Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4923

## PENERAPAN
ALGORITMA

## K-MEANS CLUSTERING

## DATA GIZI BALITA PADA UPTD PUSKESMAS BUMI AGUNG
Febriansyah 1
1 Teknik Informatika Institusi Teknologi Pagaralam; Jln.Masik Siagim No.75 Simpang Mbacang Kec.Dempo Tengah kota Pagar Alam
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: K-Means Clustering ; Black Box Testing UML ; Codeigniter ; Puskesmas.
Corespondent Email: febriansyahh1213@gmail.com
Abstrak. Pengelompokan data gizi balita pada UPTD Puskesmas Bumi Agung masih manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk mengelompokkan data penyakit pasien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah sistem Penerapan Algoritma K- Means Clustering Data gizi balita yang dapat membantu pihak UPTD Puskesmas Bumi Agung dalam melakukan penggelompokkan data gizi balita dengan menggunakan Algoritma K-Means. Algoritma klasterisasi pengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster ( centroid ) terdekat dengan data. Cluster yang digunakan dalam penelitian ini ada 3 cluster yaitu cluster 0, cluster 1 dan cluster 2, Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Rapid Application Development (RAD) dengan tahap Requirements Planning (Perencanaan Persyaratan), RAD
Design Workshop,
Implementation (Penerapan). Metode pengujian menggunakan Black Box Testing yang menghasilkan nilai rata-rata ahli database 4 ,0, ahli Algoritma 4,0 , ahli interface 3,5, ahli fungsionalitas sistem 3,75 sehingga didapatkan nilai rata-rata 3,77 dan pengujian pada user 4 didapatkan rata-rata 3,78. Penelitian ini menghasilkan sistem Penerapan
Algoritma K-Means Clustering Data gizi balita yang dapat melakukan pencarian data, penyimpanan dan pengelompokan data gizi balita.
Abstract.  The grouping of nutritional data for children under five at the Bumi Agung Public Health Center UPTD is still manual, so it takes a long
time to classify patient disease data. The purpose of this study is to design and build a system for implementing the K-Means Clustering Algorithm for under-five nutrition data i that can assist the UPTD of the Bumi Agung
Health Center in grouping the nutritional data of toddlers using the K- Means Algorithm. The clustering algorithm of data grouping is based on the cluster center point (centroid) closest to the data. There are 3 clusters used in this study, namely cluster 0, cluster 1 and cluster 2. The system development method used is the Rapid Application Development i (RAD) method with the Requirements Planning stage, RAD Design Workshop, Implementation. The test method uses Black Box Testing which produces an average value i of 4,0 database experts, algorithm experts 4.0, interface experts 3.5, system functionality experts 3.75 so that an average value of 3.77 is obtained and testing on user 4 gets an average -average 3,78. This study resulted in the application of the K-Means Clustering Algorithm for under-five nutrition data that can perform data search, storage and grouping of toddler nutrition data.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di bidang kesehatan saat  ini  sangat  cepat  dan  pesat,  sehingga menyebabkan segala aspek dan kebutuhan manusia
selalu dihubungkan dengan perkembangan teknologi tersebut. Dalam hal ini komputer memegang peranan yang  sangat  penting  sebagai  alat  bantu  dalam pengolahan  data.  Penggunaan  komputer  yang
dilengkapi dengan program aplikasi yang menunjang  akan  menghemat  waktu,  biaya  dan tenaga. serta memudahkan dalam menghasilkan data yang  berkualitas  seperti  yang  dibutuhkan  untuk mempermudah pengolahan data contohnya pengelolaan data gizi balita.
Dalam  bidang  kesehatan  kemajuan  teknologi informasi  sudah  sangat  menunjang  pelayanan, apalagi  di  dunia  medis,  dengan  perkembangan pengetahuan  yang  begitu  cepat  (kurang  lebih 750.000  artikel  terbaru  di  jurnal  kedokteran  di publikasikan  tiap  tahun),  dokter  akan  cepat tertinggal  jika  tidak  memanfaatkan  berbagai tool untuk  meng undate perkembangan  terbaru,  tidak hanya  itu  teknologi  informasi  juga  memiliki kemampuan dalam memfilter data dan mengolahnya menjadi  informasi  salah  satunya  pengelompokkan data gizi balita [1]
K-means  clusterin g  merupakan  salah satu  metode  data clustering mengelompokan data  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster/ kelompok. Data-data yang memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam satu cluster/ kelompok dan data yang memiliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan dengan  cluster/  kelompok  yang  lain  sehingga data  yang  berada  dalam  satu  cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil[2].
