## Klasifikasi Kondisi Gizi Bayi Bawah Lima Tahun Pada Posyandu Melati Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree
Ahmad Zam Zami 1 , Odi Nurdiawan 2* , Gifthera Dwilestari 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon Indonesia Email : 1 ahmadzami557@gmail.com, 2* odinurdiawan2020@gmail.com, 3 gifthera.ikmi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: odinurdiawan2020@gmail.com Submitted: 06/03/2022 ; Accepted: 28/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak –Salah satu permasalahan kesehatan di cirebon yaitu tentang status gizi. Hal ini terjadi karena kenaikan dan penurunan jumlah balita yang mengalami permasalahan status gizi tiap tahunnya tidak menentu. Balita merupakan kelompok masyarakat yang rentan gizi. Kejadian gizi buruk apabila tidak diatasi akan menyebabkan dampak yang buruk bagi balita. Dampak yang terjadi antara lain kematian dan infeksi kronis. Deteksi dini anak yang kurang (gizi kurang dan gizi buruk) dapat dilakukan dengan pemeriksaan berat badan menurut umur (BB/U) untuk memantau berat badan anak, parameter yang digunakan untuk menghitung status gizi pada balita antara lain umur, berat badan dan tinggi/panjang badan. Untuk mengklasifikasi status gizi balita, dibutuhkan suatu pengetahuan atau kajian ilmu yang dapat mengklasifikasi data berdasarkan pada data hasil pengukuran dan penimbangan. Penelitian ini mengunakan 8 Kriteria yaitu Nama, Alamat, Nama Ibu, Jenis Kelamin, Umur, Berat Badan, Tinggi  Badan,  Klasifikasi  Status,  dengan  tahapan  decision  tree  yaitu  Mempersiapkan  data  training,  Menghitung  akar  dari pohon, dan Menghitung nilai Gain. Tujuan Penelitian untuk dapat menghasilkan role model dalam klasifikasi status gizi bayi. Hasil akurasi yang didapat yaitu sebesar 98,86 % dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 13 Data. Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Normal Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Normal Sebesar 161 Data. Hasil klasifikasi tingkat bayi berdasarkan umur, bayi yang umur 0 bulan sampai dengan 10 bulan memiliki gizi yang normal sedangkan bayi umur 10 bulan sampai dengan 19,5 bulan merupakan rawan akan giji buruk terhadap bayi, dan umur lebih dari 19,5 bulan memili gizi yang normal.
Kata Kunci : Gizi buruk, Klasifikasi, Datamining, Bayi, Decision tree
Abstract– One of the health problems in Cirebon is about nutritional status. This happens because the increase and decrease in the number of children under five who experience nutritional status problems each year is uncertain. Toddlers are a group of people who are vulnerable to nutrition. The incidence of malnutrition if not addressed will cause a bad impact for toddlers. The impacts include death and chronic infection. Early detection of undernourished children (malnutrition and malnutrition) can be done with an examination of weight for age (W/U) to monitor the child's weight, the parameters used to calculate the nutritional status of toddlers include age, weight and height/length. To classify the nutritional status of children under five, a knowledge or scientific study is needed that can classify data based on the data from measurements and weighing. This study uses 8 criteria, namely Name, Address, Mother's Name, Gender, Age, Weight, Height, Status Classification. The accuracy results obtained are 98.86% with details, namely the Prediction Results of Malnutrition and it turns out that the True Malnutrition is 13 data. Poor Nutrition Prediction Results and turns out to be True Normal by 1 Data. Normal Prediction Results and it turns out to be True Malnutrition is 1 Data. Normal Prediction Results and turns out to be True Normal of 161 data. The results of the classification of infant levels based on age, infants aged 0 months to 10 months had normal nutrition, while infants aged 10 months to 19.5 months were prone to malnutrition for infants, and those aged more than 19.5 months had poor nutrition. normal.
Keywords: Malnutrition, Classification, Datamining, Infants, Healthy

