Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 3

Perbandingan Euclidean dan Manhattan Pada Algoritma K-NN Dalam Menentukan Status Gizi Balita

SemanTIK: Teknik Informasi · Vol. 10 No. 1 (2024) · pp. 77–82

DOI
10.55679/semantik.v10i1.48404
ISSN
2502-8928, 2460-1446
Published
2024-06-30
Publisher
Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Algoritma K-NN merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam mengklasifikasi status gizi pada balita. Namun, keefektifan algoritma ini sangat tergantung pada metode mengukur jarak antara data dengan data terdekatnya atau biasa disebut data metrik. Permasalahan penelitian ini adalah membandingkan kinerja Euclidean distance dengan Manhattan distance dalam mengklasifikasi status gizi dengan menggunakan teknik evaluasi Confussion matrix didapatkan bahwa Manhattan distance mendapatkan nilai accuracy lebih baik yaitu 87,5% dibandingkan Euclidean distance yaitu 82,5%. Disisi lain nilai Precision, Recall, dan F1-Score dari Manhattan distance masih memberikan nilai yang lebih unggul/ besar. Melalui penelitian ini, peneliti merekomendasikan penelitian selanjutnya berupa pengaruh banyaknya dataset, variasi nilai K, menggunakan metode metrik yang lain, dan menerapkan teknik tertentu selain K-NN dalam untuk menentukan status gizi. Kata kunci; K-NN, Euclidean, Manhattan, Status Gizi Balita

Collaboration network of the authors

8 authors · 11 co-authorship links · 2 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Gadjah Mada
  • Universitas Halu Oleo
  • Universitas Mandala Waluya
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Agus HarjokoUniversitas Gadjah Mada1
Muh. Ihsan SaritaUniversitas Halu Oleo1
Maulana MalikAffiliation unknown1
Muhammad Sainal AbidinUniversitas Mandala Waluya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/oai, first harvested 29 Okt 2026, last seen 29 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Perbandingan Euclidean dan Manhattan Pada Algoritma K-NN Dalam Menentukan Status Gizi Balita</dc:title>
	<dc:creator>S. Sagala, La Ode Hasnuddin</dc:creator>
	<dc:creator>Susanti, Risqi Wahyu</dc:creator>
	<dc:creator>Zulfadlih, La Ode Sahlan</dc:creator>
	<dc:creator>Sumpala, Andi Tenri</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US"></dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">Algoritma K-NN merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam mengklasifikasi status gizi pada balita. Namun, keefektifan algoritma ini sangat tergantung pada metode mengukur jarak antara data dengan data terdekatnya atau biasa disebut data metrik. Permasalahan penelitian ini adalah membandingkan kinerja Euclidean distance dengan Manhattan distance dalam mengklasifikasi status gizi dengan menggunakan teknik evaluasi Confussion matrix didapatkan bahwa Manhattan distance mendapatkan nilai accuracy lebih baik yaitu 87,5% dibandingkan Euclidean distance yaitu 82,5%. Disisi lain nilai Precision, Recall, dan F1-Score dari Manhattan distance masih memberikan nilai yang lebih unggul/ besar.  Melalui penelitian ini, peneliti merekomendasikan penelitian selanjutnya berupa pengaruh banyaknya dataset, variasi nilai K, menggunakan metode metrik yang lain, dan menerapkan teknik tertentu selain K-NN dalam untuk menentukan status gizi.

Kata kunci; K-NN, Euclidean, Manhattan, Status Gizi Balita</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Informatics Engineering Department of Halu Oleo University</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2024-06-30</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/48404</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.55679/semantik.v10i1.48404</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">SemanTIK : Teknik Informasi; Vol 10, No 1 (2024): SemanTIK : Teknik Informasi; 77-82</dc:source>
	<dc:source>2502-8928</dc:source>
	<dc:source>2460-1446</dc:source>
	<dc:source>10.55679/semantik.v10i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/48404/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2024 SemanTIK : Teknik Informasi</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>