Clustering adalah data yang sangat besar sulit unuk  dianalisis  dan  dipahami,  oleh  karena  itu perlu  adanya  penggelompokkan/ clustering. Dalam  hal  ini  penggelompokkan  bertujuan untuk meningkatkan pemahaman terhadap data, untuk menilai kualitas dari data tersebut[3].
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara pada    UPTD  Puskesmas  Bumi  Agung,  sistem pengelolaan  data  gizi  balita  pada  UPTD Puskesmas  Bumi  Agung  saat  ini  masih menggunakan  cara  manual,  seperti  pencatatan perbulan  pada  saat  posyandu  di  setiap  desa, petugas posyandu memberikan laporan kepada petugas gizi, lalu pihak petugas gizi merekap ke dalam  buku  besar,  kemudian  buku  besar tersebut  dikembalikan  ke  pihak  pengelolaan data  gizi  balita,  data  gizi  balita  diketik menggunakan Microsot  Excel, kemudian  di cetak  dan  diarsipkan  di  dalam  map odner dan pada akhir tahun laporan di serahkan ke Dinas Kesehatan.  Maka  dari  itu  sering  terjadi kesalahan-kesalahan  dalam  proses  pencarian data  mengenai  data  gizi  balita  pada  UPTD Puskesmas Bumi Agung. Dalam pencarian data gizi  balita  petugas  harus  membuka  arsip  dan mencari nya satu persatu sehingga
membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama,  dan kemungkinan  kesalahan  yang  terjadi  sangat besar.  Hal  ini  membuat  penulis  tertarik  untuk mengembangkan  sistem  pengelompokkan  data gizi balita. yang dapat mempercepat pekerjaan pihak  puskesmas  untuk  memudahkan  petugas gizi  untuk  mengelolah  data  gizi  balita  pada UPTD  Puskesmas  Bumi  Agung  dengan menggunakan Algoritma K-Means .
Menurut  Penelitian  [4]  yang  berjudul "Algoritma K-Means Clustering untuk
Menentukan  Nilai  Gizi  Balita”    metode  yang digunakan adalah metode K-Mean, permasalahan  dari  penelitian  ini  adalah kurangnya  pengetahuan  orang  tua  dan  para kader  posyandu  mengenai  nilai  gizi  seimbang bagi  balita,  ditentukan  balita  yang  kurang  gizi serta  obesitas  belum  adanya  pengelompokkan data berdasarkan karakterlistik nilai gizi balita. tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengolah data pada beberapa posyandu di Desa Sukamantri  yang  nantinya  data  tersebut  akan dikelompokkan  sesuai  dengan  karakteristik Gizi  masing-masing  anak  (analisis  hasil pengklastean)  melalui  dua  parameter  yaitu badan balita (BB) dan tinggi badan balita (TB). Pada  penelitian    terdahulu  yang  di  lakukan oleh  [5]  yang    berjudul  "Penerapan Algoritma K-Means  Clustering dalam  Mengelompokkan jumlah Posyandu Aktif Berdasarkan Provinsi”, metode  yang  digunakan  adalah  metode K- Means , permasalahan dari penelitian ini adalah belum maksimalnya kegiatan posyandu terkhusus pada provensi yang ada dndonesia.masih banyaknya kegiatan posyandu yang  belum  diterapkan  ataupun  dilaksanakan pada provensi di Indonesia.
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu,  dapat disimpulakan bahwa penelitian yang dilakukan adalah  untuk  menggelompokan  data  gizi dengan menggunakan metode k-means. Dengan hal  ini  penelitian  yang  saya  lakukan    yaitu sama-sama  menggunkan  Metode K-Means.
Bagi  pihak  UPTD  Puskesmas  Bumi  Agung aplikasi ini juga memudahkan dalam pengolahan  data  gizi  balita  sehingga  menjadi efektif  dan  efisien,  dimana  pihak  UPTD Puskesmas Bumi Agung dapat mengelola data gizi balita serta dapat melakukan pengelompokkan  data  gizi  balita,  sehingga menghasilkan sebuah laporan.
Dalam melakukan pengelompokkan data gizi balita,  peneliti  akan  membuat  sebuah  sistem
yang lebih efektif, dalam melakukan pengelompokkan  data  gizi  dan  mudah  untuk dijalankan, sehingga pengelompokkan data gizi balita  dapat  dilakukan  secara  cepat,  tepat,  dan akurat.  Di  samping  itu  data-data  gizi  balita dapat  disimpan  dengan  jumlah  banyak  dalam suatu  basis  data  dan  lebih  rapi.  Sistem  yang akan dibuat dapat membantu petugas gizi untuk megelompokkan data gizi balita untuk melakukan  pencatatan  Gizi  Balita.  Bagi  pihak puskesmas  aplikasi  ini  juga  memudahkan dalam  pencatatan  dan  pembukuan  serta pengelompokkan data gizi balita memiliki nilai akurasi  yang  lebih  baik.  dimana  pihak puskesmas dapat mengelola data gizi balita dan informasi  gizi  balita  yang  dibutuhkan  oleh petugas gizi di UPTD puskesmas bumi agung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Data Mining merupakan suatu langkah dalam Knowledge  Discovery  in Database (KKD). Knowledge  Discovery sebagai  suatu proses  terdiri  atas  pembersihan  data  (data cleaning),  integrasi  data  (data intergration ), pemilihan  data  (data selection ),  transformasi data  (data transformation ),  data  mining, evaluasi pola ( pattern evaluation) dan penyajian
pengetahuan ( knowledge presentation ),  Data  mining  mengacu  pada proses untuk menambang (mining) pengetahuan  dari  kumpulan  data  yang  sangat besar[6].

