## PENGELOMPOKAN STATUS GIZI BALITA DENGAN DATA LANGSUNG DAN DATA TIDAK LANGSUNG
Ni Komang Sri Julyantari 1 ,  Ni Made Dewi Kansa Putri 2
STIKOM Bali Jalan Raya Puputan No 86, Renon, Denpasar E-mail: tari@stikom-bali.ac.id 1 , kansa@stikom-bali.ac.id 2

## ABSTRAK
Status gizi balita mencerminkan tingkat perkembangan dan kesejahteraan masyarakat dalam suatu negara serta berhubungan dengan status kesehatan anak di masa depan. Pencatatan status gizi biasanya dilakukan setiap bulan oleh petugas dengan mencatat status gizi secara langsung dengan metode antropometri yakni mencatat  berat  badan  dan  umur  balita  pada  KMS  (Kartu  Menuju  Sehat).  Pada  penelitian  ini  untuk menentukan  status  gizi  balita  menggunakan  data  langsung  yakni  dengan  data  antropometri  yang  terdiri dari  data  umur,  berat  badan  dan  jenis  kelamin,  sedangkan  untuk  data  tidak  langsungnya  menggunakan kuesioner  dengan  30  respoden  yang  kemudian  akan  mendapatkan  hasil  status  Gizi  balita.  Hasil  dari penelitian  ini  dengan  pengolahan  data  langsung  dan  data  tidak  langsung  menunjukkan  3  buah  cluster dimana gizi buruk 16.67%, gizi normal 43.33 % dan gizi lebih 40%. Sehingga masih terdapat nilai yang cukup tinggi pada gizi lebih.
Kata kunci: Gizi, antropometri, kuesioner

## ABSTRACT
The  nutritional  status  of  children  under  five  reflects  the  level  of  development  and  welfare  of  the community  in  a  country  and  is  related  to  the  health  status  of  children  in  the  future.  The  recording  of nutritional  status  is  usually  carried  out  every  month  by  officers  by  recording  nutritional  status  directly using  the  anthropometric  method,  namely  recording  the  weight  and  age  of  toddlers  on  the  KMS  (Card Towards Health). In this study, to determine the nutritional status of toddlers using direct data, namely anthropometric  data  consisting  of  age,  weight  and  gender  data,  while  for  indirect  data  using  a questionnaire with 30 respondents who will then get the results of the nutritional status of  toddlers. The results of this study using direct and indirect data processing showed 3 clusters where poor nutrition was 16.67%, normal nutrition was 43.33% and over nutrition was 40%. So there is still a fairly high value in excess nutrition.
Keywords : Nutrition, anthropometry, questionnaire

## 1. PENDAHULUAN
Status gizi  balita mencerminkan  tingkat perkembangan  dan  kesejahteraan  masyarakat dalam  suatu  negara  serta  berhubungan  dengan status  kesehatan  anak  di  masa  depan  [1]. Malnutrisi umumnya mengacu pada kondisi gizi kurang,  gizi  buruk  dan  gizi  lebih.  Kondisi
tersebut  merupakan  salah  satu  penyebab mortalitas dan  morbiditas terbanyak pada balita di negara berkembang, yaitu sebanyak 54% atau 10,8  juta  anak  meninggal  akibat  malnutrisi  [2]. Permasalahan  pemenuhan  gizi  balita  selalu menjadi  perhatian  pemerintah.  Salah  satu bentuk  program  pemerintah  untuk  mengontrol pertumbuhan  balita  adalah  pos  pelayanan
terpadu  (posyandu)  [3].  Upaya  antisipasi bertambahnya  kasus  gizi  buruk  pada  anak balita,  diperlukan  peningkatan  informasi  dan pengetahuan  akan  pola  asuh  dan  pola  makan yang baik dan benar. Pentingnya partisipasi dari orang  tua  serta  petugas  Pos  Pelayanan  Terpadu atau Posyandu untuk memantau nilai gizi balita sangat dibutuhkan [4].
