Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Perbandingan Teknik Klasifikasi Catatan Medis untuk Indeks Antropometri Status Gizi Balita
Arif Wicaksono Septyanto a , Henokh Lugo Hariyanto b
a Sistem Informasi, Institut Teknologi Kalimantan, arif.wicaksono@lecturer.itk.ac.id
b Sistem Informasi, Institut Teknologi Kalimantan, henokh.lugo@lecturer.itk.ac.id
Submitted: 21-09-2023, Reviewed: 29-12-2023, Accepted 06-01-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i1.1064

## Abstract
The toddler years play a crucial role in the physical, psychological and intellectual growth and development of children. The  health  condition  and  nutritional  status  of  toddlers  can  reflect  the  nutritional  condition  of  society  as  a  whole,  while delayed nutritional  management can be  detrimental to intellectual  and  mental  health.  Assessing the  nutritional  status  of toddlers is essential to monitor their nutritional development. This study aims to compare two methods for classifying toddler nutritional status: K-Nearest Neighbors (K-NN) and Support Vector Machine (SVM) based on the Anthropometric Index to find out  which  technique  is  most  effective  in  classifying  toddlers  in  the toddler nutrition  dataset.  The  data used  includes information such as gender, age, weight, height and body mass index. The study involved calculating nutritional status based on anthropometric indices, such as weight for age (WFA), height for age (HFA), weight for height (WFH), and body mass index for age (BMIFA). In measuring performance, 827 toddler data were involved as training data and 207 toddler data as test data which had gone through the data preprocessing stage. The results of the analysis using the confusion matrix show that the K-Nearest Neighbors (K-NN) model has an accuracy of around 93.01%, while the SVM model achieves an accuracy of around 91.8%. This indicates that the K-NN model is slightly superior in classifying the nutritional status of toddlers based on anthropometric indices.
Keywords: Classification, Nutrition Toddler Status, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (K-NN)

## Abstrak
Masa balita memainkan peran krusial dalam pertumbuhan dan perkembangan fisik, psikis, dan intelektual anak. Kondisi kesehatan dan status gizi balita dapat mencerminkan kondisi gizi masyarakat secara keseluruhan, sedangkan penanganan gizi  yang  tertunda  dapat  merugikan  kesehatan  intelektual  dan  mental.  Penilaian  status gizi balita menjadi  esensial  untuk mengawasi perkembangan gizi mereka. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua metode klasifikasi status gizi balita: K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  berdasarkan  Indeks  Antropometri  untuk  mengetahui teknik mana yang paling efektif dalam mengelompokkan balita dalam dataset gizi balita. Data yang digunakan mencakup informasi seperti jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan, dan indeks massa tubuh. Penelitian melibatkan penghitungan status gizi berdasarkan indeks antropometri, seperti berat badan untuk usia (WFA), tinggi badan untuk  usia (HFA), berat badan untuk tinggi badan (WFH), dan indeks massa tubuh untuk usia (BMIFA). Dalam mengukur kinerja, dilibatkan 827 data balita sebagai data latihan dan 207 data balita sebagai data uji yang telah melalui tahapan preprocessing data. Hasil analisis menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model K-Nearest Neighbors (K-NN) memiliki akurasi sekitar 93,01%, sedangkan model SVM mencapai akurasi sekitar 91,8%. Ini menandakan bahwa model K-NN sedikit lebih unggul dalam mengklasifikasikan status gizi balita berdasarkan indeks antropometri.
Keywords: Klasifikasi, Status Gizi Balita, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (K-NN)
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Teknik  data  mining  merupakan  serangkaian metode  dan  proses  yang  digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  yang  berharga  atau  pola tersembunyi  dari  data  yang  besar  dan  kompleks. Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah  untuk menggali  pengetahuan  yang  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan,  prediksi  masa depan,  dan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang data.  Teknik-teknik  dalam  data  mining  berbentuk estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  dan  asosiasi  [1]. Belakangan  ini,  teknik  data  mining  sering digunakan dalam sektor kesehatan, termasuk dalam
menilai  status  gizi  balita  berdasarkan  indeks antropometri.
