Vol. 1, No. 2 , April (2020), pp. 68 - 72
Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi

## Balita Di Kabupaten Simalungun
Hananda Hafizan 1* , Anggita Nadia Putri 2
Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jln. Jendral Sudirman Blok A No.1/2/3 Pematangsiantar, Medan, Indonesia 21127 hanandahafizan@gmail.com * 1

## Abstract
One of the health problems in Indonesia is the problem of nutritional status of children under  five  years.  Cases  of  malnutrition  are  not  only  a  family  problem,  but  also  a  state problem. The nutritional status of children under five years can be assessed by measuring the  human  body  known  as  "Anthropometry".  To  be  able  to  carry  out  anthropometric examinations  and  measurements  in  order  to  find  out  the  nutritional  status  of  children under five, they can go to public health service places such as the Posyandu. We went to the  KENANGA  Posyandu  located  in  Wonorejo,  Kerasaan  sub-district,  Simalungun district.  The  purpose  of  this  study  will  be  to  test  the  model  for  the  classification  of nutritional  status  of  children  under  the  WHO-2005  reference  standard  by  utilizing  data mining techniques using the Decision Tree method C4.5 Algorithm.
Keywords : Nutritional Status, Anthropometry, Decision Tree, C4.5 Algorithm;

## Abstrak
Salah  satu  permasalahan  kesehatan  di  Indonesia  adalah  masalah  status  gizi  balita. Kasus gizi buruk tidak hanya menjadi beban keluarga, tetapi juga menjadi beban negara. Status  gizi  balita  dapat  dinilai  dengan  mengukur  tubuh  manusia  yang  dikenal  dengan istilah  “Antropometri”.  Untuk  dapat  melakukan  pemeriksaan  dan  pengukuran antropometri agar dapat mengetahui status gizi balita dapat mendatangi tempat pelayanan kesehatan  masyarakat  seperti  salah  satunya  yaitu  posyandu.  Kami  mendatangi  Posyandu KENANGA  yang  berada  di  kelurahan  Wonorejo  kecamatan  Kerasaan  kabupaten Simalungun. Tujuan dari penelitian ini akan menguji coba model untuk klasifikasi status gizi  balita  berdasarkan  baku  rujukan  WHO-2005  dengan  memanfaatkan  teknik  data mining menggunakan metode Decision Tree Algoritma C4.5.
Kata kunci : Status Gizi, Antropometri, Decision Tree , Algoritma C4.5;

