## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Prediksi Status Gizi Balita Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di Puskemas Cakranegara
Muhammad Yunus 1* , Ni Kadek Ari Pratiwi 2
1 Politeknik Negeri Jember; m.yunus@polije.ac.id
2 Universitas Bumigora Mataram; nkadekap@gmail.com *  Korespondensi: m.yunus@polije.ac.id
Abstract: Nutritional status is a picture of a person's physical condition as a reflection of the balance of  incoming  and  outgoing  energy  by  the  body.  Determining  the  nutritional  status  of  toddlers  is useful for knowing the nutritional status of toddlers based on weight/age (weight for age). The sys- tem  designed  is  a  system  for  determining  the  nutritional  status  of  toddlers  using  the  K-Nearest Neighbor (KNN) method, where the KNN method is a method of classifying or grouping test data whose class is unknown to the nearest neighbors using the distance calculation formula. The varia- bles used in this system are based on anthropometric data or measurements of the human body, namely gender, age and weight. This system is designed and built using the PHP programming language  and  MySQL  database.  The  results  of  this  system  are  nutritional  status  based  on  body weight for age (weight for age), namely malnutrition, undernutrition, good nutrition, over nutri- tion. Based on the test results, the accuracy of the success rate for determining the nutritional status of toddlers using the KNN method produced by this system reaches 88.06%.

## Keywords: K-Nearest Neighbor, nutritional status, anthropometri
Abstrak: Status gizi merupakan gambaran kondisi fisik seseorang sebagai refleksi dari keseimbangan energi  yang  masuk  dan  yang  dikeluarkan  oleh  tubuh.  Penentuan  status  gizi  balita  berguna  untuk mengetahui  keadaaan  gizi  balita  berdasarkan  BB/U  (Berat  Badan  menurut  Umur).  Sistem  yang dirancang adalah sistem penentuan status gizi balita dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN),  dimana  metode  KNN  merupakan  metode  pengklasifikasian  atau  mengelompokkan  data  uji yang  belum  diketahui  kelasnya  ke  beberapa  tetangga  terdekat  dengan  menggunakan  rumus  perhi- tungan jarak. Variabel yang digunakan pada sistem ini berdasarkan data Anthropometri atau penguku- ran tubuh manusia yaitu jenis Kelamin, Umur dan Berat Badan. Metode pengembangan sistem yang digunakan  yaitu  Waterfall.  Hasil  dari  sistem  ini  adalah  status  gizi  berdasarkan  BB/U  (Berat  Badan menurut Umur) yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, gizi lebih. Berdasarkan hasil pengujian dengan confusion matrix, akurasi tingkat keberhasilan penentuan status gizi balita dengan metode KNN yang dihasilkan oleh sistem ini mencapai 88,06%.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor, status gizi, anthropometri
Sitasi : M. Yunus and N. K. A. Pratiwi, “Prediksi Status Gizi Balita Dengan Algoritma K-Nearest Neigh- bor (KNN) di Puskemas Cakranegara”, jtim, vol. 4, no. 4, pp. 221-231, Feb. 2023.
Copyright:  ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di
bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).