Anak-anak di bawah usia 5 tahun digolongkan sebagai balita. Tahap balita memiliki peran penting dalam proses perkembangan anak, baik secara fisik, psikologis,  maupun  intelektual  [2].  Kondisi kesehatan  dan  status  gizi  balita  menjadi  indikator penting  dalam  menilai  kondisi  gizi  secara keseluruhan dalam masyarakat. Kelambatan dalam mengatasi  masalah  gizi  pada  tahap  awal  dapat berdampak pada gangguan intelektual dan mental. Meskipun kondisi fisik dapat diperbaiki, perkembangan  otak  tidak  dapat  dikembalikan.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Selama  periode  kekurangan  gizi  pada  balita,  ini dapat  berlanjut  dan  berdampak  pada  masalah  gizi yang  mempengaruhi  kesehatan  dan  pertumbuhan tubuh.  Dampak-dampak  tersebut  mencakup  risiko infeksi  pada  bayi  yang  dapat  mempengaruhi kesehatan  fisik  dan  mental  balita  [3].  Menghitung antropometri  adalah  salah  satu  metode  untuk menentukan  status  gizi  balita  berdasarkan  standar yang  ditetapkan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO).  Untuk  mendapatkan  nilai  Z-Score, perhitungan ini berdasarkan pada indeks antropometri dari parameter-parameter seperti berat badan  untuk  usia  (WFA),  tinggi  badan untuk usia (HFA), berat badan untuk tinggi badan (WFH), dan indeks  massa  tubuh  untuk  usia  (BMIFA)  yang digunakan untuk menilai status gizi balita [4].
Dalam menyelesaikan permasalahan klasifikasi  status  gizi  balita,  penggunaan  berbagai metode atau teknik dimaksudkan untuk mempermudah  proses  pengelompokan  status  gizi balita  berdasarkan  indeks  antropometri.  Beberapa teknik  yang  digunakan  dalam  konteks  gizi  balita berdasarkan indeks antropometri mencakup K-NN, SVM,  Regresi,  dan  Naïve  Bayes.  Contoh implementasi  dari  teknik-teknik  ini  antara  lain dapat  dilihat  pada  penelitian  Hendra  (2016)  yang menggunakan  SVM  untuk  mengklasifikasikan status  gizi  balita  di  bawah  usia  lima  tahun  di Puskesmas  Kota  Palu,  dengan  hasil  evaluasi menunjukkan  akurasi  model SVM  sekitar  92,18%
[5].  Selain  itu,  Putranto  (2018)  menggunakan metode  forward  chaining  untuk  menentukan  nilai Z-Score  dalam  klasifikasi  status  gizi  balita berdasarkan  indeks  antropometri,  dengan  temuan hasil  seperti  89%  memiliki  status  gizi  baik berdasarkan  berat  badan  menurut  usia,  53,2% memiliki  status  gizi  normal  berdasarkan  tinggi badan menurut usia, dan 51,4% memiliki status gizi sangat  kurus  berdasarkan  indikator  berat  badan menurut  tinggi  badan  [6].  Penelitian  lainnya  oleh Putri (2018) mengaplikasikan metode Naïve Bayes dalam  mengklasifikasikan  status  gizi  balita berdasarkan  indeks  antropometri  dengan  dataset 100  data  balita,  dengan  hasil  antara  lain  akurasi sekitar  88%  untuk  berat  badan  menurut  usia, akurasi  sekitar  64%  untuk  tinggi  badan  menurut usia,  dan  akurasi  sekitar  68%  untuk  berat  badan menurut  tinggi  badan  [7].  Sendari  (2019),  pada gilirannya, menggunakan 210 dataset balita dengan model  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor.  Hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  akurasi  terendah untuk  berat  badan  menurut  usia  adalah  sekitar 84,76%  dengan  nilai  K  =  15,  sementara  akurasi tertinggi adalah sekitar 85,24% dengan nilai K = 9. Untuk tinggi badan menurut usia, akurasi tertinggi adalah  sekitar  73,81%,  dan  untuk  berat  badan menurut  tinggi  badan  adalah  sekitar  72,38%  [8].
Penelitian  Nani  Purwati  (2016)  menggunakan model  algoritma  backpropagation  dengan  indeks antropometri  berat  badan  menurut  usia  dan  berat badan menurut tinggi badan dengan 261 data balita sebagai  dataset.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi sekitar 96,08% dan kappa 0,907 untuk berat badan menurut  usia,  sedangkan  akurasi  sekitar  83,35% dengan  kappa  0,419  untuk  berat  badan  menurut tinggi  badan  dalam  pengujian  data  [9].  Terakhir, Elvia Budianita (2015) mempelajari klasifikasi gizi balita  berdasarkan  indikator  antropometri  dengan menggunakan  model  klasifikasi  Learning  Vector Quantization  berdasarkan  jarak  Euclidean.  Model ini  mampu  mengenali  pola  dari  data  pelatihan dengan 110 data pelatihan dan 10 data uji, dengan hasil  evaluasi  menunjukkan  akurasi  sekitar  80%, sementara  penggunaan  fungsi  jarak  Manhattan hanya mencapai akurasi sekitar 20% [10].