Pencatatan status gizi pada Posyandu XYZ telah dilakukan  setiap  bulan  oleh  petugas  dengan mencatat  status  gizi  secara  langsung  dengan metode  antropometri  yakni  mencatat  berat badan  dan  umur  balita  pada  KMS  (Kartu Menuju  Sehat).  Selain  itu  ada  faktor  lain  yang mempengaruhi status gizi balita yaitu konsumsi makanan  dari  balita  serta  pengaruh  faktor ekologi  dari  tempat  tinggal  orang  tua  yang belum  tercatat  oleh  petugas.  Selain  itu  tersebut belum  ada  pengelompokkan  balita  sesuai dengan kelompok balita yakni balita gizi buruk, balita  gizi  kurang  dan  balita  gizi  baik. Berdasarkan  hal  tersebut  perlu  dilakukan pengelompokan status gizi pada balita sehingga dapat nantinya dilakukan dianalisa dan diberikan  informasi  mengenai  penerapan  gizi pada balita.
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan tersebut  maka  diusulkan  sebuah  analisa  dalam pengelompokan  status  gizi  yang  ada  pada Posyandu  XYZ  menggunakan  metode  Data Langsung  dan  Data  Tidak  Langsung.  Untuk data  langsung  menggunakan  antropometri  dan data tidak langsung dengan penyebaran kuesioner.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode Penelitian
Dari
Gambar  1,  dapat  dijelaskan  bahwa  tahapan penelitian  yang  dilakukan  selama  periode penelitian adalah sebagai berikut :

## 1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan data baik itu secara kuisioner maupun data yang telah  ada  mengenai  status  gizi  balita  pada masing-masing posyandu.

## 2. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  yang didapatkan  dari  data  secara  langsung  dan  tidak secara  langsung  menggunakan  metode  data langsung dan data tidak langsung

## 3. Analisa Hasil Pengelompokan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  dari  hasil pengelompokan  status  gizi  balita  di  Posyandu XYZ, agar dapat memberikan informasi kepada pihak  posyandu  untuk  dapat  diambil  tindakan selanjutnya.
4. Hasil dan Dokumentasi Penelitian
Hasil akhir dari penelitian,
akan didokumentasikan  menjadi  laporan  penelitian dan publikasi ilmiah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Sampel
Dalam penelitian ini penulis menggunakan data status  gizi  balita  dimana  data  tersebut  berisi beberapa attribut  yaitu  umur,  jenis  kelamin dan berat  badan  yang  nantinya  digunakan  sebagai input kemudian diproses sehingga menghasilkan output berupa  kelompok  atau cluster .  Data sampel  diperoleh  dari  posyandu  yaitu  XYZ. Dimana  data  yang  diperoleh  berjumlah  30 balita. Adapun tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Langsung dengan Antropometri Balita Ke Umur (Bln) Jenis Kela min Berat Badan (Kg) Statu s Gizi Balita Ke-1 53 P 20 2 Balita Ke-2 48 L 13 1 Balita Ke-3 15 L 9 1 Balita Ke-4 47 L 15 2 Balita Ke-5 15 L 14 3 Balita Ke-6 3 L 7 3 Balita Ke-7 52 P 13 1 Balita Ke-8 53 P 14 1 Balita Ke-9 19 L 12 2 Balita Ke-10 39 P 16 2 Balita Ke-11 36 L 10 1 Balita Ke-12 52 P 17 2
Balita Ke-13 49 L 20 3 Balita Ke-14 7 P 9 2 Balita Ke-15 32 P 13 2 Balita Ke-16 45 P 15 2 Balita Ke-17 44 L 16 2 Balita Ke-18 28 L 14 1 Balita Ke-19 32 L 11 1 Balita Ke-20 35 P 11 2 Balita Ke-21 4 L 6 2 Balita Ke-22 10 L 11 2 Balita Ke-23 14 L 10 2 Balita Ke-24 44 P 15 2 Balita Ke Umur (Bln) Jenis Kela min Berat Badan (Kg) Balita Ke-25 47 L 16 2 Balita Ke-26 52 P 17 2 Balita Ke-27 54 L 18 2 Balita Ke-28 52 L 20 3 Balita Ke-29 61 P 27 3 Balita Ke-30 57 L 24 3
1 = gizi buruk, 2 = gizi normal , 3 = gizi lebih
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa terdapat  3  buah  attribut  yang  digunakan  dalam proses  input,  dimana  dapat  dijelaskan  sebagai berikut
