## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## MODEL CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN DALAM MENENTUKAN KRITERIA KONDISI GIZI BALITA DAN ANAK
Khairul Zannah 1 , Sumarno 2 , Zulaini Masruro Nasution 3 , Iin Parlina 4 ,Ika Purnama Sari 5
Prodi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Email : khairulzannah1@gmail.com 1 , sumarno@amiktunasbangsa.ac.id 2 , zulaini@amiktunasbangsa.ac.id 3 , iin@amiktunasbangsa.ac.id 4 , ikapurnama@amiktunasbangsa.ac.id 5

## ABSTRAK
Tingkat kesehatan  pada balita dan  anak  pada  saat  ini  masih  menjadi sebuah tantang  di setia  daerah.  Gizi sangatlah  penting  bagi  balita  dan  anak,  nilai  gizi  yang seimbang  sangat  baik  dalam  proses  tumbuh  kembang  balita  dan  anak  terutama dalam  mempengaruhi  pertumbuhan  tinggi  dan  berat,  perkembangan  motorik,  dan aktivitas  keseharian.  Permasalahan  yang  saat  ini  dialami  di  Nagori  Sitalasari  masih banyaknya orang tua yang tidak mengetahui nilai gizi yang seimbang bagi balita dan anak,  masih  ditemukan  balita  dan  anak  yang  masih  kurang  gizi  atau  stunting berdasarkan  usia  dan  berat  badan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  studi  literature  dan  observasi.  Penelitian  ini  akan  di  kelompokan  atau klasterisasi nilai  gizi  balita dengan  acuan  parameter  usia  balita,  tinggi  badan  balita dan berat badan balita menggunakan algoritma K-Means Clustering menjadi 3 (tiga) kategori yaitu gizi buruk, gizi baik dan obesitas. Hasil dari penelitian yang dilakukan dapat  mengklasifikasi  nilai  gizi  balita  secara  umum  agar  dapat  digunakan  sebagai landasan pencegahan dini bagi para kader posyandu menanggulangi gizi buruk serta obesitas.
Kata Kunci: Algoritma K-Means, Balita, Clustering dan Gizi.

## I. PENDAHULUAN
Masalah gizi di Indonesia masih merupakan  masalah  nasional,  yaitu kelompok  usia  yang  sering  terkena masalah  gizi  adalah  usia  balita.  Gizi buruk  dan  obesitas  yang  terjadi  pada masa  balita  dan  kanak-kanak  sering kali dikaitkan dengan masalah konsumsi  makanan  yang  diberikan kepada balita hal tersebut
mempengaruhi  tingkat  asupan  gizi pada  balita.(Saragih,  Sihombing  and Rahmi,  2018;  Ririd,  Hani’ah  and  Putri, 2020).  Obesitas  dapat  menyebabkan penyakit  (Wargasetia,  2016),  tulang dan  gigi  (Pujiastuti,  2015),  penyakit diabetes  melitus  dan  kanker  (Amrizal and  Aini,  2013),  jantung  (Hariadi, 2005),  gangguan  kolesterol  (Listiyana, Mardiana  and  Prameswari,  2013).
Obesitas  pada  anak  sendiri  dapat menyebabkan  gangguan  kesehatan seperti  masalah  pernapasan,  gigi  dan tulang  (Hidayati,  Hadi  and  Lestariana, 2016). Gizi juga mempengaruhi pertumbuhan  mental  anak  seperti tingkat keingin tahuan tinggi, keberanian  dan  keingintahuan  akan hal  baru  (Nalendra,  2018).  Menjaga tingkat  kesehatan    gizi  juga  dapat dijadikan  acuan  untuk  menentukan alokasi  anggaran  dana  dari  pusat  ke daerah (Sari, 2013). Pada tahun 2013, jumlah balita  yang memiliki gizi buruk mencapai  28,1  persen  (Kemenkes, 2015).  Dengan  banyaknya  data  yang dihasilkan  dari  Posyandu  yang  ada  di Nagori  Sitalasari  menyulitkan  bidan desa  dan  kader  posyandu  untuk mengelompokkan kriteria balita
berdasarkan usia dan berat badan. Oleh  karena  itu,  diperlukan
pengolahan  data  menjadi  sebuah klasterisasi agar mempermudah pengelompokan kondisi gizi balita dan anak.  Salah  satu  metode  yang  dapat membantu manusia dalam mengerjakan banyak hal yaitu metode K-Means Clustering (Saputro  and Sucihermayanti,  2021).  Penelitian  ini menggunakan algoritma K-means sebagai metode klasterisasi
pemecahan  masalah  dan Rapidminer untuk melakukan penghitungannya.
II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  identifikasi sebuah  jaringan  dalam  data  dengan proses  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine learning
untuk menghasilkan informasi  yang  penting  (Nurdiawan and Salim, 2018).

