## 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.v6i1.3522

## Clustering Kebutuhan Makanan untuk Meminimasi Standar Deviasi Angka Kebutuhan Gizi Menggunakan Algoritma K-Means dan K- Medoids
Resha Anjariansyah, Agung Triayudi *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 2018.resha.anjariansyah@student.unas.ac.id, 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Upaya untuk mencegah masalah gizi adalah pendidikan gizi seimbang, yang terdiri dari empat prinsip pola makan yang bervariasi, gaya hidup bersih, aktivitas fisik dan pemantauan berat badan secara teratur. Keanekaragaman makanan pada setiap kali makan divisualisasikan sebagai isi piring ku yang terdiri dari sepertiga makanan pokok, sepertiga lauk pauk, dan sepertiga  sayur dan buah.  Dalam  menentukan  gizi  seimbang  menggunakan  prinsip  Isi  Piring  Ku yang  terdiri  dari  makanan pokok,  lauk  pauk,  sayur,  dan  buah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkelompokan  atau  clustering  Tabel  Bahan  Pangan Indonesia  tahun  2017  menggunakan  algoritma k-means dan k-medoids .  Data  dari  jenis  pangan  yang  sudah  dirangkum  di TKPI  tahun  2017  menjadi  4  kategori  sesuai  yaitu  clustering  makanan  buah  (Klanpenres_0),  clustering  makanan  pokok (Klanpenres_1), clustering lauk pauk (Klanpenres_2), clustering sayuran (Klanpenres_3). Pada hasil penelitian ini hasil dari clustering menggunakan algoritma k-means bahwa terdapat 109 untuk (Klanpenres_0), 323 untuk (Klanpenres_1), 166 untuk (Klanpenres_2), 105 untuk (Klanpenres_3). Sedangkan hasil clustering menggunakan algoritma k-medoids adalah 107 untuk (Klanpenres_0),  325  untuk  (Klanpenres_1),  166  untuk  (Klanpenres_2),107  untuk  (Klanpenres_3).  Sedangkan  untuk  hasil standar  deviasi  dari clustering menggunakan  algoritma k-means terdapat  3  kategori  yang  melebihi  standar  anjuran  Angka Kecukupan Gizi 40 persen, dan 1 kategori yang kurang dari standar. Dan hasil standar deviasi dari clustering menggunakan algoritma k-medoids terdapat 4 kategori yang kelebihan pada standar anjuran Angka Kecukupan Gizi.
Kata Kunci: Kebutuhan Makanan; Isi Piringku; Clustering; Data Mining ; K-Means ; K-Medoids
Abstract− To prevent nutritional problems is balanced nutrition  education, which consists of the four principles of a varied diet, a clean lifestyle, physical activity and regular weight monitoring. The diversity of food at each meal is visualized as the contents of my plate which consists of one third of staple foods, one third of side dishes, and one third of vegetables and fruit. In  determining  balanced  nutrition,  the  principle  of  Fill  My  Plate  is  used,  which  consists  of  staple  foods,  side  dishes, vegetables and fruit. This study aims to group or cluster the Indonesian Food Ingredients Table in 2017 using the k-means and k-medoids algorithms. Data from food types that have been summarized at TKPI in 2017 are divided into 4 appropriate categories,  namely  fruit  food  clustering  (Klanpenres_0),  staple  food  clustering  (Klanpenres_1),  side  dishes  clustering (Klanpenres_2), vegetable clustering (Klanpenres_3). In the results of this study the results of clustering using the k-means algorithm  that  there  are  109  for (Klanpenres_0),  323  for  (Klanpenres_1), 166  for  (Klanpenres_2),  105  for  (Klanpenres_3). While the results of clustering using the k-medoids algorithm are 107 for (Klanpenres_0), 325 for (Klanpenres_1), 166  for (Klanpenres_2),  107  for  (Klanpenres_3).  Meanwhile,  for  the  standard  deviation  results  from  clustering  using  the  k-means algorithm, there are 3 categories that exceed the recommended standard for the 40 percent Nutritional Adequacy Ratio, and 1 category that is less than the standard. And the results of the standard deviation of clustering using the k-medoids algorithm, there are 4 categories that are superior to the recommended standard for the Nutrition Adequacy Rate.
Keywords : Food Needs; MyPlate; Clustering; Data Mining; K-Means; K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  upaya  untuk mencegah  masalah  gizi  adalah  dengan  memberikan  edukasi  tentang  gizi  seimbang.  Ini terdiri  dari  empat  prinsip  yaitu  jenis  makanan,  gaya  hidup  bersih,  aktivitas  fisik,  dan  manajemen  berat  badan secara  teratur.  Keanekaragaman  lauk  setiap  kali  makan  divisualisasikan  dengan  isi  piring  ku  yang  terdiri  dari sepertiga piring makanan pokok, sepertiga piring lauk pauk, dan sepertiga sayuran dan buah. [1]
Kesehatan memegang peranan yang sangat penting bagi manusia. Di era makan sepuasnya saat ini, orang cenderung memilih makanan siap saji, sehingga tidak ada kontrol nutrisi terkait kalori yang dibutuhkan. Secara umum, makan berlebihan menyebabkan kolesterol menumpuk karena memenuhi kebutuhan makanan lebih dari kalori. Makanan yang dikonsumsi seseorang tidak boleh melebihi kalori yang dikonsumsi per hari. Penting untuk mengetahui  berapa  banyak  yang  Anda  makan  dan  nutrisi  apa  yang  terkandung  dalam  setiap  makanan  untuk mengontrol kebutuhan kalori Anda dengan benar. [2]
Data Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) tahun 2017 merupakan pengembangan lebih lanjut dari Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  tahun  2009.  Dalam  perkembangan  ini,  memasukkan  nilai  gizi  dan melaksanakan  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  2017.  Tidak  ada  nilai  atau  masih  kosong  di  bawah penggunaan input value dan borrowed value .[3]
Jenis-jenis makanan yang tercantum dalam Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) tahun 2017 adalah sebagai berikut.
a. Makanan  tunggal  TKPI  ini  tidak  diolah,  bebas  dari  bahan  makanan  lain  (termasuk  garam  dan  minyak), biasanya dalam bentuk mentah atau segar, atau masih dalam bentuk alami.