## 1. Pendahuluan
Teknologi komputer saat ini berkembang sangat pesat, semua hal yang berhubungan dengan  kebutuhan  dibuat  dalam  suatu  sistem  yang  mempermudah  manusia  dalam melakukan  kegiatannya.  Terutama  kegiatan  yang  dianggap  rumit  dan    memerlukan ketelitian  tinggi.  Kegiatan  apa  saja  bisa  dipermudah  dengan  adanya  sistem,  termasuk pengecekan kebutuhan gizi. Kebutuhan gizi merupakan salah satu faktor penting dalam tumbuh kembang anak, terutama anak usia bawah lima tahun (balita), karena apa yang terjadi pada lima tahun pertama sangat menentukan tahun demi tahun pertumbuhan dan perkembangannya. Untuk mencapai tumbuh kembang yang baik diperlukan nutrisi yang kuat. Makanan yang kurang baik secara kualitas maupun kuantitas akan menyebabkan gizi  kurang.  Keadaan  gizi  kurang  dapat  menyebabkan  gangguan  pertumbuhan  dan perkembangan [1].
Salah  satu  cara  memenuhi  kebutuhan  gizi  tersebut  adalah  dengan  cara  mengkon- sumsi gizi yang cukup dan sesuai untuk tubuh. Selain itu orang tua juga perlu menge- tahui tingkat kesehatan si balita yang dapat dilihat dari status gizinya. Penilaian status gizi  balita  dapat  ditentukan  melalui  pengukuran  tubuh  manusia  yang  dikenal  dengan istilah antropometri. Standar acuan status gizi balita adalah Berat Badan menurut Umur (BB/U),  Berat  Badan  menurut  Tinggi  Badan  (BB/TB)  dan  Tinggi  Badan  menurut  Umur (TB/U). Namun yang diketahui  bahwa  berat  badan laki-laki dan perempuan    mempu- nyai selisih berat yang signifikan, sehingga untuk pengklasifikasian status gizi dibutuh- kan 4 parameter berupa umur, jenis kelamin, tinggi badan dan berat badan [2].
Proses penetuan status gizi balita biasanya dilakukan di puskesmas dan posyandu menggunakan  perhitungan  antropometri.  Namun  antropometri  dirasa  kurang  dapat mendekteksi status gizi dalam waktu singkat karena pada perhitungan ini cukup mem- butuhkan ketelitian sehingga kesalahan pengukuran akan dapat mempengaruhi presisi, akurasi dan validitas [3].
Hal yang dapat mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan merancang sebuah sistem  yang  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses  penentuan  status  gizi  ter- hadap  balita.  Pada  sistem  ini  pengguna  akan  menginputkan  data  balita  yang  telah diketahui. Metode yang digunakan dalam penentuan status gizi balita ini adalah metode KNN. Alasan menggunakan metode KNN karena metode ini merupakan salah satu pen- dekatan yang digunakan dalam pengklasifikasian secara mudah dan efisien.
Konsep mendasar dari algoritma KNN yaitu mencari jarak paling terdekat diantara data yang terevaluasi dengan sejumlah K tetangga (neighbor) paling dekat dengan data uji. KNN bekerja dengan cara membandingkan data uji dan data training. KNN mencari jarak  data  training  yang  paling  mendekati  dengan  data  uji.  Perhitungan  jarak menggunakan rumus Euclidean Distance [1], [4].
Hasil dari penelitian ini berupa status gizi balita menggunakan standar acuan Berat Badan menurut Umur (BB/U). Klasifikasi dari status gizi balita ini, yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik dan gizi lebih.

## 2. Bahan dan Metode
2.1  Bahan
a. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dan informasi yang diperlukan untuk membangun  sistem  penerapan  KNN  sesuai  kebutuhan.  Adapun  langkah-langkahnya langkah sebagai berikut:
1) Observasi
Melakukan obeservasi untuk mengumpulkan data dengan cara terjun langsung ke tempat lokasi penelitian yaitu Puskesmas Cakranegara. Data-data yang didapatkan dari hasil observasi yaitu data gizi balita yang akan digunakan sebagai data training dan data testing dalam penerapan sistem

## 2)  Wawancara
Melakukan  wawancara  langsung  dengan  petugas  Puskesmas  Cakranegara  terkait penentuan status gizi balita yang akan diterapkan pada aplikasi penentuan status gizi balita ini.
3)  Studi Literatur
Dengan  mempelajari  buku-buku  referensi  dari  internet,  artikel  serta  jurnal  terkait dengan permasalahan penelitian yang diangkat serta mencari solusi yang terbaik. Topik bahasan  utama  yang  dibutuhkan  diantaranya  adalah  tentang  implementasi  metode KNN dan parameter yang dibutuhkan dalam penentuan status gizi balita.
b. Analisa
1) Analisa Masalah
Setelah melakukan tahap wawancara, maka selanjutnya adalah menganalisa masa- lah, masalah yang dialami adalah petugas sulit untuk menentukan status gizi balita ka- rena  untuk  menentukan  status  gizi  balita  petugas  harus  membuka  buku  antropometi dan mencocokkan data balita dengan tabel pada buku antropometri tersebut. Berdasar- kan masalah di atas penulis menawarkan untuk membangun aplikasi penentuan status gizi balita. Yang nantinya aplikasi ini diharapkan dapat menentukan status gizi balita dengan mudah dan cepat.
2) Analisa Kebutuhan Sistem
Merupakan pengumpulan kebutuhan yang diperlukan untuk menyusun penentuan status gizi balita menggunakan metode KNN sesuai yang diinginkan. Kebutuhan-kebu- tuhan  yang  diperlukan  meliputi  data  masukan  (input),  proses  (process)  dan  data keluaran (output) akan dijelaskan sebagai berikut:
a. Data Masukan (Input)
Data Input yang diperlukan adalah data balita berupa jenis kelamin, umur dan berat badan balita.
b. Proses (Process)
Proses  yang  akan  dilakukan  adalah  pengolahan  data  balita  yang  telah  diinput menggunakan metode KNN.
c. Data Keluaran (Output)
Output yang dihasilkan oleh penentuan status gizi balita menggunakan metode KNN ini berupa prediksi status gizi balita (gizi baik, gizi kurang atau gizi buruk).

