## DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI DESA DI KABUPATEN MALAKA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Brigita Yulia Lestari Fahik 1 , Bertha S. Djahi 2 , Nelci D. Rumlaklak 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Klasifikasi  status  desa  menurut  jumlah  penderita  gizi  buruk  sangatlah  penting  dalam mengantisipasi  kasus  gizi  buruk  di  sebuah  daerah,  khususnya  bagi  daerah-daerah  yang  ada  di Kabupaten Malaka. Kasus gizi buruk yang tercatat cukup banyak di Kabupaten Malaka menuntut pemerintah Kabupaten Malaka agar segera mengantisipasi masalah tersebut. Untuk mengatasinya, pada  penelitian  ini  digunakan  metode k-Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasi  status  desa-desa yang ada di Kabupaten Malaka berdasarkan nilai tingkat balita dengan berat badan dibawah garis merah  kedalam  tiga  kelas  target  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Sebelum  dilakukan  proses klasifikasi, terlebih dahulu dilakukan proses klastering menggunakan metode K-Means agar seluruh data  dapat  terbagi  dalam  kelas  yang  telah  ditentukan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 174 data yang diambil dari tahun 2013-2015. Hasil akhir, setelah dilakukan validasi data hasil clustering didapat  kemiripan  dengan  data  asli  sebesar  98,25%,  dan  hasil  pengujian  sistem sebesar 93,10%. Penentuan nilai k terbaik dengan data uji sebanyak 34 buah dan data latih sebesar 140 buah yaitu pada k= 7 dengan rata-rata presentase kemiripan sebesar 95.53%.
Kata  Kunci:  Klasifikasi,  Klastering,  gizi  buruk,  TBGM, k-Nearest  Neighbor,  K-Means,  purity measure .

## ABSTRACT
Classification of village status according to the number of malnourished patients is very important in anticipating malnutrition cases in a region, especially for the areas in the district of Malaka. Cases of malnutrition recorded quite a lot in the District of Malaka demanded the district government of Malaka to immediately anticipate the problem. To overcome this problem, we used k-Nearest Neighbor method to classify the status of villages in Malaka District based on the level of under-five children under the red line into three target classes: low, medium, and high. Prior to the classification process, clustering process  is  done  using  K-Means  method  so  that  all  data  can  be  divided  into  classes  that  have  been determined. The data used in this study as many as 174 data taken from the year 2013-2015. The final result, after validation of clustering data obtained resemblance to the original data of 98.25%, and the results of system testing of 93.10%. Determination of the best value of k with the test data of 34 pieces and the training data of 140 pieces is at k = 7 with the average percentage of similarity of 95.53%.
Keywords: Classification, clustering, malnutrition, TBGM, k-Nearest Neighbor, K-Means, purity measure

## I. PENDAHULUAN
Gizi buruk merupakan salah satu masalah utama dalam tatanan kehidupan dunia. Di negara Indonesia sendiri terdapat empat provinsi yang tidak pernah absen tiap tahun dalam kasus gizi buruk, salah satunya adalah provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Kabupaten Malaka merupakan salah satu kabupaten di NTT dengan jumlah balita yang bermasalah dengan gizi tergolong cukup banyak.  Pada  tahun  2014,  Badan  pusat  statistik  menyatakan  bahwa  dari  15.619  balita  yang ditimbang di kabupaten Malaka, 498 balita diantaranya dinyatakan memiliki berat badan dibawah garis merah [5].
Dalam menyelesaikan masalah ini digunakan sebuah metode klasifikasi untuk membangun sebuah  sistem  pembantu  pengambil  keputusan  berdasarkan  solusi  pada  kasus  sebelumnya. Metode  klasifikasi k-Nearest  Neighbor terkenal  dengan  kelebihannya  yaitu  tangguh  terhadap training data yang memiliki banyak noise serta efektif apabila memiliki training data yang sangat besar. Selain k-Nearest Neighbor , metode tambahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means  clustering. Metode  ini  sangat  cocok  untuk  mengelompokkan dataset yang belum terbagi kedalam kelas label.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kasus balita penderita gizi buruk pada 58 desa dari 5 Kecamatan di Kabupaten Malaka, tahun 2013 sampai 2015. Rekam data yang digunakan adalah jumlah balita dengan berat badan dibawah garis merah (TBGM) dari sebuah desa dari bulan januari sampai bulan desember selama satu tahun.