## 1. Pendahuluan
Status  gizi  balita  merupakan  salah  satu  permasalahan  kesehatan  di  Indonesia.  Kasus gizi  buruk  tidak  hanya  menjadi  beban  bagi  keluarga  tetapi  juga  menjadi  beban  bagi negara. Balita mengalami siklus pertumbuhan dan perkembangan yang membutuhkan zat- zat  gizi  yang  lebih  besar  dari  kelompok  unsur  lain  sehingga  balita  paling  mudah menderita  kelainan  gizi.  Status  gizi  balita  dapat  dinilai  dapat  dinilai  dengan  mengukur tubuh  manusia  yang  dikenal  sebagai  “Antropometri”.  Pengukuran  antropometri  dapat dilakukan  dengan  melakukan  pengukuran  indikator  berat  badan  dan  tinggi  badan  serta memperhatikan  umur  dan  jenis  kelamin  balita  itu  sendiri.  Ukuran  antropometri  untuk penilaian  status  gizi  merupakan  kombinasi  antara  masing-masing  ukuran  indikator antropometri yang umum digunakan untuk menilai  status  gizi yang umum adalah indeks berat  badan  terhadap  umur  (BB/U),  indeks  berat  badan  terhadap  tinggi  badan  (BB/TB) dan indeks tinggi badan terhadap umur (TB/U). Untuk anak pada umumnya, indeks BB/U merupakan  cara  baku  yang  digunakan  untuk  mengukur  pertumbuhan.  Indeks  BB/TB merupakan  ukuran  antropometri  yang  terbaik  karena  dapat  menggambarkan  status  gizi saat ini dengan lebih sensitif dan spesifik.
Vol. 1, No. 2 , April (2020), pp. 68 - 72
Untuk  dapat  melakukan  pemeriksaan  dan  pengukuran  antropometri  agar  dapat mengetahui  status  gizi  balita  dapat  mendatangi  tempat  pelayanan  kesehatan  masyarakat seperti  salah  satunya  yaitu  posyandu  yang  berada  di  wilayah  tempat  tinggal.  Posyandu KENANGA  merupakan  posyandu  yang  berada  di  kelurahan  Wonorejo  kecamatan Kerasaan  kabupaten  Simalungun.  Di  posyandu  ini  laporan  data  balita  disimpan  dalam buku  catatan  posyandu  dan  file  digital.  Data  tersebut  apabila  digali  dengan  tepat  maka dapat  diketahui  pola  atau  pengetahuan  untuk  mengambil  keputusan.  Serangkaian  proses mendapatkan pengetahuan atau pola dari kumpulan data disebut dengan Data Mining [1]– [4].
Data Mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  dalam  jumlah  besar  yang  diharapkan  dapat mengatasi  kondisi  tersebut  [5].  Data  Mining  sendiri  memiliki  beberapa  teknik  salah satunya  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  proses  pada  data  mining  yang bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang  berharga  dari  data  yang  berukuran  relatif  besar hingga  sangat  besar.  Algoritma  data  mining  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif.  Algortima  C4.5  sendiri  merupakan  pengembangan  dari  algortima  ID3. Kemampuan  klasifikasi  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk  membangun  pohon keputusan  ( Decision  Tree )  [1],  sehingga  terlihat  kecenderungan  status  gizi  balita  dan dapat ditindaklanjuti pemangku kepentingan sebagaimana seharusnya.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Data mining biasa juga dikenal nama lain seperti : Knowledge discovery ( mining ) in databases (KDD), ekstraksi  pengetahuan  ( knowledge  extraction )  Analisa  data/pola  dan  kecerdasan  bisnis ( business intelligence ) [4].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Sedang  pohon  keputusan  dapat  diartikan  suatu  cara  untuk  memprediksi  atau mengklarifikasi  yang  sangat  kuat  [6]–[8].  Pohon  keputusan  dapat  membagi  kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian  aturan  keputusan.  Rumus  Algoritma  C4.5  terbagi  menjadi  2  rumus,  yang pertama rumus untuk mencari nilai gain. Adapun rumus gain adalah sebagai berikut: ain    A     ntropy ∑ | | | | (1)
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut n : Jumlah Partisi Atribut A | 1 | : Jumlah kasus pada partisi ke-i | | : Jumlah Kasus dalam S Dan rumus yang kedua adalah :
∑ (2)
Keterangan : S : Himpunan kasus n : Banyaknya partisi S pi : probabilitas yang didapat dari kasus i dibagi total kasus.
Vol. 1, No. 2 , April (2020), pp. 68 - 72