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  data mining. Clustering dilakukan  dengan memprediksi  suatu  class  yang  belum diketahui. Clustering dapat
dideskripsikan  sebagai  metode  untuk membuktikan  sebuah  objek  data sebagai  salah  satu  jenis  yang  telah dideskripsikan  sebelumnya  (Handoko, 2016).

## 2.3. K-Means
K-Means merupakan  algoritma klasterisasi  yang  mengelompokkan data  berdasarkan  titik  pusat  klaster ( centroid )  terdekat  dengan  data.
Tujuan dari K- Means adalah pengelompokkan data dengan memaksimalkan kemiripan data dalam satu  klaster  dan  meminimalkan kemiripan  data  antarklaster.  Ukuran kemiripan  yang  digunakan  dalam klaster  adalah  fungsi  jarak.  Sehingga pemaksimalan kemiripan data didapatkan berdasarkan jarak terpendek  antara  data  terhadap  titik centroid . Tahapan awal yang dilakukan  pada  proses  klasterisasi data  dengan  menggunakan algoritma
K-Means adalah  pembentukan  titik awal centroid  cj .  Pada  umumnya pembentukan  titik  awal centroid dibangkitkan secara acak (Sa’dah, Safii and Parlina, 2019).
2.4. Rapid Miner Rapidminer merupakan
perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh  Dr.
Markus  Hofmann  dari Institute  of Technologi  Blanchardstown dan Ralf Klinkenberg dari rapid-i.com dengan tampilan GUI ( Graphical User Interface ) sehingga memudahkan pengguna dalam menggunakan
DOI : 10.51530/jutekin.v10i1.568
perangkat  lunak  ini.  Perangkat  lunak ini  bersifat open  source dan  dibuat dengan  menggunakan  program Java di  bawah  lisensi  GNU Public  Licence dan Rapid  Miner dapat  dijalankan  di sistem  operasi  manapun.  Dengan menggunakan Rapid  Miner ,  tidak dibutuhkan kemampuan
koding khusus,  karena  semua  fasilits  sudah disediakan. Rapid  Miner dikhususkan untuk  penggunaan data  mining . Model  yang  disediakan  juga  cukup banyak  dan  lengkap,  seperti  Model Bayesian,  Modelling,  Tree  Induction, Neural Network dan lain-lain (Haryati, Sudarsono and Suryana, 2015).

## 2.5. Posyandu
Posyandu merupakan salah satu pelayanan kesehatan untuk memudahkan masyarakat untuk mengetahui atau memeriksakan kesehatan  terutama  untuk  ibu  dan anak  balita.  Posyandu  merupakan salah satu pelayanan kesehatan untuk memudahkan masyarakat untuk mengetahui atau
memeriksakan kesehatan  terutama  untuk  ibu  dan anak  balita  (Nugroho  and  Nurdiana, 2008).

## III. ANALISIS MASALAH
3.1. Metode Pengumpulan Data
Adapun  teknik  pengumpulan
data  yang  dibutuhkan  penelitian  ini adalah:
1. Metode  observasi,  digunakan untuk mengetahui
dan
mempelajari  secara  langsung objek  yang  di  teliti  (Satria,
Poningsih and Saputra, 2019).
2. Studi literatur yaitu pengumpulan  data  diperoleh melalui  buku,  jurnal  maupun skripsi untuk mendukung penelitian yang dilakukan (Triansyah, 2019).