Klasifikasi merupakan salah satu teknik dalam data mining yang dipakai untuk mengelompokkan data  berdasarkan  labelnya.  Teknik  klasifikasi adalah  cara  untuk  memprediksi  kategori  label dengan  memanfaatkan  data  pelatihan  guna menemukan  label  yang  sesuai  untuk  data  uji berdasarkan  atribut  dan  fitur-fiturnya  [11].  Dalam teknik  klasifikasi,  data  terbagi  menjadi  data pelatihan yang berkaitan dengan label kategorinya dan data uji yang dipergunakan untuk menentukan label kategori data uji tersebut [12].
Metode  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  adalah salah  satu  metode  dalam  klasifikasi  data  mining yang kerap digunakan karena kemudahan penggunaannya  [11].  Tujuan  dari  penggunaan teknik  K-NN  adalah  untuk  mengelompokkan objek-objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  data pelatihan. Proses pengelompokan ini memanfaatkan  rumus  persamaan  Euclidean  [13]. Teknik  K-NN  juga  memiliki  keunggulan  yaitu akurasinya  yang  dapat  dipengaruhi  secara  negatif oleh  data  yang  menyimpang dari  pola umum  atau outlier [14].
SVM  (Support  Vector  Machine)  adalah metode pembelajaran mesin yang sangat sukses dan banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  ilmu yang terkait dengan teknik klasifikasi penambangan  data  [12].  SVM  digunakan  dalam berbagai  konteks  seperti  pengenalan  wajah  [15], deteksi  objek  [16],  pengenalan  karakter  [17][18], pengenalan kategori teks [19], pencarian informasi [20],  dan  peramalan  [21].  Meskipun  demikian, metode SVM ini sangat peka terhadap pengaturan parameter dan data pelatihan yang digunakan dalam prosesnya  [22].  Teknik  SVM  bertujuan  untuk menemukan  nilai  hyperplan  optimal  dengan memperhatikan prinsip margin maksimum, namun dalam praktiknya, kesalahan generalisasi dari SVM
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
bergantung  pada  radius  dan  rasio  margin,  yang disebut sebagai radius batas margin [23].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  model  teknik  klasifikasi  dalam penambangan  data  yang  memberikan  akurasi tertinggi  dalam  menilai  status  gizi  balita berdasarkan indeks antropometri. Metode klasifikasi yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  dan  Support Vector Machine (SVM).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengusulkan  perbandingan metode klasifikasi dalam penambangan data status gizi  balita  berdasarkan  4  (empat)  indeks antropometri dalam bentuk WFA, HFA, WFH, dan BMIFA.  Metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian ini digambarkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Dalam Penelitian Ini
Pada  Gambar  1,  dijelaskan  langkah  pertama yang  diambil  adalah  mengumpulkan  4  (empat) indeks antropometri status gizi balita di bawah lima tahun  (4)  indeks  antropometri  dalam  bentuk  berat badan  sesuai  usia,  tinggi  badan  sesuai  usia,  berat badan sesuai tinggi badan, dan indeks massa tubuh sesuai  usia.  Kemudian,  dilakukan  pra-pemrosesan data termasuk pemeriksaan data yang inkonsisten, data  dengan  nilai  yang  hilang,  dan  data  yang redundant.  Jika  ada  salah  satu  atribut  dari  nilai catatan yang hilang, catatan tersebut akan dihapus, karena dianggap sebagai data yang hilang. Jika ada lebih  dari  satu  catatan  dalam  dataset  yang  sama yang  mengandung  nilai  yang  sama,  maka  catatan tersebut  juga  harus  dihapus  karena  mereka  tidak akan  memberikan  informasi  yang  bermakna  jika tetap disimpan. Tahap ini tidak hanya membersihkan  data  yang  mengandung  nilai  yang
hilang,  tetapi  juga  melakukan  pembersihan  data yang inkonsisten. Tahap berikutnya adalah melatih dataset  menggunakan  model  klasifikasi.  tahap selanjutnya  melakukan  testing  model  yang  sudah dibuat  kemudian  dilakukan  evaluasi  dari  model yang sudah dibuat. Tahap terakhir membandingkan hasil  evaluasi  masing-masing  model  klasifikasi untuk menemukan nilai akurasi, recall, dan presisi.

