DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.599 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1457-1465 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF MACHINE LEARNING IN DETERMINING THE CLASSIFICATION OF CHILDREN'S NUTRITION WITH DECISION TREE
Mutammimul Ula *1 , Ananda Faridhatul Ulva 2 , Mauliza 3 , Muhammad Abdullah Ali 4 , Yumna Rilasmi Said 5
1,2,4,5 Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Indonesia Pendidikan Dokter, Fakultas Kedokteran, Universitas Malikussaleh, Indonesia Email: 1 mutammimul@unimal.ac.id , 2 anandafulva@unimal.ac.id , 3 mauliza@unimal.ac.id
(Naskah masuk: 9 September 2022, Revisi: 14 September 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
The problem of nutrition for children is a health problem that must be solved by the government. Malnutrition is a  very  important  problem  in  the  development  of  children,  especially  during  the  growth  period.  Lack  of nutritional intake in children will have a negative impact on resistance to the virus. This will risk death caused by malnutrition.  There  is  direct  monitoring  from  the  government,  hospitals,  and  health  offices  in  looking  at  the classification  of  nutrition  in  children in  a  system.  This  study  aims  to  classify  the  nutritional  status  of  children using  a  machine  learning  model,  which  then  the  final  result  can  show  the  classification  of  nutritional vulnerability in each patient at the North Aceh Hospital. The stages of the research include the identification of theories about nutritional problems. Second, data collection is in the form of symptoms and diagnosis of disease classification  in  machine  learning  implementation.  The  third  is  to  analyze  the  data  using  the  research  and development (R&D) method according to the classification of children's nutrition. Finally, the implementation of the  patient  classification  model  with  decision  tree  into  machine  learning  The  variables  included  in  the  system include JK(X1), U (X2), BB(X3), TB (X4), and BB (X3), which are the variables that have the most influence on malnutrition in children. The results of this study for testing weight 16, height 9.7, age 33 months, nutritional value 54,23772 which the program output results are normal. Patient Syafira Nisman, weight 9, height 72, age 21 months,  suffered  from  malnutrition.  The  results  of  the  research  on  the  application  of  machine  learning  for the classification of malnutrition using the decision tree method make it easier for patients and hospitals to classify children's nutrition.
Keywords : algorithm_C4.5 , machine learning, decision tree, malnutrition, classification.

## PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN KLASIFIKASI GIZI ANAK DENGAN DECISION TREE

## Abstrak
Permasalahan  gizi  bagi  anak  menjadi  problema  kesehatan  yang  harus  diselesaikan  oleh  pemerintahan. Kekurangan  gizi  menjadi  permasalahan  yang  sangat  penting  dalam  masa  perkembangan  anak  terutama  pada masa pertumbuhan.  kurangnya asupan  gizi anak  akan berdampak  buruk  terhadap ketahanan pada virus. Hal  ini akan  beresiko  kematian  yang  disebabkan  oleh  kekurangan  gizi  tersebut.  Adanya  monitoring  langsung  dari pemerintah, rumah sakit dan dinas kesehatan dalam melihat  klasifikasi gizi pada anak  secara sistem. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  status  gizi  anak  dengan  menggunakan  model machine  learning yang kemudian  hasil  akhirnya  dapat  melihat  klasifikasi  rawan  gizi  pada  masing-masing  pasien  di  rumah  sakit  aceh utara. Adapun tahapan penelitian meliputi identifikasi teori tentang permasalahan gizi. Kedua pengumpulan data berupa gejala dan diagnosa klasifikasi penyakit pada implementasi machine learning . Ketiga melakukan analisis data  dengan method  Research  and  Development  (R&D) sesuai  dengan  klasifikasi  gizi  anak.  Terakhir implementasi kedalam model klasifikasi pasien dengan Decision Tree kedalam machine learning. Variabel yang dimasukkan dalam sistem meliputi    JK(X1), U(X2) BB(X3), TB(X4)  dan BB(X3)  yang  menjadi  variabel  yang paling  berpengaruh  terhadap  gizi  buruk  pada  anak.  Hasil  dari  penelitian  ini  untuk  pengujian  berat  badan  16, tinggi  badan  9,7,  umur  33  bulan,  nilai  gizi  54.23772  yang  hasil  keluaran  program  adalah  normal.  sedangkan untuk  pasien syafira nisman, berat  badan 9, tinggi badan 72, umur 21 bulan, hasil gizi kurang.  Hasil  penelitian penerapan machine  learning untuk  klasifikasi  gizi  buruk  menggunakan  metode decision  tree memudahkan pasien dan pihak rumah sakit dalam melakukan klasifikasi gizi pada anak-anak.
Kata kunci : Decision Tree, machine Learning, decision tree, gizi buruk, klasifikasi .

