PENGELOMPOKAN STATUS GIZI BALITA DENGAN DATA LANGSUNG DAN DATA TIDAK LANGSUNG
Abstrak
Status gizi balita mencerminkan tingkat perkembangan dan kesejahteraan masyarakat dalam suatu negara serta berhubungan dengan status kesehatan anak di masa depan. Pencatatan status gizi biasanya dilakukan setiap bulan oleh petugas dengan mencatat status gizi secara langsung dengan metode antropometri yakni mencatat berat badan dan umur balita pada KMS (Kartu Menuju Sehat). Pada penelitian ini untuk menentukan status gizi balita menggunakan data langsung yakni dengan data antropometri yang terdiri dari data umur, berat badan dan jenis kelamin, sedangkan untuk data tidak langsungnya menggunakan kuesioner dengan 30 respoden yang kemudian akan mendapatkan hasil status Gizi balita. Hasil dari penelitian ini dengan pengolahan data langsung dan data tidak langsung menunjukkan 3 buah cluster dimana gizi buruk 16.67%, gizi normal 43.33 % dan gizi lebih 40%. Sehingga masih terdapat nilai yang cukup tinggi pada gizi lebih.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Referensi
[2] A. Kabeta, D. Belagavi, and Y. Gizachew, “Factors Associated With Nutritional Status of Under-Five Children in Yirgalem Town, Southern Ethiopia,” IOSR J. Nurs. Heal. Sci., vol. 06, no. 02, pp. 78–84, 2017, doi: 10.9790/1959-0602057884.
[3] A. Aprilia, W. M. Rahmawati, and M. Hakimah, “Penentuan Kategori Status Gizi Balita Menggunakan Penggabungan Metode Klasterisasi Agglomerative Dan K-Means,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. VII 2019, Inst. Teknol. Adhi Tama Surabaya, pp. 595–600, 2019.
[4] E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[5] Khasanah dan Sulistyawati, “Karakteristik Ibu denganJurnal, S., Kesehatan, I., Khasanah, N. A., Sulistyawati, W., Tinggi, S., & Majapahit, I. K. (2018). Karakteristik Ibu dengan Kejadian Gizi Kurang pada Balita 6-24 Bulan di Kecamatan Selat , Kapuas Tahun 2016. 7(1), 1–8. Kejadian G,” J. Str. Kesehat. lmiah, vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[6] Dona, Rifqi, and Nurhabibah, “PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN STATUS KESEHATAN IBU HAMIL Penerapan Metode K-Means Clustering dalam Pengelompokan Status Kesehatan Ibu Hamil RJoCS,” Riau J. Comput. Sci., vol. 06, no. 02, pp. 160–174, 2020.
[7] D. R. Putri and E. Sudarmilah, “Monitoring Status Gizi Balita Secara Online ( Monitoring of Toddler Nutrition Status Online ),” J. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 101–110, 2020.
[8] R. Rosmini, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It J. Res. Dev., vol. 3, no. 1, pp. 22–31, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.
[9] Almatsier, Prinsip Dasar Ilmu GIzi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2005.
[10] D. Arini, A. C. Mayasari, and M. Z. A. Rustam, “Gangguan Perkembangan Motorik Dan Kognitif pada Anak Toodler yang Mengalami Stunting di Wilayah Pesisir Surabaya,” J. Heal. Sci. Prev., vol. 3, no. 2, pp. 122–128, 2019, doi: 10.29080/jhsp.v3i2.231.
[11] P. M. Silitonga Irene Sri, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” J. TIMES, vol. VI, no. Vol 6, No 2 (2017), pp. 22–25, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584.
[12] E. Prasetyo, Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi, 2013.
[13] M. G. Pradana, A. C. Nurcahyo, and P. H. Saputro, “Penerapan Metode K-Means Klustering Untuk Menentukan Kepuasan Pelanggan,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 7, no. 1, p. 42, 2021, doi: 10.24076/citec.2020v7i1.185.
[14] 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, doi: 10.1063/1.2957900.
[15] F. A. Syam, “Implementasi Metode Klastering K-Means untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis, vol. 8, no. 1, pp. 1857–1864, 2017, doi: 10.47927/jikb.v8i1.94.
