## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA
(STUDI KASUS: POSYANDU ANANDA KELURAHAN LANGKAI, KOTA PALANGKA RAYA, KALIMANTAN TENGAH)
Nefa Mutiara Shandhini Maylita, Hani Zulfia Zahro’, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818052@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Masalah pada gizi adalah  salah satu masalah yang masih sering terjadi di negara Indonesia. Usia yang rentan  terkena  masalah  gizi  yaitu  usia  balita.  Gizi  pada  anak  balita  adalah  masalah  yang  penting  untuk diperhatikan. Apabila balita mengalami masalah pada gizi dikhawatirkan      dapat mempengaruhi perkembangan psikis  maupun  fisiknya,  serta  mengalami  gangguan  pada  pertumbuhan  dan  perkembangan  hingga mampu menyebabkan kematian. Salah satu upaya untuk memperhatikan pertumbuhan fisik seorang balita adalah dengan melakukan  pemantauan  status  gizi  untuk  mengetahui  perkembangan  serta  pertumbuhan  seorang  balita  [1]. Sistem yang akan dibuat untuk penelitian ini adalah dengan menerapkan metode K-NN ( K-Nearest Neighbor). Metode K-NN adalah metode untuk klasifikasi terhadap data baru yang belum diketahui kelasnya berdasarkan data baru tersebut ke beberapa tetangga (neighbor) yang jaraknya paling dekat .
Kata kunci: Balita, Data Mining, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Posyandu, Status Gizi.

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  pada  gizi  adalah  salah  satu  masalah yang penting bagi  setiap  manusia, terutama bagi  usia yang  rentan  terkena  masalah  gizi  yaitu  usia  balita. Apabila  balita  mengalami  masalah  pada  gizi dikhawatirkan  dapat  mempengaruhi  perkembangan psikis  maupun  fisiknya,  serta  mengalami  gangguan pada pertumbuhan dan perkembangan hingga mampu menyebabkan  kematian.  Salah  satu  upaya  untuk memperhatikan  pertumbuhan  fisik  seorang  balita adalah  dengan  melihat  status  gizi  untuk  mengatahui perkembangan  dan  pertumbuhan  seorang  balita. Sistem  yang  akan  dibuat  untuk  penelitian  ini  adalah dengan  menerapkan  metode  K-NN.  Metode  K-NN adalah      metode  untuk  klasifikasi  terhadap  data  baru yang belum diketahui kelasnya berdasarkan data baru tersebut  ke  beberapa  tetangga  (neighbor)  yang jaraknya paling dekat . Tetangga terdekat adalah sampel yang mempunyai nilaikemiripan paling besar atau ketidakmiripan paling  kecil  dari  data  lama.  Jumlah tetangga  paling  dekat  dinyatakan  dengan k. Nilai k terbaik berdasarkan pada  data  dan nilai k yang  tinggi akan  mengurangi  efek noise pada  klasifikasi,  namun akan  membuat  batasan  diantara  tiap  klasifikasi menjadi semakin kabur. Ketika klasifikasi diprediksikan  berdasarkan  data  sampel  yang  paling dekat  yaitu k  =  1 disebut  dengan Nearest               Neighbor. Pada  penelitian  ini  berbasis  website  yang  dibuat dengan tujuan untuk mempermudah petugas posyandu ketika  melakukan  input  data  balita  dalam  penentuan status gizi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan penelitian Febrealti pada tahun 2011 untuk  menentukan  status  gizi balita  dengan
menggunakan  metode  KNN.  Penelitian  ini  dibuat dengan  menerapkan  metode K-Nearest  Neighbor untuk mempermudah serta mempercepat pengelolaan data  yang  ada  pada  posyandu.  Hasil  yang  didapat pada  penelitian  ini  yaitu  metode  yang  diterapkan cocok digunakan untuk penentuan dalam perhitungan status gizi pada balita [2].
Berdasarkan penelitian Kartini pada tahun 2017 untuk  penentuan  gizi  balita  berdasarkan  indeks anthropometri dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana metode KNN untuk mengklasifikasi status gizi  balita  berdasarkan  indeks  anhtropometri  BB/U. Dengan  menggunakan  variabel  hitung  yaitu  Umur, Berat  Badan,  Tinggi  Badan,  serta  Lingkar  Kepala, maka hasil uji coba dari penelitian ini memiliki nilai akurasi  sebesar  80%  dngan  menggunakan  30  data training dan 10 data uji untuk mendapatkan hasil yang cukup akurat dalam pengklasifikasian data [3].
Berdasarkan  penelitian  Rizal  Wahyudi  pada tahun  2021  yang  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dalam  klasifikasi  penentuan  gizi balita pada posyandu.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mempermudah  pendataan  gizi  balita  pada  Posyandu Bluto  dengan  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor serta  pengujian  metode  ke  dalam  website menghasilkan  keakuratan  yang  tinggi  sesuai  dengan hasil perhitungan manual [4].