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  dengan  kelengkapan  fasilitas kesehatan  dapat  mengurangi  prevalensi  gizi  anak dan pencegahan sistem gizi buruk tersebut, terutama di  Aceh  Utara.  Kesalahan  pemberian  pola  makan berpengaruh  pada  tumbuh  kembang  anak  [1]. Stunting  juga  bisa  diakibatkan  oleh  gizi  yang  tidak mencukupi pada masa-masa awal anak. Dalam kasus lain,  dapat  berkembang  pada  penyakit  klinis  seperti kwashiorkor, marasmus, atau bahkan dapat menyebabkan  kematian  akibat  kekurangan  gizi tersebut  dan  dapat  diprediksi  angka  kelahiran  bayi untuk melihat status gizi untuk tiap daerah [2] [3]
Pengolahan data yang diambil berdasarkan data BPS  dengan  melihat  masing-masing  provinsi  pada tahun  2015-2018.  Data  tersebut  digunakan  untuk pengelompokkan  masing-masing  daerah  dengan provinsi yang tertinggi dalam faktor terendah untiuk gizi  buruk.    Hasil  penelitian  didapat  daerah  yang terendah dan tertinggi untuk status gizi pada masing- masing daerah  [4].
Pemeriksaan  untuk  menentukan  gizi  anak biasanya  dilakukan  di  rumah  sakit  atau  puskesmas. Penentuan status gizi pada anak dengan menggunakan  pengukuran  antropometri  melihat kriteria  seperti  umur,  TB,  BB  dan  terakhir  ukuran pertumbuhan  anak  tersebut.  kriteria  tersebut  akan diklasifikasikan  menggunakan  model decision  tree yang  akan  menghasilkan  status  gizi  anak  baik, kurang dan lebih [5][6].
Data laporan dapat  diambil berdasarkan rekam medis untuk  gizi pada anak. kemudian data tersebut dapat  digunakan  pada  proses  data  mining  yang diturunkan kepada klasifikasi data ming untuk dapat melakukan seleksi data uji berdasarkan data training [7][8].  Proses  penggalian  informasi  baru  dapat menentukan  sekumpulan  data  yang  besar  dengan mencari pola atau aturan tertentu dalam upaya untuk menghindari  keterbatasan  dalam  seleksi  data  dan data  tersebut  dapat  dijadikan  untuk  proses  training, proses  pengelompokkan  dan  data  uji  untuk  proses pengklasifikasian [9][10][11].
Klasifikasi  adalah  salah  satu  dari  banyak strategi  untuk  dapat  menentukan  status  gizi  pada anak. metode dalam klasifikasi tersebut menggunakan decision tree . Algoritma ID3 berfungsi sebagai dasar untuk algoritma C4.5. Pohon keputusan  dapat  dibangun  menggunakan  kapasitas klasifikasi  algoritma  C4.5  (Pohon  Keputusan) [12][13].
Penelitian  terkait  dalam  status  penentuan  gizi anak  dengan  metode  c4.5  dapat  melihat  untuk penentuan  gizi  anak.  penelitian  ini  melihat kecukupan  gizi  dengan  selang  waktu  1000  hari kehidupan.    penelitian  ini  melihat  3  faktor  yaitu variable  umur,  berat  badan  dan  tinggi  badan.  hasil dari penelitian ini dapat melihat nilai masing-masing
dari  penentuan  gizi  pada  anakuntuk  melihat  pada 1000  hari  pertama  pada  anak  yang  telah  ditentukan umur [14].
Penelitian ini  selanjutnya melihat kriteria yang penting  BBLR,  infeksi  TB,  status  penghasilan keluarga  dan  apabila  kriteria  tersebut  tidak perhatikan  oleh  pemerintah  dan  dinas  kesehatan. kejadian  stunting  untuk  masing-masing  daerah  akan meningkat.  penelitian  ini  melihat  resiko  kejadian pada  tiap  daerah  untuk  kejadian  meningkat  dan menurunnya  stunting.  hasil  penelitian  ini  yang diambil  sample  lebih  dari  102  balita  laki-laki  yang mengalami  stunting yang disebabkan oleh gaji tidak memenuhi  upah,  sumber  air  yang  tidak  bersih  dan sulit mendapatkan air bersih tersebut.
Penelitian  selanjutnya  adalah  dalam  melihat status  gizi  pada  anak-anak  di  aceh  dan  adanya keberlanjutan  dalam  pencegahan  pemenuhan  gizi pada anak. Penelitian selanjutnya adalah mengelompokkan  balita  dengan  mengidentifikasi status  gizi  anak  yang  tergolong  stunting  atau  tidak. hasil  penelitian  dapat  melihat  daerah  yang  stunting dari  kecamatan  berdasarkan  nilai  cluster  [15]. Penelitian  selanjutnya  penelusuran  faktor  penyebab stunting  malnutrisi  pada  anak  di  bawah  5  tahun. penelitian  ini  dilakukan  penelusuran  terhadap  anak di  bawah  5  tahun  dengan  status  gizi  normal  (tidak stunting).  kemudian  penelitian  ini  juga  digunakan sebagai  rujukan  dalam  strategi  untuk  program pemberian  gizi  pada  anak  sesuai  sesuai  dengan daerah dan karakter masyarakat sekitar nya [16].
Tujuan Penelitian : (1) untuk dapat memonitoring daerah yang terkena status gizi buruk pada  anak  yang  dilihat  dari  faktor-faktor  risiko potensial  dengan  menggunakan  model machine learning ;  (2)  Untuk  mengetahui  penerapan  hybrid machine  learning dalam  mengklasifikasi  status  gizi anak pada tiap daerah