## 2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  salah  satu  rangkaian  dari  proses  pencarian  pengetahuan  pada database ( Knowledge  Discovery  in  Database /KDD).  KDD  adalah  keseluruhan  proses  untuk mencari  dan  mengidentifikasi pola  ( pattern )  dalam  data,  dimana  pola  yang  ditemukan  bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat dimengerti.

## 2.3 Algoritma k-Nearest Neighbor
Algoritma k-Nearest  Neighbor ( KNN )  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan penggolongan terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [23]. K-Nearest Neighbor dilakukan dengan mencari kelompok objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing . Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antar  objek  yaitu Eucladean  Distance seperti pada persamaan:
d(x i ,y i ) = √(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 ………………………………(1)
Keterangan: x i = record 1, objek ke-i y i = record ke 2, objek ke i d(x i ,y i )  = nilai jarak antara x i dan y i
Berikut tiga kelompok klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasi status desa [20] seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi nilai Tingkat Balita dengan Berat Badan dibawah Garis Merah
No Rentang (%) Label 1. TBGM < 3 Rendah 2. 3 => TBGM <6 Sedang 3. TBGM => 6 Tinggi 2.4 Algoritma K-Means Clustering
Metode clustering mengacu  pada  pengelompokkan  data,  observasi  atau  kasus  berdasar kemiripan  objek  yang  diteliti.  Sebuah  cluster  adalah  suatu  kumpulan  data  yang  mirip  dengan lainnya  atau  ketidakmiripan  data  pada  kelompok  lain  [1].  Metode K-Means adalah  teknik penyekatan ( partition ) yang membagi atau memisahkan objek yang berbeda, dan mengumpulkan objek yang sama ke dalam jumlah K daerah yang telah ditentukan sebelumnya dan setiap objek
harus masuk dalam kelompok tersebut. Metode ini dimulai dengan pembentukan prototipe cluster di awal kemudian secara iteratif prototipe cluster ini diperbaiki hingga tidak terjadi perubahan yang  signifikan  pada  prototipe cluster .  Rumus  yang  digunakan  untuk  mengukur  jarak  yaitu  - Euclidean Distance pada Persamaan (1). Berikut algoritma K-Means clustering :
1. Menentukan banyak K cluster yang ingin dibentuk.
2. Membangkitkan nilai random untuk pusat awal cluster sebanyak K cluster .
3. Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap  masing-masing centroid menggunakan  rumus eucledean distance seperti pada Persamaan (1).
4. Mengelompokan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui nilai centroid berdasarkan dari rata-rata cluster dengan persamaan:
C k = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 ……………………………………….(2)
Keterangan: C k = cluster nk = jumlah data dalam cluster d i
= jumlah tiap objek yang masuk dalam masing-masing cluster .
6. Ulangi  langkah  2  sampai  langkah  ke  5  hingga  anggota  tiap cluster tidak  ada  yang berpindah.
Jika  langkah  6  telah  terpenuhi,  maka  nilai  rata-rata  pusat cluster pada  iterasi  terakhir  akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data.