## 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.v6i1.3522
b. Pangan olahan dalam TKPI ini merupakan bahan pangan yang sudah mengalami proses pengolahan sebagai akibatnya  merubah  bentuk  alami  bahan  pangan.  Contoh  bahan  pangan  tunggal  terolah  merupakan  tepung gandum  &  tepung  beras.  Pangan  komposit/  adonan  misalnya  masakan,  kudapan  manis-kudapan  manis  & pangan pabrikan. [3]
Pada tabel 1 terdapat pengelompokan pangan di TKPI tahun 2017 mengacu pada pengelompokan pangan yang  dilakukan  dengan  harmonisasi  ASEAN.  Pengelompokan  makanan  berdasarkan  jenis,  ciri,  bagian  dan fungsinya. [3]
Tabel 1. Tabel Pengelompokkan Makanan No Bahan Pangan 1 Serelia dan hasil olahannya 2 Umbi berpati dan hasil olahannya
3 Kacang, biji, bean , dan hasil olahannya 4 Sayuran dan hasil olahannya 5 Buah dan hasil olahannya 6 Daging, unggas dan hasil olahannya 7 Ikan, kerrang, udang dan hasil olahannya 8 Telur dan hasil olahannya 9 Susu dan hasil olahannya 10 Lemak dan minyak 11 Gula, sirup, konfeksioneri 12 Bumbu 13 Minuman
Makan makanan yang harus seimbang untuk pemenuhan Angka Kebutuhan Gizi antara lain : [4] 1. Sel-sel yang rusak menjaga jaringan tubuh hingga kesehatan organ tetap terjaga.
2. Menyesuaikan metabolisme tubuh dan keseimbangan berbagai cairan tubuh
3. Meningkatkan daya tahan tubuh terhadap berbagai penyakit.
Angka Kecukupan Gizi adalah rata-rata kebutuhan gizi harian untuk kesehatan yang optimal bagi semua orang  berdasarkan  kelompok  umur,  jenis  kelamin,  ukuran  tubuh  dan  aktivitas  fisik.  AKG  sesuai  pada  tingkat konsumsi,  tetapi  pada  tingkat  produksi  dan  pasokan,  kerugian  dan  kegunaan  lain  harus  diperhitungkan    dari tingkat produksi hingga tingkat konsumsi. Angka Kecukupan Gizi dicatat dalam format tabel. [5]
Data  Mining adalah  ekstraksi  informasi.  Dari  sejumlah  besar  data  untuk  mengidentifikasi  informasi tersembunyi  Manfaatkan  dan  fasilitasi  pengetahuan  secara  real  time  aplikasi.  [6] Clustering adalah  teknik statistik multidimensi yang bertujuan untuk mengumpulkan individu-individu yang serupa ke dalam kelas-kelas yang  homogen  berdasarkan  nilai-nilai  yang  diamati  dalam    sekumpulan  variabel.  Kelas  yang  dihasilkan  dapat diatur sesuai dengan berbagai struktur.[7]
MyPlate , ikon dan rencana komunikasi multimodal yang dikembangkan untuk Pedoman Diet 2010 untuk Orang  Amerika  (DGA),  memberikan  kesempatan  untuk  mempertimbangkan  pendekatan  baru  untuk mengevaluasi efektivitas inisiatif komunikasi. Tinjauan indikator yang digunakan dalam penilaian untuk inisiatif komunikasi  DGA  sebelumnya  menemukan  kesenjangan  dalam  memperhitungkan  hasil  jangka  menengah  dan jangka  panjang  yang  penting.[8]  Dalam  pedoman  diet,  fokus  telah  bergeser  dari  nutrisi  individu  ke  diet, kelompok  makanan  dan  bahan  makanan.[9]  Karena  indikasi  gizi  seimbang  dapat  dilihat  dari  berat  badan  dan tinggi badan apakah ideal atau tidak. [10]
Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa dalam menentukan gizi seimbang menggunakan prinsip Isi Piring Ku yang terdiri dari makanan pokok, lauk pauk, sayur dan buah. [11]
Maka,  diperlukannya  suatu  acuan  yang  dapat  mengedukasi  pol  acara  makan  yang  tepat  dan  sesuai. Karena  agar  dapat  terkontrol  dari  bayi  sampai  dengan  lansia  terhadap  Angka  Kecukupan  Gizi  agar  tidak

