑐 = √(𝑥 2 − 𝑥 1 ) 2 + (𝑦 2 − 𝑦 1 ) 2 (6)

## 2.1.6 Python
Python  dikatakan  sebagai  bahasa  dengan  fitur  perpustakaan  standar  yang  besar  dan  komprehensif  yang menggabungkan  keterampilan  dan  kemampuan  dengan  sintaks  kode  yang  sangat  jelas[26].  Python  memiliki kelebihan  tersendiri  dan  kehebatan  untuk  menangani  pembuatan  aplikasi-aplikasi  pada  jaman  sekarang  yang mengandung pemahaman tentang data mining , data science , sampai machine learning , Python merupakan bahasa pemrograman cocok dalam pembuatan aplikasi berbasis kecerdasan buatan ( artificial intelligence )[27].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini meliputi :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
1. Indentifikasi Masalah
Mengamati  suatu  permasalah  dalam  menentukan  status  gizi  balita  yang  masih  dilakukan  secara  manual membuat proses keputusan menjadi lama dan dapat menimbulkan kesalahan ketika proses perhitungan ( human error ).
2. Pengumpulan data
Data  gizi  balita  didapatkan  dari  beberapa  posyandu  di  Jakarta  Utara  dalam  rentan  waktu  2017-2020  yang dikumpulan mejadi 1data didalam Microsoft Excel .
3. Analisa Sistem
Merancang  sebuah  sistem  berbasis  website  yang  dapat  menentukan  status  gizi  balita  dengan  cepat menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dan dapat melihat hasil perbandingan performa antara kedua algoritma tersebut.
4. Pembuatan Sistem
Sistem berbasis website dibuat dengan bahasa pemrograman Python dan framewok Streamlit .
5. Pengujian Sistem
Setelah proses pembuatan sistem selesai dibuat makan selanjutanya pengujian sistem, dimana sistem website akan diuji dengan cara Black Box Testing .

## 2.3 Pegumpulan Data
Data  gizi  balita  didapatkan  dari  beberapa  posyandu  di  Jakarta  Utara  dalam  rentan  waktu  2017-2020  yang digabungkan menjadi  1 data didalam Microsoft Excel dengan hanya mengambil  5 parameter yaitu: Usia dalam satuan bulan, Jenis Kelamin, Berat Badan dengan satuan kg, Tinggi Badan dengan satuan cm, Pendapatan Orang Tua yang di golongkan menjadi 3 yaitu, golongan 1 untuk pendapatan dibawah 2 juta rupiah, golongan 2 untuk pendapatan antara 2 juta rupiah – 5 juta rupiah, dan golongan 3 untuk pendapatan diatas 5 juta rupiah, Pendidikan Terakhir Ibu.
Tabel 2. Data Gizi Balita Usia (Bulan) JK (L/P) BB (Kg) TB (Cm) Pendapatan Orang tua Pendidikan Ibu Status Gizi Balita 44 L 13 93 3 SMA Baik 18 L 10 80 3 SMA Baik 34 L 10 100 2 SMP Kurang 52 L 12 97 1 SMP Kurang 33 L 9 91 1 SMP Buruk 44 P 10 80 1 SD Buruk 53 L 17 108 3 SMA Baik 24 P 10 81 2 SMP Baik 41 P 17 96 3 S1 Baik 13 P 6,4 60 1 SD Buruk 23 P 12 80 2 SMP Baik 50 L 11 100 1 SMP Buruk 3 P 7 55 2 SD Baik 13 P 9 79 3 SMA Baik 25 L 9 87 2 SMP Kurang 40 P 10 95 1 SMP Buruk 48 P 15 120 2 SMP Baik 12 L 9,1 74 2 SMA Baik 20 L 11 90 3 SMA ?

## 2.4 Perancangan Sistem
Website Klasifikasi Status Gizi Balita dibangun dengan bahasa pemrograman Python dan framework Streamlit.

