## PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI ANAK

## Maulana Muhammad, Ali Mahmudi, Karina Auliasari
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918008@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Status gizi anak, yang diukur melalui berat dan tinggi badan, mencerminkan keberhasilan pemenuhan nutrisi. Gizi  buruk  atau  kurang,  terutama  di  kalangan  balita,  berdampak  serius  pada  kesehatan,  pertumbuhan, perkembangan,  dan  produktivitas  masa  dewasa.  Di  Kecamatan  Pringgarata,  Puskesmas  Bagu,  lebih  dari  4600 balita  mengalami  gizi  kurang.  Masalah  ini  diakibatkan  oleh  konsumsi  pangan  yang  tidak  memadai  dan  faktor ekologis seperti kemiskinan serta sanitasi yang buruk. Penelitian ini bertujuan untuk memantau status gizi anak melalui sistem klasifikasi otomatis. Melalui pendekatan k-means dan k-medoids , sistem ini membantu mengatasi permasalahan gizi dengan  memantau balita  menggunakan  indikator pendukung. Harapannya,  metode  ini dapat membantu petugas puskesmas dalam pemantauan gizi balita secara berkala.
Kata kunci : K-means, k-medoids, klasifikasi, perbandingan, status gizi

## 1. PENDAHULUAN
Status  gizi  adalah  ukuran  keberhasilan  dalam pemenuhan nutrisi untuk anak yang diindikasikan oleh berat  badan  dan  tinggi  badan  anak,  hal  ini  dijadikan sebagai  acuan  untuk  menentukan  status  Kesehatan gizi. Gizi buruk atau gizi kurang merupakan fenomena yang lekat pada permasalahan gizi yang dialami oleh kelompok  balita  yang  berdampak  pada  masalah kesehatan, pertumbuhan hingga perkembangan balita, serta produktivitas di masa dewasa. Dapat disumpulkan bahwa stunting merupakan pertumbuhan yang melambat pada balita dan gizi kurang merupakan suatu keadaan dimana balita mudah mengalami infeksi karena kekebalan tubuhnya yang rendah.
Berdasarkan, data Pemerintah Kabupaten Lombok  Tengah,  dikutip  pada  radarmandalika.id menyatakan  dari  hasil  pemantauan  status  gizi Kabupaten  Lombok  Tengah  pada  tahun  2022,  kasus gizi  kurang  tembus  diangka  20.509  yang  menimpa balita. Sedangkan di Kecamatan Pringgarata, Puskesmas Bagu berada, angka gizi kurang mencapai angka  3588  balita.  Masalah  gizi  kurang  ini  diantara lain  disebabkan  karena  konsumsi  yang  tidak  adekuat dipandang sebagai suatu permasalahan ekologis yang tidak  tidak  saja  disebabkan  oleh  ketidakcukupan ketersediaan  pangan  dan  zat-zat  gizi  tertentu  juga dipengaruhi  oleh  kemiskinan,  sanitasi  lingkungan yang kurang baik dan ketidaktahuan tentang gizi.
Meskipun perkembangan teknologi sangat pesat, Puskesmas  Desa  Bagu  melakukan  pengambilan  dan penginputan data secara manual menggunakan kertas dan  menggunakan  Microsoft  excel.  Dimana  ukuran yang dihasilkan  menjadi  besar dan proses komputasi menjadi  lebih  berat  dan  masyarakat  hanya  bisa melakukan  pengecekan  dalam  kurun  waktu  sebulan sekali pada kegiatan posyandu yang dilakukan.
Oleh  karena  itu  perlu  ada  perancangan  sistem klasifikasi untuk status gizi untuk memantau keadaan balita  dengan  beberapa  indikator  pendukung  guna
mendukung inovasi dan pemahaman masyarakat akan pentingnya  gizi  terhadap  balita.  Dengan  dibuatnya sistem  ini  diharapkan  petugas  puskesmas  dapat melakukan  pengukuran  indikator  gizi  pada  balita khususnya yang berkaitan dengan kondisi gizi kurang dan stunting secara berkala.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut Nurul Rizki Octaviyani dan rekan-rekan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Implementasi Algoritma K-means Clustering Status Gizi Balita yang bertujuan melakukan pengelompokan status gizi balita dengan  algoritma k-means memiliki  hasil  akhir  yang menunjukkan k-means menggambarkan  status  gizi balita  dinilai  cukup  baik  karena  DBI  (Index  Davies Bouldin) dinyatakan optimal secara esensial jika nilai yang didapatkan serendah mungkin (non- negatif>=0)[1].