## c. Desain
Pada tahap ini dilakukan  desain sistem  berupa use case diagram dan activity dia- gram yang menunjukkan arsitektur dari sistem yang akan dikembangkan [5].

## 2.2  Metode Pengembangan Sistem
Model air terjun (waterfall) kadang dinamakan siklus hidup klasik (classic life cycle), dimana hal ini menyiratkan pendekatan yang sistematis dan berurutan (sekuensial) pada pengembangan perangkat lunak. Yang dimulai dengan spesifikasi kebutuhan pengguna dan berlanjut melalui tahapan-tahapan perencanaan (planning), pemodelan (modeling), konstruksi  (construction),  serta  penyerahan  sistem/perangkat  lunak  ke  pelang- gan/pengguna  (deployment),  yang  diakhiri  dengan  dukungan  berkelanjutan  pada perangkat lunak lengkap yang dihasilkan [6].

## Gambar 1. Metode Waterfall
Dalam pengembangannya metode waterfall memiliki beberapa  tahapan adalah se- bagai  berikut:  Requirement  Analysis  and  Definition  (analisis  kebutuhan),  System  and Software Design (sistem dan desain perangkat lunak), Implementation and Unit Testing (implementasi dan uji coba unit), Integration and System Testing (penerapan dan uji coba sistem), Operation and Maintenance (Operasi dan Pemeliharaan).
1) Requirement Analysis and Definition (analisis kebutuhan)
Tahap ini pengembangan sistem diperlukan komunikasi yang bertujuan untuk me- mahami perangkat lunak yang diharapkan oleh pengguna dan batasan perangkat lunak tersebut. Informasi ini biasanya dapat diperoleh melalui wawancara, diskusi atau survey langsung.
2) System and Software Design (sistem dan desain perangkat lunak)
Spesifikasi kebutuhan dari tahap sebelumnya akan dipelajari dalam fase ini dan de- sain sistem disiapkan. Desain Sistem membantu dalam menentukan perangkat keras dan sistem  persyaratan  dan  juga  membantu  dalam  mendefinisikan  arsitektur  sistem  secara keseluruhan.
3) Implementation and Unit Testing (implementasi dan uji coba unit)
Pada  tahap  ini,  sistem  pertama  kali  dikembangkan  di  program  kecil  yang  disebut unit, yang terintegrasi dalam tahap selanjutnya. Setiap unit dikembangkan dan diuji un- tuk fungsionalitas yang disebut sebagai unit testing. Pada tahap ini juga akan dilakukan pengkodean program.
4) Integration and System Testing (penerapan dan uji coba sistem)
Seluruh unit yang dikembangkan dalam tahap implementasi diintegrasikan ke da- lam sistem setelah pengujian yang dilakukan  masing-masing  unit. Setelah integrasi se- luruh sistem diuji untuk mengecek setiap kegagalan maupun kesalahan.
5) Operation and Maintenance (Operasi dan Pemeliharaan)
Tahap  akhir  dalam  model  waterfall.  Perangkat  lunak  yang  sudah  jadi,  dijalankan serta  dilakukan  pemeliharaan.  Pemeliharaan  termasuk  dalam  memperbaiki  kesalahan yang  tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya.  Perbaikan  implementasi  unit  sistem dan peningkatan jasa sistem sebagai kebutuhan baru.