## 2.1. Dataset Status Gizi Balita
Dataset  mengenai  status  gizi  balita  di  bawah usia lima tahun ini adalah data dari posyandu yang diambil  dari  Puskesmas  Kebakkramat,  kecamatan Kebakkramat,  kabupaten  Karanganyar,  Indonesia, yang mencakup 34 dusun. Awalnya, atribut-atribut dalam  dataset  ini  berjumlah  14  dengan  total  1036 data mengenai status gizi balita di bawah usia lima tahun.

## 2.2. Preprocessing Data
Pada  tahap  pra-pemrosesan  data,  dataset mengandung  beberapa  atribut  yang  sebaiknya dihapus  karena  tidak  relevan  dalam  perhitungan model klasifikasi status gizi balita. Dalam langkah ini,  beberapa  variabel  atau  atribut  dihilangkan untuk  menghindari  gangguan  dalam  proses klasifikasi  status  gizi  balita.  Selain  itu,  ada pengubahan  tipe  data  seperti  mengonversi  jenis kelamin menjadi nilai 1 (satu) untuk laki-laki dan 0 (nol)  untuk  perempuan,  serta  mengubah  tipe  data nominal  menjadi  numerik.  Rincian  langkah- langkah  pra-pemrosesan  data  ini  dapat  ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Preprocessing Data Status Gizi Balita ID  Atribut Tipe Nilai Tindakan 1  Nama Balita String - Hapus 2  Jenis Kelamin Kategorikal  Laki-laki, Perempuan - 3  Tanggal Lahir Tanggal - Hapus 4  Nama Orang Tua String - Hapus 5  Alamat String - Hapus 6  Berat Badan Numerik Real - 7  Posisi Pengukuran Berat Badan atau Tinggi Badan String - Hapus 8  Tinggi Badan Numerik Real - 9  Usia (Bulan) Integer - - 10  Indeks Massa Tubuh  Numerik Real - 11  Status Gizi Berat Badan Menurut Usia Kategorikal Kurang Gizi, Kekurangan Gizi, Gizi Baik, Lebih Gizi
-
12  Status Gizi Tinggi Badan Menurut Usia Kategorikal  Sangat Pendek, Pendek, Normal, Tingg - 13  Status Gizi Berat Badan Menurut Tinggi Badan Kategorikal Sangat Kurus, Kurus, Normal, Gemuk - 14  Status Gizi Indeks Massa Tubuh Kategorikal Sangat Kurus, Kurus, Normal, -
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Menurut Usia

## Gemuk
Dalam  Tabel  1,  terlihat  variabel  atau  atribut seperti nama balita, tanggal lahir, nama orang tua, alamat,  dan  posisi  pengukuran  berat  badan  atau tinggi  badan.  Tindakan  penghapusan  atribut dilakukan karena atribut-atribut ini tidak digunakan dalam menentukan status gizi balita berdasarkan 4 (empat)  indeks  antropometri,  yaitu  WFA,  HFA, WFH, dan BMIFA.

## 2.3. SVM (Support Vector Machine)
Algoritma SVM adalah model
pembelajaran yang sangat efektif untuk mengklasifikasikan  data  dan  mengenali  pola. Tujuan  utamanya  adalah  mencari  bidang  pemisah terbaik  (disebut  hiper  bidang)  yang  dapat memisahkan dua kelas dalam data masukan dengan cara mengurangi kesalahan dalam pelatihan model dan  risiko  struktural.  Proses  pengurangan  ini membantu mengurangi perbedaan antara nilai yang seharusnya ada dalam data pelatihan dan nilai yang dihasilkan  oleh  model,  sehingga  model  ini  bisa dengan  baik  mengklasifikasikan  data  baru  yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya  dan  tidak  ada dalam data pelatihan [24].
Gambar  2  menunjukkan  beberapa  pola  yang termasuk  dalam  dua  kelas,  +1  dan  -1.  Kelas  1 diwakili oleh simbol kotak merah untuk pola -1, dan kelas 2 diwakili oleh simbol lingkaran hijau untuk pola  +1.  Gambar  ini  juga  menunjukkan  beberapa pilihan potensial untuk bidang pemisah.
