Status gizi balita merupakan indikator penting dalam menilai tingkat kesehatan anak yang dapat diketahui melalui pemeriksaan antropometri. Berdasarkan data Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) tahun 2022, prevalensi gizi kurang di Provinsi Kalimantan Timur mencapai 23,9%, khususnya di Kota Samarinda sebesar 25,3%, yang menunjukkan bahwa masalah gizi masih perlu mendapatkan perhatian. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan variasi nilai K dan rumus jarak yang berbeda guna memperoleh performa terbaik. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Puskesmas Pasundan, Kota Samarinda, sebanyak 760 data balita usia 0–60 bulan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, perancangan data melalui proses preprocessing (data selection, penanganan outlier, dan transformasi data menggunakan min-max normalization serta encoding), implementasi metode KNN dengan variasi nilai K (1, 3, 5, 7, 9, 11) dan rumus jarak (Euclidean, Manhattan, Minkowski), serta evaluasi model menggunakan Confusion Matrix Multiclass. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi tertinggi diperoleh sebesar 89,24% dengan nilai presisi 66,29%, recall 63,70%, dan F1-score 63,12% menggunakan nilai K = 1 dan rumus jarak Euclidean. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN mampu memberikan performa klasifikasi yang baik dalam menentukan status gizi balita berdasarkan atribut usia, jenis kelamin, berat badan, dan tinggi badan.
Copyrights © 2026