Menurut Eni Irfiani dan Siti Sulistia Rani dalam penelitiannya  yang  berjudul  Algoritma K-means Clustering  untuk  Menentukan  Nilai  Gizi  Balita  yang bertujuan  untuk  melakukan  klasteraisasi  nilai  gizi balita  di  Desa  Sukamantri  Bogor  menggunakan metode k-means memiliki hasil bahwa nilai gizi balita Desa  Sukamantri  Bogor  dapat  diklasterisasikan dengan menggunakan algoritma k-means melalui dua parameter  yaitu  berat  badan  dan  tinggi  badan  yang dibagi menjadi 5 cluster yaitu obesitas, gizi lebih, gizi baik,  gizi  kurang,  dan  gizi  buruk,  dari  hasil  tersebut diketahui masih terdapat 30% balita obesitas serta 11% balita kekurangan gizi[2].
Menurut  Windha  Mega  Pradnya  Dhuhita  dalam penelitiannya yang berjudul Clustering Menggunakan Metode K-means untuk Menentukan Status Gizi Balita yang bertujuan untuk melakukan pengelompokan nilai gizi  balita  di  Desa  Karang  Songo,  Jetis,  Bantul menggunakan metode k-means , menghasilkan perbandingan  menggunakan  table  growth  chart  dan
algoritma k-means didapat  17  data  yang  memiliki kelompok  yang  sama.  Dapat  disumpulkan  bahwa algoritma k-means hanya  memiliki accuracy 34% benar  dan accuracy nya  bisa  berubah  dengan  seiring penambahan data latih[3].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  gabungan  sejumlah disiplin  ilmu  komputer  yang  didefinisikan  sebagai proses  penemuan  pola-pola  baru  dari  kumpulan- kumpulan data sangat besar, meliputi metode-metode yang  beririsan  dari  kecerdasan  bautan,  mesin pembelajaran, statistic dan sistem basis data[4].
Data  mining  yaitu  suatu  proses  penggalian  data data dari sebuah informasi yang sangat penting.  Data Mining juga merupakan suatu proses untuk menggali pola-pola  dari  data.  Pola-pola  itu  didapatkan  dari berbagai jenis basis data seperti basis data relasional, data  warehouse,  data  transaksi,  dan  data  berorientasi objek. Penggunaan data mining dapat membantu para pebisnis  dalam  pengambilan  keputusan  secara  cepat dan tepat[5].

## 2.3. Status Gizi
Status gizi  adalah keadaan tubuh sebagai akibat dari  pemakaian,  penyerapan,  dan  penggunaan makanan.  Pengertian  lain  menyebutkan  bahwa  status gizi  merupakan  ekspresi  dari  keadaan  keseimbangan dalam  bentuk  variabel  tertentu,  atau  perwujudan  dari status  tubuh  yang  berhubungan  dengan  gizi  dalam bentuk variabel tertentu[6].
Status  gizi  balita  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  diantaranya  adalah  faktor  langsung  dan  faktor tidak  langsung.  Faktor  langsung  yang  dapat mempengaruhi  status  gizi  balita  adalah  adanya penyakit  infeksi  dan  asupan  makanan.  Sedangkan faktor tidak  langsung  yang  mempengaruhi status gizi balita  adalah  ketahanan  pangan  di  dalam  keluarga, pola  asuh,  sanitasi  lingkungan,  akses  terhadap pelayanan kesehatan, umur anak, jenis kelamin anak, tempat  tinggal,  pendidikan,  dan  pekerjaan  orang tua[7].
Berdasarkan  hasil  Riset  Kesehatan  Dasar (Kemenkes,  2018)  didapatkan  status  gizi  anak  5-  12 tahun menurut indeks massa tubuh/umur di Indonesia, yaitu  prevalensi  kurus  adalah  9,3,  terdiri  dari  2,5% sangat  kurus  dan  6,8%  kurus.  Masalah  gemuk  pada anak di Indonesia juga masih tinggi dengan prevalensi 20,6%  terdiri  dari  gemuk  11,1%  dan  sangat  gemuk (obesitas)  9,5%.  Sedangkan  prevalensi  pendek  yaitu 23,6%  terdiri  dari  6,7  sangat  pendek  dan  16,9% pendek[8].
2.4. K-means K-Means merupakan  algoritma  clustering  yang berulang  ulang  dimana  dimulai  dengan  penentuan jumlah cluster atau kelompok, kemudian menentukan nilai centroid secara  random.  Setelah  mendapatkan nilai centroid dilanjutkan  dengan  menghitung  jarak data    terhadap    setiap centroid hingga    ditemukan
jarak  terdekat  data  dengan centroid ,  kemudian mengelompokkan   data   berdasarkan   kedekatannya dengan centroid .    Setelah    mengelompokkan    data menghitung  kembali  nilai centroid baru.  Kemudian langkahnya  berulang  sampai  data  di setiap kelompok tidak berubah posisinya[9].
Menurut  Eko  Prasetyo  mengatakan  bahwa metode K-means ini  mempartisi  data  kedalam kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama dimasukan kedalam sat kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain[10].