## 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.v6i1.3522
berlebihan sampai dengan obesitas.[10][12]  Penyakit kardiovaskular merupakan penyebab kematian nomor satu di dunia. penyakit Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti kurangnya aktivitas fisik, asupan nutrisi yang tidak seimbang, dan kadar kolesterol darah yang tinggi.[13]
Kementerian  Kesehatan  telah  menerbitkan  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  pada  tahun  2017.  Pada Penelitian kali ini akan mengkelompokan atau clustering data dari jenis pangan yang sudah dirangkum di TKPI tahun  2017  menjadi  4    kategori  sesuai  yaitu clustering buah ( Klaspenres_0 ), clustering makanan  pokok ( Klaspenres_1 ), clustering lauk pauk ( Klaspenres_2 ) clustering sayuran ( Klaspenres_3 ).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  rumusan  masalahnya  adalah  bagaimana clustering pada  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  dengan  meminimasi  standar  deviasi  sesuai  untuk pemenuhan  Isi  Piringku.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kesesuaian  angka pengelompokan/ clustering standar  deviasi  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  dengan  pemenuhan  Isi Piringku.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2  peneliti  mengembangkan  penerapan metode clustering  K-Means dan K-Medoids untuk  mengelompokkan  data  tabel  komposisi  pangan  Indonesia (TKPI) secara kuantitatif. [14] Metode pada penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids dengan  menggunakan  bantuan  bahasa  pemograman Phyton ,  setelah  melakukan  proses clustering ,  peneliti  melakukan  perancangan  sistem data  record aplikasi  berbasis  website  yaitu  Hitung  Giziku (HIGIKU).