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan Penelitian penerapan machine learning dalam  penentuan  klasifikasi  gizi  anak dengan decision tree adalah sebagai berikut :

## 2.1 Diagram Alir Penelitian
Berikut  ini  diagram  penelitian  penentuan klasifikasi  gizi  anak    dengan decision  tree adalah sebagai berikut :
Keterangan Gambar : 1. Analisis Masalah Analisis masalah identifikasi penelitian klasifikasi  gizi  anak  dalam  menentukan  gizi  anak terasebut  baik  atau  tidak  dengan  melihat  variabel yang  diukur  [17].    Analisis  masalah  merupakan tahap  dalam  penentuan  seorang  balita  apakah mengalami  kurang  gizi  atau  tidak.  Dengan  adanya
analisis  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu system penerapan machine learning untuk memudah dalam klasifikasi gizi anak.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dibutuhkan  dalam  penelitian penentuan  status  gizi  anak.  dataset  dalam  penelitian ini  terdapat  pada  rumah  sakit  yang  terdiri  dari beberapa  kriteria  yang  dimana  masing-masing kriteria  mempunyai  pennilaian  tersendiri.    Data terdiri  dari  4  variabel  X  yang  terdiri  dari  Jenis Kelamin,  Umur,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan, Kolektibilitas, untuk menentukan 1 variabel Y, yaitu klasifikasi yang bernilai Gizi Buruk atau Tidak Gizi Buruk  dan  Gizi  Lebih.  data  tersebut  sebagai indikator penilaian dalam pembuatan pohon keputusan.
Tabel 1. Variabel Penelitian No Variabel Tipe Value 1 Jenis Kelamin (X 1 ) Binomial Laki-Laki
Perempuan
2 Umur (X 2 ) Integer Fase 1 (Umur 1-12) Fase 2 (Umur 13-24) Fase 3 (Umur 13-36) Fase 4 (Umur 37-48)
Fase 5 (Umur 49-50)
3 Berat Badan (X 3 ) Float Ringan Sedang Berat 4 Tinggi Badan (X 4 ) Float Rendah Sedang Tinggi 5 Kolektibilitas (Y) Label Kurang Gizi Tidak Kurang Gizi

