## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279

## Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Makanan Cepat Saji Bagi Penderita Penyakit Obesitas
Yoannes Dion Pradvenanta, Rastri Prathivi *
Fakultas Teknologi Informasi Dan Komunikasi, Teknik Informatika, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1 yoannesdion11@gmail.com, 2 vivi@usm.ac.id Email Penulis Korespondensi: vivi@usm.ac.id Submitted: 04/06/2024 ; Accepted: 23/06/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Satu  dari  delapan  orang  di  dunia  hidup  dengan  obesitas,  sebuah  statistik  yang  memprihatinkan  karena  menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan tahun 1990. Obesitas pada orang dewasa telah lebih dari dua kali lipat, dan obesitas pada orang remaja dan anak-anak telah meningkat empat kali lipat. Salah satu faktor obesitas kualitas makanan kurang baik. Banyak masyarakat yang kurang memperhatikan kualitas makanan mereka salah satunya adalah konsumsi makanan cepat saji dikarenakan Konsumsi  makanan  cepat  saji  dapat  dikatakan  baik  jika  frekuensi  makanannya  1  kali  dalam  seminggu,  jika  lebih  dari  itu  dan berlebihan  dikatakan  tidak  baik.  Dengan  demikian,  perlu  adanya  model  pengelompokan  makanan  cepat  saji  yang  membantu penderita  obesitas  dalam  memilih  makanan  cepat  saji.  Algoritma  K-means  merupakan  salah  satu  model  yang  ideal  untuk pengelompokan  makanan  cepat  saji.  Penerapan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  makanan  cepat  saji  berdasarkan nutrisinya. Hasil analisis menggunakan elbow method menunjukkan nilai k=5, kemudian mempertimbang 3 evaluasi terhadap nilai k=5 yaitu Sum Square Error (SSE), Silhouette Score, dan Davies Bouldin Index (DBI). Hasil tersebut data disegmentasi dengan mempertimbangkan kandungan nutrisi yang negatif dan positif bagi penderita obesitas. Hasil segmentasi data didapati cluster yang cukup sehat pada label_0 dengan 244 data dan cluster yang tidak sehat pada label_2 dengan 25 data. Dari cluster label_0 244 data dapat menjadi pilihan makanan cepat saji yang cukup sehat bagi penderita obesitas.
Kata Kunci: K-Means; Klasterisasi; Makanan Cepat Saji; Obesitas; Segmentasi Data
Abstract− One in eight people in the world lives with obesity, a statistic that is worrying as it shows a significant increase compared to 1990. Obesity in adults has more than doubled, and obesity among adolescents and children has quadrupled. One factor in obesity is poor food quality. A lot of people who don't pay much attention to the quality of their food one of them is eating fast food because fast food consumption can be said to be good if the meal frequency is 1 time a week, if more than that and excess is said not good. Thus, there is a need for a fast food grouping model that helps obese people choose fast foods. The K-means algorithm is one of the  ideal  models  for  grouping  fast  foods.  The  results  of  the  analysis  using  the  elbow  method  show  k=5,  then  consider  three evaluations against the k=5 value: Sum Square Error (SSE), Silhouette Score, and Davies Bouldin Index (DBI). The results were data segmented taking into account the negative and positive nutrient content for obese patients. The data segmentation results found a fairly healthy cluster on label_0 with 244 data and an unhealthy cluster in label_2 with 25 data. From the cluster label_0, 244 of the data could be a healthy fast food choice for obesity patients.
Keywords : K-Means; Clustering; Fast Food; Obesity; Data Segmentation

