KLASIFIKASI STATUS GIZI BAYI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

Kesehatan masyarakat adalah hal yang utama dalam kehidupan bermasyarakat. Balita merupakan kelompok usia yang paling rentan dalam hal kesehatan karena balita sedang melalui tahapan pertumbuhan yang sangat penting, sehingga segala hal dapat meningkatkan resiko gangguan gizi pada balita sangat diperhatikan untuk menjaga proses pertumbuhan bayi tersebut agar dapat terhindar dari malnutrisi. Status gizi adalah ukuran keberhasilan dalam pemenuhan nutrisi untuk anak yang diindikasikan oleh berat badan dan tinggi badan anak. Status gizi juga dapat di definisikan sebagai status kesehatan yang dihasilkan oleh keseimbangan antara kebutuhan dan masukan nutrisi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk klasifikasi status gizi bayi pada Polindes Desa Trate. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah metode untuk klasifikasi terhadap data baru yang belum diketahui kelasnya berdasarkan data baru tersebut ke beberapa tetangga (neighbor) yang jaraknya paling dekat. Implementasi dari algoritma menghasilkan hasil yang sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Oleh sebab itu, dibutuhkan sebuah sistem pengklasifikasian dalam menentukan status gizi bayi yang mampu untuk memperhitungkan dengan hasil prediksi melalui dengan uji coba yang dilakukan penguji kepada responden yang menghasilkan 88% presentase keberhasilan, dengan ini menunjukkan bahwa Sistem Klasifikasi Status Gizi Bayi yang telah dibangun serta dapat diimplementasikan dengan baik dan dapat digunakan sebagaimana semestinya.