Gambar 2. Bidang pemisah (hiper bidang) dengan margin maksimum Dalam SVM,
setiap data pelatihan direpresentasikan oleh (x i , y i ) , di mana i = 1, 2, …, N, dan 𝑥 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 ,…, 𝑥 𝑖𝑞 ] T adalah kumpulan fitur untuk data pelatihan ke-i. 𝑦 𝑖 ∈   {−1, +1} mewakili label kelas. Bidang pemisah dalam klasifikasi SVM dapat ditulis sebagai berikut:
𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏 = 0 (1)
Di  mana  w  adalah  vektor  bobot,  xi  adalah  vektor masukan,  dan  b  adalah  nilai  bias.  Data  xi  yang masuk  ke  dalam  kelas  -1  adalah  data  yang memenuhi persamaan berikut:
𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏 = −1 (2)
Sementara itu, untuk data xi yang masuk ke dalam kelas +1, itu adalah data yang memenuhi persamaan berikut:
𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏 = +1 (3)
Dengan  memberikan  label  -1  pada  kelas  pertama dan +1 pada kelas kedua, prediksi untuk semua data uji dibuat dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑦 = {+1 , 𝑖𝑓 𝑤. 𝑧 + 𝑏 > 0  − 1 , 𝑖𝑓 𝑤. 𝑧 + 𝑏 < 0 (4)
Dengan  z  mewakili  data  uji  yang  akan  diprediksi kelasnya, untuk menghitung bidang batas (marginal)  antara  dua  kelas,  kita  menggunakan persamaan berikut:
𝑤. (𝑥 𝑏 − 𝑥 𝑎 ) = 2 (5)
Dengan 𝑥 𝑏 mewakili  vektor  masukan  untuk  kelas +1 dan xa mewakili vektor masukan untuk kelas -1.
Bidang  pemisah  optimal  dihitung  dengan  cara membuat  jarak  sebesar  mungkin  antara  bidang pemisah dan titik data terdekat. Untuk lebih lanjut, masalah  ini  diformulasikan  menjadi  masalah Pemrograman Kuadrat dengan cara meminimalkan nilai  yang  merupakan  invers  dari  Persamaan  5. Dengan  kata  lain,  kita  berusaha  untuk  membuat nilai ini seminim mungkin.
1 2 ||𝑤|| 2 (6)
Dengan tetap memperhatikan:
𝑦 𝑖 (𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1,     𝑖 = 1, 2, … , 𝑁 (7)
Di  mana  yi  mewakili  label  kelas  {-1,  +1},  dan  N adalah  jumlah  total  titik  data  yang  merupakan vektor pendukung.
2.4. K-Nearest Neighbors (K-NN) Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-NN) adalah  algoritma  yang  melakukan  klasifikasi berdasarkan kedekatan antara objek atau jarak, dan klasifikasi  ini  termasuk  dalam  pembelajaran  yang terawasi. K-NN bertujuan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan  himpunan  data  pelatihan.  Metode  ini mengambil  nilai  terbanyak  dari  berbagai  hasil dengan  menggunakan  nilai  K  dari  objek  [25].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Tahap  pertama  dalam  K-NN  adalah  menemukan jarak Euclidean menggunakan Persamaan (8).
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) =   √∑
𝑖 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (8)
Di  mana  d  adalah  jarak  terdekat,  i  adalah  jumlah himpunan  data,  x  adalah  himpunan  data  uji, sedangkan y adalah himpunan data pelatihan. Dari Persamaan  (8),  pemilihan  dilakukan  dari  jarak Euclidean terkecil  yang  masuk  dalam  peringkat dengan sejumlah nilai k [26].

## 2.5. Evaluasi
Dalam klasifikasi, untuk menilai kinerja setiap model  klasifikasi,  dilakukan  evaluasi  untuk menemukan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall menggunakan Persamaan berikut (9-11) [6].
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11)
Di  mana  TP  adalah  nilai  positif  benar,  TN  adalah negatif benar, FP adalah prediksi positif palsu, dan FN adalah prediksi negatif palsu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil SVM Model dan K-NN Model
Hasil  penggunaan  SVM  Model  dan  K-NN Model dengan 207 data uji gizi balita berdasarkan indeks  antropometri,  yang  terdiri  dari  berat  badan menurut  usia  (WFA),  tinggi  badan  menurut  usia (HFA), berat badan menurut tinggi badan (WFH), dan  indeks  massa  tubuh  menurut  usia  (BMIFA), dapat dilihat pada Gambar 3 hingga 4.