## 1. PENDAHULUAN
Obesitas adalah kondisi di mana tubuh memiliki banyak lemak baik secara keseluruhan maupun sebagian  [1]. Pada tahun 2022, satu dari delapan orang di dunia hidup dengan obesitas, sebuah statistik yang memprihatinkan karena menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan tahun 1990. Obesitas pada orang dewasa telah lebih dari dua kali  lipat, dan  obesitas  pada orang  remaja  telah meningkat  empat  kali  lipat.  Data  menunjukkan  bahwa pada orang dewasa (18 tahun ke atas) 890 juta mengalami obesitas di tahun 2022. Keadaan ini tidak hanya menimpa orang dewasa, namun juga pada anak-anak dan remaja (5-19 tahun) dengan 160 juta mengalami obesitas. Dampak dari obesitas ini pun  tidak bisa  diabaikan.  Pada  tahun  2019, hampir 5  juta kematian  akibat  Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  seperti penyakit  kardiovaskular,  diabetes,  kanker,  gangguan  neurologis,  penyakit  pernapasan  kronis,  dan  gangguan pencernaan disebabkan oleh Body Mass Index (BMI) yang lebih tinggi dari optimal [2]. Data tersebut menunjukkan bahwa obesitas telah menjadi masalah kesehatan global yang serius. Genetika, kurangnya aktivitas fisik, dan kualitas makan  adalah  beberapa  penyebab  obesitas[3].  Banyak  masyarakat  yang  kurang  memperhatikan  kualitas  makanan mereka Salah satunya adalah mengonsumsi terlalu banyak makanan cepat saji.
Makanan cepat saji seringkali menjadi pilihan mudah dikarenakan penyajiannya  yang  cepat  sehingga dapat menghemat waktu dan juga harga yang terjangkau. Namun, di balik kepraktisannya, makanan cepat saji umumnya memiliki  total  energi, kolesterol, karbohidrat, kalori, lemak, gula, natrium yang tinggi dan rendah serat serta vitamin [4][5].  Banyaknya  lemak  yang  terkandung  pada  makanan  cepat  saji  yang  sebagiannya  terakumulasi  dalam  tubuh menyebabkan obesitas [6]. Konsumsi makan makanan cepat saji setidaknya sekali seminggu dapat dikatakan baik. Namun, jika makan lebih dari sekali dalam seminggu dapat dikatakan itu tidak baik. dan berlebihan dikatakan tidak baik yang akan berdampak buruk bagi kesehatan seperti obesitas [7][8]. Kandungan nutrisi dalam makanan cepat saji memainkan peran penting dalam perkembangan obesitas.
Oleh karena itu, perlu adanya model pengelompokan makanan yang tepat dapat membantu penderita obesitas dalam memilih makanan yang cukup sehat pada makanan cepat saji. Algoritma K-means adalah salah satu model yang ideal  untuk  pengelompokan  makanan  cepat  saji.  Algoritma  ini  dapat  mengelompokkan  makanan  berdasarkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
kandungan nutrisi pada makanan cepat saji, sehingga memudahkan penderita obesitas dalam memilih makanan cepat saji.
Beberapa penelitian sebelumnya dilakukan di berbagai bidang terkait penerapan dan penggunaan algoritma k- means. Penelitian yang dilakukan oleh Intan Saleha Tinendung dan Ilka Zufria menggunakan algoritma k-means untuk mengelompokkan  status  stunting  pada  anak-anak,  karena  dampak  stunting  pada  anak  dapat  menyebabkan  banyak gangguan  kesehatan  lainnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tiga  cluster  terdiri  dari  31  anak  dengan  status stunting, 43 anak dengan status normal, dan 27 anak dengan status pertumbuhan cepat [9]. Pada penelitian sebelumnya yang  lain  oleh  Ragil  Satria  Wicaksana,  dkk  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  k-means  untuk menentukan faktor motivasional yang mendorong pengunjung untuk hadir di JHF#2. Metode Elbow membagi cluster dengan 25 variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok motif yang berbeda yakni edukasi, rekreasi, dan transaksional [10]. Penelitian oleh Pita Sari, dkk melakukan penelitian dengan menggunakan algoritma k-means  untuk  menentukan  kelompok  penduduk  miskin  yang  layak  menerima  bantuan  karena  banyak  kelompok penerimaan bantuan yang salah sasaran. Hasil penelitian menunjukan cluster yang tepat berjumlah 5 cluster dan nilai Sum of Square Error yaitu 30.00-10.000. Analisis dari penelitian tersebut terdapat kecamatan Pagar Alam Selatan dan Dempo Selatan yang harus di prioritaskan dalam penargetan program bantuan di Kota Pagar Alam [11].
