Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita

Authors

  • Eni Irfiani Universitas Bina Sarana Informatika
  • Siti Sulistia Rani STMIK Nusa Mandiri

DOI:

https://doi.org/10.26418/justin.v6i4.29024

Keywords:

Clustering, K-Means, Nilai Gizi, Balita, Posyandu

Abstract

Gizi   sangat dibutuhkan bagi tubuh manusia, terutama pada usia balita dan anak-anak, nilai gizi yang seimbang sangat baik dalam proses tumbuh kembang anak, meningkatkan kemampuan belajar yang baik, serta memberikan dampak positif untuk perkembangannya di masa depan. Saat ini masih kurangnya pengetahuan dasar orang tua dan para kader Posyandu mengenai nilai gizi seimbang pada balita, belum adanya pengelompokkan data berdasarkan karakteristik nilai gisi balita. Pengklasteran (clustering) merupakan metode yang cukup popular dan paling sering digunakan dalam pengolahan data pencitraan medis, biometrik dan bidang yang terkait oleh karena kesederhanaannya serta cukup efektif dalam mengelompokan data dengan   ukuran besar berdasarkan kecepatan pemrosesan dengan menempatkan objek-objek ke dalam kelas-kelas yang memiliki kemiripan. Dalam penelitian ini klasterisasi data nilai gizi balita pada Posyandu dengan acuan parameter tinggi badan balita dan berat badan balita menggunakan algoritma k-Means. Dengan menggunakan K-Means dapat mengklasifikasi nilai gizi balita secara umum agar dapat digunakan sebagai landasan pencegahan dini bagi para kader posyandu menanggulangi gizi buruk atau obesitas. Hasil klasterisasi tersebut dapat membantu para kader Posyandu dan orang tua balita dalam penanganan dini kondisi gizi balita dengan kategori obesitas, gizi lebih, gizi baik, gizi kurang dan gizi buruk.

References

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Hasil Pemantauan Status Gizi ( Psg ) Tahun 2017. Jakarta, 2018.

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Pedoman Gizi Seimbang. Jakarta, 2014.

W. M. pradnya Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita,†J. Inform., vol. 15, no. 2, pp. 160--174, 2015.

P. Sari, B. Pramono, and L. ode H. S. Sagala, “Improve K-Means Terhadap Status Nilai Gizi Pada Balita,†semanTIK, vol. 3, no. 1, pp. 143–148, 2017.

E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta, 2012.

J. Han and Kamber, Data Mining Concept and Techniques. India: New Age International Limited, 2006.

Ediyanto, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metod K-Means Cluster Analysis,†Bul. Ilm., vol. 2, no. 2, pp. 133–136, 2013.

Downloads

Published

2018-10-31

Issue

Vol. 6 No. 4 (2018)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2018 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).  

                             

This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.

You are free to:
Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.