APLIKASI PREDIKSI STATUS PERTUMBUHAN BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - ST. Aminah Dinayati Ghani; Nur Salman; Rudy Donny Liklikwatil; Siti Hajratul Aswa; Maria Nova Sarembona (JED : Journal Entrepreneurship Digital, 2024)
Pertumbuhan balita merupakan indikator penting dalam menentukan status kesehatan anak di usia dini. Posyandu sebagai layanan kesehatan masyarakat memiliki peran krusial dalam pemantauan tumbuh kembang balita. Posyandu Kuncup Mekar di Desa Je’nemadinging dalam pencatatan dan analisis data pertumbuhan balita masih dilakukan secara manual, sehingga kesalahan dalam interpretasi data dapat terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi berbasis web yang dapat membantu tenaga kesehatan dalam memprediksi status pertumbuhan balita dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Algoritma K-NN dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan data historis yang ada. Aplikasi ini akan memanfaatkan data seperti usia, berat badan, tinggi badan, dan lingkar kepala balita untuk melakukan prediksi status pertumbuhan berdasarkan standar WHO (World Health Organization). Pengujian aplikasi menghasilkan tingkat akurasi sebesar 92,98 %. Hal ini membuktikan bahwa aplikasi mampu memprediksi status pertumbuhan balita dengan tingkat kepercayaan yang tinggi, sehingga dapat mendukung deteksi dini masalah gizi serta memungkinkan intervensi yang lebih cepat dan tepat.Hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pencatatan data di Posyandu serta membantu tenaga kesehatan dalam mengambil keputusan yang lebih akurat terkait pertumbuhan balita.