Implementasi Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) dalam Klasifikasi Status Gizi Balita
Kata Kunci:
Klasifikasi, Gizi Balita, K-NN, Confusion MatrixAbstrak
Balita adalah anak usia dibawah 5 tahun atau 0-60 bulan. Usia tersebut termasuk kedalam kelompok yang beresiko tinggi terhadap penyakit. Status Gizi pada balita adalah faktor penting yang harus diperhatikan karena masa balita perkembangan menjadi hal yang sangat penting bagi tubuh mereka yang masih sangat rentan dengan namanya kekurangan gizi.Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pengelompokan status gizi balita dengan memafaatkan algoritma k-NN serta mengetahui tingkat akurasinya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah kuantitatif dengan menggunakan algoritma k-NN. Sedangkan evaluasinya menggunakan Confusion Matrix Hasil penelitian menunjukan nilai AUC sebesar 85,1%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma k-NN baik digunakan untuk klasifikasi gizi balita di masa yang akan datang.
Referensi
D. Janner Lubis and G. Karunia Gusti, “Teknois :
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains [58]
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk
Penentuan Balita Penerima Makanan Tambahan
(PMT) Berdasarkan Status Gizi Di Pos Pelayanan
Terpadu (POSYANDU),” vol. 13, no. 1, pp. 58–66,
, doi: 10.36350/jbs.v13i1.
N. Rahmawati and Y. Novianto, “Klasifikasi Kondisi
Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes
(Studi Kasus Posyandu Melati IV),” 2020.
A. Z. Zami, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari,
“Klasifikasi Kondisi Gizi Bayi Bawah Lima Tahun
Pada Posyandu Melati Dengan Menggunakan
Algoritma Decision Tree,” Jurnal Sistem Komputer
dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 3, p. 305, Mar.
, doi: 10.30865/json.v3i3.3892.
H. Hafizan and A. N. Putri, “Penerapan Metode
Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi Balita Di
Kabupaten Simalungun,” 2020.
R. Rizqi Robbi Arisandi, B. Warsito, and A.
Rachman Hakim, “APLIKASI NAÏVE BAYES
CLASSIFIER (NBC) PADA KLASIFIKASI STATUS
GIZI BALITA STUNTING DENGAN PENGUJIAN KFOLD CROSS VALIDATION,” vol. 11, no. 1, pp.
–139, 2022, [Online]. Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
R. Darma Rusdiyan Yusron and I. Machfud,
“Klasifikasi dan Monitoring Status Gizi Balita Melalui
Penerapan Metode Naïve Bayes Classification
Berbasis GIS Classification and Monitoring of
Toddler Nutrition Status Through Application of GISBased Naïve Bayes Classification Method,” Jurnal
Ilmiah Intech : Information Technology Journal of
UMUS, vol. 4, no. 02, pp. 161–168, 2022.
A. Yoseva Simanjuntak and I. Septian Salomo
Simatupang, “IMPLEMENTASI DATA MINING
MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
CLASSIFIER UNTUK DATA KENAIKAN PANGKAT
DINAS KETENAGAKERJAAN KOTA MEDAN,”
[Online]. Available:
http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
M. Yudhi Putra and D. Ismiyana Putri,
“Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan KNearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa
Kelas XI.
G. Abdurrahman, “Jurnal Sistem dan Teknologi
Informasi Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus
Menggunakan Adaboost Classifier,” vol. 7, no. 1,
, [Online]. Available:
http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUSTIN
DO
M. Ula, R. Maulana, and V. Ilhadi, “Terbit online
pada laman web jurnal:
https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/ Penerapan
KNN Penentuan Pelanggan Baru PDAM dan
Clustering K-Means Berdasarkan Wilayah”,
[Online]. Available:
https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
A. MUHARIYA, “Pengelompokkan Komentar Pada
Media Sosial Instagram Menggunakan Metode KMeans Clustering Untuk Identifikasi Awal
Cyberbullying,” 2022.
“Baby Nutrition Classification | Kaggle.”
https://www.kaggle.com/datasets/mjalaluddinassuy
uti/baby-nutrition-classification (accessed Apr. 11,
.
J. Astri, J. Karman, and N. K. Daulay, “Prediksi
Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode KNearest Neigbor (KNN) pada Fakultas Ilmu Teknik,
Univeritas Bina Insan,” vol. 8, pp. 169–173, [Online].
Available:
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Sahara Syarifatul Choeriyah, Riezan Syauqi Fanhas, Adittia Fathah, Haerul Pebriyansyah
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