## 3. Perancangan dan Data Set
Tahap  perancangan  penentuan  klasifikasi  gizi  anak dengan decision  tree dan  pembuatan  aplikasi machine  learning dengan  menggunakan  sistem, [18][19]. untuk lebih jelasnya adalah sebagai berikut rancangan algoritma C4.5 klasifikasi gizi anak 4. Data Preprocessing
Penelitian  ini  data  mentah  berupa  data pasien  untuk  anak-anak  yang  diproses  untuk
kebutuhan  klasifikasi  decision  tree.  Format  data yang  akan  di  proses  berkaitan  dengan  variabel klasifikasi  kasus  penentuan  gizi  anak.  Dengan adanya  indikator  variabel  tersebut  dapat  dengan mudah untuk dimasukkan ke dalam proses algoritma desicion tree
5. Implementasi Klasifikasi Decision Tree
Pada  tahap  ini  penerapan machine  learning dalam  penentuan  klasifikasi  gizi  anak    dengan decision  tree [20]  Desain  aplikasi  yang  digunakan framework  laravel yang  terkoneksi  dengan database. Adapun pengujian dengan manual decision tree dengan  penerapan  program machine  learning dengan  melihat  proses  pohon  keputusan  dan pengujian  accuracy  dengan  melihat  jumlah  prediksi benar  dibagi  dengan  jumlah  data  uji  untuk  nilai tingkat kepercayaan.
Tahapan  klasifikasi Decision  Tree adalah sebagai berikut : Pohon  Keputusan  juga  berguna  untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel input dengan sebuah variabel target.
Rumus mencari Entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑘=1 𝑝𝑖 (1)
Keterangan :
S: Himpunan (dataset) kasus n: Jumlah partisi S
pi:  Probabilitas  yang  didapat  dari  Sum(Ya) atau Sum(Tidak) dibagi total kasus
kemudian analisis pada setiap variabel dan nilai dan hitung  nilai entropy .  Berikut  rumus  penyelasaian dengan  informasi Gain ,  rumus  dari  pada Gain adalah sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)
− ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (2) S : himpunan kasus
A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisan ke-i |S| : jumlah kasus dalam S 6. Pengujian Accuracy
Adapun  pengujian  dengan  manual decision tree dengan  penerapan  program machine  learning dengan  melihat  proses  pohon  keputusan  dan Pengujian  accuracy  dengan  melihat  jumlah  prediksi benar  dibagi  dengan  jumlah  data  uji  untuk  nilai tingkat  kepercayaan  [21]  [22].  Berikut  ini  langkah- langkah pengujian nilai accuracy :
Perhitungan  Akurasi  menggunakan  rumus Confussion matrix:
Akurasi  =(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) x 100% ....(3) keterangan Gambar TP  dan  TN  =  Nilai  True  Positif  dan  Nilai  True Negatif
FP+FN = Nlai untuk False Positif dan Negatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan machine learning dalam penentuan klasifikasi gizi anak  dengan decision tree dengan menggunakan variabel   Jenis Kelamin  (X1), Umur  (X2),  Berat  Badan  (X3),  Tinggi  Badan  (X4), Kolektibilitas  (Y)  dan  hasil  perhitungan  nilai  gain dan  entropy  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Langkah untuk menentukan pohon keputusan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  dengan menggunakan data  sebanyak  209  data. Nilai  gain  tertinggi  pada berat  badan  menghasilkan  pohon  keputusan  berat badan  dengan  kategori  berat  yaitu  Normal,  Kurang gizi  dan  tidak  kurang  gizi.  Penerapan machine learning yang  dikembangkan  dapat  digunakan  oleh pihak  rumah    dalam  mengklasifikasikan  gizi  pada anak.  Adapun  proses  klasifikasi  yang  lebih  efektif dari  para  tenaga  kesehatan  di  rumah  sakit dikarenakan  setiap  data  sudah  tersedia  di  dalam penerapan machine learning.