Penelitian oleh Muhammad Yamin Nurzaman dan Betha Nurina Sari yang melakukan penelitian menggunakan algoritma k-means untuk mengetahui jumlah para petani yang memadai diakarenakan provinsi Jawa Barat memiliki wilayah  pertanian  yang  besar,  sehingga  memiliki  potensi  yang  sangat  besar  untuk  menghasilkan  jumlah  produksi pertanian yang besar. Hasil penelitian menunjukan  2 cluster yaitu Pada cluster 1 memiliki 9743 data dan cluster 2 memiliki 881 data. Pada penelitian tersebut untuk menentukan K cluster terbaik menggunakan Elbow Method dengan melihat  juga  evaluasi Silhouette  Coefficient [12]. Penelitian  oleh  Aditia  Yudhistira  dan Rio  Andika  menggunakan algoritma k-means untuk  mengidentifikasi dan  membentuk kelompok data siswa berdasarkan nilai akademik, nilai sikap,  dan  nilai  disiplin  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  nilai  siswa  selama  proses  pembelajaran  selanjutnya. Penelitian  tersebut  mengevaluasi  jumlah  cluster  menggunakan silhouette  coefficient dan  menemukan  bahwa  tiga cluster dengan nilai silhouette coefficient 0.489 adalah yang terbaik. Metode Elbow digunakan untuk menghitung nilai Sum Square Error (SSE) dalam penentuan cluster [13].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  makanan  cepat  saji  berdasarkan nutrisi  yang  ada  dalam  makanan  cepat  saji.  Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  jumlah cluster optimal menggunakan Elbow  Method dengan  mempertimbakan  tiga  evaluasi  hasil  dari cluster yang  terbaik  yaitu menggunakan Sum  Square  Error  (SSE) , Silhouette  Score ,  dan Davies  Bouldin  Index  (DBI) .  Setelah  mendapatkan jumlah cluster terbaik  segmentasi cluster makanan  cepat  saji  yang  cukup  sehat.  Di  mana  setiap cluster mewakili kelompok  makanan  cepat  saji  dengan  kandungan  nutrisi  yang  berbeda.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu penderita  obesitas  dalam  memilih  makanan  cepat  saji  yang  cukup  sehat  dengan  mengelompokkannya  berdasarkan kandungan  nutrisi  pada  makan  cepat  saji.  Dengan  memahami  kelompok  makanan  cepat  saji  yang  sesuai  dengan kandungan nutrisi mereka, penderita obesitas dapat membuat pilihan yang lebih bijak saat memesan makanan cepat saji dan mengelola berat badan mereka dengan lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah serangkaian langkah sistematis untuk melakukan penelitian. Tahapan penelitian dilakukan untuk mempermudah proses penelitian supaya hasil penelitian dapat tersusun secara baik. Pada gambar 1 menunjukan tahapan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 dapat dilihat tahapan penelitian ini, dimana pada gambar tersebut tahapan penelitian ini dimulai dari Data  Source pengambilan  dataset  untuk  melakukan  penelitian.  Kedua, Data  Understanding yang  dimana memahami  dan  mengidentifikasi  dataset  untuk  menentukan  model.  Ketiga, Data  preprocesing mengubah  dataset untuk dianalisis dan dilakukan modeling . Keempat, Modeling yang menerapkan model algoritma K-Means dari dataset yang  sudah  siap.  Kelima, Evaluation melakukan  evaluasi  terhadap cluster yang  sudah  ditentukan.  Terakhir  dari tahapan penelitian Data Segmentation dengan menentukan cluster mana yang baik dari semua cluster yang sudah ada.
a. Data Source

