Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Email: 1* tri.kartika.sari-2022@pasca.unair.ac.id,
2* imam.yuadi@fisip.unair.ac.id

## Study Orange Data Mining Model Prediksi Status Gizi Balita Kelurahan X
Tri Kartika Sari 1* , Imam Yuadi 2* 1* Magister Pengembangan Sumber Daya Manusia, Sekolah Pascasarjana, Universitas Airlangga Surabaya 2* Departemen Ilmu Informasi dan Perpustakaan, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Airlangga Surabaya
Email: 1* tri.kartika.sari-2022@pasca.unair.ac.id, 2* imam.yuadi@fisip.unair.ac.id
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Juni 3, 2023 : November 11, 2023 : Desember 21, 2023 Usia  0-59  bulan  merupakan  periode  emas  masa  penting dimana semua proses perkembangan organ yang mempengaruhi  kemampuan  sensorik  dan  motorik  seorang anak  berlangsung.  Pemantauan  dan  identifikasi  status  gizi balita  secara  dini  diharapkan  bisa  melakukan  control  serta intervensi yang tepat dan cepat sehingga bisa menghilangkan atau meminimalisir dampak buruk yang ditimbulkan. Tujuan penelitian ini untuk melakukan identifikasi status gizi balita melalui  pembuatan  model  prediksi  menggunakan  aplikasi orange  data  mining  dan  memberikan  rekomendasi  metode algoritma  mana  diantara  KNN, Decision  Tree , Naive Bayes dan Regresi logistic yang paling akurat. ROC Analisys (ROCA) , Cross  Validation dan Confusion  Matrix sebagai model evaluasi. Empat model tersebutkemudian dibandingkan dan disimpulkan bahwa model algoritma KNN yang  lebih  direkomendasikan  untuk  prediksi  status  gizi karena  memiliki  tingkat  akurasi  dan  presisi  lebih  baik dibanding  3  metode  lainnya  dengan  nilai  akurasi  95,24%, presisi 77,51%.
Kata Kunci : Orange Data Mining
Status Gizi Prediksi K-NN

## Abstract
Age 0-fifty nine months is an crucial golden length in which all organ improvement strategies that have an  effect  on  a  kid's  sensory  and  motor  talents  take  place.  Early  tracking  and  identity  of  the  dietary popularity of youngsters beneathneath is predicted in an effort to perform suitable and rapid controls and interventions as a way to remove or reduce the detrimental outcomes caused. The cause of this have a look at become to discover the dietary popularity of infants via the advent of predictive fashions the use of the orange information mining utility and offer suggestions for which set of rules technique some of the KNN,  Decision  Tree,  Naive  Bayes  and  Logistic  Regressionis  the  maximum  accurate.  The  assessment version used is ROC Analisys (ROCA) , Cross Validation dan Confusion Matrix. The effects of the contrast of  the  4  go  validation  models  concluded  that  the  KNN  set  of  rules  version  is  greater  advocated  for predicting  dietary  popularity  as  it  has  a  higher  degree  of accuracy  and  precision  than  the  alternative three techniques with an accuracy of 95.24%, 77.51% precision.