## 2.4.1 Alur Kerja Sistem
Website  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  dapat  diakses  oleh  siapa  saja  dengan  memasukan  indikator  Usia,  Jenis Kelamin, Berat Badan, Tinggi Badan, Pendapatan Orang Tua, dan Pendidikan Terakhir Ibu, lalu dapat memilih algoritma apa yang dipakai untuk menampilkan hasil status gizi balita. Berikut flowchart untuk website Klasifikasi Status Gizi Balita :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Gambar 2. Alur Kerja Website

## 2.4.2 Pengujian Sistem
Setelah sistem selesai dibangun, sistem harus melewati tahap pengujian agar dapat berjalan dengan seperti yang dibutuhkan.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan Black  Box  Testing dengan  tabel  pengujian  seperti  pada  tabel berikut :
Tabel 3. Tabel Pengujian Black Box Input Proses Output Hasil Uji Menu Home Menampilkan tampilan awal website Halaman home tampil Menu Dataset Menampilkan halaman untuk menampilkan dataset Halaman dataset tampil Menu Classifier Menampilkan halaman untuk proses penginputan data balita dan melihat hasil status gizi balita Halaman klasifikasi tampil Textbox Usia Menyimpan data usia yang dimasukan oleh user Menyimpan data usia Listbox Jenis Kelamin Menampilkan  dan menyimpan pilihan jenis kelamin antara laki- laki atau perempuan Pilihan jenis kelamin tampil Textbox Berat Badan Menyimpan data berat badan yang dimasukan oleh user Menyimpan data berat badan Textbox Tinggi Badan Menyimpan data tinggi badan yang dimasukan oleh user Menyimpan data tinggi badan Listbox Pendapatan Orang Tua Menampilkan  dan menyimpan pilihan untuk pendapatan orang tua yang ipilih user Pilihan pendapatan orang tua tampil Listbox Pendidikan Terakhir Ibu Menampilkan  dan menyimpan pilihan untuk pendidikan terakhir ibu yang dipilih user Pilihan pendidikan terakhir ibu tampil Radio button jenis model klasfikasi Memilih jenis model apa yang mau dipakai untuk klasifikasi data Dapat memilih model klasifikasi Tombol Prediksi Melalukan proses output status gizi balita Output status gizi balita tampil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Input Proses Output Hasil Uji Menu Informasi Model Menampilan informasi perbandingan tingkat akurasi, recall, precision Halaman perbandingan tingkat akurasi, recall, precision tampil

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tampilan Website
Tampilan  aplikasi  berbasis  web  yang  akan  digunakan  user  dalam  menentukan  status  gizi  balita  meliputi penginputan data Usia, Jenis kelamin, Berat badan, Tinggi badan, Pendapatan orang tua, Pendidikan terakhir ibu lalu akan keluar prediksi status gizi balita tersebut. Berikut tampilan web :
Tampilan awal berisi tentang judul website dan keterangan tambahan dalam menjelaskan fungsi dan fitur yang tersedia dalam website ini
Gambar 3. Tampilan Halaman Awal
Tampilan halaman dataset berisi tentang dataset yang yang berjumlah 412 data balita
Gambar 4. Tampilan Halaman Dataset
Halaman ini berisi informasi tentang perbandingan akurasi, recall , dan precision antara Naïve Bayes dan KNN menggunakan data latih berjumlah 412.
Gambar 5. Tampilan Halaman Perbandingan akurasi, recall , dan precision
Tampilan  halaman  classifier  adalah  tampilan  dimana  kita  memasukan  data  balita  yang  nantinya  akan menampilkan prediksi tentang status gizi balita.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Gambar 6. Tampilan Halaman Classifier
Tampilan halaman dari  hasil prediksi  status gizi balita menggunakan Naïve Bayes dengan data Usia 20, Jenis Kelamin Laki-laki, Berat Badan 11, Tinggi Badan 90, Pendapatan orang tua 3(diatas 5 juta), pendidikan ibu SMA.
Gambar 7. Tampilan Hasil Prediksi dengan Naïve Bayes
Tampilan  halaman  dari  hasil  prediksi  status  gizi  balita  menggunakan  KNN  dengan  data  Usia  20,  Jenis Kelamin  Laki-laki, Berat  Badan 11, Tinggi Badan 90, Pendapatan orang tua  3(diatas 5 juta), pendidikan orang SMA.
Gambar 7. Tampilan Hasil Prediksi dengan K-Nearest Neighbor