## 3.1 Perancangan Diagram
a. Use Case Diagram
berikut  ini  use  case  diagram  penentuan
klasifikasi  gizi  anak    dengan decision  tree adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Use Case Diagram

## Keterangan Gambar :
Berikut  ini  rancangan  menu  tampilan  admin dalam  penelitian  penentuan  klasifikasi  gizi  anak dengan decision tree adalah sebagai berikut : 1. Pendaftran pasien. Pendaftran pasien disini yaitu administrator dapat melakukan input data pasien balita melalui halaman pendaftran pasien.
2. Edit  data  pasien.  Pada  proses  ini  admininstrator dapat  melakukan  pengeditan  data  pasien  balita yang telah di daftarkan.
3. Periksa  pasien. Administrator dapat  melakukan pemeriksaan  pasien  balita  untuk  mencek  apakah mengalami  kurang  gizi  maupun  tidak,  pada halaman ini menggunakan metode decision tree .
4. Rekap  data  pasien.  Menampilkan  semua  data yang telah dicek dengan decision tree .
b. Activity Diagram

## Kerangan gambar
Admin dapat melakukan pendaftaran pasien dengan  memasukkan  data  nama  pasien,  jenis kelamin,  alamat,  nama  orang  tua  dan  nomor  hp. Sistem akan menampilkan data pasien yang sudah di input.  Selanjutnya admin dapat  membuka  halaman periksa  pasien  dengan  memasukkan  data  umur, tinggi  badan,  dan  juga  berat  badan.  Maka  sistem akan  menampilkan  halaman  rekap  pasien  yang berisikan data hasil klasifikasi dari pasien.
Gambar 4. Activity Diagram

## 3.2. Langkah-Langkah Penentuan Decision Tree
Adapun aturan-aturan dalam klasifikasi gizi anak  dengan decision tree adalah sebagai berikut
Tabel 2. Aturan Klasifikasi Gizi Fase Berat Badan Tinggi Badan Klasifikasi Fase 1 Ringan Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 1 Ringan Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 1 Ringan Tinggi Kurang Gizi Fase 1 Sedang Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 1 Sedang Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 1 Sedang Tinggi Tidak Kurang Gizi Fase 1 Berat Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 2 Ringan Rendah Kurang Gizi Fase 2 Ringan Sedang Kurang Gizi Fase 2 Ringan Tinggi Kurang Gizi Fase 2 Sedang Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 2 Sedang Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 2 Berat Tinggi Tidak Kurang Gizi Fase 3 Ringan Rendah Kurang Gizi Fase 3 Ringan Sedang Kurang Gizi Fase 3 Ringan Tinggi Kurang Gizi Fase 3 Sedang Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 3 Berat Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 3 Berat Tinggi Tidak Kurang Gizi Fase 4 Ringan Rendah Kurang Gizi Fase 4 Ringan Sedang Kurang Gizi Fase 4 Ringan Tinggi Kurang Gizi Fase 4 Berat Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 4 Berat Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 4 Berat Tinggi Tidak Kurang Gizi Fase 5 Ringan Rendah Kurang Gizi Fase 5 Ringan Sedang Kurang Gizi Fase 5 Sedang Sedang Kurang Gizi Fase 5 Sedang Tinggi Kurang Gizi
Fase 5 Berat Rendah Tidak Kurang Gizi Fase 5 Berat Sedang Tidak Kurang Gizi Fase 5 Berat Tinggi Tidak Kurang Gizi
Sedangkan  untuk  pohon  keputusan  penentuan klasifikasi  gizi  anak    dengan decision  tree adalah sebagai berikut :
Gambar 5. Pohon Keputusan