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
Pada penelitian ini, dataset didapatkan dari website Kaggle. Nama dari dataset penelitian ini adalah Fastfood Nutrition . Dataset ini berisi informasi tentang kandungan nutrisi dari berbagai jenis makanan cepat saji yang populer di seluruh dunia. Dalam dataset ini, terdapat data sebanyak 515 baris dan 17 atribut.
b. Data Understanding
Data  Understanding berarti  mempelajari  data  yang  akan  digunakan  dan  menemukan  subset  yang  menarik untuk membuat pernyataan sementara[14]. Dalam tahap data understanding ini sebagai berikut: 1. Identification Dataset
Mengidentifikasi dataset dengan memahami setiap atribut yang ada. Memeriksa jenis data yang dimiliki setiap atribut seperti numerik (bilangan) atau kategorikal (kategori).
2. Missing Value Identification i dentifikasi keberadaan missing value (nilai hilang) data yang tidak tersedia dalam dataset. Mengidetifikasi missing value setiap baris pada dataset.
3. Duplicated Data Identification
Identifikasi  data  duplikat  pada  baris  data  dalam  dataset  yang  memiliki  nilai  yang  sama  pada  semua  atribut. Mengidetifikasi data duplikat setiap baris pada dataset
c. Data preprocessing
Data  Preprocessing adalah  diprosesnya  data  untuk  menyajikan  data  sehingga  mesin  dapat  dengan  mudah memahaminya [15]. Dalam proses Data perprocessing ada beberapa tahap seperti 1. Pemilihan atribut yang sesuai untuk modeling menggunakan k-means.
2. Mengisi data yang missing value pada dataset menggunakan mean . 3. Menghapus data yang duplikasi pada dataset
4. Mengecek atribut yang mengindikasi outlier dan menormalisasikan data
d. Modeling
Tahap  pemodelan  menentukan  dan  menerapkan  metode  data  mining  yaitu  algoritma  yang  akan  digunakan dengan menentukan nilai parameter yang optimal [16]. Dalam tahap modeling ini, mengimplementasikan algoritma k-means.  K-Means  merupakan  algoritma  klasterisasi  yang  menggunakan  metode  partisi  untuk  membagi  objek pengamatan ke dalam kelompok. Metode ini berusaha membagi data kedalam kelompok titik pusat (centroid)  [17]. Dasar dalam menghitung algoritma k-means sebagai berikut [18]:
1. Tentukan jumlah cluster (k) yang diinginkan
2. Memilih centroid cluster secara random
3. Hitung jarak setiap data terhadap centroid menggunakan rumus Euclidean yaitu:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
d(x,y) melambangkan jarak antara dua titik data, di mana x merepresentasikan titik data pada suatu objek dan y mewakili titik pusat. Jumlah objek dalam konteks ini dilambangkan dengan i.
4. Menggabungkan  semua  data  menjadi  kelompok  berdasarkan  jarak  minimum  antara  centroid  dan  data  untuk memperoleh cluster baru.
5. Menghitung kembali centroid (pusat cluster baru) untuk setiap cluster . Rumusnya adalah:
𝐶𝐼 = 𝑥1±𝑥2+𝑥3+∙∙∙+𝑥𝑛 ∑ 𝑥 (2)
CI merujuk pada titik pusat baru dari sebuah cluster, di mana x1 hingga xn merupakan nilai-nilai yang mewakili cluster ke-1 hingga cluster ke-n. Total data keseluruhan dilambangkan dengan x.
6. Setelah didapatkan centroid baru, melakukan iterasi selanjutnya dengan mengulangi langkah 3 sampai 5 sampai tidak ada lagi data yang dipindahkan dari cluster .
Sebelum  mengimplementasikan  algoritma  k-means  perlu  adanya  penentuan cluster yang  sesuai.  Dalam menentukan cluster yang  sesuai  menggunakan Elbow  Method .  Metode  Elbow  dapat  digunakan  untuk  menguji performa tingkat konsistensi jumlah cluster yang tepat. Ditandai dengan lekukan pada grafik dengan kriteria siku [19].
e. Evaluation
Evaluation adalah  suatu  proses  untuk  melakukan  pengukuran  hasil  evaluasi  dari  model  yang  telah diimplementasikan  sebelumnya  di  tahap  modeling  [20].  Pada  tahap evaluation ini,  melakuan  evaluasi  tingkat keberhasilan dan keakuratan pada cluster dari proses modeling yang sudah dilakukan. Beberapa cara untuk melakukan evaluasi yaitu Sum Square Error ( SSE ), Silhouette Score , dan Davies Bouldin Index ( DBI ).
f. Data Segmentation
Data segmentation pada penelitian ini adalah menentukan cluster makanan cepat saji mana yang cukup sehat untuk dimakan. Dalam menentukan cluster makanan cepat saji yang cukup sehat yaitu dengan melihat rata-rata seluruh nutrisi dari setiap cluster . Pada setiap cluster memiliki kandungan nutrisi yang positif dan negatif. Kandungan nutrisi yang  positif  adalah  kandungan  nutrisi  yang  baik  dan  sehat  bagi  kesehatan  untuk  penderita  penyakit  obesitas. Kandungan  nutrisi  yang  negatif  adalah  kandugan  nutrisi  yang  memperburuk  dan  membahayakan  kesehatan  bagi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
penderita penyakit obesitas. Cluster dibandingan satu sama lain dengan memperhatikan kandungan nutrisi yang positif dan negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Source
Data  Source dalam  penelitian  ini  membaca  dataset Fastfood  Nutrition .  Pada  Tabel  1  penjelasan  mengenai  setiap atribut pada dataset.
Tabel 1. Penjelasan Atribut Atribut Penjelasan restaurant Nama restoran tempat makanan cepat saji item Nama item makanan cepat saji calories Total kandungan kalori makanan cepat saji cal_fat Kalori dari lemak makanan cepat saji. total_fat Kandungan lemak total makanan cepat saji sat_fat Kandungan lemak jenuh makanan cepat saji trans_fat Kandungan lemak trans makanan cepat saji. cholesterol Kandungan kolesterol makanan cepat saji sodium Kandungan natrium makanan cepat saji total_carb Total kandungan karbohidrat makanan cepat saji fiber Kandungan serat makanan cepat saji sugar Kandungan gula makanan cepat saji protein Kandungan protein makanan cepat saji vit_a Kandungan vitamin A makanan cepat saji vit_c Kandungan vitamin C makanan cepat saji calsium Kandungan kalsium makanan cepat saji salad (Tidak ada informasi terkait)
Pada Tabel 1 dapat dilihat 16 terdapat informasi yang jelas mengenai atributnya dan 1 atribut tidak terdapat informasi yang jelas yaitu atribut salad. Setelah mengetahui penjelasan atribut pada dataset kemudian melajutkan pada tahap data understanding untuk dianalisis lebih lanjut.