1. Atribut  Umur  berisi  data  dengan  tipe numerik  dan  berisikan  informasi  umur  dari balita dalam hitungan bulan.
2. Atribut  Jenis  Kelammin  berisi  data  dengan tipe  data  numerik  dan  berisikan  informasi tentang  jenis  kelamin  balita,  dimana  nilai  1 merupakan  laki-laki  dan  nilai  2  merupakan perempuan.
3. Atribut  Berat  Badan  berisi  data  dengan  tipe data  numerik  dan  berisikan  informasi tentang berat badan balita.

## 3.2 Normalisasi Data
Data  balita  pada  Tabel  1  tidak  dapat  langsung diolah  dikarenakan  adanya  perbedaan  besaran angka  yang  cukup  jauh  antara  variabel  berat badan  dan  umur.  Untuk  memperkecil  besaran angka yang diperoleh maka dapat menggunakan fungsi  minmax,  dimana  pada  masing-masing attribut dihitung kembali menggunakan persamaan (1).
(1) Berdasarkan persamaan (1) maka dapat dilakukan  perhitungan  pada  masing-masing attribut  dengan  mengambil  contoh  pada  data Balita Ke 1 dimana atribut umur  memiliki  nilai 53,  atribut  jenis  kelamin  memiliki  nilai  2  dan berat  badan  memiliki  nilai  20.  Nilai  minimum pada atribut umur adalah 3 dan nilai maksimum pada  atribut  umur  adalah  61,  pada  atribut  jenis kelamin  nilai  minimumnya  adalah  1  dan  nilai maksimumnya  adalah  2  dan  pada  atribut  berat badan  nilai  minimumnya  adalah  7  dan  nilai maksimumnya  adalah  27.  Jadi  dapat  dihitung nilai normalisasi pada atribut Balita Ke-1 adalah sebagai berikut:
Berdasarkan  normalisasi  nilai  yang  diperoleh maka  nilai  dari  Balita  Ke-1  pada  atribut  umur adalah 0.862, atribut jenis kelamin adalah 1 dan atribut  berat  badan  adalah  0.667.  Maka  hasil dari normalisasi pada masing-masing data dapat dilihat  pada Error!  Reference  source  not found. .

## 3.3 Data Tidak Langsung
Data  secara  tidak  langsung  merupakan  hasil pencatatan  yang  dilakukan  melalui  penyebaran kuisioner.  Adapun  attribut  yang  digunakan berdasarkan hasil yang diinputkan oleh ibu yang memiliki  balita.  Data  sampel  diperoleh  dari posyandu  XYZ  pada  tanggal  24  Desember 2021. Dimana data yang diperoleh berjumlah 30 balita.  Adapun  data  sampel  tersebut  dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3 Data Tidak langsung dengan Kuesioner
R es po nd en Nomor Pertanyaan dan Bobot T ot al R at a- R at a
1  2  3  4  5  6  7  8  9  1
0
Ba lit
a K e- 1 5  5  4  5  5  4  5  5  5  4 4 7 4. 7 Ba lit a K e- 2
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e- 4  5  5  4  5  5  5  5  5  5 4 8 4. 8
3
Ba lit
a K e- 4
4  5  5  4  5  3  4  4  5  4 4
3 4. 3 Ba lit a K e- 5
4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4 Ba lit a K
e- 6
5  5  4  5  5  4  5  5  5  4 4 7 4. 7 Ba lit a K e- 7 4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4
Ba lit a K e- 8 4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4 Ba
lit a K
e- 9
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a
K e- 10
4  5  5  4  5  3  4  4  5  4 4 3 4. 3 Ba lit a K e- 4  5  5  4  5  3  4  4  5  4 4 3 4. 3