Berikut merupakan ilangkah-langkah metode K- means:
1. Inisialisasi: tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang  diinginkan  dan matriks jarak yang diinginkan.
2. Pilih k data dari set data X sebagai centroid .
3. Alokasikan  semua  data  ke centroid terdekat dengan  matriks  jarak  yang  sudah  ditetapkan (memperbarui  klaster  ID  pada  setiap  data).  Pada penelitian ini menggunakan jarak euclidean seperti berikut :
𝐷(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = ‖𝑥 2 − 𝑥 1 ‖ = √∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑥 𝑖𝑗 | 2 𝑝 𝑗=1 (1) x = centroid y = data
4. Hitung  kembali centroid berdasarkan  data  yang mengikuti klaster masing-masing.
𝐶 1 = 1 𝑀 ∑ 𝑥 𝑗 (2) 𝑀 𝑗=1
M = jumlah data suatu cluster
x = data dalam suatu cluster
5. Ulangi langkah 3 dan 4 hingga kondisi konvergen tercapai,  yaitu  tidak  ada  data  yang  berpindah klister.
2.5. K-medoids
K-Medoids atau Partitioning  Around  Medoid (PAM) ditemukan oleh Kaufman dan Rousseeuw pada tahun  1990. Clustering melibatkan  pengelompokkan, pemisahan,  atau  pembagian  objek  data  menjadi  k cluster, dimana jumlah k lebih kecil atau sama dengan data  cluster.  Medoid  adalah  objek  yang  diasumsikan mewakili cluster dan pusat cluster[11].
K-medoids Clustering,  juga  dikenal  sebagai Partitioning  Around Medoid s  (PAM),  adalah  varian dari  metode K-means .  Hal  ini  didasarkan  pada penggunaan medoid s  bukan  dari  pengamatan  mean yang  dimiliki  oleh  setiap  klaster,  dengan  tujuan mengurangi  sensitivitas  dari  partisi  yang  dihasilkan sehubungan dengan nilai-nilai ekstrim yang ada dalam dataset[12].
Adapun tahapan K-medoids Clustering adalah : 1. Secara acak pilih k objek pada sekumpulan n objek sebagai medoid . 2. Ulangi. 3. Tempatkan objek non- medoid dengan menghitung jaraknya  dengan medoid ke  dalam  klaster  yang paling  dekat  dengan medoid .  Pada  penelitian  ini menggunakan jarak euclidean seperti berikut :
𝐷(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = ‖𝑥 2 − 𝑥 1 ‖ = √∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑥 𝑖𝑗 | 2 𝑝 𝑗=1 (3) x = centroid
y = data
4. Secara  acak  pilih  Orandom  (sebuah  objek  non medoid ).
5. Hitung  total  cost,  S,  dari  pertukaran medoid Oj dengan Orandom.
6. Jika S < 0 maka tukar Oj dengan Orandom untuk membentuk  sekumpulan  k  objek  baru  sebagai medoid .
7. Jika  S  >  0  maka  kondisi  konvergen  tercapai  dan perhitungan dihentikan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan data sekunder  yang merupakan data tidak langsung didapatkan dari obyek penelitian,  melainkan  data  yang  telah  dikumpulkan oleh perangkat desa melalui dokumen hasil survey dan data pada website pemerintah  yang diberikan kepada perangkat desa.
Berikut  merupakan  metode  pengumpulan  data yang dilakukan pada penelitian ini: 1. Wawancara
Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  Kepala Desa  dan  admin  yang  terkait  untuk  mendapatkan informasi  beserta  data  di  tempat  objek  penelitian sesuai dengan kebutuhan.
2. Studi Literatur Peneliti  mengumpulkan  berbagai  informasi  dan mempelajari  semua  materi  serta  sumber-sumber data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan.

## 3.2. Analisa dan Perancangan
Analisis  yang  di  lakukan  guna  mengetahui kebutuhan yang di harapkan sehingga dapat dilakukan perancangan website yang tepat, Maka di buat sistem ini  agar  meringankan  proses  pendataan  dan meminimalisir adanya kecurangan dalam pemrosesan data yang sebenarnya.

## 3.3. Diagram alir sistem
Gambar 1. Diagram alur sistem
Pada  Gambar  1.  merupakan  proses  dari pengerjaan website. Pertama akan dilakukan pengumpulan  data  anak  yang  diperoleh  dari Puskesmas Bagu, kemudian akan dilakukan perancangan website, disini akan menghasilkan proses create, read, update, delete pada data yang diperlukan kemudian  diuji  coba,  apabila  tidak  berhasil  akan dilakukan perbaikan, apabila berhasil akan dilanjutkan pada proses selanjutnya yaitu implementasi metode k- means dan k-medoids ,  apabila  implementasi  belum berhasil  akan  dilakukan  perbaikan,  apabila  berhasil akan dilanjutkan keproses pembuatan laporan.