## 2.1. Metode KNN
Metode  KNN  merupakan sebuah  metode  untuk klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  data  baru  yang jaraknya paling dekat ( neighbor) dengan objek yang sudah  ada.  Pengertian  dari  tetangga  terdekat  adalah objek  yang  mempunyai  kemiripan  terbesar  atau ketidakmiripan terkecil dari data sebelumnya. Prinsip
kerja dari metode KNN  adalah  dengan  mencari  jarak paling dekat antara data yang akan dilakukan evaluasi dengan  tetangga (neighbor) paling  dekat  pada  data tersebut. Dalam metode KNN tidak menghasilkan satu jarak  paling  pendek  saja,  namun dapat  menghasilkan sebanyak k jarak  paling  pendek  dengan  kelas  yang terbanyak serta jarak paling dekat yang akan  menjadi kelas  dengan  data  uji  tersebut  berada.  Jauh  atau dekatnya tetangga ( neighbor ) akan dihitung berdasarkan  jarak Euclidean ( Euclidean  Distance ). Dibawah ini adalah Rumus euclidean distance: √( 𝑥𝑥 2− 𝑥𝑥 1)1+( 𝑦𝑦 2− 𝑦𝑦 1)2

## 2.2. Status Gizi Balita
Status gizi balita adalah salah satu penilaian akan tercukupinya  kebutuhan  asupan  gizi  oleh  tubuh.  Gizi adalah hal yang penting untuk mengetahui pertumbuhan  dan  perkembangan  balita.  Status  gizi balita bisa saja bermasalah serta dapat mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan pada balita tersebut. Status  gizi  balita  dapat  diketahui  dengan  variabel hitung  seperti  Tinggi  Badan, Berat  Badan,  Lingkar Kepala Dan Umur. Terdapat 2 status gizi balita yaitu Gizi  Baik  dan  Gizi  Buruk,  cara  mengetahui  apakah balita  tersebut  mengalami  gizi  baik       atau  gizi  buruk dengan  menggunakan  buku  KMS  (Kartu  Menuju Sehat)  yang merupakan  salah  satu  alat pemantauan pertumbuhan balita , dengan meman- faatkan indikator pertumbuhan berupa berat badan perumur penimbangan  berat  badan,  balita  yang  sama  akan datang.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  1 Pada  flowchart  dijelaskan  alur program dari penelitian ini dimana saat user pertama kali membuka website ini akan diarahkan ke halaman login , dimana sistem meminta username & password untuk  masuk  kedalam  sistem.  Apabila user memasukkan username & password yang salah maka program  tidak  memberikan  izin  untuk  masuk kedalam sistem. Apabila username & password benar maka sistem akan  memberikan  izin untuk  masuk  ke halaman  Data  Balita  yang  memiliki  3  menu  yaitu input , edit dan delete .  Menu input berfungsi  untuk menambahkan  data  balita, edit berfungsi  untuk merubah  data  balita  yang  ada,  dan delete berfungsi untuk menghapus data balita yang tersimpan didalam database .  Kemudian  terdapat  sub  menu  lain  yaitu menu status gizi, menu kader, dan menu about . Pada menu status gizi terdapat menu input, edit dan delete sama  seperti  pada  menu  balita  tetapi  juga  memiliki fitur lain untuk cetak data dan cek status gizi  balita. Bila user ingin cek status gizi balita terebut maka user akan  di  minta  meng input kan  data  balita  kemudian sistem  akan  memproses  data  balita  tersebut.  Pada menu  kader  memiliki  fitur  yang  sama  seperti  menu Status  Gizi  dan  menu  Data  Balita.  Terdapat  fitur untuk input data, edit data, dan delete data kader. Pada menu about hanya  menampilkan profile dari Posyandu  Ananda.  Kemudian  terdapat  fitur log  out untuk keluar dari sistem.

