Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
Metode K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes Dalam Menentukan Status Gizi Balita
Junius Pratama 1 , Fauziah 2* , Ira Diana Sholihati 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia E-mail: juniuspratama2018@student.unas.ac.id 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2 , ira.diana@civitas.unas.ac.id 3

## Abstract
The nutritional intake needed by toddlers during the growth period for each individual has a different amount of consumption, therefore a process of checking nutritional status must be carried out. The indicators high and weight that will be calculated in determining the nutritional status. Until now the process of it status children under five is still carried out manually, resulting in the classification process of nutritional not being as expected. It  is  difficult  for  parents  to  go  to  the  health  center  to  check  on  their  child's  condition because  the  location  is  far  from  where  they  live  and  the  administrative  process is  long. The propose is website-based information system, as well as providing recommendations on  which  method  is  the  most  accurate  among  K-Nearest  Neighbors  and  Naïve  Bayes  in determining the nutritional status of toddlers. The results of this study have succeeded in creating an information system that can be used by users by inputting condition criteria for  the  process  of  classifying  the  nutritional  status  of  toddlers.  Naïve  Bayes  method  is superior with a percentage value of 87.5% while the K-Nearest Neighbor method with k = 3 has an accuracy percentage of 71.25%.
Keywords : toddler nutrition, KNN, Naïve Bayes method.

## Abstrak
Asupan gizi yang dibutuhkan balita pada saat masa pertumbuhan pada setiap individu memiliki  jumlah  konsumsi  yang  berbeda-beda,  oleh  sebab  itu  harus  dilakukan  proses pengecekan  status  gizi.  Indikator  dihitung  dalam  menentukan  status  gizi  yaitu berdasarkan  berat  dan  tinggi  badan.  Proses  yang  dilakukan  dengan  cara  manual sehingga  mengakibatkan  proses  klasifikasi  status  gizi  kurang  sesuai  yang  diharapkan. Orang tua sulit untuk mendatangi pusat kesehatan dengan mengecek kondisi anak karena lokasi  yang  jauh  dari  tempat  tinggal  serta  proses  administrasi  yang  lama.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mempermudah  masyarakat  khususnya  orang  tua  dalam mengatasi  permasalahan  gizi  yang  dialami  dengan  cara  memberikan  fasilitas  berupa sistem  informasi  berbasis  website,  serta  memberikan  rekomendasi  metode  mana  yang paling  akurat  diantara  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  status yang sesui. Hasil dari penelitian ini telah berhasil membuat sebuah sistem informasi yang dapat  digunakan  oleh  user  dengan  cara  melakukan  proses  input  kriteria  kondisi  untuk dilakukan proses klasifikasi status gizi. Tingkat akurasi metode Naïve Bayes lebih unggul dengan persentase nilai sebesar 87,5% sedangkan metode K-Nearest Neighbor dengan k = 3 mempunyai persentase akurasi sebesar 71,25%.
Kata Kunci: Gizi, Balita, K-Nearest Neighbor, Naïve bayes.