## 1. Pendahuluan
Tingkatan kadar gizi pada tubuh seseorangtergantung  pada  jenis  kelamin  dan berat  badan  disebut  juga  sebagai  status  gizi (Arisman,  2004).  Gizi  merupakan  bagian penting  dalam  tumbuh  kembang  balita  dan sangat  berpengaruh  terhadap  kesehatan  juga kecerdasan mereka. Olah karena itu diperlukan  perhatian  khusus  terhadapnya. Balita  yang  mendapat  asupan  gizi  kurang baik,dapat mempengaruhi perkembanganotak dan  berakhibat  penurunan  potensi  sumber daya pembangunan masyarakat yang bersifat irreversible. Dalam  MDGS  2015  status  gizi menjadi  salah  satu  indikator  kesehatan  yang dinilai (Depkes, 2005).
Hasil  Studi  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI) tingkat nasional tahun 2021, prevalensi status gizi  balita  nasional  menunjukkan  adanya penurunan  3,3%  untuk  katagori  stunted  dari 27,7% ditahun 2019 menjadi 24,4% di tahun 2021. Hal tersebut juga terjadi pada katagori wasted  sebesar  0,3%  dari  angka  7,4  %  di tahun  2019  menjadi  7,1%  di  tahun  2021. Tetapi  kedua  penurunan  diatas  tidak  terjadi pada katagori underwigh yang justru mengalami  kenaikan  sejumlah  0,7%  dari angka 16,3% di tahun 2019 menjadi 17% pada tahun 2021. SSGI juga memberikan rekomendasi bahwa pencapaian rata pertahun penurunan stunting sebesar 2,0% (2013-2021) sangat  rendah  dibanding  dengan  angka prevalensi stunting tahun 2021 sebesar 24,4%. Perlunya identifikasi dini  serta inovasi untuk peningkatan 2,7% pertahun sehingga tercapai target 14% dengan ketepatan intervensi, salah satunya  denganmeningkatkan  pemantauan tumbuh  kembang  dan  status  gizi  balita  di posyandu maupun faskes lainnya.
Surabaya  merupakan  ibu  kota  provinsi Jawa  Timur  dan  termasuk  5  kota  besar  di Indonesia.  Kota  yang  maju  dan  berkembang ditandai dengan mudahnya akses masyarakat dalam mendapatkan pelayanan publik
termasuk pelayanan kesehatan. Menurut hasil
SSGI  tingkat  nasional  tahun  2021  kota
Surabaya  merupakan  salah  satu  kota  yang mempunyai permasalahan gizikategori kronis-akut  dengan  angka  stunted  ≥  20% tepatnya  (28,9%),  wasted  ≥  5%  (6,8%)  dan underweight (16.6%).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan identifikasi status gizi balita melalui pembuatan  model  prediksi  menggunakan aplikasi  orange  data  mining  memberikan rekomendasi metode algoritma mana diantara model KNearest  Neighbor yang  nantinya  kita sebut  dengan  KNN, Decision  Tree,  Naive Bayes dan Regresi logistic yang paling akurat. Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan training terhadap  data sekunder hasil pengukuran  antropometri  balita  di  wilayah kerja  kelurahan  X  dan  membuat  permodelan prediksi  menggunakan  aplikasi  orange  data mining  dengan  ke  empat  metode  algoritma dan  kemudian  dibandingkan  dan  dievaluasi. Harapan  kami  penelitian  ini  memberikan masukan  kepada steake  holder bidang kesehatan  yaitu  Puskesmas  khususnya  dan Dinas  Kesehatan  pada  umumnya  untuk melakukan upaya deteksi dini dalam mengidentifikasi balita dengan masalah status gizi serta mengupayakan cara untuk mengatasi permasalahan tersebut secara tepat dan cepat.

## 2. Metode Penelitian
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini denganmelakukan identifikasi masalah untuk menyusun tujuan. Dilanjutkan dengan proses pengumpulan  data.  Data  yang  kami  gunakan adalah data sekunder hasil ukur antropometri balita pada pelaksanaan posyandu di kelurahan  X  pada  bulan  September  2022 sejumlah  1829  balita  yang  di  tahap  ke  dua dibagi  menjadi  80%  data  training  dan  20% data  testing.  Data  traning  terlebih  dahulu dilakukan preprocessing data untuk memastikan  tidak  ada  data  missing  dan  data dalam kualitas baik.
Selanjutnya dilakukan proses perancangan model  menggunakan  orange  data  mining
untuk mendapatkan bentuk prediksi status gizi balita  menggunakan  4  algoritma  yaitu KNN,
Decision  Tree,  Naive  Bayes  dan  Regresi Logistik .  Terakhir  adalah  proses  evaluasi kinerja  masing-masing  metode  algoritma melalui cross  validation,  ROC  analisys  dan Confution  Matrix dan  menganalisa  hasil perbandingan  ke  4  metode  tersebut.  Alur metode penelitian bisa dilihat pada gambar 1.
2.1. Preprocessing Data Hasil proses prepocessing datasetpengukuran
antropometri, tidak ditemukan adanya data kosong / missing value sehingga  diperlukan  pemilihan  data  sebagai target  (BB/TB).  Jika  terdapat  data  kosong  / hilangakan  menggangu  proses  pembuatan model prediksi.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Proses  pada  gambar2adalah  proses pemilihan data menggunakan widget. Pertama tentukan  variable  Independent  dan  Variable dependen. Variable dependent dalam penelitian ini adalah Kategori BB/TB sebagai Gambaran Status Gizi Balita dengan klasifikasi  yaitu  Obesitas,  Gizi  Lebih,  Gizi Normal, Gizi Kurang. Latar Belakang,
Perumusan Masalah
Pengumpulan Data Sekunder (Antropometri
Gambar 2. Proses pemilihan data menggunakan widget

