RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI STATUS GIZI BALITA UNTUK PENCEGAHAN RISIKO STUNTING MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) - Fayza Marta Devia; Vera Irma Delianti; Dony Novaliendry; Resmi Darni; Yuliana (Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 2025)
Pada penentuan status gizi balita masih ada dilakukan secara manual dengan Kartu Menuju Sehat (KMS), yang rentan terhadap kesalahan pencatatan dan keterlambatan dalam mengambil keputusan. Metode Z-score Berat Badan menurut Tinggi Badan (BB/TB) sering digunakan pada menentukan status gizi balita menjadi Gizi Baik, Gizi Buruk, Gizi Kurang, dan Gizi Lebih. Namun, perhitungan Z-score secara manual kurang praktis dan bisa menyebabkan kesalahan. Oleh karena itu, diperlukan sistem berbasis teknologi yang dapat melakukan klasifikasi status gizi balita dengan optimal, serta memberikan rekomendasi yang sesuai kategori gizi balita. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan pada sistem ini untuk menentukan status gizi menggunakan parameter antropometri seperti umur, jenis kelamin, berat badan, dan tinggi badan. Dengan pendekatan ini, sistem dapat mengklasifikasikan status gizi balita secara otomatis serta memberikan rekomendasi yang sesuai, seperti saran pola makan dan asupan gizi yang lebih baik untuk balita dengan Gizi Kurang atau Gizi Buruk, serta pengaturan pola makan dan aktivitas fisik yang lebih seimbang bagi balita dengan Gizi Lebih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini mencapai akurasi 93,43% pada nilai K = 3, sehingga diharapkan dapat membantu tenaga Kesehatan serta orang tua dalam memantau status gizi pada balita dengan lebih tepat