## I. Pendahuluan
Setiap orang tua harus memperhatikan kebutuhan gizi anaknya untuk memaksimalkan proses  tumbuh  kembang.  Selain  itu  kekurangan  gizi  dapat  mengakibatkan  masalah kesehatan  dan  kerusakan  permanen[1].  Berdasarkan  hasil  Studi  Kasus  Gizi  Indonesia pada  tahun  2021  tingkat stunted pada  balita   sekitar  24,4%,  tingkat wasted 7,1%  dan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
underweight sekitar 17,0%. Stunted, wasted dan underweight adalah tingkatan status gizi anak  yang  mana stuned adalah  tingkat  keadaan  dimana  kondisi  pertumbuhan  dan perkembangan anak mangalami gangguan, wasted kondisi ketiaka seorang balita memiliki berat  badan  rendah  yang  tidak  sesuai  dengan  tinggi  badannya  sedangkan underweight adalah  kondisi  ketika  anak  memiliki  berat  badan  terlalu  rendah  dibandingkan  dengan usianya. Untuk mengetahui tingkat kesehatan pada balita dapat dilihat dari keadaan status gizi [2]. Penentuan status Gizi balitan dapat diukur dari beberapa indikator seperti tinggi badan,  berat  badan,  dan  berat  badan  menurut tinggi  badan  BB/TB[3].  Proses  penentuan gizi dan pendataan terhadap balita diberbagai  pusat kesehatan daerah di Indonesia masih banyak  dilakukan  secarah manual  menggunakan  pembukuan  tradisional.  Berbagai  aspek seperti  pertimbangan  dan  kriteria  harus  diperhatikan  untuk  mempercepat  proses penentuan  status  gizi  balita.  Metode  ini  menjadi  kendalah  karena  membutuhkan  waktu yang  lama  dalam  pendataan  dan  penentuan  status  gizi  balita,  oleh  seitu  penulis  akan mengambil masalah ini dan akan membangun suatu sistem yang dapat gunakan orang tua untuk  mempermudah  mengetahui  status  gizi  anaknya.Berdasarkan  permasalahan  yang ada,  dibutuhkan  sebuah  sistem  penentu  status  gizi  balita  berbasis  website  untuk mempermudah  dan  mempercepat  mendapatkan  hasil  yang  benar.  Sistem  ini  akan menggunakan   dua  metode  data  mining  yaitu K-Nearest  neighbor atau  Naive  Bayes. Algorima K-Nearest  neighbor digunakan  untuk  mengkalsifikasi  data  balita  untuk menentukan  status  gizi  balita  berdasarkan jarak Euclide terdekat,  sedangkan  mekanisme algoritma Naive  Bayes mencari  kemungkinan  yang  akan  terjadi  sebagai  penentu keputusan.  Penelitian  dengan  membandikan  metode K-Nearest  Neighbor dengan Naïve Bayes untuk  menentukan status gizi anak dibawah lima tahun. Nilai k dalam  metode K- Nearest  Neighbor mempunyai  fungsi  krusial  sehingga  dapat  mempengaruhi  hasil.  Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode K-Nearest Neighbor lebih unggul dari pada Naïve Bayes dengan skor if lebih besar [4]. Penelitian yang ada kaitannya dengan proses klasifikasi status gizi menggunakan metode K-Nearest Neighbor . Hasil dari penelitian ini membuktikan  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan  untuk  menentukan status  gizi  anak  dibawah  lima  tahun.  Skor  persentase  yang  didapat  mencapai  93.1% menggunakan  nilai  k  =  7[5].  Penelitian  berikutnya  membuat  sebuah  sistem embedded yang  berguna  untuk  mengklasifikasi  status  gizi  balita.  Sistem  ini  mengimplementasikan metode K-Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasi  data  balita.  Hasil  pada  saat  proses pengujian  sistem  didapatkan  hasil  dengan persentase akurasi  97,14%  [6].Penelitian  pada penentuan status gizi balita dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes . Hasil dari penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  dari  300  data  dengan  nilai  sebesar  88%[7]. Penelitian kelima algoritma Naïve Bayes digunakan untuk membuat sistem pakar sebagai pendeteksi  status  gizi  balita  berdasarkan  perhitungan  antropometri.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  tingkat  kinerja  dengan  hasil  0.0013168617[8].  Penggunaan  dua  metode  ini diharapkan akan dapat meningkatkan tingkat akurasi dari hasil.  Focus penelitian ini pada pusat kesehatan masyarakat di daerah tidak dapat memberikan informasi mengenai status gizi balita secarah epektif dan efisien karena proses pendataan dan penentuan gizi masih menggunakan  cara  manual  dengan  metode  pembukuan  secarah  tradisional.  Hasil  dari penentuan  status  gizi  balita  bahkan  memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah,  penyebabnya adalah  pusat  kesehatan  daerah  masih  menggunakan  metode  lama  atau  data  yang  tidak update juga tidak mempunyai sistem untuk mengolah data yang ada. Tujuan Penelitian ini adalah  mendesain  sistem  informasi  berbasis  website  mengunakan  bahasa  pemrograman HTML  ,PHP  dan  basis  data  Mysql.  Serta  menerapkan  metode K-Nearest  Neighbor dan Naive Bayes pada sistem informasi status gizi balita.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Analisa Desain Model
Tahapan-tahapan dari pemodelan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes .
Gambar 1. Flowchart Analisa Perancangan Model
Dari flowchart perancangan model yang dijelaskankan di Gambar 1. Dapat dideskripsikan analisa perancangan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve
2.2. Analisaa Desain Sistem
Gambar 2 . Use Case Diagram
Gambar 3 . Sequence Diagram
Dapat  dijelaskan  alur  login  ke  sistem  oleh  user  dengan  menginputkan  data  kedalam sistem informasi penentuan status gizi balita. User dan admin mempunyai hak akses yang berbeda.  User  hanya  dapat  mengakses  fasilitas  seperti  menggunakan  metode  untuk menentukan kondisi status gizi balita. Sedangkan admin dapat melakukan manifulasi data training seperti menambah , menghapus dan merubah data. Admin juga dapat melakukan manifulasi  terhadap  kriteria  yaitu  variabel  atau  parameter  pada  data  training.  Terdapat