(a) Berat Badan untuk Usia (WFA) (b) Tinggi Badan untuk Usia (HFA)
(c) Berat Badan untuk
Tinggi Badan (WFH) (d) Indeks Massa Tubuh untuk Usia (BMIFA)
Gambar 3. Visualisasi Hasil Klasifikasi Menggunakan Model SVM
Pada  Gambar  3.(a),  dari  207  data  uji,  yang diprediksi memiliki status gizi baik ditandai dengan warna  biru  berdasarkan  Berat  Badan  untuk  Usia (WFA).  Pada  Gambar  3.(b),  diprediksi  memiliki status tinggi badan normal, ditandai dengan warna biru berdasarkan Tinggi Badan untuk Usia (HFA). Pada Gambar 3.(c), diprediksi memiliki status berat badan normal, ditandai dengan warna biru, dan ada satu yang diprediksi sebagai status gemuk, ditandai dengan  warna  hijau,  berdasarkan  Berat  Badan untuk  Tinggi  Badan  (WFH).  Pada  Gambar  3.(d), prediksi  menunjukkan  variasi  yang  lebih  besar berdasarkan  Indeks  Massa  Tubuh  untuk  Usia (BMIFA),  dengan  warna  hijau  menunjukkan gemuk,  warna  biru  menunjukkan  normal,  warna oranye  menunjukkan  kurus,  dan  warna  hitam menunjukkan sangat kurus.
(a) Berat Badan untuk Usia (WFA) (b) Tinggi Badan untuk Usia (HFA) (c) Berat Badan untuk Tinggi Badan (WFH) (d) Indeks Massa Tubuh untuk Usia (BMIFA)
Gambar 4. Visualisasi Hasil Klasifikasi Menggunakan Model K-NN
.Pada  Gambar  4.(a),  dari  207  data  uji,  terdapat prediksi status gizi kurang (warna hijau), gizi baik
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
(warna  biru),  dan  gizi  lebih  (warna  oranye). Gambar  4.(b)  menunjukkan  prediksi  tinggi  badan tinggi (warna oranye), tinggi badan normal (warna biru),  dan  tinggi  badan  pendek  (warna  hijau). Gambar 4.(c) menggambarkan prediksi berat badan normal  (warna  biru)  dan  gemuk  (warna  hijau). Sementara  pada  Gambar  4.(d),  terdapat  prediksi status  gemuk  (warna  hijau),  berat  badan  normal (warna biru), dan kurus (warna oranye

## 3.2 Evaluasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap model  SVM  dan  KNN  yang  telah  dibangun dengan menggunakan confusion matrix pada data uji untuk empat model pada indeks antropometri, yang  mencakup  berat badan untuk usia  (WFA), tinggi badan untuk usia (HFA), berat badan untuk tinggi  badan  (WFH),  dan  indeks  massa  tubuh untuk usia (BMIFA).

## Tabel 2. Hasil Evaluasi Analisis Gizi Berdasarkan Indeks Antropometri Gizi Balita
Method s Accuracy Rata- rata Accurac y WFA HFA WFH BMIFA K-NN 92,75 94,23 92,27 92,79 93,01 SVM 89,37 92,79 92,27 92,79 91,8 Tabel 3. Hasil Recall dari Analisis Status Gizi Balita Berdasarkan Indeks Antropometri Methods Recall Rata-Rata Recall WFA HFA WFH BMIF A K-NN 98,92 100 98,95 98,40 99,06 SVM 100 100 100 99,47 99,8 Tabel 4. Hasil Presisi dari Analisis Status Gizi Balita

## Berdasarkan Indeks Antropometri
Methods Precision Rata-rata Precision WFA HFA WFH BMIFA K-NN 93,37 94,6 1 93,07 94,39 93,86 SVM 89,37 92,7 9 92,23 93,03 91,8
Pada  Tabel  2-4,  hasil  pengujian  model klasifikasi  ditampilkan  menggunakan  metode confusion  matrix . Confusion  matrix digunakan untuk menguji akurasi model yang dibangun pada data  uji.  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi  adalah  hasil perhitungan  yang  menggunakan confusion  matrix yang  digunakan  dalam  pengujian  sistem  ini.
Akurasi  digunakan  untuk  menghitung  akurasi model  yang  dibuat  terhadap  data  uji.  Presisi digunakan untuk akurasi klasifikasi secara intuitif, dengan  nilai  terbaik  adalah  1  dan  nilai  terburuk adalah  0.  Recall  digunakan  untuk  mengukur  rasio klasifikasi.  Hasil  evaluasi  teknik  klasifikasi  gizi balita  menunjukkan  akurasi  terbaik,  yaitu  metode K-NN dengan nilai akurasi 93,01%, recall 99,06%, dan  presisi  93,86%.  Setelah  mengevaluasi  model
setelah  setiap  teknik  klasifikasi  digunakan,  sistem diuji menggunakan dataset pribadi sebanyak 1036 balita  sebagai  dataset  awal  dan  207  balita  sebagai data uji.

