PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI STATUS STUNTING BALITA DI DESA BOJONGEMAS

  • Sri Widia Pebrianti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
  • Rini Astuti Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
  • Fadhil M Basysyar Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
Keywords: Klasifikasi, Algoritma K-Nearest Neighbor, Data Mining, Balita Stunting

Abstract

Stunting pada balita menjadi salah satu permasalahan yang dialami dunia kesehatan. Stunting adalah suatu kondisi masalah kesehatan dengan dampak jangka panjang terhadap pertumbuhan dan perkembangan anak yang biasa terjadi pada periode 0-5 tahun. Kondisi ini dipengaruhi oleh pola makan dan nutrisi yang tidak sesuai dengan kebutuhan, serta berat dan tinggi badan yang tidak sesuai dengan umur. Kegiatan posyandu yang dilakukan setiap bulannya dapat membantu dalam mencegah terjadinya stunting. Kegiatan yang rutin dilakukan dengan cara memantau perkembangan status gizi, status pertumbuhan dan perkembangan anak. KNN adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk klasifikasi. KNN bekerja dengan cara mengukur jarak antara data yang akan diklasifikasi/diprediksi dengan data pelatihan yang sudah ada. Penelitian ini menerapkan teknik data mining dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Mengelompokan atau mengklasifikasikan sebuah data. Dalam penelitian ini, data yang diambil adalah usia, berat badan, tinggi badan dan status gizi balita. Pengujian dilakukan dengan aplikasi RapidMiner. Hasil penelitian mendapatkan nilai akurasi sebesar 92% dengan jumlah data sebanyak 503 data. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam upaya pemantauan kesehatan di Desa Bojongemas. Hasil dapat digunakan sebagai dasar untuk mengidentifikasi balita yang memerlukan perawatan khusus untuk mengatasi masalah stunting. Selain itu, penerapan algoritma K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi status stunting balita diharapkan dapat meningkatkan ketepatan identifikasi status stunting sejak dini dan mengoptimalkan upaya pencegahan stunting. Dengan menggunakan K-Nearest Neighbor, deteksi stunting dapat dilakukan lebih efisien dan sangat memungkinkan dalam pemberian perawatan yang tepat pada tahap awal pertumbuhan dan perkembangan anak. Penerapan algoritma k-Nearest Neighbor bukan hanya menghadirkan solusi teknologi informasi yang inovatif, tetapi juga berpotensi memberikan dampak positif bagi kesehatan anak-anak.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-04-26