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
empat parameter variable yang akan dimasukan yaitu umur atau usia anak, tinggi badan, Lingkar kepala dan berat badan. Selanjutnya algoritma akan memproses variabel yang di inputkan untuk kemudian melakukan  prediksi hasil yang akan diklasifikasikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Implementasi Sistem
Gambar 4 .Tampilan Home

## a. Menu Alternatif
Merupakan  menu  administrator  memanagement  data  training  seperti  menambahkan data  baru,  mengupdate  isi  data  ataupun  menghapus  data.  Menu  alternatif  merupakan tempat untuk melakukan proses training agar dapat memproses data testing.
Gambar 5. Tampilan Alternatif
b. Training Data
Merupakan  menu  untuk  mentraining  setiap  data  pada  setiap  atribut  dan  label  atau klasifikasi.
Gambar 6 . Tampilan Data Training
c. Tampilan Menu Kriteria
Aplikasi  ini  didesain  dapat  digunakan  untuk  setiap  kasus  untuk  metode K-Nearest Neighbor yang  berbeda.  Oleh  sebab  itu  disediakan  menu  Kriteria.  Menu  kriteria merupakan  fasilitas  untuk  membuat  atribut  data  training  berdasarkan  kasus  yang  akan diselesaikan.
Gambar 7. Tampilan Kriteria

## d. Tampilan Metode K-Nearest Neighbor
Merupakan menu untuk  menampilkan kriteria. Tampilan Form  Input Data Test. User dapat  memasukan  Kriteria  untuk  menentukan  status  gizi  bayi  di  form  input  kriteria  lalu menekan tombol proses untuk memulai perhitungan.
Gambar 8. Tampilan Form input
e. Tampilan Data Training dan Data testing
Menampilkan data sebagai acuan metode dan mendapatkan output.
Gambar 9. Tampilan Data training dan testing
f. Tampilan Perhitungan Distance
Hasil perhitungan jarak Euclide data training dan data test.
Gambar 10. Tampilan Euclide Distance
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
g. Tampilan Klasifikasi Beradasarkan Minimum Distance
Proses klasifikasi data menurut jarak Euclide terdekat. Dan mayoritas klasifikasi k = 3.
Gambar 11. Tampilan Klasifikasi Euclide Distance
h. Tampilan Hasil
Output yang dihasilkan dari proses metode K-Nearest Neighbor penentuan status gizi balita.
Gambar 12. Tampilan Hasil Keputusan

## i. Tampilan Form Input Data Test
User dapat  memasukan  Kriteria  untuk  menentukan  status  gizi  bayi  di  form  input kriteria lalu menekan tombol proses untuk memulai perhitungan.
Gambar 13. Tampilan form input metode Naïve Bayes

## 3.2. Tahapan menghitung probabilitas atribut data training.
Gambar 14 . Tampilan Probabilitas
Tabel 1. Data Training
No Umur (Bulan) Berat Badan (Kg) Lingkar Kepala (Cm) Tinggi (cm) Keputusan 1 31 14.8 48 96 NORMAL