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem menggunakan black box testing dan mendapatkan hasil seperti yang tertera pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Black Box Input Proses Output Hasil Uji Menu Home Menampilkan tampilan awal website Halaman home tampil Berhasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
Input Proses Output Hasil Uji Menu Dataset Menampilkan halaman untuk menampilkan dataset Halaman dataset tampil Berhasil Menu Classifier Menampilkan halaman untuk proses penginputan data balita dan melihat hasil status gizi balita Halaman klasifikasi tampil Berhasil Textbox Usia Menyimpan data usia yang dimasukan oleh user Menyimpan data usia Berhasil Listbox Jenis Kelamin Menampilkan  dan menyimpan pilihan jenis kelamin antara laki- laki atau perempuan Pilihan jenis kelamin tampil Berhasil Textbox Berat Badan Menyimpan data berat badan yang dimasukan oleh user Menyimpan data berat badan Berhasil Textbox Tinggi Badan Menyimpan data tinggi badan yang dimasukan oleh user Menyimpan data tinggi badan Berhasil Listbox Pendapatan Orang Tua Menampilkan  dan menyimpan pilihan untuk pendapatan orang tua yang ipilih user Pilihan pendapatan orang tua tampil Berhasil Listbox Pendidikan Terakhir Ibu Menampilkan  dan menyimpan pilihan untuk pendidikan terakhir ibu yang dipilih user Pilihan pendidikan terakhir ibu tampil Berhasil Radio button jenis model klasfikasi Memilih jenis model apa yang mau dipakai untuk klasifikasi data Dapat memilih model klasifikasi Berhasil Tombol Prediksi Melalukan proses output status gizi balita Output status gizi balita tampil Berhasil Menu Informasi Model Menampilan informasi perbandingan tingkat akurasi, recall, precision Halaman perbandingan tingkat akurasi, recall, precision tampil Berhasil
Ketika sistem dijalankan semua fungsi  berjalan dengan baik  sesuai  kebutuhan dalam menentukan  status gizi balita. Berdasarkan dari hasil pengujian black box maka dapat disimpulkan sistem ini berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dijelaskan  didapatkan  kesimpulan  aplikasi  berbasis  website  untuk Klasifikasi  Satus  Gizi  Balita  dapat  mempercepat  menentukan  keputusan  untuk  status  gizi  balita.  Untuk perbandingan akuasi, recall, dan precision Naïve Bayes memperoleh nilai akurasi 80.60%, recall 80.60%, precision 79.66%  sedangkan  untuk  KNN  memperoleh  nilai  akurasi  91.79%,  recall  91.79%,  precision  91.17%.  Hasil perbadingan dari prediksi dengan data masukan Usia = 20, Jenis Kelamin = L, Berat badan = 11, Tinggi Badan = 90, Pendapatan orang tua =3 (diatas 5 juta) dan Pendidikan terkahir ibu=SMA mendapatkan hasil untuk  Naïve Bayes medapatkan Status Gizi  Balita “Baik” dengan 81.98% sedangakn untuk  KNN mendapatkan Status Gizi Balita “Baik” dengan 100%.