## 2.2 Algoritma K-means
K-means  merupakan  salah  satu  algoritma dengan partitional, karena K-Means didasarkan pada penentuan jumlah awal kelompok dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya.
Algoritma  K-means  menggunakan  proses secara berulang-ulang untuk mendapatkan basis data  cluster.  Dibutuhkan  jumlah  cluster  awal yang dnginkan sebagai masukan dan menghasilkan  titik  centroid  akhir  sebagai output.  Metode  K-means  akan  memilih  pola k sebagai  titik  awal  centroid  secara  acak  atau random. Jumlah iterasi untuk mencapai cluster centroid  akan  dipengaruhi  oleh  calon  cluster centroid awal secara random. Sehingga didapat cara  dalam  pengembangan  algoritma  dengan menentukan  centroid  cluster  yang  dilihat  dari kepadatan  data  awal  yang  tinggi  agar mendapatkan kinerja yang lebih tinggi. Hung et. al. menggunakan algoritma K-Means ini dalam
penelitian mereka untuk meningkatkan kecepatan  metode  clustering  dengan  cara membuat  penentuan  centroid  yang  lebih sederhana[7].
2.3 Clustering
Clustering disebut sebagai segmention . Metode  ini  mengidetifikasi  kelompok  dalam sebuah  kasus  yang  didasarkan  pada  kelompok atribut  yang  memiliki  kemiripan.  Cara  kerja clustering  memisahkan  sejumlah  kelompok data  berdasarkan  ciri  masing-masing,  dimana objeknya  dapat  berupa  orang,  peristiwa  dan lainya yang didistribusikan ke dalam kelompok sehingga  terdapat  beberapa  tingkatan  yang saling  berhubungan  antar  cluster,  kuat  dan lemahnya  antar  anggota  dari  cluster  yang berbeda  terlihat  pada  anggota  cluster  yang sama.[8]
2.4 Status Gizi Balita
Status  gizi  balita  merupakan  ekspresi dari  keadaan  keseimbangan  dalambentuk variable tertentu, atau perwujudan dari nutriture dalam bentuk variable tertentu.[9]
2.5 Codeigniter
CodeIgniter merupakan framework PHP  yang  dibuat  berdasarkan  model view Controlleer (MVC).  CI  memiliki library yang lengkap  untuk  mengerjakan  operasi-operasi yang  umum  dibutuhkan  oleh  aplikasi  berbasis web misalnya mengakses database, memvalidasi  form  sehingga  sistem  yang dikembangkan  mudah.  CI  juga  menjadi  satu- satunya Framework dengan dokumentasi yang lengkap  dan  jelas. Source  code CI  yang dilengkapi dengan comment didalamnya sehingga lebih memperjelas fungsi sebuah kode program dan CI yang dihasilkan sangat Bersih (clean ) dan search Engine Friendly (SEF). [10]
2.6 XAMPP
XAMPP adalah  perangkat  lunak open source , yang mendukung untuk banyak sistem operasi,  yang  merupakan  kompilasi  dari beberapa  program.  Fungsi  XAMPP  sendiri adalah  sebagai  server  yang  berdiri  sendiri (localhost),
yang  terdiri  beberapa  program  antara  lain: Apache  HTTP  Server,  MySQL  database,  dan penerjemah bahasa yang ditulis dengan bahasa pemrograman PHP dan Perl.[11]
2.7 Blacbox testing Black  box  testing berfokus  pada spesifikasi  dari  perangkat  lunak.  Tujuan  dari pengujian  ini  untuk  memastikan  setiap  bagian
sudah  sesuai  dengan  alur  proses  yang ditetapkan  dan  memastikan  semua  kesalahan masukan  yang  dilakukan  pengguna  dapat  di tangani oleh sistem. Tester dapat mendefiniskan kumpulan  kondisi  input  dan  melakukan pengetesan pada spesifikasi fungsional program. Black  box  testing bukanlah  solusi alternatif  dari white  box  testing tapi  lebih merupakan penguji pelengkap untuk menyempurnakan sistem[12].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Metode pengembangan sistem yang digunakan peneliti  untuk  membuat  sistem  penentuan kelulusam  mahasiswa  tepat  waktu  adalah metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD).
Adapun tiga fase RAD adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Fase RAD