## 2.1 Sumber Data
Berikut sumber data yang digunakan :
a. Dataset diambil dari data Tabel Komposisi Pangan Indonesia dengan format program Microsoft Excel (xls.) dengan record sebanyak 703 data. [3]
b. Tabel Angka Kecukupan Gizi merujuk  kepada Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2019 Tentang Angka Kecakupan Gizi yang dianjurkan untuk Masyarakat Indonesia. [5]
2.2 Identifikasi Masalah
Pada  tabel  2  ini  identifikasi  masalah  yang  akan  dibahas  adalah  data  mining    untuk  mengelompokkan  jenis makanan dari Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) [3] sesuai dengan kategori pengelompokan.
Tabel 2 . Tabel Penentuan Kategori
Kategori Penelitian Bahan
Energi Protein

## 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.v6i1.3522
Kategori Penelitian Mineral Vitamin

## 2.3 Algoritma K-Means
Langkah-langkah Algritma K-Means adalah : [15] a. Tempatkan k titik ke dalam ruang yang diwakili oleh objek yang sedang dikelompokkan. Poin-poin ini b. mewakili centroid grup awal.
c. Tugaskan setiap objek ke grup yang memiliki pusat terdekat.
d. Ketika semua objek telah ditetapkan, hitung ulang posisi k centroid.
e. Ulangi  Langkah  2  dan  3  sampai  centroid  no  bergerak  lebih  lama.  Ini  menghasilkan  pemisahan  objek  ke dalam kelompok dari mana metrik menjadi diminimalkan dapat dihitung

## 2.4 Algoritma K-Medoids
Langkah-langkah algoritma K-Medoids secara umum adalah : [16] a. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
b. Pada  rumus  1  Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidian Distance dengan persamaan : 𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1) c. Pilih secara acak dengan objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoids baru. d. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoids baru.
e. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S<0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil dan pembahasan  akan  menjelaskan  hasil  implementasi clustering menggunakan  algoritma k- means dan k-medoids terhadap  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  menggunakan  program Phyton, penjelasan  sistem  informasi  Hitung  Giziku  berbasis  web  menggunakan  PHP,  serta  akan  dijabarkan  standar deviasi  pada  hasil clustering Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  terhadap  Angka  Kecukupan  Gizi (AKG),  yang  bertujuan  untuk  melihat  seberapa  ragam  dalam  keanekaragaman  makanan  terhadap  Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI). Pada tabel 3 dan 4 berikut attribute dan variabel yang digunakan.
Tabel 3 . Tabel Pengelompokkan Makanan Atribut Inisialisasi Bahan A Energi X1 Protein X2 Mineral X3 Vitamin X4 Tabel 4. Sampel Data Pengujian
No Bahan E n er g i Pro tein Min er al Vitam in 1 Beras z giling z , mentah 357 8,4  328,4 10,8 2 Beras z giling var pelita z ,mentah z 369 9,5  274,4 0,26 3 Beras z giling z var rojolele, mentah z 357 8,4  376,9 3,7 4 Beras hitam z , mentah z 351 8,0  325,8 6,21 5 Beras jagung kuning z , kering, mentah z 358 5,5  196,6  12,12
6 Beras jagung z putih, kering, mentah z 307 4,8  170,8 8,05 7 Beras ketan z hitam tumbuk, mentah z 360 8,0  664,7 2,34 8 Beras ketan putih z tumbuk, mentah z 361 7,4  460,9 1,68 9 Beras ladang z , mentah 376 7,5  212,3 5,5 10 Beras menir z , mentah z 362 7,7  589,3 2,45 … … … … … … 156  Domba z , ginjal z , segar z 100 16,6  693,1  23,36 … … … … … … 503  Kacang z panjang z , segar z 31 2,3  368,2 47,1

## 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.v6i1.3522
No Bahan E n er g i Pro tein Min er al Vitam in … …
… … … … 703  Rujak z Aceh z 82 0,4 0  45,22

## 3.1 Algoritma K-Means
Menentukan  jumlah  clustering  yaitu  4,  setelah  itu  menentukan centroid  data atau  pusat  klasterisasi  awal  yang telah ditentukan secara random berdasarkan nilai variabel data yang di cluster dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Centroid Data No
E n er g i Pro tein Min er al Vitam in
1 0,537750  0,111860  0,046022  0,056905 2 0,556240  0,126685  0,038455  0,001370 3 0,537750  0,111860  0,052819  0,019495 4 0,528505  0,106469  0,045658  0,032720
Setelah  hasil  dari penentuan centroid  data ,  maka  pada gambar  3 berikut  merupakan  hasil  diagram plot dari algoritma k-means .
Gambar 3 . Diagram plot algoritma k-means
Pada tabel 6 merupakan hasil clustering menggunakan pyhton .
Tabel 6 . Tabel Sebagian Clustering
No Bahan K la sp en res_ 0 K la sp en res_ 1 K la sp en res_ 2 K la sp en res_ 3 1 Beras z giling z , mentah
X
2 Beras z giling var pelita z ,mentah z X 3 Beras z giling z var rojolele, mentah z X 4
Beras hitam z , mentah z
X 5
Beras jagung kuning z , kering, mentah z X 6
Beras jagung z putih, kering, mentah z X 7
Beras ketan z hitam tumbuk, mentah z X 8
Beras ketan putih z tumbuk, mentah z X
9 Beras ladang z , mentah X 10 Beras menir z , mentah z X … … …  …  …  … 156  Domba z , ginjal z , segar z X