## 3.4. Flowchart Metode K-means
Gambar 2. Flowchart metode K-means
Pada  Gambar  2,  proses  pertama  adalah menentukan  nilai  K  atau  cluster  kemudian  memilih titik  data  yang  akan  dijadikann centroid ,  setelah  itu menghitung  jarak,  apabila  masih  ada  perpindahan cluster  maka  akan  dilakukan  perhitungan  untuk memperbarui  titik centroid ,  apabila  tidak  maka  nilai bisa disebut konvergen dan proses selesai.
3.5. Flowchart Metode K-medoids
Gambar 3. Flowchart metode K-medoids
Pada  Gambar  3,  proses  pertama  adalah menentukan  nilai  K  atau  cluster  kemudian  memilih titik  data  yang  akan  dijadikann centroid ,  setelah  itu menghitung  jarak,  kemudian  akan  dihitung  total  cost dari  jarak,  apabila  >  0  maka  akan  melakukan  update centroid dengan memilih centroid baru, apabila tidak maka nilai bisa disebut konvergen dan proses selesai.

## 3.6. Perancangan Metode K-means
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  nilai  k adalah  3  yang  terdiri  dari  C1  (Gizi  Lebih),  C2  (Gizi Baik), C3 (Gizi Kurang).

## 1. Sample data
Tabel 1.  Sampel Data No BB Lahir TB Lahir Berat Tinggi 1 3.1 50 50 9 2 3.2 48 48 5.7 237 2.9 48 48 10.7 238 3.1 48 48 10 239 2.6 49 49 9.5 240 3.2 49 49 9.9 241 2.7 48 48 7.8 245 3 48 48 12.4 246 2.9 48 48 10.7
Pada Tabel 1. merupakan sampel data yang akan digunakan  untuk  proses k-means dimana  data  terdiri dari  246  sample  data  dengan  fitur  NIK,  Nama,  BB Lahir, TB Lahir, Berat dam Tinggi.

## 2. Penentuan pusat awal clsuter
Tabel 2.  Tabel centroid awal BB Lahir TB Lahir Berat Tingg i Centroid -1 3.1 50 9 66 Centroid -2 2.8 49 12.6 92.6 Centroid -3 2.9 48 12.9 100.1
Pada  Tabel  2  pusat  awal  cluster  atau centroid dilakukan secara acak,
3. Penentuan jarak pusat cluster
Untuk mengukur jarak antar data dengan centroid digunakan euclidian  distance .  Jarak  antar  data  ke centroid dapat  dihitung  menggunakan  persamaan berikut :
D = √( 3.1 – 3.1) 2 + (50 – 50) 2 + (9 – 9) 2 + (66 –
66) 2 = 0
Hasil Data No.1 D = √( 3.2 – 3.1) 2 + (48 – 50) 2 + (5.7 – 9) 2 + (55 –
66) 2 = 11.65761554 Hasil Data No.2 D = √(3.3 – 3.1) 2 + (50 – 50)2 + (12.7 – 9)2  + (100.2 – 66)2  = 34.40014535 Hasil Data No.237 D = √(2.9 – 3.1) 2 + (48 – 50)2 + (10.7 – 9)2 + (91.7 – 66)2  = 25.83447309 Hasil Data No.238 d = √(3.1 – 3.1) 2 + (48 – 50)2 + (10.7 – 9)2 + (88.5 – 66)2  = 22.61083811 Hasil Data No.239 D = √(2.6 – 3.1) 2 + (49 – 50)2 + (9.5 – 9)2 + (85.3 – 66)2  = 19.33882106 Hasil Data No.240 D = √(3.2 – 3.1) 2 + (49 – 50)2 + (9.9 – 9)2 + (85.5 – 66)2  = 19.54661096 Hasil Data No.241 D = √(3 – 3.1) 2 + (49 – 50)2 + (11.7 – 9)2 + (94 – 66)2  = 28.14782407 Hasil Data No.245 D = √(3.2 – 3.1) 2 + (48 – 50)2 + (8.6 – 9)2  + (65 – 66)2  = 2.2737634 Hasil Data No.10 D = √(2.6 – 3.1) 2 + (49 – 50)2 + (9.5 – 9)2 + (85.3 – 66)2  = 33.83090303 Hasil Data No.246 Perhitungan tersebut merupakan persamaan matematika untuk C1 (Gizi Lebih), untuk menentukan jarak  C2  (Gizi  Lebih)  dan  C3  (Gizi  Baik)  proses persamaan  matematika  tersebut  akan  diulangi  tetapi nilai centroid disesuaikan dengan nilai centroid yang akan dihitung.