## 1. PENDAHULUAN
Kejadian gizi buruk apabila tidak diatasi akan menyebabkan dampak yang buruk bagi balita. Dampak yang terjadi antara lain kematian dan infeksi kronis. Deteksi dini anak yang kurang (gizi kurang dan gizi buruk) dapat dilakukan dengan pemeriksaan berat badan menurut umur (BB/U) untuk memantau berat badan anak.  Menurut Afnia Sartika Hutasoit dkk, mengklasifikasikan status gizi balita ke dalam gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, dan gizi lebih[1]- [2].  Variabel-variabel  yang  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi  ini  adalah  jenis  kelamin,  umur  (Bln),  dan  berat badan (Kg). Sampel dalam penelitian ini adalah data gizi balita berumur dibawah lima tahun (0-59 bulan) sebanyak 28.  hasil analisa dapat diimplementasian pada software Repid Miner untuk memudahkan data agar lebih efesien dan  terkomputerisasi.  Menurut  Nanik  Rahmawati,  mengklasifikasikan  10  balita  dengan  menggunakan  WEKA menggunakan 5 atribut sebagai masukan sistem dan sebuah class yaitu gizi yang membagi class ini menjadi 4 yaitu buruk, kurang, baik dan lebih dengan jumlah data training 219 data kemudian data di bandingkan dengan kondisi gizi yang sebenarnya dan didapatkan keakurasian sebesar 60% dan error 40%.[1]
Salah satu permasalahan kesehatan di cirebon yaitu tentang status gizi. Hal ini terjadi karena kenaikan dan penurunan jumlah balita yang mengalami permasalahan status gizi tiap tahunnya tidak menentu. Balita merupakan kelompok  masyarakat  yang  rentan  gizi.  Pada  kelompok  tersebut  mengalami  siklus  pertumbuhan  dan perkembangan yang membutuhkan zat-zat gizi yang lebih besar dari kelompok unsur lain sehingga balita paling mudah menderita kelainan gizi Beberapa faktor yang menyebabkan gizi buruk di cirebon terdiri daribeberapa tahap yaitu  penyebab  langsung  dan  tidak  langsung.  Penyebab  langsung  yaitu  konsumsi  makanan  anak  dan  penyakit infeksi yang mungkin diderita anak. Penyebab gizi kurang tidak hanya disebabkan makanan yang kurang tetapi
juga karena infeksi. Adapun penyebab tidak langsung yaitu ketahanan pangan di keluarga, pola pengasuhan anak, serta pelayanan kesehatan dan kesehatan lingkungan. [2], [3]
Masalah dalam penelitian ini yaitu membuat model klasifikasi status gizi balita berdasarkan rujukan dari dinas kesehatan kabupaten cirebon dengan memanfaatkan teknik data mining menggunakan metode Decision Tree Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi pohon keputusan yang banyak digunakan karena memiliki  kelebihan  utama  dari  algoritma  yang  lainnya.  Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon keputusan yang mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik. Dalam mengkonstruksi pohon, algoritma C4.5 membaca seluruh sampel data training Data training yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data balita Posyandu dari data yang diperoleh akan ditentukan atribut dan nilai dari setiap atribut akan di kategorikan lalu di klasifikasi menggunakan metode data mining sehingga dapat menghasilkan status gizi berdasarkan indeks BB/U dan BB/TB.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan untuk menganalisis data dalam penerapan ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari Data, Data Cleaning, Data transformation, Data mining, Pattern evolution, knowledge [4]–[6]
Gambar 1. Tahapan Penelitian[7]–[10]
Berdasarkan gambar 1 diatas menjelaskan bahwa tahapan penelitian ini dibagi menjadi 5 (lima) tahapan sebagai berikut [8], [11], [12]:
a) Data
Tahapan ini melakukan seleksi data pemeriksaan bayi di posyandu yang terdiri dari variabel-variabel prediksi dan satu variabel target. Variabel target yaitu Status. Sedangkan variabel-variabel prediksi yaitu Berat Badan Bayi, Tinggi badan bayi dan umur bayi.
b) Data Selection
Jumlah data yang diambil sesuai dengan banyaknya bayi. Dari data yang ada dilakukan cleaning data apabila jika ada data yang hilang, data ganda atau bersifat outlier
c) Transformation
Setelah proses pembersihan data dari kesalahan, selanjutnya dilakukan transformasi pada data sesuai dengan jenis data. Tahapan transformasi dimana jenis akan dikelompokkan menjadi kategori data untuk masing masing variabel prediksi dan kategori data untuk variabel target.
Tabel 1. Variabel Target No Variabel Target Kategori 1 Status Klasifikasi Gizi Buruk 2 Status Klasifikasi Normal Tabel 2. Variabel Prediksi No Variabel Prediksi Kategori 1 Nama Bayi 2 Alamat Bayi 3 Nama Ibu 4 Jenis kelamin
No Variabel Prediksi Kategori 5 Umur Bayi 6 Berat Badan 7 Tinggi Badan
d) Data Mining
Tahap ini dilakukan prediksi status gizi bayi untuk fungsi klasifikasi supervised learning digunakan algoritma decision tree dengan tools rapidminer versi 9.3.
e) Evaluation.
Pada tahap ini dilakukan evolusi terhadap hasil- hasil prediksi yang diperoleh algoritma decision tree. Kriteria Evaluasi  dengan  metode  Confusion  Matrix,  Accuracy  dan  error  digunakan  untuk  mendapatkan  Nilai performansi.