11 Ba lit a K e-
12
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e-
13
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 R es po nd en Nomor Pertanyaan dan Bobot T ot al R at a- R at a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Ba lit a K e-
14
4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4
0 4 Ba lit a K e-
15
4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4
0 4
Ba lit a K e-
16
5  5  4  5  5  4  5  5  5  4 4 7 4. 7 Ba lit a K e-
17
5  5  4  5  5  4  5  5  5  4 4 7 4. 7 Ba lit a K e- 4  5  5  4  5  3  4  4  5  4 4 3 4. 3
18
Ba lit
a K e- 19 4  4  2  4  4  3  5  5  4  5
4 0 4
Ba lit a K e- 20
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e- 21
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e- 22 4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4
Ba lit a K
e-
23 5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4
8 4. 8 Ba lit a
K
e- 24 4  4  2  4  4  3  5  5  4  5
4 0 4
Ba lit a K
e-
25
4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4 Ba lit a K
e-
4  5  5  4  5  3  4  4  5  4 4 3
4. 3 26 Ba lit a K e-
27
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e-
28
5  5  4  5  5  4  5  5  5  5 4 8 4. 8 Ba lit a K e-
29
5  5  4  5  5  4  5  5  5  4 4 7 4. 7 Ba lit a K e-
30
4  4  2  4  4  3  5  5  4  5 4 0 4
Berdasarkan  data  atribut  antropometri  pada tabel  1  dan  data  kuisioner  pada  tabel  3  yang dijadikan  sebagai  input,  maka  dilakukan  proses metode  k-means  sehingga  menghasilkan  output berupa kelompok atau cluster .

## 3.4 Normalisasi Data
Data  balita  pada  tabel  4.1  tidak  dapat  langsung diolah  dikarenakan  adanya  perbedaan  besaran angka  yang  cukup  jauh  antara  variabel  berat badan,  umur  dan  rata-rata  kuisioner.  Untuk memperkecil  besaran  angka  yang  diperoleh maka  dapat  menggunakan  fungsi  minmax, dimana  pada  masing-masing  attribut  dihitung kembali menggunakan persamaan
(1)
Berdasarkan persamaan (1) maka dapat dilakukan  perhitungan  pada  masing-masing attribut  dengan  mengambil  contoh  pada  data Balita Ke 1 dimana atribut umur  memiliki  nilai 53,  atribut  jenis  kelamin  memiliki  nilai  2  dan berat  badan  memiliki  nilai  20.  Nilai  minimum pada atribut umur adalah 3 dan nilai maksimum pada  atribut  umur  adalah  61,  pada  atribut  jenis kelamin  nilai  minimumnya  adalah  1  dan  nilai maksimumnya  adalah  2,  pada  atribut  berat badan  nilai  minimumnya  adalah  7  dan  nilai maksimumnya  adalah  27  dan  pada  attribut kuisioner  nilai  minimumnya  adalah  4  dan  nilai maksimalnya  adalah  4.8.    Jadi  dapat  dihitung nilai normalisasi pada atribut Balita Ke-1 adalah sebagai berikut:
Tabel  4  Hasil  Normalisasi  Data  Langsung  dan Data Tidak Langsung
Balita Ke Umur (Bln) Jenis Kela min Berat Badan (Kg) Rata- Rata Kuisio ner Balita Ke-1 0.862 1 0.667 0.875 Balita Ke-2 0.776 0 0.333 1 Balita Ke-3 0.207 0 0.143 1 Balita Ke-4 0.759 0 0.429 0.375 Balita Ke-5 0.207 0 0.381 0 Balita Ke-6 0 0 0.048 0.875 Balita Ke-7 0.845 1 0.333 0 Balita Ke-8 0.862 1 0.381 0 Balita Ke-9 0.276 0 0.286 1 Balita Ke-10 0.621 1 0.476 0.375
