<![CDATA[KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA DESA NGADIMULYO MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KKN) BERBASIS WEBSITE]]>
Lina Fauziah
Pengarang
Hidayatus Sibyan, M.Kom
Dosen Pembimbing 1
Nur Hasanah, M.Kom.
Dosen Pembimbing 2
Iman Ahmad Ihsanuddin, S.Pd.Kom, M.Pd
Penguji 2
Hidayatus Sibyan, M.Kom
Ketua Penguji
M.Fuad Asnawi, S.Kom., M.m.
Penguji 1
Stunting adalah masalah kurang gizi kronis yang disebabkan oleh asupan gizi yang kurang dalam waktu cukup lama akibat pemberian makanan yang tidak sesuai dengan kebutuhan gizi. Gizi diperoleh dari asupan makanan yang mengandung karbohidrat, protein, lemak, vitamin, dan mineral. gizi yaitu segala asupan yang diperlukan agar tubuh menjadi sehat. Tujuan utama dari metode clustering adalah pengelompokan sejumlah data/obyek ke alam cluster (group) sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin. Dalam clustering metode ini berusaha untuk menempatkan obyek yang mirip (jaraknya dekat) dalam satu cluster dan membuat jarak antar cluster sejauh mungkin. Ini berarti obyek dalam satu cluster sangat mirip satu sama lain dan berbeda dengan obyek dalam clustercluster yang lain. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi mempresentasikan fitur dari data. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk metode yang menggunakan algoritma supervised learning.
Kata kunci : Klasifikasi, K-Nearest Neighbor (KNN), Stunting, Gizi balita, Supervised Learning