## 3.2. Posyandu Ananda
Posyandu  Ananda  merupakan  salah  satu  pos pelayanan terpadu yang ada di Jl. Langkai Permai II Kelurahan  Langkai,  Kecamatan  Pahandut,  Kota Palangka  Raya,  Kalimantan  Tengah.  Kegiatan  yang ada pada Posyandu Ananda biasanya di pimpin oleh para bidan dan setiap  bulannya  bidan  yang  bertugas berbeda-beda.  Salah  satu  nama  bidan  yang  bertugas di Posyandu Ananda adalah Bidan Meri.
Jumlah  balita  yang  terdata  pada  Posyandu Ananda adalah sebanyak 100, namun setiap bulannya jumlah  data  balita  yang  terdata  tidak  menetap, dikarenakan kegiatan posyandu biasanya dilaksanakan setiap 1 bulan bahkan 3 bulan sekali dan tidak setiap bulan ketika kegiatan pengukuran tinggi serta  penimbangan  berat  badan,  balita  yang  sama akan datang.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 2. Flowchart Metode
Pada  Gambar  2  merupakan  alur  flowchart metode  untuk  menentukan  status  gizi  pada  balita. Dimulai dari memasukkan data uji kemudian atur nilai k,  misal  jarak  k  adalah  5  maka  tuliskan  k  =  5,  lalu hitung euclidean  distance dan  urutkan  hasil perhitungan  jarak.  Setelah  menghitung euclidean distance dan  mengurutkan  hasil  perhitungan  jarak, setelah  itu  pilih  alternatif  terbanyak  pada  data  yang telah  diuji  dan  tahap  terakhir  adalah  hasil  penentuan status  gizi  berdasarkan  nilai  k,  setelah  selesai  semua tahapannya maka klik tombol selesai.

## 3.4. DFD Level 0

## Gambar 3. DFD Level 0
Pada  DFD  level  0  seperti  diatas  entitas  admin terlebih  dahulu  login  sistem  kedalam  sistem  penentu gizi  balita.  Setelah  Admin  selesai  login  kemudian admin input data balita untuk diuji. Setelah data balita diuji  sistem  penentu  gizi  balita  akan  memberikan
informasi hasil uji data dalam bentuk status gizi balita.

## 3.5. DFD Level 1
Gambar 4. DFD Level 1
Pada  DFD  level  0  seperti  diatas  entitas  admin terlebih  dahulu  login  sistem  kedalam  sistem  penentu gizi  balita.  Setelah  Admin  selesai login kemudian admin  inpu  data  balita  untuk  diuji.  Setelah  data  balita diuji  sistem  penentu  gizi  balita  akan  memberikan informasi hasil uji data dalam bentuk status gizi balita. Sedangkan untuk entitas user hanya dapat hasil uji data balita berupa status gizi balita.
3.6. Contoh Perhitungan Tabel 1. Data Latih TB (cm) BB (cm) LK (cm) Umur (bln) Status Gizi 78 10,2 45 16 BAIK 99 15 45 31 BAIK 82 11,7 47 28 BAIK 93 16,7 48 35 BAIK 100 15,7 43 51 BURUK
Pada  tabel  1  ditampilkan  contoh  data  latih  yang akan  digunakan  sebagai  pembanding  dengan  data  uji yang memiliki nilai Tinggi Badan2 = 100, Berat Badan2 = 200, Lingkar Kepala2 = 43, Umur2 = 22 dan nilai K = 3.
Dengan  menggunakan  rumus  jarak euclidean distance maka diperoleh hasil yang ada pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Uji Balita
Pada  Tabel  2  ditampilkan  contoh  data  uji  yang akan dihitung. Dengan TB= 78 cm, BB = 24 kg LK = 43 cm dan Umur 28 bln. Lalu nilai k = 3
Tabel 3. Hasil Perhitungan Data Balita No TB (cm) BB (kg) LK (cm) Umur (BLN) Kelas Jarak Euclid Urutan Tetangga 1 84 12 43 18 Baik 16,73320053 2 YA 2 75 19,8 45 19 Baik 10,56598315 1 YA 3 92 17 41 22 Baik 16,88194302 3 YA 4 59 10,5 43 25 Buruk 23,5 4 TIDAK 5 65 13 42 11 Buruk 24,08318916 5 TIDAK Input Data Uji / Data Balita Baru TB (cm) BB (kg) LK (cm) Umur (bln) 78 24 43 28 Masukan Nilai K 3
Setelah  diperoleh  nilai  jarak  data  uji  dengan masing-masing data latih yang ada kemudian diambil nilai  terkecil  sesuai  jumlah  nilai  K  yang  sudah ditentukan,  karena  nilai  K  yang  ditentukan  adalah  3, maka  hanya  3  nilai  terkecil  saja  yang  diambil. Kemudian  diambil  mayoritas  klasifikasi  terbanyak dari  3  data  terkecil  tersebut.  Terdapat  2  klasifikasi, yang  pertama  baik,  yang  kedua  buruk  sehingga  hasil dari  perhitungan  menyimpulkan  bahwa  klasifikasi untuk data uji Tinggi Badan2 = 78, Berat Badan2 = 24, Lingkar Kepala2 = 43, Umur2 = 28.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Website
Gambar 5. Halaman Login
Pada  Gambar  5  merupakan  tampilan  halaman login  yang  dapat  digunakan  untuk  masuk  ke  dalam website dengan memasukkan username serta password yang telah dibuat.