## REFERENCES
[1]  Rodiah, N. Arini, and A. Syafei, “Pengaruh Perilaku Keluarga Sadar Gizi (Kadarzi) terhadap Status Gizi Balita,” Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat , vol. 7, no. 3, pp. 174–184, 2018.
[2]  H. Rasni, T. Susanto, K. R. M. Nur, and N. Anoegrajekti, “Pengembangan budaya masak abereng dalam peningkatan status gizi balita stunting di Desa Glagahwero, Kecamatan Panti, Kabupaten Jember dengan pendekatan agronursing,” Journal of Community Empowerment for Health , vol. 1, no. 2, p. 121, May 2019, doi: 10.22146/jcoemph.42852.
[3]  K. Isni et al. , “Pelatihan Pengukuran Status Gizi Balita sebagai Upaya Pencegahan Stunting Sejak Dini pada ibu di Dusun Randugunting,  Sleman,  DIY  Toddler  Nutrition  Status  Measurement  Training  as  an  Early  Prevention  of  Stunting  to Mothers in Dusun Randugunting,” 2020. [Online]. Available: http://journal.unhas.ac.id/index.php/panritaabdi
[4]  N. Nurmaliza and S. Herlina, “Hubungan Pengetahuan dan Pendidikan Ibu terhadap Status Gizi  Balita,” Jurnal Kesmas Asclepius , vol. 1, no. 2, pp. 106–115, Dec. 2019, doi: 10.31539/jka.v1i2.578.
[5]  T.  Budi  Rahayu,  Y.  Anna  Wahyu  Nurindahsari,  and  S.  Guna  Bangsa,  “PENINGKATAN  STATUS  GIZI  BALITA MELALUI PEMBERIAN DAUN KELOR (MORINGA OLEIFERA),” Jurnal Kesehatan Madani Medika , vol. 9, no. 2, pp. 208–216, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3566
[6]  N.  Sarlis  and  C.  N.  Ivanna,  “FAKTOR-FAKTOR  YANG  BERHUBUNGAN  DENGAN  STATUS  GIZI  BALITA  DI PUSKESMAS SIDOMULYO PEKANBARU TAHUN 2016,” Jurnal Endurance , vol. 3, no. 1, p. 146, Mar. 2018, doi: 10.22216/jen.v3i1.2074.
[7]  E.  Irfiani,  S.  Sulistia  Rani,  S.  Nusa  Mandiri  Jl Kramat  Raya  No,  and  J.  Pusat,  “Algoritma K-Means  Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 4, pp. 17–27, 2018.
[8]  N. Puspasari and M. Andriani, “Hubungan Pengetahuan Ibu tentang Gizi dan Asupan Makan Balita dengan Status Gizi Balita (BB/U) Usia 12-24 Bulan Association Mother’s Nutrition Knowledge and Toddler’s Nutrition Intake with Toddler’s Nutritional Status (WAZ) at the Age 12-24 Months,” Amerta Nutr , pp. 27–39, 2017, doi: 10.2473/amnt.v1i4.2017.369- 378.
[9]  “Permenkes No. 2 Th 2020 Tentang Standar Antropometri Anak.”
[10] M. Y. Titimeidara and W. Hadikurniawati, “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita,” Jurnal Ilmiah Informatika (JIF) , vol. 9, no. 1, pp. 54–59, 2021.
[11] D.  Fitrianingsih,  M.  Bettiza,  and  A.  Uperiati,  “KLASIFIKASI  STATUS  GIZI  PADA  PERTUMBUHAN  BALITA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN),” Student Online Journal , vol. 2, no. 1, pp. 106–111, 2021.
[12] H.  Hafizan  and  A.  N.  Putri,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Pada  Status  Gizi  Balita  Di  Kabupaten Simalungun,” KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen) , vol. 1, no. 2, pp. 68–72, 2020.
[13] M.  Hasan  Wahyudi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  STATUS  GIZI  BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 2, no. 8, pp. 25–30, 2018.
[14] R.  Perdana,  Sigit,  and  M.  A.  Yakin,  “Menentukan  Berapa  Banyak  Yang  Terkena  Penyakit  Radang  Kandung  Kemih Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes Di Aplikasi Weka,” Jurnal MediaTIK : Jurnal Media Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 3, pp. 134–135, 2021.
[15] E. Irfiani and F. Indriyani, “Data Mining Untuk Sistem Pengambilan Keputusan Menentukan Kenaikan Kelas Berbasis Web,” Informatics For Educators And Professionals , vol. 2, no. 1, pp. 19–28, 2017.
[16] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data  Calon  Mahasiswa  Baru di Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta  (Studi Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik),” Semesta  Teknika ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  60–64,  2018,  doi: 10.18196/st.211211.
[17] Y. Religia, A. Nugroho, and W. Hadikristanto, “Analisis Perbandingan Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank Marketing,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 187–192, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[18] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 4, p. 427, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[19] R. R. Waliyansyah and C. Fitriyah, “Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN),” JEPIN  (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 157–163, 2019.
[20] S. Chen, G. I. Webb, L. Liu, and X. Ma, “A novel selective naïve Bayes algorithm,” Knowledge-Based Systems , vol. 192, p. 105361, Mar. 2020, doi: 10.1016/J.KNOSYS.2019.105361.
[21] U. Islam et al. , “Klasifikasi Dokumen Tugas Akhir Berbasis Text Mining menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 11 , pp. 178–186, 2019.
[22] S.  Suprianto,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Lokasi  Strategis  Dalam  Membuka  Usaha Menengah Ke Bawah di Kota Medan (Studi Kasus: Disperindag Kota Medan),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 1, no. 2, pp. 125–130, Jan. 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1939.
[23] H. Annur, “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[24] A.  Deviyanto  and  M.  R.  Didik  Wahyudi,  “PENERAPAN  ANALISIS  SENTIMEN  PADA  PENGGUNA  TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2018, [Online]. Available: https://twitter.com/search?l=id&q=AHY%20since%3A2017-01-01%20until%3A2017-01-
[25] M.  M.  Baharuddin,  H.  Azis,  and  T.  Hasanuddin,  “ANALISIS  PERFORMA  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR UNTUK  IDENTIFIKASI  JENIS  KACA,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  269–274,  Dec.  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[26] R. N. Melinda, L. Meitya Ningrum, I. B. Suryabrata, G. Swarna Bayu, A. Dwipa, and T. P. Sukoco, “Program Perhitungan RAB Pekerjaan Struktur Baja (WF BEAM) Menggunakan Bahasa Python,” TIERS Information Technology Journal , vol. 2, no. 1, pp. 31–38, 2021, [Online]. Available: https://journal.undiknas.ac.id/index.php/tiers
[27] J. Enterprise, Python untuk Programmer Pemula . Elex media komputindo, 2019.