## 2.2  Penilaian Status Gizi Bedasarkan Antropometri
Status gizi adalah ekspresi dari keadaan keseimbangan dalam bentuk tertentu atau perwujudan  dari  nutriture  dalam  bentuk  variable  tertentu.  Status  gizi  juga  dapat  di- artikan sebagai gambaran kondisi fisik seseorang sebagai refleksi dari keseimbangan en- ergi yang masuk dan yang dikeluarkan oleh tubuh [3]. Status gizi dipengaruhi oleh kon- sumsi  makanan  dan  penggunaan  zat-zat  gizi  di  dalam  tubuh.  Bila  tubuh  memperoleh cukup zat gizi dan digunakan secara efesien maka akan tercapai status gizi optimal yang memungkinkan  pertumbuhan  fisik,  perkembangan  otak,  kemampuan  kerja  dan kesehatan secara umum pada tingkat setinggi mungkin.
Cara pengukuran status gizi yang paling sering digunakan adalah antropometri gizi. Antropometri  berhubungan  dengan  berbagai  macam  pengukuran  dimensi  tubuh  dan komposisi tubuh dari berbagai tingkat umur dan tingkat gizi. Berbagai jenis ukuran tubuh antara lain: berat badan, tinggi badan, lingkar lengan atas dan tebal lemak di bawah kulit. Keunggulan  antropometri  antara  lain  alat  yang  digunakan  mudah  didapatkan  dan digunakan,  pengukuran  dapat  dilakukan  berulang-ulang  dengan  mudah  dan  objektif, biaya  relatif  murah,  hasilnya  mudah  disimpulkan,  dan  secara  ilmiah  diakui keberadaannya [3].
1) Parameter Antropometri
Antropometri dapat digunakan sebagai indikator status gizi dengan mengukur be- berapa parameter [7]. Parameter adalah ukuran tunggal dari tubuh manusia, antara lain:
 Umur
Faktor  umur  sangat  penting  dalam  penentuan  status  gizi.  Kesalahan  penentuan umur akan menyebabkan interpretasi status gizi menjadi salah. Hasil pengukuran tinggi badan dan berat badan yang akurat, menjadi tidak berarti bila tidak disertai dengan penentuan umur yang tepat.
 Berat Badan
Berat  badan  merupakan  ukuran  antropometri  yang  terpenting  dan  paling  sering digunakan  pada  bayi  baru  lahir  (neonates).  Pada  masa  bayi-balita,  berat  badan dapat  digunakan  untuk  melihat  laju  pertumbuhan  fisik  maupun  status  gizi.Berat badan merupakan pilihan utama karena parameter yang paling baik, mudah dipa- kai, mudah dimengerti, memberikan gambaran status gizi sekarang.
 Tinggi badan
Tinggi badan merupakan parameter yang penting bagi keadaan yang telah lalu dan keadaan  sekarang,  jika  umur  tidak  diketahui  dengan  tepat.  Disamping  itu  tinggi badan merupakan ukuran kedua terpenting. Pengukuran tinggi badan untuk anak balita yang sudah dapat berdiri dilakukan dengan alat pengukuran tinggi mikrotoa.  Jenis Kelamin
Jenis kelamin merupakan faktor internal yang menentukan kebutuhan gizi sehingga terdapat hubungan antara  jenis kelamin dengan status gizi. Kebutuhan gizi yang berbeda ini disebabkan  aktivitas anak laki-laki lebih tinggi dibandingkan dengan anak perempuan sehingga membutuhkan gizi yang tinggi. Tingkat kebutuhan pada anak laki-laki lebih banyak jika dibandingkan dengan perempuan.
2) Indeks Antropometri
Adapun  indeks  antropometri  yang  sering  digunakan  yaitu  Berat  Badan  menurut Umur  (BB/U),  Tinggi  Badan  menurut  Umur  (TB/U),  dan  Berat  Badan  menurut Tinggi Badan (BB/TB) [3].
 Berat Badan menurut Umur (BB/U)
Berat  badan  adalah  salah  satu  parameter  yang  memberikan  gambaran  massa tubuh. Massa tubuh sangat sensitif terhadap perubahan-perubahan yang men- dadak, misalnya karena terserang penyakit infeksi, menurunnya nafsu  makan atau menurunnya jumlah makanan yang dikonsumsi. Berat badan merupakan parameter  antopometri  yang  sangat  labil  [3].  Dalam  keadaan  normal,  dimana keadaan kesehatan baik dan keseimbangan antara konsumsi dan kebutuhan zat
gizi terjamin, maka berat badan berkembang mengikuti pertambahan umur. Se- baliknya dalam keadaan abnormal, terdapat 2 kemungkinan perkembangan be- rat badan, yaitu dapat berkembang cepat atau lebih lambat dari keadaan normal. Berdasarkan  karakteristik  berat  badan  ini,  maka  indeks  berat  badan  menurut umur  digunakan  sebagai  salah  satu  cara  pengukuran  status  gizi.  Mengingat karakteristik berat badan yang labil, maka indeks BB/U lebih menggambarkan status gizi seseorang saat ini [8]. Kelebihan indeks BB/U antara lain lebih mudah dan lebih cepat dimengerti oleh masyarakat umum, baik untuk mengukur status gizi akut atau kronis, sangat sensitif terhadap perubahan-perubahan kecil, dan dapat mendeteksi kegemukan. Kelemahan indeks BB/U adalah dapat mengaki- batkan interpretasi status gizi yang keliru bila terdapat edema maupun asites, memerlukan data umur yang akurat, terutama untuk anak dibawah usia 5 tahun, sering  terjadi  kesalahan  pengukuran,  seperti  pengaruh  pakaian  atau  gerakan anak pada saat penimbangan [3].
 Tinggi Badan menurut Umur (TB/U)
Tinggi badan merupakan antropometri yang menggambarkan keadaan pertum- buhan skeletal. Pada keadaan normal, tinggi badan tumbuh seiring dengan per- tambahan umur. Pertumbuhan tinggi badan tidak seperti berat badan, relatif ku- rang  sensitif  terhadap  masalah  kekurangan  gizi  dalam  waktu  yang  pendek. Pengaruh defisiensi zat gizi terhadap tinggi badan akan nampak dalam waktu yang relatif lama [3]. Kelebihan indeks TB/U adalah baik untuk menilai status gizi masa lampau dan ukuran panjang dapat dibuat sendiri, murah, dan mudah dibawa. Kekurangan indeks TB/U adalah tinggi badan tidak cepat naik, bahkan tidak mungkin turun, pengukuran relatif lebih sulit dilakukan karena anak ha- rus berdiri tegak, sehingga diperlukan dua orang untuk melakukannya.
 Berat Badan menurut Tinggi Badan (BB/TB)
Berat  badan  memiliki  hubungan  yang  linier  dengan  tinggi  badan.  Dalam keadaan normal, perkembangan berat badan akan searah dengan pertumbuhan tinggi  badan  dan  kecepatan  tertentu.  Indeks  BB/TB  adalah  merupakan  indeks yang independent terhadap umur. Keuntungan Indeks BB/TB adalah tidak me- merlukan data umur, dapat membedakan proporsi badan (gemuk, normal, dan kurus).  Kelemahan  Indeks  BB/TB  adalah  tidak  dapat  memberikan  gambaran, apakah anak tersebut pendek, cukup tinggi badan, atau kelebihan tinggi badan menurut  umurnya.  Dalam  praktek  sering  mengalami  kesulitan  dalam melakukan  pengukuran  panjang/tinggi  badan  pada  kelompok  balita.  Dengan metode ini membutuhkan dua macam alat ukur, pengukuran relatif lebih lama. Membutuhkan dua orang untuk melakukannya. Sering terjadi kesalahan dalam pembacaan  hasil  pengukuran,  terutama  bila  dilakukan  oleh  kelompok  non- profesional.