## 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.v6i1.3522
No Bahan K la sp en res_ 0 K la sp en res_ 1 K la sp en res_ 2 K la sp en res_ 3 … … …  …  …  …
503  Kacang z panjang z , segar z X … … …  …  …  … 703  Rujak z Aceh z X
Berdasarkan  hasil clustering menggunakan  algoritma k-means dengan  program phyton yang  disajikan pada  tabel  6,  dan  berikut  merupakan  rangkuman  dari clustering disajikan  pada  tabel  7,  serta  diagram  scarter disajikan pada gambar 4.
Tabel 7 . Hasil Summary Clustering Clustering Jumlah Klaspenres_0 109 Klaspenres_1 323 Klaspenres_2 166 Klaspenres_3 105 𝑥̅ 703
Gambar 4 . Diagram scarter menggunakan algoritma k-means

## 3.2 Algoritma K-Medoids
Menentukan  jumlah  clustering  yaitu  4,  dan  dataset  sama  seperti  algoritma  k-means  sebelumnya.  Dan  berikut hasil clustering dengan menggunakan algoritma K-Medoids, dan disajikan pada tabel 8.
Tabel 8 . Tabel Sebagian Clustering
No Bahan K la sp en res_ 0 K la sp en res_ 1 K la sp en res_ 2 K la sp en res_ 3 1 Beras z giling z , mentah X 2 Beras z giling var pelita z ,mentah z X
3 Beras z giling z var rojolele, mentah z X 4
Beras hitam z , mentah z
X 5
Beras jagung kuning z , kering, mentah z
X 6
Beras jagung z putih, kering, mentah z X 7
Beras ketan z hitam tumbuk, mentah z X 8
Beras ketan putih z tumbuk, mentah z X
9 Beras ladang z , mentah X
10 Beras menir z , mentah z X … … …  …  …  … 156  Domba z , ginjal z , segar z X … … …  …  …  … 503  Kacang z panjang z , segar z X

## 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.v6i1.3522
No Bahan K la sp en res_ 0 K la sp en res_ 1 K la sp en res_ 2 K la sp en res_ 3 … … …  …  …  …
703  Rujak z Aceh z X
Berdasarkan  hasil clustering menggunakan  algoritma k-medoids dengan  program phyton yang  disajikan pada  tabel  9,  dan  berikut  merupakan  rangkuman  dari clustering disajikan  pada  tabel  9,  serta  diagram  scarter disajikan pada gambar 5.
Tabel 9 . Hasil Summary Clustering Clustering Jumlah Klaspenres_0 107 Klaspenres_1 325 Klaspenres_2 166 Klaspenres_3 105 𝑥̅ 703
Gambar 5 . Diagram scarter menggunakan algoritma k-medoids

## 3.3 Sistem Informasi Hitung Giziku
Pada  gambar  6  dibawah  ini  merupakan Use  case merupakan  rancangan  dari  sistem  yang  akan  dibuat.  Pada sistem yang dibuat ini nantinya akan dilakukan penginputan data makan dalam sehari yang nantinya akan bisa direkapitulasi berupa chart atau laporan yang ada di menu pada sistem tersebut.
Gambar 6 . Use Case Sistem