## 3.2. Analisis Data
Mengetahui  lokasi  Posyandu
Nagori  Sitalasari  dari  tiga  posyandu yang  ada  di  Nagori  Sitalasari  dengan mengelompokkan  dalam  penentuan terhadap  kriteria  kondisi  gizi  balita. Adapun  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  arsip  dari posyandu yang ada di Nagori Sitalasari tentang  bayi  dan  balita.  Setelah  data yang dibutuhkan diperoleh, kemudian ditentukan variabel yang akan digunakan  dalam  penelitian.  Adapun atribut yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Usia Bayi dan Balita 2. Berat Badan Bayi dan Balita
Data  yang  akan  digunakan digunakan  dalam  penelitian  ini  akan proses  menggunakan Microsoft  Excel 2010 dan untuk hasil dalam
pengolahan  datanya  menggunakan aplikasi Rapidminer 5.3.

## IV. PERANCANGAN SISTEM
Adapun  bagan  alur  adalah teknik  analisis  yang  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  secara  jelas dan  efisien.  Diagram  alur  tersebut akan disajikan dalam rancang flowchart pada Gambar 1. Berikut.
DOI : 10.51530/jutekin.v10i1.568

## Gambar 4.1
Flowchart Tahapan Penelitian Pada Gambar 4.1 diatas menjelaskan tahapan
penelitian dalam  menentukan  gizi  balita  dan anak dengan menggunakan metode K- Means  yang  dihasilkan.  Terdapat keterangan pada gambar diatas antara lain:
1. Analisis Masalah
Menganalisa  suatu  masalah yang  terkait  dengan  data  balita dengan  menentukan  kriteria  kondisi gizi balita dan anak.
2. Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari beberapa rujukan yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi dalam penelitian. 3. Mengumpulkan Data Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berkaitan untuk memdukung penelitian.
4. Menetapkan Metode
Menetapakan  metode  untuk
memecahkan  masalah.  Penelitian  ini menggunakan metode k-means. 5. Mengolah Data Melakukan  pengolahan  data dengan  menggunakan  data  mining dalam metode k-means. 6. Menguji Data Pengujian data dilakukan dengan menggunakan tools Rapidminer  5.3 sehingga  di  dapatkan cluster yang  sesuai  dengan  metode  k- means. 7. Kesimpulan Kesimpulan  yang  didapatkan dalam mengelompokan kriteria kondisi  gizi  balita  dan  anak  ada  3 cluster yakni cluster gizi buruk, cluster 2 obesitas, dan cluster 3 gizi baik.