## 3.2 Data Understanding
Dalam Data  understanding ini,  memahami  dataset  makanan  cepat  saji  untuk  menganalisis  temuan  penting  yang berguna untuk mengimplementasikan algoritma k-means yang berpontensi untuk mengelompokan makanan cepat saji bagi penderita penyakit obesitas. Cara untuk menganalisis dataset sebagai berikut:
a. Analisis Dataset
Tabel 2. Informasi Dataset Column Non-Null Count Dtype restaurant 515 non-null object item 515 non-null object calories 515 non-null int64 cal_fat 515 non-null int64 total_fat 515 non-null int64 sat_fat 515 non-null float64 trans_fat 515 non-null float64 cholesterol 515 non-null int64 sodium 515 non-null int64 total_carb 515 non-null int64 fiber 503 non-null float64 sugar 515 non-null int64 protein 514 non-null float64 vit_a 301 non-null float64 vit_c 305 non-null float64 calsium 305 non-null float64 salad 515 non-null object

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
Pada Tabel 2 dapat diidentifikasi bahwa terdapat 17 atribut dan 515 baris data. Dari semua atribut sudah seuai dengan tipe data tersebut. Terdapat 3 artribut kategorikal dan  14 atribut numerik. Atribut kategorikal yaitu restaurant, item, dan salad. Atribut numerik yaitu  calories, cal_fat, total_fat, sat_fat, trans_fat, cholesterol, sodium, total_carb, fiber, sugar, protein, vit_a, vit_c, dan calsium. Dataset ini memiliki beberapa atribut penting untuk mengelompokan makanan cepat saji bagi penderita penyakit obesitas yaitu fiber, protein, vit_a, vit_c, dan calsium. Atribut yang tidak penting yaitu salad dikarenakan nilai semua data hanya ‘other’.

## b. Check Missing Value
Untuk  memastikan  kualitas  data  dan  menghindari  bias  dalam  analisis,  penting  untuk  memeriksa  nilai  yang hilang dalam dataset. Jumlah missing value Terdapat 5 atribut yaitu fiber dengan 12, protein dengan 1, vit_a dengan 214, vit_c dengan 210, dan calsium dengan 210. Nilai yang hilang akan diatasi pada tahap perprocessing

## c. Check Duplicate Data
Keberadaan  data  duplikat  dalam  dataset  dapat  menyebabkan  redundansi  dan  berpotensi  memengaruhi pemodelan algoritma k-means. Terdapat 2  baris data yang duplicat baris yang memiliki nilai identik di semua atribut yang akan dihapus pada tahap perprocessing.

## 3.3 Data preprocesing
Sebelum  melakukan  pengelompokan  data  makanan  cepat  saji  menggunakan  algoritma  k-means,  perlu  dilakukan beberapa  langkah preprocessing data  untuk  memastikan  data  siap  untuk  dianalisis.  Langkah-langkah data preprocesing yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
a. Pemilihan Atribut
Dari data  understanding terdapat  1  atribut  yang  tidak  penting  dikarenakan  tidak  informasi  terkait  artribut tersebut yang berguna untuk penerapan algoritma k-means yaitu salad. Oleh karena itu, Atribut salad dihapus dari dataset.
b. Isi Missing Value
Langkah selanjutnya adalah mengisi nilai yang hilang ( missing value ) dalam data. Dalam penelitian ini, nilai yang hilang seperti fiber, protein, vit_a, vit_c, dan calsium diisi dengan nilai rata-rata dari atribut yang sama.
c. Drop Duplicate Data
Langkah selanjutnya adalah menghapus data duplikat. Dalam penelitian ini, hanya 2 data yang duplikat dihapus karena dapat mempengaruhi pemodelan.
d. Identifikasi Outlier dan menormalisasikan data
Langkah selanjutnya adalah memeriksa outlier dalam dataset dan menormalisasikan. Outlier adalah data yang jauh berbeda dari nilai-nilai lain dalam data.
Gambar 2. Outlier Pada Setiap Artribut
Dalam penelitian ini, outlier diidentifikasi menggunakan metode Interquartile Range ( IQR ). Pada Gambar 2 Terdapat semua atribut ada outlier dengan jumlah calories 9 data, cal_fat 21 data, total_fat 18 data, sat_fat 24 data, trans_fat 14 data, cholesterol 23 data, sodium 18 data, total_carb 14 data, fiber 46 data, sugar 14 , protein 12 data, vit_a 35 data,  vit_c 70 data, dan  calsium 44 data. Jumlah index yang outlier pada dataset adalah 149 data. Dalam penelitian  ini  outlier  tidak  dihapus  dikarenakan  menghilangkan  hampir  sebagian  besar  dataset  dapat  mengganggu karakteristik  makanan  cepat  saji  yang  sebenarnya.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  kesimpulan  yang  tidak  akurat  dan berpotensi  menyesatkan  penderita  penyakit  obesitas  mengenai  nutrisi  pilihan  makanan  cepat  saji.  Oleh  sebab  itu,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
penanganannya yaitu dengan menormalisasikan data. Normalisasi data adalah proses mengubah skala data sehingga semua fitur memiliki kontribusi yang seimbang terhadap algoritma  k-means. Dalam penelitian ini, normalisasi data dilakukan menggunakan metode Min-Max Scaling sehingga semua nilai berada dalam rentang [0, 1] atau [-1, 1]