Balita Ke-11 0.569 0 0.19 0.375 Balita Ke-12 0.845 1 0.524 1 Balita Ke-13 0.793 0 0.667 1 Balita Ke-14 0.069 1 0.143 0 Balita Ke-15 0.5 1 0.333 0 Balita Ke-16 0.724 1 0.429 0.875 Balita Ke-17 0.707 0 0.476 0.875 Balita Ke-18 0.431 0 0.381 0.375 Balita Ke-19 0.5 0 0.238 0 Balita Ke-20 0.552 1 0.238 1 Balita Ke-21 0.017 0 0 1 Balita Ke Umur (Bln) Jenis Kela min Berat Badan (Kg) Rata- Rata Kuisio ner Balita Ke-22 0.121 0 0.238 0 Balita Ke-23 0.19 0 0.19 1 Balita Ke-24 0.707 1 0.429 0 Balita Ke-25 0.759 0 0.476 0 Balita Ke-26 0.845 1 0.524 0.375 Balita Ke-27 0.879 0 0.571 1 Balita Ke-28 0.845 0 0.667 1 Balita Ke-29 1 1 1 0.875 Balita Ke-30 0.931 0 0.857 0
Hasil Pengelompokkan
Setelah  mendapatkan  hasil  pusat  cluster  dari masing-masing status gizi, maka dapat diperoleh  hasil  dari  pengelompokan  setiap  data balita  ke  dalam  sebuah  grafik  2  dimensi  yang dapat dilihat pada Gambar 5.1.
d Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat bahwa point yang  berwarna  biru  merupakan  kelompok  dari cluster  biru  yang  disebut  cluster  pertama, point yang  berwarna  hijau  merupakan  kelompok  dari cluster  hijau  disebut  sebagai  cluster  kedua  dan point  yang  berwarna  merah  muda  merupakan kelompok dari cluster merah muda yang disebut sebagai cluster ketiga. Dimana tiap pusat cluster ditandakan  dengan  tanda  silang.  Hasil  dari masing-masing cluster ditampilkan dalam bentuk grafik pada gambar 2
Gambar 1. Tingkat Persentase Pengelompokan Status Gizi Pada Gambar 5.2 didapatkan hasil
pengelompokan data status gizi balita menggunakan  metode  K-Means.  Berdasarkan hasil  pengelompokan  data  status  gizi  pada posyandu  XYZ  didapatkan  3  buah  cluster
dimana gizi buruk 16.67%, gizi normal 43.33 % dan gizi lebih 40%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan bahwa  nilai  gizi  balita  Banjar  Titih  dapat diklaterisasikan  dengan  menggunakan  metode K-Means  melalui  tiga  buah  parameter  yaitu umur,  jenis  kelamin  dan  berat  bada.  Status  gizi dibagi  menjadi  3  kelompok  antara  lain  gizi kurang, gizi normal dan gizi lebih. Berdasarkan hasil  pengelompokan  data  status  gizi  pada banjar  Titih  didapatkan  3  buah  cluster  dimana gizi  buruk  16.67%,  gizi  normal  43.33  %  dan gizi  lebih  40%.  Sehingga  masih  terdapat  nilai yang cukup tinggi pada gizi lebih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. R. Bhandari, “Nutritional Status of Under Five Year Children and Factors Associated in Kapilvastu District, Nepal.,” J.
Nutr.  Heal.  Food  Sci. ,  vol.  1, no.  1,  pp.  1–6,  2013,  doi: 10.15226/jnhfs.2013.00106.
[2]  A.  Kabeta,  D.  Belagavi,  and  Y.  Gizachew, “Factors  Associated  With Nutritional  Status  of  Under-
Five  Children  in  Yirgalem Town,  Southern  Ethiopia,”
IOSR  J.  Nurs.  Heal.  Sci. ,  vol. 06,  no.  02,  pp.  78–84,  2017, doi: 10.9790/1959- 0602057884.
[3]  A.  Aprilia,  W.  M.  Rahmawati,  and  M.