## 2.3  Klasifikasi Status Gizi
Adapun klasifikasi status gizi dibedakan menjadi: [9]
1) Status Gizi Baik
Status gizi baik adalah suatu keadaan dimana asupan zat gizi sesuai penggunaan untuk aktivitas tubuh. Refleksi yang diberikan adalah keselarasan  antara pertum- buhan berat badan dan umurnya.
2) Status Gizi Lebih
Status  gizi  lebih  adalah  suatu  keadaan  karena  kelebihan  konsumsi  pangan. Keadaaan ini berkaitan dengan kelebihan energi yang dikonsumsi dalam hidangan yang  dikonsumsi  relative  terhadap  kebutuhan  penggunaannya  atau  energy  ex- penditure.
3) Status Gizi Kurang dan Status Gizi Buruk
Status gizi kurang dan status gizi buruk terjadi karena tubuh kekurangan satu atau beberapa zat gizi yang diperlukan. Beberapa hal yang menyebabkan tubuh keku-
rangan zat gizi adalah karena makanan yang dikonsumsi kurang atau mutunya ren- dah atau bahkan keduanya. Selain itu zat gizi yang dikonsumsi gagal untuk diserap dan dipergunakan oleh tubuh.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Use Case Diagram
Use  case  diagaram  ini  menunjukkan  interaksi  antara  pengguna  sistem  (aktor) dengan sistem itu sendiri [10]. Terdapat dua  kesatuan luar yaitu user dan admin yang akan selalu berinteraksi dengan sistem.
Gambar 2. Usecase Diagram