Setelah menghitung semua jarak, berikut merupakan  langkah  perkemudian  didapatkan  matrik jarak seperti Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Jarak matrik No C1 (Gizi Lebih) C2 (Gizi Baik) C3 (Gizi Kurang) Hasil 1 0 26.8628 34.3811 Gizi Lebih 2 11.65762 38.24304 45.67209 Gizi Lebih 239 22.61084 4.965884 11.95868 Gizi Baik 240 19.33882 7.933473 15.22137 Gizi Baik 245 28.14782 1.676305 6.297619 Gizi Baik 246 33.8309 7.076722 0.714143 Gizi Kurang
Pada  Tabel  3  diperoleh  hasil  dari  perhitungan jarak matriks yaitu dua Gizi Lebih, dua Gizi Baik dan dua Gizi Kurang.
4. Hitung centroid baru
Tabel 4. Centroid baru BB Lahir TB Lahir Berat Tinggi Centro id -1 3.005434 783 49.14130 435 8.630434 783 67.56630 435 Centro id -2 2.9784 49.36 10.8512 87.3856 Centro id -3 2.996551 724 49.10344 828 12.57931 034 98.99655 172 Pada Tabel 4 hasil dari pusat centroid baru yang ditentukan dengan menghitung nilai rata-rata dari data yang ada pada centroid sama. 5. Hasil akhir k-means .
Tabel 5. Hasil akhir k-means iterasi 8 No C1 (Gizi Lebih) C2 (Gizi Baik) C3 (Gizi Kurang) Hasil 1 2.109673379 16.29980707 29.02935814 Gizi Lebih 2 9.664026507 27.6391018 40.37753937 Gizi Lebih 239 24.34464861 6.410082368 6.785054713 Gizi Baik 240 21.10045213 3.146119333 9.904934966 Gizi Baik 245 29.95409382 11.86820144 0.947354356 Gizi Kurang 246 35.61305906 17.56252332 4.895895012 Gizi Kurang
Tabel  5  merupakan  hasil  akhir  dari k-means setelah  dilakukan  melakukan  perhitungan  jarak dengan euclidean  distance , titik  konvergen  atau  nilai cluster tidak berubah setelah iterasi 8.
3.7. Perancangan Metode K-medoids Untuk data sampel pada metode k-medoids sama dengan k-means , dengan nilai k yang juga sama terdiri dari  terdiri  dari  C1  (Gizi  Lebih),  C2  (Gizi  Baik),  C3 (Gizi Kurang).
1. Penentuan pusat awal clsuter
Tabel 6.  Tabel centroid awal BB Lahir TB Lahir Berat Tingg i Medoids -1 3.1 51 11 73.3 Medoids -2 2.9 50 11.6 88 Medoids -3 2.7 51 10.5 87.9
Tabel  6  menentukan  pusat  awal  cluster  atau medoid dilakukan secara acak.
2. Penentuan jarak pusat cluster dan total cost Untuk mengukur jarak antar data dengan medoid digunakan euclidian  distance .  Jarak  antar  data  ke centroid dapat  dihitung  menggunakan  persamaan berikut :
D = √(3.1 – 3.1) 2 + (50 – 51)2 + (9 – 11)2 + (66 – 73.3)2  = 7.634788799

## Hasil Data No.1
D = √(3.2 – 3.1) 2 + (48 – 51)2 + (5.7 – 11)2 + (55 – 73.3)2  = 19.28704228 Hasil Data No.2 D = √(3.3 – 3.1) 2 + (50 – 51)2 + (12.7 – 11)2  + (100.2 – 73.3)2  = 26.97294941

## Hasil Data No.237
D = √(2.9 – 3.1) 2 + (48 – 51)2 + (10.7 – 11)2 + (91.7 – 73.3)2  = 18.64644738 Hasil Data No.238 D = √(3.1 – 3.1) 2 + (48 – 51)2 + (10.7 – 11)2 + (88.5 – 73.3)2  = 15.52546296 Hasil Data No.239 D = √(2.6 – 3.1) 2 + (49 – 51)2 + (9.5 – 11)2 + (85.3 – 73.3)2  = 12.26784415 Hasil Data No.240 D = √(3.2 – 3.1) 2 + (49 – 51)2 + (9.9 – 11)2 + (85.5 – 73.3)2  = 12.41209088 Hasil Data No.241 D = √(3 – 3.1) 2 + (49 – 51)2 + (11.7 – 11)2 + (94 – 73.3)2  = 20.80841176 Hasil Data No.245 D = √(2.6 – 3.1) 2 + (49 – 51)2 + (9.5 – 11)2 + (85.3 – 73.3)2  = 26.50773472 Hasil Data No.246 Perhitungan tersebut merupakan persamaan matematika untuk M1 (Gizi Lebih), untuk menentukan  jarak  M2  (Gizi  Lebih)  dan  M3  (Gizi Baik)  proses  persamaan  matematika  tersebut  akan diulangi tetapi  nilai medoid disesuaikan dengan  nilai medoid yang akan dihitung.