## 3.2.1  Requirements  Planning  (Perencanaan Persyaratan)
Tujuan  adalah  mengidentifikasi  kebutuhan, batasan  dan  objektifitas  dari  sistem  yang  akan dibangun, dengan cara mengumpulkan data dari stakeholder .  Aktivitas  yang  dilakukan  dengan melakukan pengamatan langsung dan mengumpulkan  data  dari  buku-buku  dan  dari jurnal-jurnal  yang  menunjang  dan  relevan. Hasil  yang  didapatkan  berupa  prosedur pengambilan  data  penelitian  dan  spesifikasi kebutuhan sistem.
3.2.2 RAD Design Workshop
Tujuannya adalah merancang semua  kegiatan  dalam  arsitektur  sistem  secara keseluruhan dengan melibatkan identifikasi dan deskripsi abstraksi sistem perangkat lunak yang mendasar dan hubungan-hubungannya.
Aktivitas  yang  dilakukan  dengan  melakukan identifikasi  pelaku,  analisis  proses  dan  kinerja sistem,  mengidentifikasi  struktur  objek  dan relasinya,  pemodelan  interaksi obyek dan
behavior ,  dan  mendesain  Antarmuka.  Hasil yang  didapatkan  berupa  Pemodelan Software , Rancangan Basis Data dan Desain Antarmu ka.

## 3.2.3 Implementation (Penerapan)
Tujuannya
adalah mengimplementasikan metode, program sesuai dengan  kebutuhan  sistem.  Aktivitas  yang dilakukan:  menentukan  implementasi  Basis Data, Pemrograman, antarmuka, dan Pengujian. Hasil yang didapatkan berupa sistem clustering data gizi balita.
3.2 Rancangan Yang diusulkan
3.2.1 Use Case Diagram Use  case diagram  merupakan  suatu gambaran  dari  sebuah  sistem  yang  akan dibangun  oleh  seseorang  untuk  memudahkan dalam  memahami  alur  gambaran  sistem  yang akan  di  buat.  Adapun  rencana  sistem  yang diusulkan  pada  pembuatan  sitem  ini  dapat  di lihat pada gambar di bawah ini:

## Gambar 2. Use case Diagram
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat dilihat bahwa admin bagian dari pengelola data gizi  balita  yang  mempunyai  fungsi  melihat seluruh  data  seperti  menu Dasboard, kelola tabel balita , kelola clustering , dan kelola menu hasil clustering . Admin dapat mencetak laporan gizi  balita  dan clustering data,  untuk  melihat data  dan  melakukan  kelola  data, admin harus melakukan login dahulu  ke  sistem.  Adapun actor yang  dapat  masuk  kesistem  ini  yaitu terdiri  dari  dua  aktor  yaitu admin dan  kepala,
Admin Dasboard Menu input Tabel Balita clustering input Kepala validasi login logout cek status login Hasil <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> hapus hapus Clustering cari cari Print cari input hapus clustering cari clustering
pada  sistem  ini  kepala  dapat  melihat  laporan dan cetak laporan.