## 2.5 Tahap Perancangan Sistem Klasifikasi
Sistem Klasifikasi status desa dimulai dengan admin memasukan data jumlah balita BGM (Bawah Garis Merah) dan total balita yang ditimbang tiap bulannya dari sebuah desa. Selanjutnya sistem akan melakukan pengelompokkan awal dataset menggunakan perhitungan K-Means . Data hasil clustering inilah yang seterusnya akan digunakan oleh sistem sebagai dataset pada proses klasifikasi. Kerangka kerja sistem klasifikasi status desa dapat dilihat pada gambar 1.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Sistem Klasifikasi
Sistem  klasifikasi  status  desa  telah  diberikan  pengujian  dengan  3  macam  cara  uji.  Cara pertama yaitu, dilakukan perbandingan antara dataset hasil clustering dengan data asli. Pengujian dilakukan sebanyak 5 kali percobaan, dengan memilih secara acak kemungkinan-kemungkinan titik centroid awal yang berbeda. Dari hasil pengujian ini diperoleh presentase kemiripan tertinggi dengan data asli terdapat pada percobaan ke-2 nilai purity yang dihasilkan yaitu sebesar 98,83%. Diagram perbandingan titik centroid awal dapat dilihat pada gambar 2.
Pengujian ke-2 adalah penentuan nilai k terbaik untuk proses klasifikasi. Pada bagian ini, pengujian dilakukan dengan membagi dataset menjadi dua bagian, yaitu 140 dataset sebagai data latih  dan  34 dataset sebagai  data  uji.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  melakukan proses klasifikasi terhadap data uji. Setelah membagi dataset menjadi dua bagian, akan dilakukan proses  perhitungan  klasifikasi  terhadap  34  data  uji.  Proses  pengujian  dilakukan  sampai  5  kali pembagian data uji dengan jumlah nilai k dari 1 sampai 10. Hasil pengujian menunjukan  nilai rata-rata presentaste kecocokan tertinggi ada pada k ke-7 dengan presentase kecocokan sebesar 95,53%. Maka k =7 akan digunakan sebagai k terbaik untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi  status  desa  berdasarkan  jumlah  balita  BGM.  Diagram  perbandingan  nilai  k  dapat dilihat pada gambar 3.
Pengujian ke-3, seluruh data akan diklasifikasi kembali dengan menggunakan nilai k=7. Presentase  kinerja  yang  dihasilkan  oleh  sistem  klasifikasi  status  desa  yaitu  sebesar  93,103% dengan  hasil  klasifikasi  data  yaitu,  73  data  kedalam  kelas  rendah  dengan  70  data  diklasifikasi
sesuai dan 3 data tidak sesuai, 39 data kedalam kelas sedang dengan 37 data sesuai dan 2 data tidak sesuai, dan 62 data kedalam kelas tinggi dengan 55 data sesuai dan 7 data tidak sesuai.
Gambar 1. Kerangka kerja sistem klasifikasi status desa
ADMIN START Input data jumlah balita BGM dari desa dan jumlah total balita ditimbang desa tersebut SISTEM Hitung TBGM Penetapan titik Centroid Hitung jarak eucladean tiap data dengan titik centroid Kelompokan data kedalam cluster betdasarkan jarak terdekat Data berpindah? Dataset Penetapan jumlah k Hitung jarak data baru dengan data pada basis kasus Urutkan berdasarkan jarak terkecil Tentukan solusi data baru Hasil Klasifikasi data END
Gambar 2. Diagram perbandingan titik centroid awal
Gambar 3. Diagram perbandingan nilai k

## 3.2 Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  pertama  dapat  diketahui  bahwa  Setelah  melakukan  lima  kali percobaan, diperoleh presentase kemiripan tertinggi dengan data asli terdapat pada percobaan ke- 2 yaitu sebesar 98,83%, dengan 72 data dikelompokkan kedalam kelas rendah, 47 data kedalam kelas  sedang,  dan  55  data kedalam  kelas  tinggi.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  maka pemilihan titik centroid dan hasil clustering data dari percobaan ke-2 digunakan sebagai dataset untuk melakukan pengujian pada sistem klasifikasi.
Sedangkan pada pengujian ke-2 dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi yang menunjukan nilai  rata-rata  presentaste  kecocokan  tertinggi  ada  pada k ke-7  dengan  presentase  kecocokan sebesar 95,53%. Maka k =7 akan digunakan sebagai nilai k untuk melakukan pengujian terhadap sistem klasifikasi status desa berdasarkan jumlah balita BGM.
Berdasarkan  hasil  pengujian  klasifikasi  data  dengan menggunakan k= 7,  diperoleh hasil klasifikasi data yaitu, 73 data kedalam kelas rendah dengan 70 data diklasifikasi sesuai dan 3 data tidak sesuai, 39 data kedalam kelas sedang dengan 37 data sesuai dan 2 data tidak sesuai, dan 62 data kedalam kelas tinggi dengan 55 data sesuai dan 7 data tidak sesuai.

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  sistem  klasifikasi  status  desa  yang  telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode K-Means  clustering mampu  mengelompokkan  desa berdasarkan  nilai  TBGM dengan nilai purity hasil clustering sebesar 98,83%.
2. Metode k-NN mampu mengklasifikasi status desa dengan baik dengan prsentase sistem sebesar 93.10%.
3. Nilai k terbaik didapat pada k =7 dengan rata-rata nilai akurasi yang dihasilkan setelah lima kali pembagian data uji adalah sebesar 95,53%.