Setelah  menghitung  semua  jarak,  kemudian didapatkan matrik jarak dan total cost seperti Tabel 7 berikut :
Tabel 7. Jarak matrik dan total cost
No M1 (Gizi Lebih) M2 (Gizi Baik) M3 (Gizi Kurang) Hasil 1 7.634788799 22.15400641 21.7784297 Gizi Lebih 2 19.28704228 33.58422249 33.19005875 Gizi Lebih 237 26.97294941 12.25601893 12.74558747 Gizi Baik 238 18.64644738 4.301162634 5.00799361 Gizi Baik 240 12.26784415 3.576310948 3.281767816 Gizi Kurang 241 12.41209088 3.198437118 3.07408523 Gizi Kurang Total Cost 1647.664
Pada Tabel 7 diperoleh hasil yaitu dua Gizi Lebih, dua Gizi Baik dan dua Gizi Kurang dengan total cost 1647.664.
3. Menentukan medoid baru
Tabel 8. Medoid baru BB Lahir TB Lahir Berat Tingg i Medoids -1 3.1 49 5.9 56 Medoids -2 3 50 11.7 92.5 Medoids -3 2.8 50 9.5 88.4
Tabel  8  merupakan  tabel medoid baru  untuk perhitungan jark pada iterasi 2 yang ditentukan secara random.
4. Penentuan jarak pusat cluster dan total cost iterasi ke-2
Untuk mengukur jarak antar data dengan medoid digunakan euclidian  distance ,  kemudian  didapatkan matrik jarak dan total cost seperti Tabel 9 berikut :
Tabel 9. Jarak matrik dan total cost iterasi-2
No M1 (Gizi Lebih) M2 (Gizi Baik) M3 (Gizi Kurang) Hasil 1 10.517128 89 26.637379 75 22.407588 Gizi Lebih 2 1.4317821 06 38.030119 64 33.677292 05 Gizi Lebih 237 44.731644 28 7.7704568 72 12.236421 05 Gizi Baik 238 36.035676 77 2.3769728 65 4.0422765 86 Gizi Baik 240 29.524566 04 7.6052613 37 3.2634337 74 Gizi Kuran g 241 29.770119 25 7.2993150 36 3.1192947 92 Gizi Kuran g Total Cost 1562.04394
Pada Tabel 9 diperoleh hasil yaitu dua Gizi Lebih, dua Gizi Baik dan dua Gizi Kurang dengan total cost 1562.04394.
5. Menghitung selisih cost
Karena sudah terdapat iteras-1 dan iteras-2 maka selanjutnya  adalah  mencari  selisih  cost,  berikut merupakan hasil selisih cost antar iterasi-1 dan iterasi- 2:
Selisih cost = 1562.044 - 1647.664
Selisih cost = -85.62033838 Syarat iterasi berhenti apabila nilai selisih cost bernilai  lebih  dari  0,  karena  selisih  cost  pada perhitungan  cost  iterasi-2  dikurangi  iterasi-1 adalah -85.62033838, maka iterasi akan dilanjutkan.
6. Hasil akhir k-medoids
Tabel 10. Hasil akhir k-medoids No M1 (Gizi Lebih) M2 (Gizi Baik) M3 (Gizi Kurang) Hasil 1 3.229551052 28.83522152 19.03943276 Gizi Lebih 2 8.497646733 40.15084059 30.28200786 Gizi Lebih 237 37.58377309 6.044832504 15.525785 Gizi Baik 238 28.98637611 3.573513677 6.854195795 Gizi Baik 240 22.46953493 9.87724658 0.7 Gizi Kurang
No M1 (Gizi Lebih) M2 (Gizi Baik) M3 (Gizi Kurang) Hasil 241 22.69449272 9.539392014 0.538516481 Gizi Kurang Total Cost 1562.04394
Pada Tabel 10 perhitungan k-medoids , nilai sudah dikatakan  bisa  konvergen  pada  iterasi  ke-3  karena pada iterasi ke-4 nilai total cost bernilai > 0.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Software Hasil website saat ini adalah pembuatan halaman
Train, dan Perbandingan.
1. Tampilan Halaman Train
Gambar 6. Tampilan Train
Pada  Gambar  6  Melihat  tentang  jumlah  cluster, total iterasi serta menampilkan tabel yang berisi nama anak,  berat  lahir,  tinggi  lahir,  berat,  tinggi  dan  hasil label dari k-means dan k-medoids .

## 2. Tampilan Halaman Perbandingan
Gambar 7. Tampilan Perbandingan
Pada Gambar 7. Halaman ini menampilkan hasil perbandingan k-means dan k-medoids yang  tabelnya terdiri dari nama anak, k-means label, k-medoids label dan label aktual.