## V. IMPLEMENTASI
Data  dapat  diolah  perhitungan k-means  maka  data  yang  berjenis nama  yang  diinialisasikan  terlebih  ke dalam  bentuk  anka/nominal.  Seperti yang  terlihat  pada  Tabel  1.  dibawah ini:
Tabel 1. Sampel Data No Balita Ke Berat Badan Tinggi Badan 1 Balita 1 8,1 65,0 2 Balita 2 5,2 0 3 Balita 3 8,1 64,0 4 Balita 4 6,0 58,0 5 Balita 5 10,0 77,5 … … … … 60  Balita 60 10,7 90,0 5.1. Menghitung  Manual  Jarak  dari Centroid Untuk  menghitung  jarak  antara titik Centroid dengan  titik  tiap  objek menggunakan Euclidian Distance . Maka  perhitungan  untuk  jarak  dari
Centroid ke – 1 adalah sebagai berikut : DA1,C1 = √(8.1 − 5,2) 2 + (65,0 − 0) 2 = 65,06466
DA2,C1 = √(5,2 − 5,2) 2 + (0 − 0) 2
= 0 Dan seterusnya sampai dengan DA60,C1.  Selanjutnya  perhitungan untuk  jarak  ke centroid ke-2  adalah
sebagai berikut : DA1,C2 = √(8.1 − 10,0) 2 + (65,0 − 90,0) 2 = 25,0721 DA2,C2 = √(5,2 − 10,0) 2 + (0 − 90,0) 2 = 90,12791 Dan seterusnya sampai dengan DA60,C2.  Selanjutnya  perhitungan untuk  jarak  ke  centroid  ke-3  adalah sebagai berikut :
DA1,C3 =
√(8.1 − 25,0) 2 + (65,0 − 101,0) 2
= 39,76946
DA2,C3 =
√(5,2 − 25,0) 2 + (0 − 101,0) 2
= 102,9225
Dan seterusnya sampai dengan DA60,C3  sehingga  didapat  tabel  jarak terpendek  dari  centroid  dan  mencari nilai  yang  sama  dari  ke  tiga  centroid. Dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  sebagai berikut :
Tabel 2. Perhitungan Hasil Iterasi ke-1 Balita ke Berat Ting gi c1 c2 c3
balit a 1 8,1 65, 0 65, 06 25, 07 39,7 7 balit a 2 5,2 0 0,0 0 90, 13 102, 92 balit a 3 8,1 64, 0 64, 07 26, 07 40,6 8 balit 6,0 58, 58, 32, 27,8
a 4 0 01 25 8 balit a 5 10,0 77, 5 77, 65 12, 50 34,8 9 … … … … … … balit a 60 10,7 90, 0 90, 17 0,7 0 18,0 4 5.2. Menghitung Data Menggunakan Rapidminer Data  yang  didapat  digunakan sebagai data masukan dalam membuat  model  algoritma K-Means Clustering menggunakan software Rapidminer . 5.2.1.Tampilan Menu Utama Rapidminer Berikut akan dijelaskan mengenai bagian dari menu awal pada tools rapidminer seperti tampilan awal dari rapidminer dan  akan  dimulai dengan  menu new process.
Gambar 2.
Flowchart Tahapan Penelitian
Pada tampilan tersebut terdapat  beberapa  menu  pilihan seperti New  Process , Open  Recent Process , Open Process , Open Template ,  dan Online  Tutorial .  Ada pun  penjelasan  dai  menu  tersebut adalah :
1. New  Process menu  ini  beisi mengenai  tampilan  awal  jika ketika  kita  akan  memproses data  baru  yang  dimana  data tersebut  belum  pernah  di proses
pada software rapidminer.
2. Open  Recent  Process berfungsi untuk  membuka  proses  yang baru saja ditutup.
3. Open  Process menu  ini  memliki fungsi  untuk  membuka  proses
yang telah dikerjakan sebelumnya yang telah disimpan di penyimpanan lokal. 4. Open Template menu ini memiliki  fungsi  yang  berisikan pilihan-pilihan  proses  lain  yang telah disediakan. 5. Online Tutorial menu ini digunakan untuk memulai tutorial  atau  tahapan  secara online . 5.2.2.Tampilan Menu Excel Rapidminer
Diketahui  bahwasanya  data yang  akan  diuji  adalah  data  baru seperti gambar  3.
Gambar 3. New Process untuk import data Excel Rapidminer 5.3
5.2.3. Tampilan Read Excel Rapidminer Sistem menjelaskan cara
masukan  data  baru  yang  akan diproses  lebih  lanjut,  pada  saat  ini data  yang  akan  diproses  berupa  data Excel.  Tahapan  ini  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :
Gambar 4.
Input Data Read Excel Rapidminer Klik  pada  bacaan read  excel lalu  pilih “ Import  Read  Excel ”.  Kemudian  akan muncul seperti Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Data Import Tahap 1 Rapidminer
Pada  data import  configuration wizard kemudian  pilih  tempat  kita menyimpan data yang akan digunakan. Selanjutnya pilih file name
data  yang  digunakan.  Kemudian  klik next  pada  bagian  kanan  bawah. Selanjutnya  akan  muncul  tampilan seperti gambar berikut ini :
Gambar 6.
Data Import Tahap 2 Rapidminer Dari gambar tersebut menunjukan  isi  data  yang  akan  di proses.  Pilih sheet pada  data  serta blok data  yang  akan  di  proses.  Pilih next sampai  finish  dan  kemudian simpan file .
Gambar 7. Data Import Tahap 3 Rapidminer
Pada tahap 3 dilakukan pemilihan tipe data  dimana  pada  bagian  atribut balita  diubah  menjadi  “id”    lalu  pilih next .