Hakimah, “Penentuan Kategori  Status  Gizi  Balita Menggunakan  Penggabungan Metode Klasterisasi Agglomerative Dan K- Means,” Semin.  Nas.  Sains dan  Teknol.  Terap.  VII  2019, Inst. Teknol. Adhi Tama
Surabaya , pp. 595–600, 2019. 0 50 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 P er sent a se Pusat Cluster Persentase Pengelompokan Status Gizi
[4]  E.  Irfiani  and  S.  S.  Rani,  “Algoritma  K-
Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J.  Sist.  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  6,  no.  4,  p.  161,
2018, doi:
10.26418/justin.v6i4.29024.
[5]  Khasanah  dan  Sulistyawati,  “Karakteristik Ibu denganJurnal, S., Kesehatan,  I.,  Khasanah,  N.
A.,  Sulistyawati,  W.,  Tinggi, S.,  &  Majapahit,  I.  K.  (2018). Karakteristik Ibu dengan Kejadian  Gizi  Kurang  pada Balita 6-24 Bulan di Kecamatan  Selat  ,  Kapuas Tahun 2016. 7(1), 1–8. Kejadian  G,” J.  Str.  Kesehat. lmiah ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–8,
2018.
[6] Dona, Rifqi,
and Nurhabibah, “PENERAPAN  METODE  K- MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN STATUS  KESEHATAN  IBU HAMIL Penerapan Metode K- Means Clustering dalam Pengelompokan Status Kesehatan Ibu Hamil RJoCS,”
Riau  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  06, no. 02, pp. 160–174, 2020.
[7] D. R. Putri and E. Sudarmilah, “Monitoring Status  Gizi  Balita  Secara
Online ( Monitoring of Toddler Nutrition Status Online  ),” J.  Inform. ,  vol.  8, no. 1, pp. 101–110, 2020.
[8]  R.  Rosmini,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Implementasi  Metode  K-
Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data  Aktivitas  Kuliah,” It  J. Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.
22–31, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1 773.
[9] Almatsier, Prinsip Dasar Ilmu GIzi . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2005.
[10]  D.  Arini,  A.  C.  Mayasari,  and  M.  Z.  A. Rustam,
“Gangguan Perkembangan  Motorik  Dan
Kognitif  pada  Anak  Toodler yang  Mengalami  Stunting  di Wilayah  Pesisir  Surabaya,” J. Heal. Sci. Prev. , vol. 3,  no. 2, pp. 122–128, 2019, doi: 10.29080/jhsp.v3i2.231.
[11] P. M. Silitonga Irene Sri, “Klusterisasi Pola
Penyebaran  Penyakit  Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K- Means Clustering,” J.  TIMES ,
vol.  VI,  no.  Vol  6,  No  2 (2017),  pp.  22–25,  2017, [Online].
Available: http://ejournal.stmik- time.ac.id/index.php/jurnalTI MES/article/view/584.
[12]  E.  Prasetyo, Data  Mining  Konsep  Dan
Aplikasi Menggunakan Matlab .  Yogyakarta:  Andi, 2013.
[13] M. G. Pradana, A. C. Nurcahyo, and P. H. Saputro,  “Penerapan  Metode
K-Means  Klustering  Untuk Menentukan Kepuasan Pelanggan,” Creat. Inf. Technol.  J. ,  vol.  7,  no.  1,  p. 42, 2021, doi: 10.24076/citec.2020v7i1.185.
[14]  P.  Sari,  B.  Pramono,  and  L.  ode  H.  S. Sagala,  “Improve  K-Means Terhadap  Status  Nilai  Gizi Pada  Balita,” semanTIK ,  vol.
3,  no.  1,  pp.  143–148,  2017,
doi: 10.1063/1.2957900. [15]  F.  A.  Syam,  “Implementasi  Metode Klastering  K-Means  untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi  Mahasiswa,” J.  Ilmu Komput.  dan  Bisnis ,  vol.  8,
no.  1,  pp.  1857–1864,  2017, doi: 10.47927/jikb.v8i1.94.