## 3.2 Activity Diagram
Tampilan halaman daftar user, utama sistem, Registrasi, daftar obat dan resep obat merupakan  halaman  yang  tampil  saat  pengguna  telah  melakukan  login.  Halaman  ini berisi data-data pengguna yang telah terdaftar kedalam sistem. Adapun tampilan hala- man yang digunkan user ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
(b) Activity Diagram Training
Gambar 3. Activity Diagram Proses Preprocessing dan Data Training
Sedangkan  activity  diagram  untuk  proses  pengecekan  status  gizi  balita  (SGB)  se- bagai berikut :
Gambar 4. Activity Diagram Proses Cek Status Gizi Balita

## 3.3  Uji Coba Sistem
Tampilan halaman poli merupakan halaman yang tampil dan digunakan oleh dokter untuk mendiagnosa, memberikan resep, rujukan, Tindakan dan lainnya kepada pasien. Tampilan halaman payment merupakan halaman yang tampil dan digunakan oleh admin dan apoteker untuk mengelola data pembayaran pasien, terdapat 2 metode pembayaran yaitu cash dan BPJS. Adapun tampilan halaman poli ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Halaman Beranda Aplikasi
Sedangkan untuk proses pengisian status gizi balita seperti pada gambar 6 berikut ini :
Gambar 6. Pengisian Parameter Status Gizi Balita
Hasil rekomendasi hasil pengisian status balita seperti gambar 7 berikut :
Gambar 7. Hasil Rekomendasi Pengisian Status Gizi Balita
Secara detail, hasil perhitungan K-NN yang di generate oleh sistem seperti yang di- tunjukkan pada gambar 8 berikut ini :
Gambar 8. Hasil Perhitungan Status Gizi Balita dengan KNN (k=5)
Gambar 7 dan gambar 8 merupakan tampilan halaman poli dan payment. Halaman poli merupakan tampilan poli dari penyakit yang diderita oleh pasien. Tampilan payment merupakan tampilan biaya yang akan dibayarkan dari poli dan resep obat yang didapat- kan. Berdasarkan tampilan pada gambar tersebut membantu bagian administrasi dalam
proses payment sesuai dan terarah pada satu waktu yang tepat dalam menangani admin- istrasi pasien.

## 3.3  Hasil Uji Coba Sistem
Dari uji coba di atas, hasil klasifikasi akan di hadirkan dalam bentuk confusion ma- trix [11]. Tabel ini terdiri dari kelas prediksi dan kelas aktual. Model confusion matrix 3x3 ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 1. Confusion Matrix
Berdasarkan hasil uji sistem yang berhasil adalah 118 dari 134 data testing yang diuji, untuk  mengetahui  persentase  tingkat  akurasi  data  dengan  cara  data  uji  yang  berhasil dibagi  dengan  jumlah  data  testing  dan  dikali  100, ( 118 134 ) × 100 = 88.06 % .  Jadi  tingkat akurasi yang dihasilkan oleh sistem mencapai akurasi diatas 80% (88.06%) dengan recall gizi buruk sebesar 70%, recall gizi kurang sebesar 57.89%, recall gizi baik sebesar 95.24%, presisi gizi buruk sebesar 100%, presisi gizi kurang sebesar 61.11%, recall gizi baik sebesar 91.74%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  diketahui  bahwa  hasil  uji  coba  menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa dari 134 data testing yang diuji dengan sistem, 118 diantaranya  sesuai  dengan  data  asli  sehingga  nilai  akurasi  yang  didapatkan  mencapai 88,06% dengan recall gizi buruk sebesar 70%, recall gizi kurang sebesar 57.89%, recall gizi baik sebesar 95.24%, presisi gizi buruk sebesar 100%, presisi gizi kurang sebesar 61.11%, recall  gizi  baik  sebesar  91.74%.  Pada  aplikasi  ini  menggunakan  penentuan  status  gizi balita berdasarkan indeks berat badan menurut umur, maka untuk pengembangan selan- jutnya disarankan agar menambah berdasarkan indeks tinggi badan menurut umur dan tinggi badan menurut berat badan.
Ucapan  Terima  Kasih:  Terima  kasih  disampaikan  kepada  Puskesmas  Cakranegara  yang  telah memberikan support penuh dalam proses penelitian yang dilakukan.

