Clustering Tingkat Risiko Obesitas Menggunakan Algoritma K-Means dengan Optimasi Metode Elbow: Penelitian - Ahmad Dani; Muhammad Khairul Fahri; Harry Dwiki Pramadan; Fadli Anwar Sinaga; Aji Febrian Sani; Muhammad Fauzan; Bambang Irwansyah (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2026)
Obesitas merupakan salah satu permasalahan kesehatan yang terus meningkat dan berpotensi menyebabkan berbagai penyakit kronis. Pengelompokan tingkat risiko obesitas diperlukan untuk membantu mengidentifikasi karakteristik individu berdasarkan kondisi kesehatan dan gaya hidup. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K-Means dengan optimasi metode Elbow untuk mengelompokkan data obesitas. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal sebelum proses clustering dilakukan menggunakan algoritma K-Means. Dataset yang digunakan terdiri dari 200 data dengan atribut tinggi badan, berat badan, indeks massa tubuh (IMT), usia, dan jumlah konsumsi makanan utama per hari (NCP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah tiga cluster. Proses clustering menggunakan algoritma K-Means menghasilkan tiga kelompok data, yaitu Cluster 1 sebanyak 137 data (68,50%), Cluster 2 sebanyak 45 data (22,50%), dan Cluster 3 sebanyak 18 data (9,00%). Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa algoritma K-Means dengan optimasi metode Elbow mampu mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik sehingga dapat dimanfaatkan sebagai informasi pendukung dalam identifikasi tingkat risiko obesitas dan pengambilan keputusan di bidang kesehatan.