## 3.3. Perhitungan Decision Tree
Hasil  perhitungan  nilai  gain  dan  entropy dengan menggunakan data sebanyak 209 data. Nilai gain tertinggi pada berat badan menghasilkan pohon keputusan  berat  badan  dengan  kategori  berat  yaitu tidak  kurang  gizi.  Perhitungan  node  dapat  dilihat pada Tabel  3, dengan hasil rule pada tabel  3  adalah sebagai berikut :
Tabel 3 : Nilai masing-masing Decision Tree Entropy (Total)
= ((− 73 209 ) × log 2 ( 73 209 ) + (− 136 209 ) × log 2 ( 136 209 )) = 0,933 Entropy (Laki- Laki) = ((− 32 107 ) × log 2 ( 32 107 ) + (− 65 107 ) × log 2 ( 65 107 )) = 0,958 Entropy (Perempuan) = ((− 41 102 ) × log 2 ( 41 102 ) + (− 71 102 ) × log 2 ( 71 102 )) = 0,892
Entropy (Fase 1) = ((− 26 99 ) × log 2 ( 26 99 ) +
(− 73 99 ) × log 2 ( 73 99 )) = 0,831 Entropy (Fase 2) = ((− 24 75 ) × log 2 ( 24 75 ) +
(− 51 75 ) × log 2 ( 51 75 )) = 0,904 Entropy (Fase 3) = ((− 23 35 ) × log 2 ( 23 35 ) +
(− 12 35 ) × log 2 ( 12 35 ))
= 0,928 Entropy (Fase 4) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 ) + (− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 ))
= 0 Entropy (Fase 5) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 ) + (− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Entropy (Ringan) = ((− 28 134 ) × log 2 ( 28 134 ) + (− 106 134 ) × log 2 ( 106 134 )) = 0,739 Entropy (Sedang) = ((− 45 75 ) × log 2 ( 45 75 ) + (− 30 75 ) × log 2 ( 30 75 )) = 0,971 Entropy (Berat) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 ) + (− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0 Entropy (Rendah) = ((− 46 153 ) × log 2 ( 46 153 ) + (− 107 153 ) × log 2 ( 107 153 )) = 0,882 Entropy (Tinggi) = ((− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 ) + (− 0 0 ) × log 2 ( 0 0 )) = 0
Gain (Jenis Kelamin) = 0,933 − (( 107 209 ) × 0,958) +
( 102 209 × 0,892) ) = 0,008 Gain ( Umur) = 0,933 − (( 99 209 ) × 0,831) + ( 75 209 × 0,904) + ( 35 209 × 0,928) +
( 0 209 × 0) + ( 0 209 × 0))
= 0,060 Gain (Berat Badan) = 0,933 − (( 134 209 ) × 0,739) + ( 75 209 × 0,971) + ( 0 209 × 0) ) = 0,111 Gain (Tinggi Badan) = 0,933 − (( 153 209 ) × 0,882) + ( 56 209 × 0,999) + ( 0 209 × 0) ) = 0,020
Berikut  ini  perhitungan  nilai  Gain  dan Entropy dalam klasifikasi nilai gizi anak :
DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.599 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1457-1465 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Tabel 4. Perhitumgan Nilai Gain dan Entropy Atribut Cabang Jumlah Kasus Kurang Gizi Tidak Kurang Gizi Entropy Gain Total 209 73 136 0,933 Jenis Kelamin Laki-Laki 107 32 65 0,958 0,008 Perempuan 102 41 71 0,892 Umur Fase 1 99 26 73 0,831 0,060 Fase 2 75 24 51 0,904 Fase 3 35 23 12 0,928 Fase 4 0 0 0 0,000 Fase 5 0 0 0 0,000 Berat Badan Ringan 134 28 106 0,739 0,111 Sedang 75 45 30 0,971 Berat 0 0 0 0,000 Tinggi Badan Rendah 153 46 107 0,882 0,020 Sedang 56 27 29 0,999 Tinggi 0 0 0 0,000

## 3.2. Penerapan Klasifikasi Decision Tree
Adapun  hasil  pengujian  penerapan machine learning dalam  penentuan  klasifikasi  gizi  anak dengan decision tree adalah sebagai berikut :
1. Tampilan Home Klasifikasi Anak dengan decision tree
Halaman  Home  tampilan  halaman  klasifikasi
Anak  dengan decision  tree dapat  dilihat  pada Gambar berikut ini :
Gambar 6. Home Alamat Rumah sakit Cut Meutia
2. Pendaftaran Pasien
Halaman  pendaftaran  pasien  digunakan  oleh admin istrator untuk menambahkan data pasien balita pada website klasifikasi  kurang  gizi  anal.  Halaman pendaftaran  pasien  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar berikut ini
Gambar 7. Tampilan Halaman Pendaftaran Pasien

## 2. Data Pasien
Halaman data pasien menampilkan keseluruhan pasien  balita  yang  telah  di  daftarkan  oleh administrator.
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Pasien