## 2.2. Proses Data Mining dan Pengujian
Model
Untuk mendapatkan model terbaik sesuai tujuan penelitian dilakukan pembuatan design widget  pada  orange  data  mining  terhadap dataset  yang  telah  diolah  sebelumnya  seperti terlihat dalam gambar 3.
2.3. Evaluasi Proses  evaluasi  dilakukan  dengan  cara melakukanperbandingan model prediksi
dengan  menggunakan widget  Test  and  Score menggunakan  Cros  Validation  Confusion Matrix dan ROC Analysis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Evaluasi Cross Validation
Hasil  simulasi  model  prediksidiperoleh hasil  test  score  seperti  terlihat  pada  Table  1 dan 2.
Tabel 1. Hasil widget test and score cross
Validation Model Algoritma AUC CA F1 Precision Recall KNN 0,882 0,956 0,952 0,951 0,956 Decision Tree 0,666 0,946 0,932 0,921 0,946 Naïve Bayes 0,865 0,938 0,932 0,932 0,938 Logistic Regression 0,932 0,929 0,904 0,889 0,929
Evaluation result for target (none, show, average over classes)
Berdasarkan tabel 1 dapat diketahui bahwa dari  1829  dataset,  diperoleh  hasil Precision, recall, accuracy dari masing-masing modelmenggunakan cross validation . Ditinjau dari  nilai  AUC  yang  paling  tinggi  adalah metode Logistic  Regretion yaitu  0.932.  nilai AUC  berfungsi  untuk  mengukur  kinerja diskriminatif dengan memperkirakan KNN Tree Naïve Bayes Logistic Regression KNN 1 0,758 0,0033 Tree 0,000 0,000 0,000 Naïve Bayes 0,242 1 0,008 Logistic Regression 0,967 1 0,992
Compare Models by : Area Under ROC Curve
Gambar 3. Design widget model prediksi status gizi balita
probabilitas  output  dari  ilustrasi  yang diseleksi  secara  acak  dari  populasi.  Semakin besar  nilai  AUC,  semakin  baik  hasil klasifikasi yang digunakan. Sedangkan untuk Classification  Accuracy (CA)  menunjukkan bahwa nilai akurasi KNN adalah paling tinggi yaitu 95,6%
3.2. Hasil Evaluasi ROC Curve
ROC curve yang divisulisasi dari
Confusion  Matrix bisa  digunakan    untuk membandingkan  keakuratan  suatu  model prediksi. .
Untuk studi kasus ini ROC curve masing- masing model bisa dilihat pada gambar 4,5,6 dan 7 yang memiliki nilai akurasi paling baik apabila kurvanya mendekati titik 1. Dan hasil garis warna pink yang paling mendekati yaitu model algoritma KNN.
3.3. Hasil Evaluasi Confution Matrix
Selain  dari  hasil ROC  curve , Confusion Matrix juga  menghasilkan  tabel  dengan  4 campuran berbeda dari nilai prediksi dan nilai aktual.  Hasil  evaluasi  untuk  masing-masing model prediksi dapat dilihat pada Gambar 8, 9, 10 dan 11
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  nilai Accuracy,  Precision  dan  Recall dari  metode
Naive Bayes adalah sebagai berikut:

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
= 33292 + 439 + 213 + 404 33292 + 84 + 153 + 271 + 361 + 439 + 0 + 0 +593 + 0 + 213 + 494 + 100 + 0 + 196 + 404 𝑥100% = 93,84%
Gambar 4.Analisis ROC beresiko gizi baik
Gambar 5.Analisis ROC beresiko gizi kurang
Gambar 6.Analisis ROC beresiko gizi lebih
Gambar 7.Analisis ROC beresiko Obesitas
Gambar 8. Confusion Matrix Naive Bayes

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘
= 33292 33292 + 361 + 593 + 100 = 0,9693 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 439 84 + 439 + 0 + 0 = 0,8393 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 213 153 + 0 + 213 + 196 = 0,3790 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 404 271 + 0 + 494 + 404 = 0,3455 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑙𝑙 = 0,9693 + 0,8393 + 0,3790 + 0,3455 4 𝑥100% = 63,32% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33292 33292 + 84 + 153 + 271 = 0,9849 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 439 361 + 439 + 0 + 0 = 0,5487 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 213 593 + 0 + 213 + 494 = 0,1638 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 404
100 + 0 + 196 + 404 = 0,5771 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑙𝑙 = 0,9849 + 0,5487 + 0,1638 + 0,5771 4 𝑥100%
= 56,86%
Pada Gambar 9dapat dilihat nilai
Accuracy,  Precision  dan  Recall dari  metode KNN adalah

