KLASIFIKASI STATUS GIZI REMAJA DESA KWANGSAN DENGAN METODE K-MEANS

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means dalam klasifikasi status gizi remaja menggunakan platform Google Colab. Penelitian dilakukan di Desa Kwangsan dengan fokus pada distribusi status gizi dan variasinya di antara populasi remaja. Data dikumpulkan dari pihak desa langsung, Metode K Means digunakan untuk mengklasifikasikan data status gizi remaja menjadi beberapa kelompok berdasarkan pola yang ditemukan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas remaja di Desa Kwangsan memiliki status gizi yang masuk dalam kategori "Gizi baik (normal)". Namun, analisis juga mengungkapkan variasi signifikan di dalam populasi, dengan sebagian kecil remaja mengalami "Gizi buruk (severely thinness)" dan "Gizi kurang (thinness)". Implementasi K-Means melalui platform Google Colab telah terbukti berhasil sebagai alat untuk mengelompokkan data ini secara efektif.
Temuan ini memberikan wawasan penting bagi kebijakan kesehatan masyarakat di Desa Kwangsan dengan menyoroti kondisi gizi remaja yang perlu diperhatikan lebih lanjut. Informasi yang diperoleh dari penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk mengarahkan upaya-upaya intervensi yang
bertujuan meningkatkan kualitas gizi dan kesehatan remaja. Platform Google Colab telah memberikan kemudahan dalam proses implementasi dan analisis data, serta mendukung keberhasilan penelitian ini.
========================================================================================================================
This research aims to implement the K-Means method for classifying the nutritional status of adolescents using the Google Colab platform. The study was in Kwangsan Village with a focus on the distribution of nutritional statuses and their variations among the adolescent population. Data were collected directly from the village authorities. The K-Means method was employed to classify the nutritional status data into several groups based on identified patterns.
The research findings indicate that the majority of adolescents in Kwangsan Village fall into the "Normal nutrition" category. However, the analysis also revealed significant variations within the population, with a small proportion of adolescents experiencing "Severely thinness" and "Thinness" conditions. The implementation of K-Means through Google Colab has proven successful as a tool for effectively grouping this data.
These findings provide crucial insights for public health policies in Kwangsan Village by highlighting the nutritional conditions of adolescents that require further attention. The information gained from this study can serve as a basis for directing interventions aimed at improving the nutritional quality and health of adolescents. Google Colab facilitated the implementation and data analysis processes, contributing to the success of this research.