## 5.2.4. Pemrosesan Sistem Rapidminer
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan
tahapan-tahapan  proses  penggunaan K-Means  di  dalam Rapidminer data yang  telah  di import .  Tahapan pertama  dengan  mengklik clustering and segmentation lalu  pilih  K-Means dapat dilihat pada Gambar 8. berikut :
Gambar 8.
Pemrosesan Data Tahap 1 Rapidminer Setelah ketiga operator terhubung  maka  mengklik Run untuk mengetahui  hasil  dari  proses  dalam proses clustering .
5.2.5. Tampilan Keluaran Sistem Untuk mendapatkan hasil pengelompokan  maka  pada  tahap selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan cara  mengklik  pada  panah  biru  yang terdapat  diposisi  tengah  atas  pada bagian toolbar .  Pada  tahap  ini  akan memperlihatkan  hasil  akhir  serta
langkah  terakhir  dalam  penggunaan tools rapidminer ini.  Dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9.
Data Hasil Clustering Berdasarkan pada Gambar 9.
menjelaskan  hasil  dari  pengujian  data balita  dengan  ketentuan  3 cluster , yaitu  gizi  buruk  ( cluster 0),  obesitas ( cluster 1) dan gizi baik ( cluster 2). Dari hasil pengujian data terdapat 1 cluster gizi buruk ( cluster 0) yaitu balita ke 2. Adapun  27 cluster obesitas  ( cluster 1) yaitu  balita  1,  balita  3,  balita  4,  balita 5,  balita  6,  balita  7,  balita  8,  balita  9, balita  10,  balita  11,  balita  12,  balita 13,  balita  14,  balita  15,  balita  16, balita  17,  balita  20,  balita  21,  balita 22,  balita  23,  balita  24,  balita  25, balita  27,  balita  29,  balita  32,  balita, 45,  balita  59.    Dan cluster gizi  baik ( cluster 2)  yaitu  balita  18,  balita  19, balita  26,  balita  28,  balita  30,  balita 31,  balita  33,  balita  34,  balita  35, balita  36,  balita  37,  balita  38,  balita 39,  balita  40,  balita  41,  balita  42, balita  43,  balita  44,  balita  46,  balita 47,  balita  48,  balita  49,  balita  50, balita  51,  balita  52,  balita  53,  balita 54,  balita  55,  balita  56,  balita  57, balita 58, balita 60.
DOI : 10.51530/jutekin.v10i1.568

## Gambar 10.
Hasil Pengelompokan
Dilihat  pada  Gambar  10.  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  3 warna yang berbeda, dimana cluster 0 berwarna  hijau, cluster 1  berwarna biru, dan cluster 2 berwarna merah.

## 5.3.     Pembahasan
Berdasarkan mengenai
penjelasan  diatas  tentang  langkah- langkah  penggunaan  serta  hasil  yang telah  ditampilkan  maka  akan  dibahas mengenai  keterkaitan  dari  hasil hitungan manual yang didapat dengan menggunakan  software rapidminer dan microsoft  excel  2010 hasilnya sama  dan  dapat  di input ke  dalam rapidminer .
5.3.1.  Kelemahan  dan  Kelebihan Sistem Adapun kelemahan dan kelebihan  sistem Rapidminer sebagai
berikut :
1. Kelemahan
k-means hanya berlaku jika nilai
min  dapat  dihitung  jika  atribut  - atributnya  bernilai  integer  numerik saja.
2. Kelebihan
Mudah  dipahami  dan  efesien
dalam  mengelompokan  data  dengan jumlah yang banyak.