## SIMPULAN
Banyak  algoritma  yang  diusulkan  untuk klasifikasi  indeks  antropometri  dari  dataset  gizi balita di bawah usia lima tahun yang terdiri dari berat  badan  menurut  usia  (WFA),  tinggi  badan menurut usia (HFA), berat badan menurut tinggi badan (WFH), dan indeks massa tubuh menurut usia  (BMIFA).  Studi  ini  mengusulkan  sebuah model klasifikasi untuk K-Nearest Neighbors (K- NN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  dari hasil yang dilakukan menunjukkan model K-NN sedikit  lebih  baik  dibandingkan  SVM  dalam prediksi gizi balita berdasarkan indeks antropometri dengan akurasi terbaik 93,01%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini didanai oleh Institut Teknologi Kalimantan  melalui  dana  internal  dalam  bentuk hibah  Skema  Penelitian  Dosen  Muda  Nomor  : 4174/IT10.II/PPM.04/2023. Penulis ingin mengungkapkan rasa terima kasih kepada semua teman  dan  pihak  yang  telah  membantu  dan berkontribusi dalam penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hafizh, M., Novita, T., Guswandi, D., Syahputra, H., & Mayola,  L.  (2023).  Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Transaksi  Penjualan  Ekspor  Online.  Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(3), 242-249. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.847
[2] F. Ayu, R. Maulida, A. Arum, and E. Nugroho, “Javanese Language Skill Level of Early Childhood in Term of the Use  of  Javanese  Song,” Indones.  J.  Early  Child.  Educ. Stud. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  55–60,  2014,  doi: 10.15294/ijeces.v3i1.9475.
[3] N.  E.  A.  Putri,  D.  Syauqy,  and  M.  H.  Hanafi,  “Sistem Klasifikasi  Status  Gizi  Bayi  dengan  Metode  K-  Nearest Neighbor  Berbasis  Sistem  Embedded,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 933–939, 2017.
[4] Mahendradhata  Y,  Trisnantoro  L,  Listyadewi  S, Soewondo P, Marthias T. et al. (2017). The Republic of Indonesia  Health  System  Review,  Health  Systems  in Transition, Vol-7 No.1. WHO Regional Office for South- East Asia. https://apps.who.int/iris/handle/10665/254716
[5] A.  Hendra  and  G.  Gazali,  “Support  Vector  Machine (SVM)  For  Toddler’s  Nutritional  Classification  in  Palu City,” Insist ,  vol.  1,  no.  1,  p.  49,  2016,  doi: 10.23960/ins.v1i1.19.
[6] R.  A.  Putranto,  S.  Suryono,  and  J.  E.  Suseno,  “Cloud Computing  Medical  Record  Related  Baby  Nutrition Status  Anthropometry  Index  during  Postpartum,” 2018 2nd Int. Conf. Informatics Comput. Sci. ICICoS 2018 , pp. 17–22, 2018, doi: 10.1109/ICICOS.2018.8621640.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 1 Januari 2024 Hal. 229-235 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
[7] R.  A.  Putri,  S.  Sendari,  and  T.  Widiyaningtyas,
“Classification  of  Toddler  Nutrition  Status  with Anthropometry Calculation using Naïve Bayes Algorithm,” 3rd  Int.  Conf.  Sustain.  Inf.  Eng.  Technol.
SIET 2018 - Proc. , pp. 66–70, 2018, doi: 10.1109/SIET.2018.8693169.
[8] S.  Sendari,  T.  Widyaningtyas,  and  N.  A.  Maulidia, “Classification  of  Toddler  Nutrition  Status  with Anthropometry  using  the K-Nearest Neighbor Method,” ICEEIE  2019  -  Int.  Conf.  Electr.  Electron.  Inf.  Eng. Emerg.  Innov.  Technol.  Sustain.  Futur. ,  pp.  154–158, 2019, doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981408.
[9] N. Purwati, “The classification of the nutritional status of children under five based on the anthropometric index of w  /  u  and  w  /  h  uses  the  backpropagation  algorithm,” Indones. J. Netw. Secur. , vol. 5, no. 4, pp. 12–18, 2016.
[10]  E. Budianita and Novriyanto, “Classification of Toddler Nutritional Status Based on Anthropometric Indicators of Body  Weight  by  Age  Using  Learning  Vector Quantization,” (Seminar Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan  Ind.  SNTIK ,  no.  November,  pp.  213–220,  2015, [Online]. Available: ejournal.uin-suska.ac.id › SNTIKI › article › download%0A.