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner  adalah  salah  satu  software  untuk  pengolahan  data  mining.Aplikasi RapidMiner bersifat open source (terbuka).RapidMiner dibuat menggunakan bahasa java sehingga  dapat  bekerja  di  semua  sistem  operasi.  Pekerjaan  yang  dilakukan  oleh RapidMiner text mining adalah berkisar dengan analisis teks, mengekstrak pola-pola dari data  set  yang  besar  dan  mengkombinasikannya  dengan  metode  statistika,  kecerdasan buatan,  dan  database.  Tujuan  dari  analisis  teks  ini  adalah  untuk  mendapatkan  informasi bermutu tertinggi dari teks yang diolah.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Dengan  menggunakan  3  kriteria  antara  lain  :  Berat  badan  (C1),  Tinggi  Badan  (C2), dan  Bentuk  Badan  (C3)  kami  memperoleh  data  dari  salah  seorang  yang  bertugas merangkap  laporan  status  gizi  balita  pada  posyandu  Kenanga.  Beliau  memberikan  kami 40  data  status  gizi  balita  .  Data  diakumulasi  dengan  menggunakan  bantuan software microsoft excel .
Tabel 1. Data Akumulasi Berat Badan  Tinggi Badan  Bentuk Badan  Status Gizi Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Pendek Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Pendek Normal Gizi Cukup Normal Pendek Normal Gizi Cukup Kurang Pendek Normal Gizi Kurang Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Pendek Kurus Gizi Kurang Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Kurang Normal Kurus Gizi Kurang Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup Normal Normal Normal Gizi Cukup
Pada  tahap  selanjutnya  data  akan  di  proses  menggunakan  bantuan  Tools  RapidMiner maka  data  akan  terlihat  pohon  keputusan,  dan  rulenya.  Setelah  dilakukan  perhitungan metode  algoritma  C4.5  pada  RapidMiner,  maka  terbentuk  pohon  keputusan  seperti gambar di bawah ini :
Gambar 1. Decision Tree
Vol. 1, No. 2 , April (2020), pp. 68 - 72
Pohon  Keputusan  diatas  menghasilkan  rule  yang  akan  diimplementasikan  pada program. Rule yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

## Gambar 2. Rule
Berdasarkan gambar 2 dapat dijelaskan bahwa dari 3 atribut penilaian terhadap status gizi balita di posyandu kenanga kabupaten Simalungun (Berat badan (C1), Tinggi Badan (C2), dan Bentuk Badan (C3)), diperoleh atribut Berat Badan(C1) dan Bentuk Badan (C3) menjadi  atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  status  gizi  balita.  Dalam  hal  ini  juga kami  menguji  kebenaran  data  yang  digunakan,  apakah  metode  klasifikasi  C4.5  dapat diterapkan pada status gizi balita dengan bantuan software RapidMiner. Hasil perhitungan software  RapidMiner  menunjukkan  akurasi    menggunakan  tools  performance  adalah 100%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode  C4.5  dapat  digunakan  untuk  menilai  status gizi balita.
Gambar 3. Performance

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat diterapkan  dalam  menentukan  status  gizi  balita  di  posyandu  Kenanga  kabupaten Simalungun. Dari 3 (tiga) atribut antara lain : Berat badan (C1), Tinggi Badan (C2), dan Bentuk  Badan  (C3)  diperoleh  atribut  Berat  Badan(C1)  dan  Bentuk  Badan  (C3)  menjadi atribut  yang  paling  berpengaruh  terhadap  status  gizi  balita.  Dalam  hal  ini  juga  kami menguji kebenaran data yang digunakan, apakah metode klasifikasi C4.5 dapat diterapkan pada  status  gizi  balita  dengan  bantuan  software  RapidMiner.  Hasil  perhitungan  software RapidMiner menunjukkan akurasi  menggunakan tools performance adalah 100%.

## Daftar Pustaka
[1] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer
Vol. 1, No. 2 , April (2020), pp. 68 - 72
Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no.
012002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[2] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp.
224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[3] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[4] A.  P.  Windarto et  al. ,  “Analysis  of  the  K-Means  Algorithm  on  Clean  Water Customers Based on the Province,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012001.
[5] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[6] A. Raditya, Implementasi Data Mining Classification untuk Mencari Pola Prediksi Hujan dengan Menggunakan Algoritma C4.5 . 2015.
[7] D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” Ultim. Vol. VI, No. 1 | Juni 2014 , vol. VI, no. 1, pp. 15–20, 2014.
[8] A.  Nurzahputra  and  M.  A.  Muslim,  “Peningkatan  Akurasi  Pada  Algoritma  C4.5
Menggunakan Adaboost Untuk Meminimalkan Resiko Kredit,” Pros. SNATIF ke- 4 , pp. 243–247, 2017.