## 2.2 Data
Data  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  artinya  data  diambil  dari  hasil  pemeriksaan  di  wilayah  plumbon kabupaten cirebon pada bulan januari sampai dengan februari tahun 2022, dengan data sebanyak 176 data bayi. Dengan variabel prediksi nama bayi, alamat bayi, nama ibu, jenis kelamin, umur bayi, berat badan, tinggi badan sedangkan variabel target gizi buruk dan normal.

## 2.3 Data Preprocesing.
Transformasi pada data sesuai dengan jenis data. Tahapan transformasi dimana jenis akan dikelompokkan menjadi kategori data untuk masing masing variabel prediksi dan kategori data untuk variabel target.
Tabel 3. Data Pemeriksaan Bayi No Nama Bayi Alamat Nama Ibu Jenis Kelamin Umur (bln) Berat Badan Tinggi Badan Klasifikasi Status 1 Hafiz Adha Imanudin Plumbon Amelia L 4 3 61 Gizi Buruk 2 Haris Maulana Plumbon Ayu Diana L 5 7,6 63 Normal 3 Ibnu Mahija Plumbon Dea Silvia L 7 8,5 67 Normal 4 Isal Plumbon Ega Handriyani L 8 8 70 Normal 5 Mohamad Ikvan Ismail Plumbon Fitriyah Ayu Ningsih L 3 5 52 Normal 6 Mohammad Firmansyah Plumbon Gita Elsiani L 12 9 75 Gizi Buruk 7 Muhammad Ikhsan Safei Plumbon Lilis Elisa L 14 12 77 Normal 8 Muhammad Rizky Pratama Plumbon Lusiana Dewi L 13 10 71 Gizi Buruk 9 Muhammad Taufiqurrijal Hasybi Plumbon Nita Priyanti L 16 10 80 Gizi Buruk 10 Noval Badri Plumbon Siti Alfiah L 23 15 82 Normal … … … … … … … … … 171 Bilkis Rusdianto Plumbon Nindya Agustine P 8 8 70 Normal 172 Camelia Putri Plumbon Novita P 3 5 52 Normal 173 Dea Safitri Plumbon Nur Aeni Komalasari P 23 15 82 Normal 174 Devi Mafrih Shafitri Plumbon Nur Fadila Arofah P 32 17 94 Normal 175 Dian Acelo Nurmina Plumbon Nurintan Shofi P 5 7,6 63 Normal 176 Dina Afriyana Plumbon Nurul Fadilah P 6 8,5 67 Normal

## 2.4 Transformation.
Data transformation dilakukan dengan memberikan inisialisasi terhadap data yang memiliki nilai akan disesuaikan type data yang dibutuhkan pada Algoritma Decision Tree. Data Tersebut dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 2. Transformation
Berdasarkan  gambar  2  diatas  tentang  transformation  bertujuan  untuk  merubah  typedata  yang  akan digunakan pada software rapidminer. Hal ini disesuaikan oleh kesesuaian dari algoritma decision tree
2.5 Data Mining Model Algoritma Decision Tree
Dalam membangun model dataming dengan algoritma Decision Tree, dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Model
Berdasarkan gambar 3 diatas menjelaskan bahwa dalam menyusun model algoritma Decision Tree terdapat beberapa operator yang akan digunakan yaitu Retrive, Set Role dan Validation.
Berdasarkan gambar 4 Model Algoritma dan pengujian menggunakan algoritma Decision tree, kemudian dalam menguji menggunakan operator performance guna mengukur akurasi.

## 2.6 Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evolusi  terhadap  hasil- hasil  prediksi  yang  diperoleh  algoritma  decision  tree.  Kriteria Evaluasi dengan metode Confusion Matrix, Accuracy dan error digunakan untuk mendapatkan Nilai performansi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Akurasi
Berdasarkan hasil penerapan akurasi model algoritma Decision tree maka mendapatkan akurasi yang sangat baik. Hal tersebut tertuang dalam rumus mengukur performa dilakukan dengan Confusion Matrix pada setiap metode :

## Tabel 4. Confusion Matrix
Kelas Aktual Kelas Prediksi Positif Negatif Positif True Positif (TP) False Positif (FP) Negatif False Negatif (FN) True Negatif (TN)
Maka hasil perhitungan tertuag dalam gambar berikut ini :