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
= 33492 + 358 + 625 + 384 33292 + 87 + 202 + 19 + 442 + 358 + 0 + 0 +548 + 0 + 625 + 127 + 107 + 0 + 209 + 384 𝑥100% = 95,24% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33492 33492 + 442 + 548 + 107 = 0,9682 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 358 87 + 358 + 0 + 0 = 0,8044 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 625 202 + 0 + 625 + 209 = 0,6032 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 384 19 + 0 + 127 + 384 = 0,7245 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑙𝑙 = 0,9682 + 0,8044 + 0,6032 + 0,7245 4 𝑥100% = 77,51% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33492 33492 + 87 + 202 + 19 = 0,9908 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 358 442 + 358 + 0 + 0 = 0,4475 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 625 548 + 0 + 625 + 127 = 0,4807 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 384 107 + 0 + 209 + 384 = 0,5485 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑙𝑙 = 0,9908 + 0,4475 + 0,4807 + 0,5485 4 𝑥100%
= 61,69%
nilai Accuracy,  Precision  dan  Recall dari metode  Decision  Treebisa  dilihat  pada gambar 10. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 33638 + 2 + 510 + 416 33638 + 1 + 143 + 18 + 798 + 2 + 0 + 0 +651 + 0 + 510 + 139 + 126 + 0 + 158 + 416 𝑥100% = 94,44%
Gambar 9. Confusion Matrix K-NN
Gambar 10. Confusion Matrix Decision Tree