## 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.v6i1.3522
Sebelum  user  melakukan  proses  login,  maka  user    harus  melakukan  regristrasi  terlebih  dahulu  pada aplikasi HIGIKU berbasis website seperti pada gambar 7. Dengan mengisi username, password, nama dan jenis kelamin pada sistem agar dapat melakukan login.
Gambar 8. Menu Login
Setelah user melakukan  regristrasi  di  aplikasi  HIGIKU  berbasis  website,  maka user akan  memasukkan username dan password pada menu login seperti pada gambar 8. Jika username dan password valid maka, user akan masuk ke tampilan Dashboard pada gambar 9.
Gambar 9 . Menu Dashboard
Jika user telah  masuk  ke  menu dashboard pada  gambar  9,  dan  akan  melakukan  peng inputan data makanan  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  menu  rekam  makanan  di  gambar  11.  Maka user masuk  ke  menu Biodata gambar 10 untuk memasukan tanggal lahir, berat badan, dan tinggi badan.
Gambar 10 . Menu Biodata
Gambar 11 . Menu Rekam Makanan
Pada  gambar  11  yaitu  menu  rekam  makanan  user  dapat  menginput  kapan  user  makan  makanan  yang diinput dengan format tanggal, bulan dan tahun. Kemudian user akan menginput makanan yang telah dimakan.

## 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.v6i1.3522
Gambar 12 . Menu Laporan
Menu laporan seperti yang ditampilkan pada gambar 12 merupakan menu yang merangkum data makanan yang telah dimakan oleh user dengan menampilkan informasi jumlah gizi seperti Energi, Protein, Mineral  dan Vitamin  sesuai  dengan  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  (TKPI)  pada  tahun  2017  untuk  takaran  100  gram pada makanan yang di input .

## 3.4 Standar Deviasi
Pada  pembahasan  standar  deviasi  yang  dimaksud  adalah  seberapa  berhasil  metode clustering pada  Tabel Komposisi  Pangan  Indonesia  terhadap  Isi  Piringku.  Perbandingan  untuk  mengetahui  standar  deviasi  tersebut adalah 20  :  40  :  40 dimana  angka  perbandingan  ini  didapatkan  dari  rata-rata  kebiasaan  pola  makan  orang Indonesia. [17]
𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑛
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑥̅
(2)
Pada  rumus  nomor  2  merupakan  rumus  dasar  untuk  melakukan  penentuan  standar  deviasi  terhadap  isi piringku. Dan berikut hasil perhitungan standar deviasi angka kebutuhan gizi sesuai dengan hasil clustering dari masing-masing algoritma.
a. Ansumsi 1
Tabel 10 . Rincian Ansumsi 1 Deskripsi Keterangan Waktu Makan Makan Siang Rentan Usia 19-29 Tahun Jenis Kelamin Laki-Laki Hasil Algoritma K-Means
Pada  tabel  10,  dapat  dilihat  rinciannya  bahwa  akan  diansumsikan  berusia  19-29  tahun  berjenis  kelamin laki-laki dengan kebutuhan energi yang dibutuhkan sesuai Angka Kecukupan Gizi dijelaskan pada tabel 11.
Tabel 11 . Kebutuhan AKG berdasarkan ansumsi 1
Deskripsi   Kebutuhan  Satuan Energi 2650 Kkal Protein 65 Gram Mineral 1000 Mg Vitamin 90 Mg
Maka  dari  tabel  11,  kita  ansumsikan  pada  jam  makan  siang  dengan  komposisi  seharusnya  40%  dari kebutuhan AKG tersebut yang dijelaskan pada tabel 12.
Tabel 12 . Standar deviasi AKG ansumsi 1
Kategori K o mp o sis i E nerg i
P ro tein M inera l
Vit a min
Satuan kkal gram mg mg Makanan Pokok 200 gram 501 10 875 14 Lauk Pauk 150 gram 289 30 1514 7 Sayur 100 gram 61 4 511 22 Buah 100 gram 87,3 1,1 320,7 27,8