## 4.2. Pengujian Black Box
Pengujian black  box dilakukan  untuk  menguji fitur-fitur yang ada pada website Hasil dari pengujian bisa diliat pada Tabel 11.
Tabel 11. Pengujian Black Box No Pengujian Harapan Hasil Uji Hasil Uji 1 Halaman login Username, password sesuai dan berhasil Berhasil 2 Halaman Dashboard Menampilkan grafik dari data anak, data orangtua, data gizi Berhasil
No Pengujian Harapan Hasil Uji Hasil Uji 3 Halaman Data Orangtua Menampilkan, menambah, mengedit, dan menghapus data orangtua dan disimpan dalam database Berhasil 4 Halaman Data Anak Menampilkan, menambah, mengedit, dan menghapus data anak dan disimpan dalam database Berhasil 5 Halaman Data Gizi Menampilkan, menambah, mengedit, dan menghapus data gizi dan disimpan dalam database Berhasil 6 Halaman Train Melakukan proses klasifikasi dengan algoritma clustering k-means dan k-medoids kemudian label hasil ditampilkan bersamaan dengan nama anak, berat lahir, tinggi lahir, berat, dan tinggi, serta menampilkan jumlah cluster, total iterasi k-means dan k-medoids , dan waktu training k-means dan k-medoids Berhasil 7 Halaman Perbandingan Menampilkan k-means label, k-medoids label dan label aktual, serta sistem melakukan perhitungan total true positive, true negative, false positive, dan false negative serta menampilkan hasil dari confusion matrix accuracy, sensitifity dan specificity. Berhasil
Tabel 11 pengujian black box, dapat disimpulkan semua  halaman  pada  website  berhasil  dan  berjalan baik.

## 4.3. Pengujian User
Pengujian  user  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui apakah sistem sudah berjalan dengan baik atau belum. Hasil dari pengujian bisa diliat pada Tabel 12. Tabel 12. Pengujian User No Pengujian Harapan Hasil Uji Hasil Uji Sangat Setuju (SS) Setuju (S) Kurang Setuju (KS) 1 Tampilan  User  interface  dari  website  klasifikasi  status  gizi  anak dengan k-means dan k-medoids terlihat Menarik 6 (28.6%) 15 (71.4%) 0 (0%) 2 Fitur yang ada pada aplikasi website klasifikasi status gizi anak dengan k-means dan k-medoids berfungsi dengan baik. 7 (33.3%) 14 (66.7%) 0 (0%) 3 Website  klasifikasi  status  gizi  anak  dengan k-means dan k-medoids mudah digunakan 8 (38.1%) 13 (61.9%) 0 (0%) 4 Informasi yang ada pada website klasifikasi status gizi anak dengan k- means dan k-medoids mudah di mengerti 8 (42.9%) 12 (57.1%) 0 (0%) 5 Website  klasifikasi  status  gizi  anak  dengan k-means dan k-medoids dapat membantu dalam mengklasifikasikan status gizi anak 11 (52.4%) 10 (47.6%) 0 (0%) Rata-rata jawaban 40 (39%) 64 (61%) 0 (0%)
Berdasarkan  pada  Tabel  12  dapat  lihat  jawaban sangat  setuju  mendapatkan  persentase  39%,  jawaban setuju  mendapatkan  persentase  61%,  dan  jawaban kurang  setuju  0%  sehingga  dapat  dikatakan  website sudah berjalan dengan baik.
4.4. Hasil  perbandingan K-means dengan K- medoids
Untuk  hasil  perbandingan, k-means dengan k- medoids menghasilkan  dua  perbandingan  dari  segi confusion  matrix dan  implementasi  metode  pada sistem seperti tabel 13:
Tabel 13. Perbandingan confusion matrix Accuracy Specificity Sensitifity Selisih K- Means 0% 0% 0% Selisih K- Medoids -0.82% -0.66% -1.27% Rata-rata K- Means 77.8% 82.88% 67.70% Rata-rata K- Medoids 68.97% 76.16% 55.56%
Pada  Tabel  13  terlihat  apabila  selisih  untuk  k- means lebih besar yaitu 0% pada accuracy, specificity, dan sensitifity ,  sedangkan  selisih k-medoids yaitu  - 0.82%  pada accuracy ,  -0.66  pada specificity dan  - 1.27%  pada sensitifity .  apabila  Rata-rata  untuk k- means lebih besar yaitu 77.8% pada accuracy , 82.88% pada specificity dan  67.70%  pada sensitifity , sedangkan  rata-rata  pada k-medoids lebih  kecil  yaitu 68.97%  pada  accuracy,  76.16%  pada specificity dan 55.56% pada sensitifity .