## 3. Pengujian Klasifikasi Decision Tree
Halaman  Pengujian  ini  digunakan  untuk mengecek  atau  memeriksa  klasifikasi  gizi  pasien balita  dengan  menggunakan  metode decision tree tampilan nya adalah sebagai berikut :
Gambar 8. Tampilan Halaman Pengecekan Pasien
4. Hasil Klasifikasi Decision Tree Adapun  hasil  pengujian  klasifikasi  gizi pasien  balita  dengan menggunakan  metode decision tree adalah sebagai berikut
DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.599 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1457-1465 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Gambar 9. Tampilan Halaman Rekap Pasien
5. Pengujian Akurasi Adapun pengujian nilai accuracy
klasifikasi decision tree sebagai berikut :
Tabel 5. Pengujian Accuracy Data Training Data Testing Accuracy 40 195 76,20% 72 195 78,23% 146 195 85,22% 187 195 86,32% Rata-rata 81,25%

## 3.3 Hasil Discussion Penelitian
Penerapan  model  machine  learning  dalam klasifikasi  gizi  pada  anak  dengan  metode  decision tree memiliki nilai accuracy yang tinggi dengan rata- rata  nilai  accuracy  81,25%.  Kemudian  dengan adanya  aplikasi  sistem  yang  dikembangkan  pihak
rumah sakit, dinas kesehatan dapat membantu pasien secara  langsung  untuk  menentukan  hasil  hasil klasifikasi  tersebut.  Adanya  pengembangan  aplikasi machine learning dengan input usia, berat badan dan tinggi  badan  dan  secara  langsung  dapat  sistem menampilkan  hasil  klasifikasi  status  gizi  anak  yang diambil  berdasarkan rule dan  proces algoritma decision tree.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  penerapan machine  learning dalam  penentuan  klasifikasi  gizi  anak    dengan decision  tree didapat  bahwa  sistem  yang  diterapkan dapat  melihat  pasien  dalam  penentuan  status  gizi anak, hasil gizi dan saran rekomendasi untuk pasien berdasarkan nilai  variabel JK, BB, TB, Umur.  nilai variabel  tersebut  berpengaruh  terhadap  gizi  anak. kemudian aplikasi machine learning untuk klasifikasi  gizi  anak  dapat  mempermudah  proses
klasifikasi  gizi  balita  di  rumah  sakit  dan  dapat membantu pihak tenaga kesehatan untuk memberikan  hasil  klasifikasi  gizi  pasien  secara otomatis.  hasil  nilai  pengujian  didapat  rata-rata accuracy berjumlah 81,25% dengan data training 40, 72,146,187 dan data testing 195 data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Dharmawan,  Zahraini,  “Situasi  Anak Pendek  (stunting)  di  Indonesia,” Bul.  Jendela Data dan Inf. Kesehat. , vol. 1, no. 2, 2018.
[2]  H.  Hartono,  M.  K.,  &  Hendry,  “Prediction  Of Baby Birth Rate Using Naïve Bayes Classification  Algorithm  In  Randau  Village,”
J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  863–868, 2022, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.302
[3]  S.  Sharifzadeh,  G.,  Mehrjoofard,  H.,  & Raghebi,  “Prevalence  of  malnutrition  in  under 6-year  olds  in  South  Khorasan,  Iran,” Iran.  J. Pediatr. , vol. 20, no. 4, p. 435, 2018.
[4]  H.  Pohan,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  H.  Okprana, and  Y.  Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K- Medoids dalam Pengelompokan Balita
Stunting  di  Indonesia,” JUKI    J.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  97–104,  Nov.  2021, doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[5]  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.
[6]  M.  Ula,  A.  F.  Ulva,  and  M.  Mauliza, “Implementasi  Machine  Learning  Dengan Model Case Based Reasoning Dalam Mendiagnosa  Gizi  Buruk  Pada  Anak,” J.
Inform.  Kaputama ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  333–339, 2021.
[7]  K.  Hastuti,  “Analisis  komparasi  algoritma klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa non aktif,” vol. 2012, no. Semantik, pp. 241–249, 2012.