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
No Umur (Bulan) Berat Badan (Kg) Lingkar Kepala (Cm) Tinggi (cm) Keputusan 2 46 14.1 50 95 NORMAL 3 14 8.8 46 70 NORMAL 4 51 14.2 49 94 NORMAL 5 49 15.6 52 103 NORMAL 6 7 5.8 40 61 GIZI BURUK 7 21 11.9 46 89 NORMAL 8 23 11.1 45 81 NORMAL 9 6 8 42 61 NORMAL 10 34 12.8 49 88 NORMAL 11 12 8.2 45 71 NORMAL 12 17 7.4 46 75 GIZI BURUK 13 31 10.1 47 83 NORMAL 14 24 12.5 47 82 NORMAL 15 5 6.3 42 54 NORMAL Tabel 2. Data Test No Umur (Bulan) Berat Badan (Kg) Lingkar Kepala (Cm) Tinggi (cm) 1 5 5.8 40 54 2 14 8.8 46 70 3 31 10.1 47 83 4 17 7.4 46 75 5 7 5.8 42 61
Tabel 3. Jarak Minimum Euclide data training dengan data test
No Umur (Bulan) Berat  Badan (kg) Lingkar kepala (cm) Tinggi  Badan (cm) Keputusan Jarak (Distance ) 15 5 6.3 42 54 NORMAL 2.06155 6 7 5.8 40 61 GIZI BURUK 7.28011 9 6 8 42 61 NORMAL 7.67072 11 12 8.2 45 71 NORMAL 19.2031 3 14 8.8 46 70 NORMAL 19.5448 12 17 7.4 46 75
GIZI BURUK 24.9712 8 23 11.1 45 81 NORMAL 33.2579 14 24 12.5 47 82 NORMAL 35.1979 7 21 11.9 46 89 NORMAL 39.4235 13 31 10.1 47 83 NORMAL 39.8057 10 34 12.8 49 88 NORMAL 46.1194 2 46 14.1 50 95 NORMAL 59.4213 4 51 14.2 49 94 NORMAL 62.1897 1 31 14.8 48 96 NORMAL 62.6817 5 49 15.6 52 103 NORMAL 67.597 Tabel 4 . Pengujian Jumlah Data Training Jumlah Data Testing K-Nearest Neighbor Naïve Bayes 15 5 60% 80% 100 40 75% 82,5% 150 60 71,66% 83,33% 200 80 71,25% 87,5%
Merupakan  hasil  pengujian  yang  didapatkan  untuk  proses  pelatihan  data  dan direkomendasikan menggunakan Naïve Bayes pada penelitian ini

## 4. Kesimpulan
Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Sistem  informasi  berbasis  website  yang  dapat memudahkan  masyarakat  untuk  melakukan  pengecekan  kondisi  status  gizi  pada  anak mereka.  Penggunaan  sistem  informasi  ini juga  sangat  sederhana user hanya  memasukan data umur, berat badan, lingkar kepala dan tinggi lalu menekan tombol proses lalu sistem
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 214-221
akan  menampilkan  hasil  berupa  kesimpulan  klasifikasi.  Metode Naïve  Bayes memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dengan persentase nilai sebesar 87,5%. Sedangkan metode K- Nearest Neighbor nilai akuurasi dengan nilai sebesar 71,25%

## Daftar Pustaka
[1] A.  Sholikah,  R.  Rustiana,  A.  Y.  Prodi,  K.  Masyarakat,  and  I.  Artikel,  “Faktor- Faktor yang Berhubungan dengan Status Gizi Balita di Pedesaan dan Perkotaan,” 2017. [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/phpj
[2] Kemenkes, “Hasil Studi Kasus Gizi Indonesia (SSGI)”,2021.[Online].Availaible: http://www.badankebijakan.kemkes.go.id/buku-saku-hasil-studi-status-gizi- indonesia-ssgi-tahun-2021/
[3] M. Devi, “Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Status Gizi Balita Di Pedesaan,” 2010. [Online]. Available: http://www.
[4] A.  Jurnal et  al. ,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbors  dan  Naïve  Bayes Classifier  Pada  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  di  Puskesmas  Muara  Jawa  Kota Samarinda,” Adopsi  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (ATASI) ,  vol.  1,  2022,  doi: 10.30872/atasi.v1i1.25.
[5] [5] B. Yulia, L. Fahik, B. S. Djahi, N. D. Rumlaklak, and J. I. Komputer, “Data Mining Untuk Klasifikasi Status Gizi Desa Di Kabupaten Malaka Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J-ICON , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[6] N.  Epriliana,  A.  Putri,  D. Syauqy,  and  M.  H.  Hanafi,  “Sistem  Klasifikasi  Status Gizi  Bayi  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Sistem  Embedded,” 2017. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7] M.  Y.  Titimeidara  dan  W.  Hadikurniawati,  “Monica  Yoshe  Titimeidara Implementasi Metode Naive Bayes Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita.”
[8] D. Simanjuntak dan A. Sindar, “Sistem Pakar Deteksi Gizi Buruk Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” Online, 2019