## Referensi
[1] A. Deharja, M. W. Santi, M. Yunus, and E. Rachmawati, “Sistem Prototype Klasifikasi Risiko Kehamilan Dengan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN),” JTIM    J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 4, no. 1, pp. 66–72, May 2022,
Kelas Prediksi Truth Overall Recall Gizi
Buruk Gizi Kurang Gizi Baik K el as A k tua l Gizi Buruk 7
2 1 10 70% Gizi Kurang 0 11 8 19 57.89% Gizi Baik 0 5 100 105 95.24% Classification Overall 7 18 109 T=134 Presisi 100% 61.11% 91.74% Akurasi 88.06%
doi: 10.35746/JTIM.V4I1.229.
[2] N. E. A. Putri, D. Syauqy, and M. H. H. Ichsan, “Sistem Klasifikasi Status Gizi Bayi dengan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Sistem Embedded,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 933–939, 2017, Accessed: Feb. 20, 2023. [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/241
[3] Supariasa, Penilaian Status Gizi, Buku kedok. Jakarta, 2016.
[4] A.  Bode  and  A.  Bode,  “K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN  FEATURE  SELECTION  MENGGUNAKAN BACKWARD ELIMINATION UNTUK PREDIKSI HARGA KOMODITI KOPI ARABIKA,” Ilk. J. Ilm., vol. 9, no. 2, pp. 188–195, Aug. 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.
[5] A. Deharja et al., “Technology Acceptance Model to Implementation of Electronic Medical Record (EMR’s) at Clinic of Rumah Sehat Keluarga Jember,” J. Aisyah    J. Ilmu Kesehat., vol. 7, no. 4, pp. 1215–1224, Oct. 2022, doi: 10.30604/jika.v7i4.1370.
[6] A. Deharja, M. W. Santi, M. Yunus, and E. Rachmawati, “The Design of Maternal Health Status Report System to Decrease Maternal Mortality in Jember Regency,” in  Proceedings of the 2nd  International Conference on Social Science,  Humanity  and  Public  Health  (ICOSHIP  2021),  Feb.  2022,  vol.  645,  pp.  82–85.  doi: 10.2991/ASSEHR.K.220207.014.
[7] A. Arisman, Gizi Dalam Daur Kehidupan. Jakarta, 2010.
[8] W. Kurnia, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Penentuan Kelayakan Area Pemasaran Baru Produk Baygon    Pada PT. SRB Cabang Kabanjahe,”  JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 37–44, Feb. 2019, doi: 10.30865/JURIKOM.V6I1.1296.
[9] W. A. Adzani, S. Sasongko,  A. B. Kasus, and  G. Buruk, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Backpropagation Dengan Algoritma Levenberg-Marquardt dan Inisialisasi Nguyen Widrow,” J. Masy. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 29–43, Aug. 2021, doi: 10.14710/JMASIF.12.1.41020.
[10] T. A. Kurniawan, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol.
Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, pp. 77–86, Mar. 2018, doi: 10.25126/JTIIK.201851610.
[11] D.  A.  Fauziah,  A.  Maududie,  and  I.  Nuritha,  “Klasifikasi  Berita  Politik  Menggunakan  Algoritma  K-nearst Neighbor,” Berk. SAINSTEK, vol. 6, no. 2, pp. 106–114, Dec. 2018, doi: 10.19184/BST.V6I2.9256.