## 3.2.2 Class Diagram
Class  Diagram digunakan  untuk menampilkan  kelas-kelas  yang  ada  dalam sistem. Class  Diagram memberikan  gambaran sistem  secara  statis  dan  realitis  antar  kelas. Didalam Class  Diagram ini  terdapat  beberapa kelas  yaitu  kelas  Admin,  kelas  Tabel  Balita, Kelas Clustering Data,  Kelas  Kepala,  Kelas Hasil Clustering .
Gambar 3. Class Diagram
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi Program

## a. Desain Halaman Dasboard Kepala
Halaman dasboard kepala  merupakan halaman  utama  yang  terdiri  dari  menu  Hasil Clustering , yang mana Kepala UPTD Puskesmas  Bumi  Agung  dapat  melihat  dan mencetak hasil clustering .
Gambar 4. Halaman Dasboard  Kepala
b. Desain Halaman Clustering
Pada  halaman Clustering gizi  balita  ini kepala dapat melihat dan mencetak laporan data gizi balita .
Gambar 5. Halaman Clustering

## 4.2 Implementasi Algoritma k-means Pada Rapidminer
a. Import Data
Gambar  di  bawah  ini  merupakan tampilan  proses Import data  dengan software Rapid Minner.
Gambar 6. Import Data
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan/ cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah:
1. Jika  IF  C0  <  C1  AND  C0  <  C2  maka cluster 0
2. Jika  IF  C1  <  C0  AND  C1  <  C2  maka cluster 1 3. Jika  IF  C2  <  C0  AND  C2  <  C1  maka cluster 2
b. Tampilan  Dataset  Yang  Telah  Di  Import Pada Rapid Miner
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  tampilan datase t  yang  telah  di Import kan  pada Rapid Minner , kemudian dataset akan dikelola dengan Algoritma K-Means dengan  jumlah  klaster yang terdiri dari dua klaster.
Admin +username +password +getusernamei() +setusernamei() +getpasswordi() +setpassword() +queryviewadmin() +queryeditadmin() +querydeletadmin() +queryinputadmin() +queryceklogin() Data Tabel Balita +id +nama_balita +Jenis_Kelamin +tanggal_lahir +umur +alamat +berat_badan +tinggi_badan +imunisasi +getid() +setid)() +getnama_balita() +setnama_balita() +getjenis_kelamin() +setjenis_kelamin() +gettanggal_lahir() +settanggal_lahir() +getumur() +setumur() +getalamat() +setalamat() +getberat_badan() +setberat_badan() +gettinggi_badan() +settinggi_badan() +getimunisasi() +setimunisasi() +querycreatetabelbalita() +queryimporttabelbalita() +queryedittabelbalita() +queryviewtabelbalita() +querydeletetabelbalita() Clustering Data +id_clustering +clustering_data +getid_clustering() +setid_clustering() +getclustering_data() +setclustering_data() +queryinputclusteringdata() +queryeditclusteringdata() +queryviewclusteringdata() +querydeleteclusteringdata() Mengelola Profi +queryinputadmin +queryeditadmin +querydeleteadmin +querylihatadmin Mengelola Data Gizi Balita +querycreatetabelbalita +queryimporttabelbalita +queryedittabelbalita +queryviewtabelbalita +querydeletetabelbalita Koneksi Basis Data +Host +Database +Username +Password +Open() +Execute() +GetResult() +Close() Validasi +Login +Logout +Cek Status Login Main +Main Antar Muka +Formlogin +tampilandashboard +tampilantabelbalita +tampilanlusterigdata +tampilanhasilclustering 1 1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 1 +1 Menu +id +name +link +icon +is_active +is_parent +getid() +setid() +getname() +setname() +getlink() +setlink() +geticon() +seticon() +getis_active() +setis_active() +getis_parent() +setis_parent() +querycreatemenu() +queryupdate() +querydeletemenu() +querysearchmenu() +queryviewmenu() Kepala +id +username +password +getid() +setid() +getusername() +setusername() +getpassword() +setpassword() +querycreatekepala() +queryupdatekepala() +queryviewkepala() Hasil +id_hasil +hasil_clustering +getid_hasil() +setid_hasil() +gethasil_clustering() +sethasil_clustering() +queryinputhasil() +queryedithasil() +querydeletehasil() +queryprinthasil() Mengelolah Menu +querycreatemenu +queryupdatemenu +querydeletemenu +querysearchmenu +queryviewmenu Mengelolah Clustering Data +queryinputclusteringdata +queryeditclusteringdata +queryviewclusteringdata +querydeleteclusteringdata Mengelolah Kepala +querycreatekepala +queryupdatekepala +queryviewkepala Mengelolah Hasil +queryinputhasil +queryedithasil +querydeletehasil +queryprinthasil +1 +1 1 1