[11]  Okfalisa,  I.  Gazalba,  Mustakim,  and  N.  G.  I.  Reza, “Comparative  analysis  of  k-nearest  neighbor  and modified  k-nearest  neighbor  algorithm  for  data classification,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf.  Syst.  Electr.  Eng.  ICITISEE  2017 ,  vol.  2018-Janua,
pp. 294–298, 2018, doi:
10.1109/ICITISEE.2017.8285514.
[12]  J. Wu and H. Yang, “Linear Regression-Based Efficient SVM  Learning  for  Large-Scale  Classification,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. 26, no. 10, pp. 2357–2369, 2015, doi: 10.1109/TNNLS.2014.2382123.
[13]  D.  T.  Larose and  C.  D.  Larose, Discovering Knowledge In Data An Introduction To Data Mining Second Edition Wiley  Series  On  Methods  And  Applications  In  Data
Mining . 2014. doi:10.1002/9781118874059
[14]  D.  P.  Ankerst,  “BOOK  REVIEW:  Book  Review,” Biometrics ,  vol.  74,  no.  3,  pp.  1132–1132,  2018,  doi: 10.1111/biom.12944.
[15]  M.  J.  Leo  and  S.  Suchitra,  “SVM  based  expression- invariant 3D face recognition system,” Procedia Comput.
Sci. , vol. 143, pp. 619–625, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.441.
[16]  Y. Pang, K. Zhang, Y. Yuan, and K. Wang, “Distributed object detection with linear SVMs,” IEEE Trans. Cybern. , vol.  44,  no.  11,  pp.  2122–2133,  2014,  doi: 10.1109/TCYB.2014.2301453.
[17]  G. Katiyar, “Off-Line Handwritten Character
Recognition  System  Using  Support  Vector  Machine,”
Am. J. Neural Networks Appl. , vol. 3, no. 2, p. 22, 2017, doi: 10.11648/j.ajnna.20170302.12.
[18]  M.  R.  Phangtriastu,  J.  Harefa,  and  D.  F.  Tanoto, “Comparison  between  Neural  Network  and  Support Vector  Machine  in  Optical  Character  Recognition,” Procedia Comput. Sci. , vol. 116, pp. 351–357, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.10.061.
[19]  R. Romero, E. L. Iglesias, and L. Borrajo, “A linear-RBF multikernel  SVM  to  classify  big  text  corpora,” Biomed Res. Int. , vol. 2015, 2015, doi: 10.1155/2015/878291.
[20]  Z. Wang and X. Sun, “Document classification algorithm based  on  MMP  and  LS-SVM,” Procedia  Eng. ,  vol.  15,
pp. 1565–1569, 2011, doi: 10.1016/j.proeng.2011.08.291.
[21]  C. Hue, M. Boullé, and V. Lemaire, “Online learning of aweighted  selective  naive  bayes  classifier  with  non- convex optimization,” Stud. Comput. Intell., vol. 665, pp. 3–17, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-45763-5_1.
[22]  A. Lawi and F. Aziz, “Classification of credit card default clients  using  LS-SVM  ensemble,” Proc.  3rd  Int.  Conf. Informatics  Comput.  ICIC  2018 ,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.1109/IAC.2018.8780427.
[23]  X. Wu, W. Zuo, L. Lin, W. Jia, and D. Zhang, “F-SVM: Combination  of  Feature  Transformation  and  SVM Learning  via  Convex  Relaxation,” IEEE  Trans.  Neural Networks  Learn.  Syst. ,  vol.  29,  no.  11,  pp.  5185–5199, 2018, doi: 10.1109/TNNLS.2018.2791507.
[24]  A. Lawi and F. Aziz, “Classification of credit card default clients  using  LS-SVM  ensemble,”  Proc.  3rd  Int.  Conf. Informatics  Comput.  ICIC  2018,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.1109/IAC.2018.8780427.
[25]  R. Arian, A. Hariri, A. Mehridehnavi, A. Fassihi, and F. Ghasemi, “Protein kinase inhibitors’ classification using K-Nearest  neighbor  algorithm,” Comput.  Biol.  Chem. , vol.  86,  no.  August  2019,  p.  107269,  2020,  doi: 10.1016/j.compbiolchem.2020.107269.
[26]  E.  Fadaei-Kermani,  G.  A.  Barani,  and  M.  Ghaeini- Hessaroeyeh, “Drought monitoring and prediction using k-nearest neighbor algorithm,” J. AI Data Min. , vol. 5, no. 2, pp. 319–325, 2017.