@thesis{thesis,
		author={Alena  Uperiati and Dewi  Fitrianingsih and Martaleli  Bettiza},
		title ={KLASIFIKASI STATUS GIZI PADA PERTUMBUHAN BALITA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)},
		year={2021},
		url={http://repositori.umrah.ac.id/1486/},
		abstract={Status gizi untuk balita adalah sesuatu hal yang sangat penting untuk diketahui
oleh orang tua, karena masih banyak ditemukan kasus kekurangan gizi balita di
Indonesia yang tak kunjung hilang. Khususnya didaerah Kijang pada Puskesmas
Sei Lekop masih banyak terdapat balita yang mempunyai gizi tidak seimbang,
karena masih kurangnya pengetahuan orangtua mengenai gizi balita. Pada
penelitian ini digunakan metode k-nearest neighbor untuk klasifikasi status gizi
balita. Data gizi balita menggunakan 4 klasifikasi yaitu : Lebih, Baik, Kurang,
Buruk. Banyaknya data yang digunakan untuk penelitian ini adalah 170 data,
dimana 80% sebagai data latih berjumlah 136 data, dan 20% sebagai data uji yang
berjumlah 34 data. Tingkat akurasi dari hasil pengujian ini adalah menghasilkan
tingkat akurasi 73.53% dengan menggunakan algoritma k-nearest neighbor}
		}