## Gambar 7. Proses K-means pada Rapidminer
c. Hasil Clustering Data Dengan K-Means
Halaman  ini  merupakan  halaman  hasil clustering dari  proses  pengImportan  data sebelumnya  ketika  kita  melakukan run  as pada halaman proses clustering maka tampil halaman hasil clustering seperti  pada  gambar  di  bawah ini,  dimana  jumlah  klaster  yang  terbentuk menjadi  tiga  klaster  sehingga  pola  inilah  yang akan menjadi patokan penulis dalam pembuatan
website Penerapan Algoritma K-Means Clustering Data  Penyakit  Pasien pada  UPTD Puskesmas Bumi Agung.

## Gambar 8. Hasil Clustering pada Rapidminer

## 4.3 pengujian Alpha
Berdasarkan hasil quisioner yang di isi oleh expert  review database dengan  ahli Ridwan  Syahri,  M.Kom,  didapatkan  hasil  uji yaitu skor rata-rata 4,0,   uji algoritma dengan ahli Buhori Muslim, M.Kom, didapatkan hasil uji  yaitu  skor  rata-rata  4,0,    uji  antar  muka ( interface )  dengan ahli  Dedi Setiadi, M.Kom, didapatkan hasil uji yaitu skor rata-rata 3,5, dan terakhir  uji  fungsionalitas  sistem    dengan  ahli Febriansyah, M.Kom, didapatkan hasil uji yaitu skor rata-rata 3,57. Hal ini menunjukan bahwa Penerapan Algoritma K-Means Clustering Data Gizi  Balita  pada  UPTD  Puskesmas  Bumi Agung layak untuk di implementasikan. Berikut ini hasil quesioner rekapitulasi penilaian expert review melalui uji blackbox testing .

## Gambar 9. Rekapitulasi Hasil Pengujian
Alpha
Hal  ini  menunjukan  bahwa  Penerapan Algoritma K-Means    Clustering Data  Gizi Balita  pada  UPTD  Puskesmas  Bumi  Agung layak untuk di implementasikan.
4.4 Pengujian Betha
Setelah dilakukan uji coba expert maka penulis  melakukan  pengujian  sistem  untuk mendapatkan sistem yang valid, selanjutnya di lakukan  testing  kepada  10 user ( Betha  Test ). Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat  dan  dinilai keaktifan user tersebut  dengan  data  yang dikumpulkan  berupa  angket    dan  didapatkan skor  rata-rata  3,78  dengan  kategori    valid. Berikut hasil rekapitulasi betha test .
Gambar 10. Rekapitulasi nilai Betha
3,2 3,4 3,6 3,8 4 Ahli … Ahli … A hl i… Ahli … Total Skor Ahli Datab ase Ahli Algor itma Ahli Interf ace Ahli Fungs ional Syste m Total Skor series1 4 4,0 3,5 3,57 3,77
REKAPITULASI HASIL UJI
ALPHA
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 1 3,78 Nilai Rata-Rata Nilai Rata- Rata
Dari  hasil  pengujian  dapat  dilihat keaktifan user dengan  data  yang  dikumpulkan berupa  angket    didapatkan  skor  rata-rata  3,78 dengan kategori  layak.
4.5 Rekapitulasi Pengujian Alpha Dan Betha
Dalam  penelitian  ini  di  dapatkan  hasil rekapitulasi pengujian alpha mendapatkan nilai 3,77  diaktegorikan  layak  atau  sesuai  dengan harapan  yang  dnginkan,  dan  pengujian  betha test  menghasilkan  nilai  rata-rata  3,78  dan dikategorikan  layak,  Berikut  diagram  hasil rekapitulasi  grafik  hasil  testing expert  review dan implementasi.
Gambar 11. Rekapitulasi Pengujian Alpha dan Betha