## 3.4 Modeling
Setelah  melakukan  semua  langkah data  preprosesing ,  dataset  siap  untuk  pemodelan  menggunakan  algoritma  K- Means. Dalam penentuan jumlah cluster yang optimal untuk pengelompokan makanan cepat saji menggunakan elbow method . Pada Gambar 3 merupakan grafik hasil penentuan julmah cluster pada penelitian ini
Gambar 3. Garfik Elbow Method
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  grafik  dari elbow  method  cluster yang  optimal  menunjukan  pada  k=5,  Maka digunakan k=5 sebagai nilai k  yang optimal untuk melakukan  pengolahan  data dengan implementasi  algoritma K- Means.
Gambar 4. Penerapan Algoritma K-Means
Pada Gambar 4 melakukan clustering menggunakan algoritma k-means dengan k=5. Kemudian menetapkan label Cluster yang dihasilkan oleh algoritma K-Means ke variabel label.

## 3.5 Evaluation
Pada bagian ini, mengevaluasi cluster yang optimal yang dihasilkan oleh elbow method sebagai berikut: a. Sum of Squared Errors ( SSE )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
Sum of Squared Errors mengukur total jarak kuadrat antara setiap titik data dan centroid kelompoknya. Nilai Sum of Squared Errors yang lebih rendah menunjukkan pengelompokan yang lebih baik, yang berarti bahwa titik data dalam kelompok tertentu lebih dekat satu sama lain dan lebih jauh dari kelompok lain. Pada Gambar 5 dapat dilihat grafiknya nilai Sum of Squared Errors yang rendah pada cluster 5.
b. Silhoutte score
Gambar 6. Grafik Nilai Silhoutte score
Silhouette  score mengukur  tingkat  kemiripan  setiap  titik  data  dengan  kelompoknya  sendiri  dibandingkan dengan kelompok terdekatnya. Nilai silhouette score yang lebih tinggi menunjukkan pengelompokan yang lebih baik, di mana titik-titik data lebih dekat dengan centroid kelompoknya dan lebih jauh dari centroid kelompok lain. Pada Gambar 6 grafik Silhouette score dapat dilihat cluster yang nilainya cukup tinggi pada cluster 3 dan 5.
c. Davies Bouldin Index ( DBI )

## Gambar 7. Grafik Nilai Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index merupakan metrik yang mengukur rasio antara diameter intra-cluster (jarak maksimum antar titik data dalam kelompok) dan diameter inter-cluster (jarak minimum antar centroid kelompok). Nilai Davies Bouldin Index yang lebih rendah menunjukkan pengelompokan yang lebih baik. Pada Gambar 7 dapat dilihat grafik cluster yang nilai Davies Bouldin Index paling rendah pada cluster ke 5.