## 4.2 Saran
Perlu adanya penelitian lebih lanjut mengenai klasifikasi status desa berdasarkan jumlah balita  BGM  di  kabupaten  Malaka,  serta  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  pelatihan  data menggunakan metode K-Means, seperti menambah parameter ataupun jumlah dataset agar sistem dapat belajar dengan baik dalam menemukan pola data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta, Y., 2007, K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait, Jurnal Sistem dan Informatika Vol.3, pp : 47-60, Denpasar, Bali.
[2] Anonim, 2013, Pembentukan Kabupaten Malaka di Provinsi Nusa Tenggara Tmur.
[3] Anonim, 2015, Buku Putih Sanitasi Kabupaten Malaka.
[4] Azis, A., 2015, Penderita Gizi Buruk di NTT Hampir 2000 balita, https://m.tempo.co/read/news/2015/06/27/173678797/hampir-2-000-balita-di-ntt- menderita-gizi-buruk , diakses 21 Mei 2016.
[5] BPS, 2014, Status Gizi Balita Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur, http://ntt.bps.go.id/index.php/linkTabelStatis/356 , diakses 23 Mei 2016.
[6] Fadilah,  I.,  2013,  Definisi  Gizi  Buruk  Pada  Anak,  Gejala,  Penyebab,  dan  Cara Penanganannya, http://www.idmedis.com/2014/11/definisi-gizi-buruk-pada-anak- gejala.html , diakses 4 Juni 2016.
[7] Fathansyah, 1999, Basis Data, Informatika Bandung, Bandung.
[8] Fuada,  N.,  Muljati,  S.,  Hidayat,  T.,  2012,  Penentuan  Daerah  Rawan  Gizi  Berdasarkan Analisis Spatial, Media Litbang Kesehatan.
[9] Gizinet, 2010, Kasus Gizi Buruk: Empat Provinsi Tak Pernah Absen, http://gizi.depkes.go.id/kasus-gizi-buruk-empat-provinsi-tak-pernah-absen ,  diakses  21 Mei 2016.
[10]  Hermaduanti,  N.,  Kusumadewi,  S.,  2008,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  SMS Untuk  Menentukan  Status Gizi  dengan  metode k-Nearest  Neighbor , Teknik  Informatika Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
[11]  Huang, Z., (1998),  Extension to the K-means Algorithm, for Clustering Large Datasets with Categorical Values,  Data Mining and Knowledge Discovery, vol.2, hal.283-304
[12]  Imandoust,  S.,  B.,  Bolandraftar,  M.,  2013,  Application  of  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Approach  for  Predicting  Economic  Events:  Theoretical  Background,  Vol.  3.605-610, Payame Noor University, Iran.
[13]  Irdiansyah, E., 2012, Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Minuman di PT. Pepsi Cola Indobeverages Menggunakan Metode Clustering, Universitas Komputer Indonesia.
[14]  Krisandi, N., Prihandono, B., 2013, Algoritma k-Nearest Neighbor dalam klasifikasi data hasil produksi kelapa sawit pada PT.Minamas kecamatan Parindu, Pontianak.
[15]  Larose D, T., 2006, Data Mining Methods and Models , Jhon Wiley & Sons, Inc. Hoboken New Jersey.
[16]  Oetomo,  B.,  S.,  D.,  2002, Perencanaan  &  Pembangunan  Sistem  Informasi ,  Andi, Yogyakarta.
[17]  Permana,  B.,  Ukar,  K.,  2011 ,  Praktis  Menguasai  Microsoft  Access  2007/2010, PT  Elex Media Komputindo, Jakarta.
[18]  Rohmawati, W., N., Defianti, S., Jajuli, M., 2015, Implementasi Algoritma K-Means dalam pengklasteram mahasiswa pelamar beasiswa, Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa, Karawang.
[19]  Soekirman, 2000, Ilmu Gizi dan Aplikasinya, Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta.
[20]  Swastina,  L.,  Lareno,  B.,  2014,  Model  Penentuan  Potensi  Status  Gizi  Bermasalah Menggunakan Decision  Tree ,  Teknik  Informatika,  STMIK  Indonesia  Banjarmasin, Banjarmasin.
[21]  Supariasa, 2001, Penilaian Status Gizi , EGC, Jakarta.
[22]  Tiaratuti  A.,  S.,  Sudaryanto  S.,  2015,  Implementasi Metode K-Nearest  Neighbor Dalam Peramalan  Penjualan  Mobil  Pada  PT  Bengawan  Abadi,  Fakultas  Ilmu  Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang.
[23]  Widiarsana, O., Putra, N.W., Budiyasa, P.G.I., Bismantara, A.N.I., Mahajaya, S., N., 2011, Data  Mining:  Metode  Clasification  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Teknologi  Informasi, Universitas Udayana, Bali.
[24]  Yuswanto, S., 2010, Boom..!  Visual  Studio  .Net  2010  Meledak , Cerdas Pustaka Publisher, Jakarta.