[8]  W.  Mutika  and  D.  Syamsul,  “Analysis  Of Malnutritional Status Problems On Toddlers At South  Teupah  Health  Center  Simeulue,” J. Kesehat.  Glob. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  127–136, 2018.
[9]  P.  Meilina,  “Penerapan  Data  Mining  dengan Metode  Klasifikasi  Menggunakan  Decision Tree  dan  Regresi,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 7, no. 1, pp. 11– 20, 2015, [Online]. Available: jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek
[10]  I.  Agustina,  J.  Eska,  and  I.  R.  Harahap, “Application  of  C4  .  5  Algorithm  for Determination of the Community of Recipients
of  Prosperous  Family  Cards  in  the  Village  of Sukaramai  Based  on  Web,” J.  Tek.  Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[11]  P.  Riswanto,  R.  Z.  A.  Aziz,  and  S.  -, “PENERAPAN  DECISION  TREE  C4.5 Sebagai  Seleksi  Fitur  Dan  Support  Vector Machine  (Svm)  Untuk  Diagnosa  Kanker Payudara,” J. Inform. , vol. 19, no. 1, pp. 54–61, Jun. 2019, doi: 10.30873/ji.v19i1.1442.
[12]  M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi
CRISP-DM Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan
Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah  Hujan Berpotensi  Banjir,” J.  Appl.  Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[13]  A.  Sutedi,  H.  Aulawi,  E.  Walujodjati,  D. Destiani,  and  S.  Fatimah,  “C4  .  5 ALGORITHM FOR DISASTER IDENTIFIER SYSTEM,” vol. 3, no. 3, pp. 1–6, 2022.
[14]  F.  M  Hidayat,  Noer,  “PENENTUAN  GIZI ANAK MENGGUNAKAN KOMPARASI METODE  C4.  5,” NJCA  (Nusantara  J.
Comput.  Its  Appl. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  85–93,
2020,
doi:
http://dx.doi.org/10.36564/njca.v5i2.202.
[15]  S. & R. M Ula, Ananda, Mauliza,
“Implementation  of  Machine  Learning  in Determining  Nutritional  Status  using  the Complete  Linkage  Agglomerative  Hierarchical Clustering  Method,” J.  Mantik ,  vol.  5,  no.  3, pp. 1910–1914, 2021.
[16]  G.  Oematan  and  U.  Aspatria,  “FAKTOR  – Faktor  Penentu  Kejadian  Gizi  Buruk  Stunting Di  Daerah  Dengan  Karakteristik  Pertanian Lahan Kering Kabupaten Kupang , PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR,” J. Pangan Gizi dan  Kesehat. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  725–736,  Apr. 2013, doi: 10.51556/ejpazih.v5i1.88.
[17]  Y. I. Kurniawan, A. Fatikasari, M. L. Hidayat, and  M.  Waluyo,  “Prediction  for  Cooperative Credit Eligibility Using Data Mining Classification  With  C4.5  Algorithm,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  67–74,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.
[18]  W. H. Ibrahim and I. Maita, “Sistem Informasi Pelayanan  Publikberbasis  Web  Pada  Dinas Pekerjaan  Umum  Kabupaten  Kampar,” J.  Ilm. Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2, pp. 17–22, 2017.
[19]  T. R. Asep Hardiyanto Nugroho, “Perancangan Aplikasi  Sistem  Pengolahan  Data  Penduduk Dikelurahan  Desa  Kaduronyok  Kecamatan Cisata , Kabupaten Pandeglang Berbasis Web,”
Jutis , vol. 8, no. 1, pp. 1–15, 2020.
[20]  I. Agustina, I., Eska, J., & Ramadona Harahap, “APPLICATION  OF  C4.5  ALGORITHM FOR DETERMINATION OF THE
COMMUNITY OF RECIPIENTS OF PROSPEROUS  FAMILY  CARDS  IN  THE VILLAGE  OF  SUKARAMAI  BASED  ON
WEB,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  211–
217, 2022, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.164.
[21]  A.  P.  Mutammimul  Ula,  Fajar  Tri  Tri  Anjani, Ananda  Faridhatul  Ulva,  Ilham  Sahputra, “Application  Of  Machine  Learning  With  The Binary  Decision  Tree  Model  In  Determining
The  Classification  Of  Dental  Disease,” J.
INFORMATICS Telecommun. Eng. , vol. 6, no.
1, pp. 170–179,
2022, doi: https://doi.org/10.31289/jite.v6i1.7341.
[22]  Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Ilm.
Matrik ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  73–82,  2020,  doi: 10.33557/JURNALMATRIK.V22I1.843.