## 3.6 Data Segmentation
Pada tahap data segementation , menentukan cluster mana yang cukup sehat untuk pilihan makanan cepat saji bagi penderita penyakit obesitas. Diketahui hasil dari clustering pada algoritma k-means pada dataset dibagi menjadi 5 cluster , dimana setiap data memiliki cluster masing-masing. Pada dataset terdapat kolom labels dimana kolom tersebut hasil  pembagian clustering algoritma  k-means.  Pada Data segmentation yang  pertama memfilter  data  berdasarkan nilai pada kolom labels dan menghitung jumlah baris data yang memenuhi kriteria filter.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
Gambar 8. Jumlah Data Pada Setiap Label
Pada Gambar 8 dapat dilihat setiap labels terdapat label_0 244 data, label_1 175 data, label_2 25 data, label_3 9 data, dan label_4 60 data. Selanjutnya Memisahkan kandungan nutrisi yang baik (positif) dan tidak baik (negatif) untuk kesehatan penderita penyakit obesitas.
Gambar 9. Pemisahan Kandungan Nutrisi Positif Dan Negatif
Pada Gambar 9 kandungan nutrisi yang positif yaitu protein, calcium , vit_a , vit_c , dan fiber . Kandungan nurtrisi  yang  Negatif yaitu  sugar,  calories,  total_carb,  total_fat,  sodium,  cholesterol,  cal_fat,  sat_fat,  dan  trans_fat. Berikutnya pembuatan dictionary untuk setiap label dengan rata-rata nutrisi positif dan negatif. Hasil nilai rata-rata atribut nutrisi positif dan negatif untuk setiap label (0, 1, 2, 3, dan 4) divisualisasikan dengan piechart

## Gambar 10. Persentase Kandungan Nutrisi Positif Dan Negatif Pada Setiap Label
Pada gambar 10 dapat dilihat kandungan nutrisi positif label_0 23%, label_1 20%, label_2 12%, label_3 21%, dan label_4 23 %. Kandungan nutrisi yang positif paling tinggi pada label_0 dan labels_4, sedangkan yang paling rendah pada label_2. kandungan nutrisi negatif label_0 11%, label_1 21%, label_2 34%, label_3 10%, dan label_4 24 %.  Kandungan  nutrisi  yang  negatif  paling  tinggi  pada  label_2,  sedangkan  yang  paling  rendah  pada  label_3. Selanjutnya menentukan labels yang cukup sehat untuk direkomendasikan sebagai pilihan makanan cepat saji bagi penderita penyakit obesitas.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
Pada Gambar 11 diatas menunjukan hasil pemilihan labels yang direkomendasikan adalah label_0 dikarenakan kandungan nutrisi positif lebih banyak dibandingkan label_1, label_2, label_3, dan label_4. Untuk makanan cepat saji tidak sehat terdapat pada label_2 karena kandungan nutrisi negatif lebih banyak.

## 4. KESIMPULAN
Dari  semua  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan,  Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  K- Means  untuk  mengelompokkan  makanan  cepat  saji  berdasarkan  nutrisinya  yaitu  dengan  atribut  calories,  cal_fat, total_fat,  sat_fat,  trans_fat,  cholesterol,  sodium,  total_carb,  fiber,  sugar,  protein,  vit_a,  vit_c,  dan  calsium.  Hasil analisis  dengan  menggunakan elbow  method menunjukkan  bahwa  nilai  k  =  5  menghasilkan  pengelompokan  yang optimal, kemudian mempertimbang 3 evaluasi terhadap nilai k=5 yaitu Sum Square Error (SSE ), Silhouette Score , dan Davies Bouldin Index ( DBI ). Dengan nilai k=5 cluster yang sudah ada diterapkan algoritma k-means. Hasil cluster algoritma k-means yaitu label_0 dengan 244 data, label_1 175 data, label_2 25 data, label_3 9 data, dan label_4 60 data. Hasil cluster tersebut dilakukan segmentasi data dengan mempertimbangkan kandungan nutrisi yang postif dan negatif bagi penderita penyakit obesitas. kandungan nutrisi positif pada atribut fiber, protein, vit_a, vit_c, dan calsium. Kandungan  negatif  pada  atribut  calories,  cal_fat,  total_fat,  sat_fat,  trans_fat,  cholesterol,  sodium,  total_carb,  dan sugar. Hasil dari segementasi data didapati cluster yang cukup sehat pada label_0 dengan 244 data dan cluster yang tidak sehat pada label_2 dengan 25 data. Dari 244 data tersebut dapat menjadi pilihan makanan cepat saji yang cukup sehat bagi penderita penyakit obesitas. Dengan memahami cluster makanan cepat saji yang sesuai dengan kandungan nutrisinya, penderita penyakit obesitas dapat menjadi pilihan yang lebih bijak saat memesan makanan cepat saji dan mengelola berat badan mereka dengan lebih baik.