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘
= 33638 33638 + 798 + 651 + 126 = 0,9552 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 2 1 + 2 + 0 + 0 = 0,6667 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 510 143 + 0 + 510 + 158 = 0,6288 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 416 18 + 0 + 139 + 416 = 0,7260 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑙𝑙 = 0,9552 + 0,6667 + 0,6288 + 0,7260 4 𝑥100% = 74,42% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33638 33638 + 1 + 143 + 18 = 0,9952 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 2 798 + 2 + 0 + 0 = 0,0025 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 510 651 + 0 + 510 + 139 = 0,3923 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 416 126 + 0 + 158 + 416 = 0,5942 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑙𝑙 = 0,9952 + 0,0025 + 0,3923 + 0,5942
4 𝑥100%
= 49,61%
Metode  Regresi  Logistik  nilai Accuracy,
Precision  dan  Recall bisa  dilihat  dari  gambar
11. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 33797 + 0 + 85 + 113 33797 + 0 + 3 + 0 + 800 + 0 + 0 + 0 +1170 + 0 + 85 + 45 + 255 + 0 + 332 + 113 𝑥100% = 92,88% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33797 33797 + 800 + 1170 + 255 = 0,9382 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 0 0 + 0 + 0 + 0 = 0 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 85 3 + 0 + 85 + 332 = 0,2023 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 113 255 + 0 + 332 + 113 = 0,7151 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑙𝑙 = 0,9382 + 0 + 0,2023 + 0,7151 4 𝑥100% = 46,39% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 33797 33797 + 0 + 3 + 0 = 0,9999 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐾𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 = 0 800 + 0 + 0 + 0 = 0 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐿𝑒𝑏𝑖ℎ = 85 1170 + 0 + 85 + 45 = 0,0653 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑂𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 113 255 + 0 + 332 + 113 = 0,1614 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑙𝑙 = 0,9999 + 0 + 0,0653 + 0,1614 4 𝑥100%
= 30,69%
Perbandingan nilai performance algoritma berdasarkan  Confusion  Matrix  bisa  dilihat dalam tabel2
Tabel 2. Perbandingan nilai performance algoritma berdasarkan Confusion Matrix
METODE ACCURACY
PRECISION RECALL Naive Bayes 93,84% 62,32% 0,5686 KNN 95,24% 77,51% 0,6169 Decision Tree 94,44% 74,42% 0,4961 Regresi Logistic 92,88% 46,39% 0,3069 Dari tabel2 diatas diketahun metode K-NN
memiliki nilai Accurasy lebih tinggi dari pada
Gambar 11. Confusion Matrix Regresi Logistik
metode  lain  yaitu  95,24%.  Begitu  juga  nilai precision  dan  recall  KNN  lebih  tinggi  dari metode  lain  sebesar  77,51%  untuk  precision dan 0,6169 untuk recall.
Evaluasi  kinerja  algoritma  menggunakan cross validation, ROC analisys dan Confution Matrix didapatkan kesimpulan bahwa algoritma  KNN    merupakan    metode    yang paling    baik  diantara    tigalainnya    untuk klasifikasi dan memprediksi  status gizi balita. Terdapat  beberapa  alasan  yang  membuat KNN  menjadi  metode  paling  baik  untuk menyelesaikan  masalah  tersebut.  Alasan pertama  adalah  hasil  evaluasi  melalui  hasil simulasi Cros  Validation ,  evaluasi ROC  dan Confution  matrix  nilai  CA  (Clasificasion Acurasi) model ini menjadi nilai  tertinggi dan menjadimetode
yang dapat mengklasifikasikan  dengan  benar.  Nilai Accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan data. Dengan  kata  lain,  metode  KNN  merupakan metode  dengan  tingkat  kedekatan  nilai prediksi dengan nilai aktual (sebenarnya).
Alasan kedua adalah metodeKNN mempunyai  nilai precision tertinggi  diantara metode lainnya.  Dari nilai Precision kita bisa mengetahui  tingkat  keakuratan  antara  data yang  diminta  dengan  hasil  prediksi  yang diberikan. Precision merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positf. Alasan  ketiga  adalah  nilai Recall atau Sensitivity  (True  Positive  Rate) KKN merupakan nilai tertinggi diantara tiga metode lainnya. Recall menggambarkan keberhasilan metode  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi. Recall merupakan  rasio  prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan  data  yang  benar  positif.  Dan alasan  ke  empat  adalah  F1  –  Score  KNN merupakan nilai tertinggi diantara tiga metode lainnya yaitu  sebesar  95,2% dengan metode cros  validation dan  94,8%  metode  random sampling.  F1    –    Score    tinggi    dapat menyimpulkan    bahwa presisi dan
recall KNN  merupakan  yang  terbaik  diantara tiga metode lainnya.
Hal  ini  bisa  memberikan  alasan  mengapa penelitian  terdahulu  banyak  menggunakan algoritma  K-NN  sebagai  metodemachine learning  dalam  bidang  Kesehatan.  Beberapa penelitian  terdahulu  menggunakan  KNN yakni penetitian Diabetes Classification using K-Nearest  Neighbors  (KNN)  in  Python  oleh Wahyu  Rismita  2019,  Penerapan  Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset Penderita  Penyakit  Diabetes  oleh  Andi Maulida  2020,  penerapan  alogaritma  k- nearest  neighbor  untuk  klasifikasi  penyakit liver  oleh  Ega  Yusni  dkk,  penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbord  Untuk Prediksi  Kematian  Akibat  Penyakit  Gagal Jantung  oleh  Dede  Andri  Muhammad  Reza 2022  dan  masih  banyak  penelitian  dibidang Kesehatan lainnya.

## 4. Simpulan
Algoritma  KNN  adalah  metode  terbaik untuk mengklasifikasi dan prediksi status gizi balita kelurahan X. Hasilkinerja metode  KNN lebih  unggul  dari  ke  tiga  metode  lainnya. Terbukti  bahwa  dari  1829  dataset  yang digunakan  KNN  memiliki  nilai  akurasi 95,24%,  presisi  77,51%  sedangkan  Decision Tree  memiliki  nilai  akurasi  94,44%  ,  presisi 74,42%,  Naive Bayes memiliki nilai akurasi 93,84%  dan  presisi  62,32%,  sedangkan regresi logistik memiliki nilai akurasi 92,88% dan presisi 46,39%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma machine learning K-Nearest
Neighbors  (KNN)  adalah  algoritma  yang memiliki kinerja optimal dan
direkomendasikan  untuk  mengklasifikasikan dan prediksi status gizi balita.