## 4.2. Halaman Data Balita
Gambar 6. Halaman Data Balita
Pada  Gambar  6  merupakan  tampilan  halaman data balita yang berisi tanggal input data, nama orang tua,  kode,  nama  balita,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir. serta input data, edit dan delete yang  berguna  untuk memasukkan, mengubah dan menghapus data.

## 4.3. Halaman Status Gizi
Gambar 7. Halaman Status Gizi
Pada  gambar  7  merupakan  tampilan  halaman status  gizi  yang  berguna  untuk  mengetahui  status  gizi balita tersebut setelah selesai meng input data.

## 4.4. Halaman Hasil Perhitungan
Gambar 8. Halaman Hasil Perhitungan
Pada  Gambar  8  tampilan  tabel  perhitungan menggnakan  metode k-nearest  neighbor dimana  data tersebut sudah di urutkan dari square distance terkecil sampai  ke  terbesar  untuk  menentukan  apakah  balita tersebut gizi nya baik atau buruk. Pada proses ini juga dilakukan mining data untuk menentekuan nilai square distance dari  masing-masing  data  latih  yang  dihitung dengan data uji.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka dapat diambil beberapa kesimpulan dari hasil pengujian fungsional dan pengujian program, fitur-fitur pengelolaan  data  (simpan  data, edit data  dan delete data) pada  sistem  menunjukkan  hasil  fitur  berjalan dengan  baik.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada responden  diperoleh  hasil  sebesar  45,7%  menyatakan sangat  setuju  dan  54,2%  menyatakan  setuju  jika  fitur pada  website  yang  telah  dibuat  dapat  berjalan  dengan baik  sesuai  fungsinya.  Berdasarkan  penelitian  yang telah dilakukan, maka penulis memberikan saran untuk pengembangan  pada  website,  yaitu  sistem  dapat menambahkan  halaman  cara  penggunaan  program untuk  website  ini. Pada  penelitian  untuk  menentukan status gizi balita dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor , dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan  metode  lain  seperti  metode K-Means Clustering, Fuzzy , Least Square dan Time Series . Untuk pengembangan pada website ini kedepannya agar dapat menggunakan data yang lebih banyak supaya hasil yang didapat bisa semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Eka,  R.  F.  (2011).  Sistem  Penentuan  Status  Gizi Balita  Menggunakan  Metode  K-NN  (K-Nearest Neighbor). Jurnal Teknik Informatika .
[2]   Kartini, D. P. (2017). Klasifikasi Status Gizi Balita
Berdasarkan Indeks Anthropometri BB/U Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor).  Jurnal  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri.
[3]   Rizal W. (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada  Klasifikasi  Penentuan  Gizi  Balita (Studi  Kasus  Di  Posyandu  Desa  Bluto). JATI
(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)