## 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.v6i1.3522
Kategori
K o mp o sis i E nerg i P ro tein M inera l Vit a min
Satuan kkal gram mg mg Kenyataan 550 gram 938,3 45,1  3220,7 70,8 Anjuran AKG 40% 1060 26 400 36 Presentase 88,5%  173,4% 805%  196% Deviasinya 11,4% 73,4% 705% 96%
Pada tabel 12 diatas, dapat disimpulkan bahwa hasil dari clustering menggunakan k-means dari 4 kategori yang ditentukan terdapat 3 komponen yang kelebihan dari anjuran AKG 40%. dan 1 komponen yang kekurangan AKG  40%  yang  artinya  pada  pengujian  menggunakan  algoritma  ini  belum  sesuai  dengan  standar  isi  piringku terhadap tabel komposisi pangan Indonesia (TKPI). b. Ansumsi 2
Tabel 13 . Rincian ansumsi 2 Deskripsi Keterangan Waktu Makan Makan Pagi Rentan Usia 19-29 Tahun Jenis Kelamin Perempuan Hasil Algoritma K-Medoids
Pada tabel 13, dapat dilihat rinciannya bahwa akan diansumsikan berusia 19-29 tahun sama seperti asumsi pertama  pada  tabel  10,  berjenis  kelamin  perempuan  dengan  kebutuhan  energi  yang  dibutuhkan  sesuai  Angka Kecukupan Gizi dijelaskan pada tabel 14.
Tabel 14 . Kebutuhan AKG berdasarkan ansumsi 2
Deskripsi Kebutuhan  Satuan Energi 2250 Kkal Protein 60 Gram Mineral 1000 Mg Vitamin 75 Mg
Maka  dari  tabel  14,  kita  ansumsikan  pada  jam  makan  pagi  dengan  komposisi  seharusnya  20%  dari kebutuhan AKG tersebut yang dijelaskan pada tabel 12.
Tabel 15 . Standar deviasi AKG ansumsi 2
Kategori
K o mp o sis i E nerg i P ro tein M inera l Vit a min Satuan
kkal gram mg mg Makanan Pokok 150 gram 410 8 820 10 Lauk Pauk 150 gram 210 8 1200 5 Sayur 100 gram 61 4 511 22 Buah 100 gram 87,3 1,1 320,7 27,8 Kenyataan 500 gram 768,3 21,1 2851,7 64,8 Anjuran AKG 20% 450 12 200 15 Presentase 170,7%  175,8% 1425% 432% Deviasinya 70,7% 75,8% 1325%  332%
Pada tabel 15 diatas,  dapat disimpulkan bahwa hasil dari clustering menggunakan algoritma k-medoids rata-rata  standar  deviasinya  kelebihan    sampai  dengan  diatas  100%  dari  anjuran  Angka  Kecukupan  Gizi  20% untuk porsi makan pagi.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukannya  penelitian clustering menggunakan  algoritma k-means dan k-medoids pada  Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) sesuai dengan Isi Piringku dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia

## 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.v6i1.3522
dapat  disimpulkan  yaitu Cluster yang  ditetapkan  ada  4  yaitu cluster buah ( Klaspenres_0 ), cluster makanan pokok  ( Klaspenres_1 ), cluster lauk  pauk  ( Klaspenres_2 ) cluster sayuran  ( Klaspenres_3 ).  Hasil  dari  proses clustering k-means dengan  rincian  109  untuk  ( Klanpenres_0 )  yaitu  buah,  323  untuk  ( Klanpenres_1 )  yaitu makanan pokok, 166 untuk ( Klanpenres_2 ) yaitu lauk pauk, dan 105 untuk ( Klanpenres_3 ) yaitu sayuran.  Hasil dari  proses clustering k-medoids dengan  rincian  107  untuk  ( Klanpenres_0 )  yaitu  buah,  325  untuk ( Klanpenres_1 ) yaitu makanan pokok, 166 untuk ( Klanpenres_2 ) yaitu lauk pauk, dan 105 untuk ( Klanpenres_3 ) yaitu  sayuran.  Uji  coba  pada  sistem  Hitung  Giziku  yang  berbasis  website  menggunakan  PHP  sudah  cukup optimal  dan  berjalan  dengan  sesuai.  Hasil  standar  deviasi  dari clustering menggunakan  algoritma k-means terdapat 3 kategori yang melebihi standar anjuran Angka Kecukupan Gizi 40 persen, dan 1 kategori yang kurang dari  standar  yang  artinya  Tabel  Komposisi  Pangan  Indonesia  terhadap  Isi piringku yang masih  belum  optimal. Dan  hasil  dari clustering menggunakan  algoritma k-medoids rata-rata  standar  deviasinya  kelebihan    sampai dengan diatas 100% dari anjuran Angka Kecukupan Gizi 20% untuk porsi makan pagi.