Tabel 14. Perbandingan sistem K-Means K-Medoids Jumlah Looping (Iterasi) 8 3 Waktu Train Metode 0.182 detik 0.406 detik Baris Implementasi Metode 62 baris 65 baris
Pada Tabel 14 dapat disimpulkan bahwa dari segi implementasi  metode  pada  sistem  pada  saat  training dilakukan, k-means lebih baik dari waktu train metode dan  baris  implementasi  metode  dibandingkan k- medoids .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  black  box,  pengujian fungsional  yang  telah  dilakukan  mendapatkah  hasil semua  halaman  pada  website  klasifikasi  status  gizi anak dengan metode k-means dan k-medoids berhasil dan  berjalan  baik.  Hasil  pengujian  user,  perhitungan persentase  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan jawaban  sangat  setuju  mendapatkan  persentase  39%, jawaban  setuju  mendapatkan  persentase  61%,  dan jawaban  kurang  setuju  0%  sehingga  dapat  dikatakan website sudah berjalan dengan baik. Kesimpulan akhir untuk  perbandingan  metode k-means dan k-medoids dapat  dikatakan  bahwa  metode  k-means  lebih  baik dibandingkan k-medoids dalam segi confusion matrix ( accuracy,  specificity,  sensitifity )  dan  perbandingan implementasi metode pada sistem. Penelitan selanjutnya  menggunakan feature yang  lebih  banyak seperti umur, jenis kelamin, lingkar lengan atas dengan feature  bersifat categorical bisa  dilakukan label encoder atau one-hot  encoder agar  berbentuk  data numerik.serta  bisa  menggunakan  metode  atau algoritma yang memang dikhususkan untuk klasifikasi seperti decision  tree,  k-nearest  neighbour,  naïve bayes,  svm,  ensamble  model, dan  menggunakan metode deep learning seperti cnn atau rnn .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Rizki  Octaviyani  and  R.  Mayasari, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Status  Gizi  Balita,” Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , vol. 2022, no. 13, pp. 370–381, doi: 10.5281/zenodo.6962588.
[2] E.  Irfiani,  S.  Sulistia  Rani,  S.  Nusa  Mandiri  Jl Kramat  Raya  No,  and  J.  Pusat,  “Algoritma  K- Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” vol. 6, no. 4, pp. 17–27, 2018.
[3] W. Mega, “CLUSTERING MENGGUNAKAN
METODE K-MEANS UNTUK MENENTUKAN  STATUS  GIZI  BALITA,”
2015.
[4] H.  Sastypratiwi,  R.  Dwi,  and  N.  #2,  “JEPIN (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika) Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review”.
[5] S. Nurajizah and A. Salbinda, “Penerapan Data Mining  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Analisa  Penjualan  Pada  Toko  Fashion  Hijab
Banten,” Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK  BSI , vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[6] K.  Singgahan,  K.  N.  Tuban  Tri  Dian  Mustika, and  M.  Wahini,  “POLA  ASUH  MAKAN
ANTARA  IBU  BEKERJA  DAN  TIDAK BEKERJA
DAN FAKTOR
YANG MEMPENGARUHI  STATUS  GIZI  ANAK
USIA  SEKOLAH  DASAR  (Kasus  di  Desa Tingkis,” 2015.
[7] R.  Setiadi,  J.  Kebidanan,  P.  Kemenkes Kalimantan Timur, J. Wolter Monginsidi No, J. Keperawatan,  and  J.  Wolter,  “FAKTOR-
FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI STATUS  GIZI  BALITA:  SYSTEMATIC REVIEW,” 2020.
[8] 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.
[9] C. A. Chuzaini, “KLASIFIKASI KELOMPOK BELAJAR PPTQ MENGGUNAKAN METODE K-MEANS  CLUSTERING (STUDI KASUS DI PONDOK PESANTREN MABADI’UL HUDA DESA BANJARARUM KECAMATAN  SINGOSARI  KABUPATEN MALANG),” 2017.
[10]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,”  vol. 15, no. 2.
[11]  G.  Putri,  I.  Rani,  A.  Aziz,  M.  Priyono,  and  T. Sulistyono,  “IMPLEMENTASI  EUCLIDEAN DAN  CHEBYSHEV  DISTANCE  PADA  K- MEDOIDS CLUSTERING,” 2022.
[12]  M.  Khoncita  Dasriana  Bau,  Y.  Setyawan,  M. Titah  Jatipaningrum,  J.  Statistika,  F.  Sains Terapan,  and  I.  AKPRIND  Yogyakarta, “PERBANDINGAN METODE ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN
KABUPATEN/KOTA DI  PROVINSI  NUSA  TENGGARA  TIMUR BERDASARKAN DIMENSI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2020,” Jurnal Statistika Industri dan
Komputasi ,  vol.  08,  no.  1,  pp.  48–57,  2023, [Online]. Available: https://ntt.bps.go.id.