## 5. Referensi
Cia,  F.,  Frisilia,  Melisa,  &  Indriani,  I.  (2022).
Hubungan  Tingkat  Pengetahuan  Dan  Sikap Ibu  Tentang  Status  Gizi  Pada  Balita.  Jurnal Surya Medika, 7(2), 82–85. Https://Doi.Org/10.33084/Jsm.V7i2.3209
Dian  Mutiasari,  Ni  Nyoman  Sri  Yuliani,  &  Ni Made Yuliari. (2022). Survei Kesehatan Dan Status Gizi Anak Di Desa Tumbang Rungan, Kota  Palangka  Raya.  Jurnal  Kedokteran Universitas  Palangka  Raya,  7(2),  848–852. Https://Doi.Org/10.37304/Jkupr.V7i2.588 Hadiwandra,  T.  Y.  (2019).  Perbandingan  Kinerja Model Klasifikasi Decission Tree , Bayesian Classifier,  Instance  Base,  Linear  Function Base,  Rule  Base  Pada  4  Dataset  Berbeda. Satin - Sains Dan Teknologi Informasi, 5(1). Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V5i1.452
Husna, L. N., & Izzah, N. (2021). Gambaran Status Gizi  Pada  Balita :  Literature  Review. Prosiding  Seminar  Nasional  Kesehatan,  1,
385–392.
Https://Doi.Org/10.48144/Prosiding.V1i.68
9
Khayati,  F.  N.,  Suciana,  F.,  Agustina,  N.  W.,  & Tiara, D. R. (2021). Status Gizi Pada Balita Di  Desa  Sidorejo  Kemalang  Klaten.  Urecol Journal. Part G: Multidisciplinary Research, 1(1), 1–7. Https://Doi.Org/10.53017/Ujmr.16
Prasetio,  A.  (2021).  Simulasi  Penerapan  Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi  (Jnkti), 4(3), 209–214. Https://Doi.Org/10.32672/Jnkti.V4i3.2983 Profesi,  E.,  Rivaldi,  A.  A.,  Yudhantorro,  B.  A., Ziaulhaq,  I.,  &  Nur  Aini  Rakhmawati.
(2022). Analisis Karakteristik Akun Twitter Berdasarkan  Sentimen  Pendapat  Terkait Undang-Undang  Pse.  Satin  -  Sains  Dan Teknologi Informasi, 8(2). Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V8i2.875
Putri, N. E., Andarini, M. Y., & Achmad, S. (2021). Gambaran  Status  Gizi  Pada  Balita  Di Puskesmas  Karang  Harja  Bekasi  Tahun 2019. Jurnal Riset Kedokteran, 1(1), 14–18. Https://Doi.Org/10.29313/Jrk.V1i1.108 Putriana,  A.  E.,  Masfufah,  M.,  &  Kariani,  N.  K.
(2022a).  Hubungan  Lama  Pemberian  Asi Dengan  Status  Gizi  Balita  Di  Kabupaten
Donggala. Pontianak Nutrition Journal (Pnj), 4(1), 93.
Https://Doi.Org/10.30602/Pnj.V4i1.725 Putriana,  A.  E.,  Masfufah,  M.,  &  Kariani,  N.  K.
(2022b).  Hubungan  Lama  Pemberian  Asi
Dengan  Status  Gizi  Balita  Di  Kabupaten Donggala. Pontianak Nutrition Journal (Pnj),
4(1), 93.
Https://Doi.Org/10.30602/Pnj.V4i1.725 Sampouw, N. L. (2021). Hubungan Antara Status
Sosial  Ekonomi  Dengan  Status  Gizi  Balita Di  Kelurahan  Buha  Kecamatan  Mapanget Kota  Manado.  Klabat  Journal  Of  Nursing,
3(1), 21. Https://Doi.Org/10.37771/Kjn.V3i1.532 Sari,  L.  L.  (2022a).  Pelatihan  Pengukuran  Status Gizi Balita Dengan Menggunakan Antropometri  Sebagai  Upaya  Pencegahan Stunting Sejak Dini Pada Ibu Di Darat Sawah Seginim Bengkulu Selatan. Jurnal Kreativitas  Pengabdian  Kepada  Masyarakat (Pkm), 1(1), 169–176. Https://Doi.Org/10.33024/Jkpm.V1i1.5397
Simangunsong,  P.  M.  J.  (2022).  Faktor-Faktor
Yang Berhubungan Dengan Status Gizi Pada Anak  Balita  Di  Lingkungan  15  Kelurahan Pekan  Labuhan.  Jurnal  Kesmas  Prima Indonesia, 2(2), 12–21. Https://Doi.Org/10.34012/Jkpi.V2i2.1154
Tangdiarru,  A.,  Yusuf,  K.,  &  Rate,  S.  (2022).
Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan Status  Gizi  Balita  (6-59  Bulan)  Di Puskesmas  Tampo  Kabupaten  Tana  Toraja. Jurnal  Promotif  Preventif,  4(2),  107–115. Https://Doi.Org/10.47650/Jpp.V4i2.357