## VI. KESIMPULAN
Simpulan  menyajikan  ringkasan dari  uraian  mengenai  hasil  dan pembahasan,  mengacu  pada  tujuan penelitian. Dapat  memberikan  saran, Saran  disusun  berdasarkan  temuan penelitian  yang  telah  dibahas.  Saran dapat mengacu pada tindakan praktis, pengembangan  teori  baru,  dan/atau penelitian lanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amrizal,  V.  and  Aini,  Q.  (2013) ‘Kecerdasan  Buatan’.  Halaman Moeka Publishing.
Handoko,  K.  (2016)  ‘Penerapan  Data
Mining  dalam  Meningkatkan Mutu Pembelajaran Menggunakan Metode K- MEANS Clustering’, Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi , 2(3), pp. 31–40. Hariadi,  A.  A.  R.  (2005)  ‘Hubungan obesitas dengan beberapa faktor  risiko  penyakit  jantung koroner  di  laboratorium  klinik Prodia  Makassar  tahun  2005 [Artikel  Penelitian]’, Makassar: Prodia .
Haryati,  S.,  Sudarsono,  A.  and Suryana, E. (2015) ‘Implementasi Data Mining Untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:
Universitas Dehasen Bengkulu)’, Jurnal  Media  Infotama ,  11(2), pp. 130–138.
Hidayati,  S.  N.,  Hadi,  H.  and Lestariana, W. (2016)
‘Hubungan  asupan  zat  gizi  dan indeks  masa  tubuh  dengan hiperlipidemia pada murid SLTP yang  obesitas  di  Yogyakarta’,
Sari pediatri , 8(1), pp. 25–31.
Kemenkes  (2015)  ‘ayo-gerak-lawan-
obesitas’. Available at: https://www.kemkes.go.id/artic le/view/19101600003/ayo- gerak-lawan-obesitas.html.
Listiyana,  A.  D.,  Mardiana,  M.  and Prameswari,  G.  N.  (2013) ‘Obesitas  sentral  dan  kadar kolesterol  darah  total’, KEMAS: Jurnal  Kesehatan  Masyarakat ,
9(1), pp. 37–43.
Nalendra,  A.  K.  (2018)  ‘Pengukuran Keakuratan  Metode  K-Means untuk  Menentukan  Status  Gizi
Balita’, 6(2), pp. 48–54.
Nugroho,  H.  A.  and  Nurdiana,  D. (2008) ‘Hubungan Antara Pengetahuan dan Motivasi Kader Posyandu dengan Keaktifan  Kader  Posyandu  di Desa Dukuh  Tengah  Kecamatan Ketanggungan Kabupaten Brebes’, Fikkes Jurnal Keperawatan , 2(1), pp. 1–8. Nurdiawan,  O.  and  Salim,  N.  (2018) ‘Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan Barang Menggunakan Metode  Metode  Naive  Bayes Classifier Untuk Optimasi Strategi Pemasaran’, Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi . Sekolah Tinggi Manajemen  Informatika  dan
Komputer  Subang,  13(1),  pp.
84–95. Pujiastuti,  P.  (2015)  ‘Obesitas  dan Penyakit Periodontal’, STOMATOGNATIC-Jurnal Kedokteran  Gigi ,  9(2),  pp.  82–
85.
Ririd,  A.  retno  tri  H.,  Hani’ah,  M.  and Putri,  I.  K.  (2020)  ‘Analisis Pertumbuhan Balita Menggunakan Algoritma K- Means++  Untuk  Mengetahui Resiko Obesitas’, Prosiding SENTIA , 12(1), pp. 83–87.
Sa’dah,  S.  H.,  Safii,  M.  and  Parlina,  I.
(2019)  ‘Analisa  Metode  K- Means dalam Mengelompokkan Perkara Perceraian Berdasarkan Daerah Simalungun’, in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , pp. 349–358. Saputro, D. T. and Sucihermayanti, W. P. (2021) ‘Penerapan Klasterisasi  Menggunakan  K- Means untuk Menentukan Tingkat  Kesehatan  Bayi  dan Balita  di  Kabupaten  Bengkulu Utara’, Jurnal Buana Informatika ,  12(2),  p.  146.  doi: 10.24002/jbi.v12i2.4861. Saragih,  R.,  Sihombing,  D.  J.  C.  and
Rahmi,  E.  (2018)  ‘Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Kelapa  Sawit Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Web’, Journal of Information Technology  and  Accounting ,
I(1), pp. 27–44.
Sari, E. A. (2013) ‘Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan  Tingkat  Kesehatan Bayi dan Balita Pada Kabupaten dan  Kota  di  Jawa  Tengah’, Fakultas Ilmu
Komputer,
Universitas Dian Nuswantoro . Satria,  D.,  Poningsih,  P.  and  Saputra,
W. (2019) ‘Sistem Pakar Mendeteksi  Penyakit  Tanaman Kelapa  Sawit  Menggunakan Metode  Forward  Chaining’,  in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , pp. 444–451.
Triansyah,  H.  (2019)  ‘Implemetasi
Metode  Bubble  Sort  Dalam Pengurutan Indeks Prestasi Mahasiswa’, Jurnal Ilmiah Informatika ,  7(01),  p.  48.  doi: 10.33884/jif.v7i01.1003.
Wargasetia,  T.  L.  (2016)  ‘Memahami kaitan  obesitas  dan  kanker:
peluang untuk pencegahan kanker’, Berkala Ilmiah
Kedokteran  Duta  Wacana ,  1(3), p. 219.