## REFERENCES
[1] M. U. Zamzami Hasibuan and P. A, “Sosialisasi Penerapan Indeks Massa Tubuh (IMT) di Suta Club,” Cerdas Sifa Pendidik. , vol. 10, no. 2, pp. 84–89, 2021, doi: 10.22437/csp.v10i2.15585.
[2] World  Health  Organization,  “Obesity  and  overweight,” www.who.int ,  2024.  https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/obesity-and-overweight (accessed May 15, 2024).
[3] I.  Risky,  S.  Program,  I.  K.  Masyarakat,  and  K.  Masyarakat,  “Literatur  Review:  Pengaruh  Pola  Makan  Dan  Kurangnya Aktivitas  Fisik  Terhadap  Terjadinya  Obesitas,” JK  J.  Kesehat. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  170–176,  2023,  [Online].  Available: https://jurnalkesehatan.joln.org/index.php/health/article/download/18/28/41.
[4] S. Aghnia et al. , “Hubungan Tingkat Pengetahuan Gizi, Status Gizi terhadap Pola Konsumsi Fast Food dan Soft Drink pada Siswa SMKN 1 Kota Tegal The Relationship of Nutritional Knowledge Level, Nutritional Status to Consumption Patterns Fast Food and Soft Drink for Students o,” vol. 1, no. 1, pp. 13–18, 2023.
[5] E. Ranggayuni and N. Nuraini, “Faktor yang berhubungan dengan Konsumsi Makanan cepat Saji pada Mahasiswa di Institusi Kesehatan  Helvetia  Medan,” JUMANTIK  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  Kesehatan) ,  vol.  6,  no.  3,  p.  278,  2021,  doi: 10.30829/jumantik.v6i3.9977.
[6] D. Alfora, E. Saori, and L. N. Fajriah, “Pengaruh konsumsi makanan cepat saji terhadap gizi remaja,” FLORONA  J. Ilm. Kesehat. , vol. 2, no. 1, pp. 43–49, 2023, doi: 10.55904/florona.v2i1.688.
[7] A. Dewi, Ilma Nuria Sulrieni, and Melvia Solfia Ningsih, “Faktor - Faktor Yang Berhubungan dengan Kejadian Obesitas Pada  Siswa  MAN  1  Kota  Padang,” SEHATMAS  J.  Ilm.  Kesehat.  Masy. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  159–171,  2023,  doi: 10.55123/sehatmas.v2i1.1356.
[8] I. Pamelia, “Perilaku Konsumsi Makanan Cepat Saji Pada Remaja Dan Dampaknya Bagi Kesehatan,” Ikesma , vol. 14, no. 2, p. 144, 2018, doi: 10.19184/ikesma.v14i2.10459.
[9] I. S. Tinendung and I. Zufria, “Pengelompokan Status Stunting Pada Anak Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Media … , vol. 7, pp. 2014–2023, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6908.
[10]  R.  S.  Wicaksana,  D.  Heksaputra,  T.  A.  Syah,  and  F.  F.  Nur’aini,  “Pendekatan  K-Means  Clustering  Metode  Elbow  Pada Analisis  Motivasi  Pengunjung  Festival  Halal  JHF#2,” J.  Ilm.  Ekon.  Islam ,  vol.  9,  no.  3,  p.  4162,  2023,  doi: 10.29040/jiei.v9i3.10591.
[11]  P.  Sari,  R.  Syahri,  and  T.  Informatika,  “ANALISIS  CLUSTERING  DATA  PENDUDUK  MISKIN  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” vol. 8, no. 2, pp. 2194–2199, 2024.
[12]  M. Yamin Nurzaman and B. Nurina Sari, “Implementasi K-Means Clustering DalamPengelompokkan Banyaknya Jumlah PetaniBerdasarkan Kecamatan Di Provinsi Jawa Barat,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. September, pp. 131–144, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.
[13]  A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[14]  R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[15]  D. S. Rahayu, J. Afifah, and S. Intan, “Classification of Diabetes Mellitus Using C4 . 5 Algorithm , Support Vector Machine (  SVM  )  and  Linear  Regression  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  ,  Support  Vector Machine ( SVM ) dan Regresi Linear,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 1, no. 1 SE-, pp. 56–63, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/550.
[16]  D.  K.  Sitinjak,  B.  N.  Sari,  and  I.  Maulana,  “Clustering  Daerah  Penyumbang  Sampah  Berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Ilm.  Wahana  Pendidik. ,  vol.  8,  no.  16,  pp.  137–146,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7059032.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 11 − 20 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5279
[17]  O. Meliza, T. Susanti, T. Informatika, S. Selatan, and S. L. Review, “Implementasi k-means : sebuah studi literatur,” vol. x, no. x, pp. 8–11, 2024, doi: 10.12345/juri.
[18]  A. S. Wahyuni, E. Haerani, E. Budianita, and L. Afrianti, “Pemanfaatan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 0–7, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7226.
[19]  Z. F. Daldiri, M. Rafly, and I. Veritawati, “Clustering Daftar Harga Rumah di Jakarta Dengan Algoritma K-Means,” vol. 3, no. 2, 2022.
[20]  F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B.  N.  Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.