## Gambar 5 Confusion Matrix
Berdasarkan gambar 5 diatas menjelaskan bahwa akurasi yang didapat yaitu sebesar 98,86 % dengan rincian sebagai berikut :
a) Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 13 Data.
b) Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Normal Sebesar 1 Data.
c) Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 1 Data.
d) Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Normal Sebesar 161 Data.
Hasil  Prediksi  Normal  dan  ternyata  True  Normal  Sebesar  161  Data.  Hasil  klasifikasi  tingkat  bayi berdasarkan umur, bayi yang umur 0 bulan sampai dengan 10 bulan memiliki gizi yang normal sedangkan bayi umur 10 bulan sampai dengan 19,5 bulan merupakan rawan akan giji  buruk terhadap bayi, dan umur lebih dari 19,5 bulan memili gizi yang normal.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan penulis dapat  menarik  beberapa kesimpulan Penelitian ini  mengunakan 8 Kriteria  yaitu  Nama,  Alamat,  Nama Ibu,  Jenis  Kelamin,  Umur,  Berat  Badan, Tinggi  Badan,  Klasifikasi  Status Hasil akurasi yang didapat yaitu sebesar 98,86 % dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 13 Data. Hasil Prediksi Gizi Buruk dan ternyata True Normal Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Gizi Buruk Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Normal dan ternyata True Normal Sebesar 161  Data.  Hasil  Prediksi  Normal  dan  ternyata  True  Normal  Sebesar  161  Data.  Hasil  klasifikasi  tingkat  bayi berdasarkan umur, bayi yang umur 0 bulan sampai dengan 10 bulan memiliki gizi yang normal sedangkan bayi
umur 10 bulan sampai dengan 19,5 bulan merupakan rawan akan giji buruk terhadap bayi, dan umur lebih dari 19,5 bulan memili gizi yang normal

## REFERENCES
[1]   R. Wahyudi, M. Orisa, and N. Vendyansyah, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Klasifikasi,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, 2021.
[2]  S. D. Makasar, PROCEDINGS Seminar Nasional Pengabdian Pada Masyarakat ( SNPMas ) 2019 . 2019.
[3]  L. Swastina, B. Lareno, T. Perhitungan, and P. P, “Bermasalah Menggunakan Decision Tree,” Gema Aktual. , vol. 3, no. 2, pp. 31–36, 2014.
[4]  A. S. Hutasoit, P. Tarigan, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Posyandu Medan Timur Dengan Menggunakan Metode C4.5,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. 2, pp. 120–125, 2018.
[5]  N. Rahmawati, Y. Novianto, and Jasmir, “Klasifikasi Kondisi Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes ( Studi Kasus Posyandu Melati IV),” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 257–268, 2020.
[6]  H.  Hafizan  and  A.  N.  Putri,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Pada  Status  Gizi  Balita  Di Kabupaten Simalungun,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 1, no. 2, pp. 68– 72, 2020, doi: 10.30645/kesatria.v1i2.23.
[7]  E. Basti, C. Kuzey, and D. Delen, “Analyzing initial public offerings’ short-term performance using decision trees and SVMs,” Decis. Support Syst. , vol. 73, pp. 15–27, 2015, doi: 10.1016/j.dss.2015.02.011.
[8]  I. D. Mienye, Y. Sun, and Z. Wang, “Prediction performance of improved decision tree-based algorithms: A review,” Procedia Manuf. , vol. 35, pp. 698–703, 2019, doi: 10.1016/j.promfg.2019.06.011.
[9]  H. F. Zhou, J. W. Zhang, Y. Q. Zhou, X. J. Guo, and Y. M. Ma, “A feature selection algorithm of decision tree  based  on  feature  weight,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  164,  no.  February  2020,  p.  113842,  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.113842.
[10]  D.  Sudrajat,  R.  D.  Dana,  N.  Rahaningsih,  A.  R.  Dikananda,  and  D.  A.  Kurnia,  “Clustering  student’s satisfaction in complex adaptive blended learning with the six value system using the K-means algorithm,” Univers. J. Educ. Res. , vol. 7, no. 9, pp. 1990–1995, 2019, doi: 10.13189/ujer.2019.070920.
[11]  R.  D.  Dana,  A.  R.  Dikananda,  D.  Sudrajat,  A.  Wanto,  and  F.  Fasya,  “Measurement  of  health  service performance through machine learning using clustering techniques,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1360, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1360/1/012017.
[12]  R. Chauhan and H. Kaur, Predictive analytics and data mining: A framework for optimizing decisions with R tool . 2013.