## REFERENCES
[1] “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 41 TAHUN 2014.”
[2] D. Triyanti, I. Gede, and A. Utama, “SISTEM INFORMASI UNTUK MENENTUKAN KEBUTUHAN MAKANAN BERDASARKAN JUMLAH KALORI.”
[3] T. R. Kementerian Kesehatan, I. R. Indonesia Kementerian Kesehatan Direktorat Jenderal Kesehatan Masyarakat Tabel Komposisi Pangan Indonesia, and K. R. Kesehatan, Katalog dalam . .
[4] “Penuhi  Asupan Gizi Seimbang dengan Panduan Piring Makan  - Alodokter.” https://www.alodokter.com/memenuhi- gizi-seimbang-dengan-panduan-piring-makan (accessed Dec. 21, 2021).
[5] “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA.”
[6] T.  Velmurugan,  “Efficiency  of  k-Means  and  K-Medoids  Algorithms  for  Clustering  Arbitrary  Data  Points.”  [Online]. Available: www.ijcta.com.
[7] “Selected
Contributions in Data Analysis and Classification - Google Buku.”
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=i3kC5pcZN- kC&oi=fnd&pg=PA3&dq=DIDAY,+E.,+%26+ESCOUFIER,+Y.+2007.+Selected+Contributions+in+Data+Analysis+ and+Classification.+Springer+Science+%26+Business+Media+&ots=Dt5jfr9OiY&sig=DXTn8K8tBUpynW_F__6lawj LM7I&redir_esc=y#v=onepage&q=DIDAY%2C  E.%2C  %26  ESCOUFIER%2C  Y.  2007.  Selected  Contributions  in Data Analysis and Classification. Springer Science %26 Business Media&f=false (accessed Dec. 21, 2021).
[8] E. Levine, J. Abbatangelo-Gray, A. R. Mobley, G. R. McLaughlin, and J. Herzog, “Evaluating MyPlate: An Expanded Framework Using Traditional and Nontraditional Metrics for Assessing Health Communication Campaigns,” J. Nutr. Educ. Behav. , vol. 44, no. 4, Jul. 2012, doi: 10.1016/j.jneb.2012.05.011.
[9] A.  Drewnowski  and  V.  L.  Fulgoni,  “New  Nutrient  Rich  Food  Nutrient  Density  Models  That  Include  Nutrients  and MyPlate Food Groups,” Front. Nutr. , vol. 7, Jul. 2020, doi: 10.3389/fnut.2020.00107.
[10]  I. Alpiana and L. Anifah, “Penerapan Metode KnA (Kombinasi K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering) dengan  Pendekatan  Single  Linkage  untuk  Menentukan  Status  Gizi  pada  Balita,”  2019.  [Online].  Available: https://journal.unesa.ac.id/index.php/inajet.
[11]  “Isi  Piringku  Sekali  Makan  -  Direktorat  P2PTM.”  http://p2ptm.kemkes.go.id/infographic-p2ptm/obesitas/isi-piringku- sekali-makan (accessed Dec. 21, 2021).
[12]  “ARTIKEL ASLI CrossMark,” doi: 10.15562/medi.v49i2.66.
[13]  U. F. S. Sunu, G. Permadi, and F. Fenty, “Hubungan Antara Aktivitas Fisik Dan Angka Kecukupan Gizi Makronutrien Terhadap Rasio Kolesterol Total/Hdl Pada Masyarakat Pedesaan,” J. Pharm. Sci. Community , vol. 14, no. 1, pp. 15–24, 2017, doi: 10.24071/jpsc.141558.
[14]  H. Abadyo dan Permedi, Metoda Statistik Praktis . Malang: Universitas Negeri Malang, 2005.
[15]  A. Ramadhan, Z. Efendi, P. Studi Sistem Informasi, F. H. Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim  Riau  Jl  Soebrantas  Km,  and  P.  Pekanbaru  -Riau,  “Perbandingan  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling.”
[16]  D. Marlina, N. Fauzer Putri, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT , vol. 4, no. 2, 2018.
[17]  “Bagaimana Porsi Makan Malam yang Sehat dan Ideal?” https://hellosehat.com/nutrisi/fakta-gizi/porsi-makan-malam- ideal/ (accessed Dec. 21, 2021).