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka  hasil  yang  didapatkan  adalah  sebagai berikut:
1. Penelitian ini menghasilkan sistem Penerapan Algoritma K-means Clustering Data Gizi Balita, sehingga dapat membantu  pihak  UPTD  Puskesmas  Bumi Agung  dalam melakukan kelola data Gizi Balita.
2. Hasil dari proses clustering data pengelompokan  data  gizi  balita  melalui aplikasi rapidminner sama  dengan  hasil yang  di  terapkan  di  sistem  yang  telah  di bangun dengan jumlah cluster yang terdiri dari dua cluster yang mana cluster di mulai dari cluster 0, cluster 1dan cluster 2.
3. Pengujian black box  testing berdasarkan hasil  quisioner  yang  di  isi  oleh expert didapatkan hasil uji database dengan rata- rata 4,0 ,kemudian uji algoritma skor rata- rata  4,0,  kemudian  uji  antar  muka ( interface )  didapatkan  skor  rata-rata  3,5, dan   terakhir  uji  fungsionalitas  sistem
didapatkan  skor  rata-rata  3,57  dan testing riview  user dengan  skor  nilai  3,77.  Dari hasil pengujian alpa betha sistem Penerapana Algoritma K-Means Clustering Data Gizi Balita layak untuk di implementasikan

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya kepada semua pihak yang telah memberikan  dukungan  dan  kontribusi  dalam penyelesaian penelitian ini.
Pertama-tama,  kami  ingin  menyampaikan  rasa terima  kasih  kepada  PPPM, Kami  juga  berterima kasih  kepada  Institut  Teknologi  Pagar  Alam,  yang telah  memberikan  fasilitas  dan  dukungan  yang diperlukan selama penelitian ini berlangsung. Kami mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya kepada  Puskesmas  Bumi  Agung  selaku  tempat penelitian atas dukungan dan kontribusi yang telah diberikan selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Yani,  “Pemanfaatan  Teknologi  Dalam Bidang  Kesehatan  Masyarakat,” Promot.  J. Kesehat. Masy. , vol. 8, no. 1, p. 97, 2018, doi: 10.31934/promotif.v8i1.235.
[2]  Y.  Darnita,  R.  Toyib,  and  Y.  Kurniawan, “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Pada Aplikasi Android Pada Tanaman Obat Herbal,” Pseudocode ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  105–114,  2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.2.18-27.
[3]  M.  Yahya,  “Penggunaan  Algoritma  K-Means Untuk  Menganalisis  Pelanggan  Potensial  Pada Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat,” vol. 2, no. 2, pp. 5–10, 2019.
[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]  E.  S.  Riski  Sundari,  Solikhun,  Eka  Irawan, “penerapan  algoritma  K-Means  Clustering dalam mengelompokkan jumlah posyandu aktif berdasarkan provensi.,” Pros. Semin. Nas. Ris. Information. , 2019.
[6]  D.  Firdaus,  “Penggunaan  Data  mining  dalam kegiatan  pembelajaran,” J.  Format  Vol.  6 Nomor 2 Tahun 2017 , vol. 6, no. 2, pp. 91–97, 2017.
[7]  R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K-Means Clustering  Data  COVID-19,” J.  Tek.  Ind. ,  vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020, doi: 10.25105/jti.v10i3.8428.
[8]  J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2020,
3,76 3,77 3,77 3,78 3,78 3,77 3,78 GRAFIK HASIL TESTING EXPERT REVIEW & USER
doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[9]  A.  Suryanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  Tablet  Pc  (Personal  Computer) Sebagai  Penentu  Status  Gizigizi,” Sist.
Pendukung  Keputusan  Berbas.  Tablet  Pc (Personal  Comput.  Sebagai  Penentu  Status Gizigizi , vol. 11, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[10] A.  F.  Sallaby  and  I.  Kanedi,  “Perancangan Sistem Informasi Jadwal Dokter Menggunakan Framework  Codeigniter,” J.  Media  Infotama , vol.  16,  no.  1,  pp.  48–53,  2020,  doi: 10.37676/jmi.v16i1.1121.
[11] E.  N.  Hartiwati,  “Aplikasi  Inventori  Barang Menggunakan  Java  Dengan  Phpmyadmin,”
Cross-border , vol. 5, no. 1, pp. 601–610, 2022.
[12] A. R.  Ananda, G.  F.  Nama, and M.  Mardiana, “Pengembangan  Sistem  Informasi  Geografis Pemerintahan  Kota  Metro  Dengan  Metode SSADM  (Structured  System  Analysis  and Design  Method),” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  24–33,  2022,  doi: 10.23960/jitet.v10i1.2261.