Integrasi K-Means dan Random Forest untuk Rekomendasi Menu Makanan Bergizi (MBG) Berdasarkan Usia Penerima: Integration of K-Means and Random Forest for Recommendation of Nutritious Food Menu (MBG) Based on Recipient Age

Miftahul Jannah; Ajang Sopandi; Ryan Zulham Ramadhani; Hengki Rusdianto; Khelvin Ovella Putra

doi:10.57152/malcom.v6i3.2671

Authors

Miftahul Jannah Politeknik Negeri Bengkalis
Ajang Sopandi Universitas Muhammadiyah Tangerang
Ryan Zulham Ramadhani Universitas Muhammadiyah Tangerang
Hengki Rusdianto Universitas Muhammadiyah Tangerang
Khelvin Ovella Putra Institut Teknologi Mitra Gama

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v6i3.2671

Keywords:

Clustering, K-Means, Makanan Bergizi , Random Forest, Rekomendasi Menu

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) bertujuan meningkatkan kualitas gizi anak-anak sebagai upaya mendukung pertumbuhan dan kesehatan peserta didik, namun implementasinya menu makanan MBG yang diberikan setiap harinya masih belum sesuai dengan kebutuhan peserta didik disekolah karena tidak berdasarkan kelompok usia. Perbedaan usia, berat badan, dan tinggi badan memengaruhi kebutuhan nutrisi sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk menghasilkan rekomendasi menu makanan MBG yang tepat. Penelitian ini mengusulkan integrasi algoritma K-Means Clustering dan Random Forest untuk mengelompokkan penerima berdasarkan kelompok usia peserta didik sehingga nutrisi yang diberikan sesuai dengan rekomendasi status gizi WHO serta Angka Kecukupan Gizi (AKG) Kementerian Kesehatan RI. Data yang digunakan berjumlah 1190 data menu pangan sebagai studi awal pengembangan sistem. Hasil clustering digunakan sebagai dasar pengelompokan menu makanan berdasarkan kategori gizi dari data menu pangan dan menggunakan Random Forest dalam menentukan menu harian berdasarkan data AKG. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu memberikan rekomendasi menu makanan bergizi secara otomatis sesuai dengan karakteristik individu. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi metode clustering dan klasifikasi efektif dalam mendukung sistem rekomendasi menu makanan bergizi berbasis data.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Merlinda Ajeng and Yusuf Yusmar, “Analisis Program Makan Gratis Prabowo Subianto TerhadapStrategi Peningkatan Motivasi Belajar Siswa di Sekolah Tinjauandari Perspektif Sosiologi Pendidikan,” Ranah Res. J. Multidiscip. Res. Dev., vol. 7, no. 2, pp. 1364–1373, 2025.

Nurul Azzahra, Akbar Dwi Dharmawan, Aras Fikar Mardatilah, Mohamad Ilham Habibi, Virliana Amanda Putri Aryani, and Suhardi, “Pelaksanaan Uji Coba Program Makan Bergizi Gratis di SMP Negeri 4 Tangerang,” J. Pengabdi. Masy. dan Ris. Pendidik., vol. 3, no. 4, pp. 5036–5044, 2025, doi: 10.31004/jerkin.v3i4.1335.

D. A. M. C. Dhirtya and I. G. K. Warmika, “Efektivitas Program Makan Gratis Pada Status Gizi Siswa Sekolah Dasar: Tinjauan Sistematis,” MANUJU MALAHAYATI Nurs. J., vol. 7, no. 1, pp. 27–48, 2025.

L. Wikarsa, L. Sitanayah, V. E. Manginsela, and M. Kim, “Hybrid Bert-Knn for Emotion Detection in Social Media Responses To Indonesia’S Free Meal Program: Performance and Challenge,” ICIC Express Lett. Part B Appl., vol. 17, no. 5, pp. 525–532, 2026, doi: 10.24507/icicelb.17.05.525.

D. D. L. H. Dida Akhmad Gurnida, Nanan Nur’aeny and I. R. Fransisca Sri Susilaningsih, Dewi Marhaeni Diah Herawati, “Korelasi antara tingkat kecukupan gizi dengan indeks massa tubuh siswa sekolah dasar kelas 4, 5 dan 6,” Padjadjaran J. Dent. Res. Student, vol. 4, no. April, pp. 43–50, 2020, doi: 10.24198/pjdrs.v3i2.25763.

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 46–56, 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.

N. Sayuti Hanapiah, N. Suarna, and W. Prihartono, “Meningkatkan Penanganan Stunting Pada Anak Melalui Klasifikasi Pemberian Makanan Tambahan Berdasarkan Usia Dengan Metode K-Means Di Desa Cintarasa,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp. 3484–3493, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i6.8213.

F. Rahman, T. A. Siswa, and R. Rudiman, “Penerapan Metode GA-RU Pada Algoritma Random Forest Untuk Mengatasi Class Imbalance Data Beasiswa KIP-Kuliah,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 6, no. 4, pp. 2345–2357, 2025, doi: 10.47065/bits.v6i4.6757.

T. Nugroho, U. Enri, and I. Maulana, “Clustering Menu Makanan Berdasarkan Kebutuhan Kalori Harian Menggunakan Algoritme K-Means,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp. 4411–4417, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i4.9958.

N. Fitroha, A. E. Suandi, and M. F. Nurcahyadi, “Perancangan Sistem Rekomendasi Resep Bergizi Untuk Masyarakat Menggunakan K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 184–189, 2026.

F. I. Rahman, L. Lukman, and H. Hildayati, “Sistem Klasifikasi Kerusakan Jalan Metode Machine Learning dengan Algoritma K-Means dan Random Forest,” Arus J. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 116–126, 2025, doi: 10.57250/ajst.v3i1.1212.

S. Sulistiyani, “Student Characteristics, Acceptability, and Suitability of Portion Standards with Recommended Dietary Allowance in School Meals at Al Furqan Primary School, Jember Regency,” Amerta Nutr., vol. 8, no. 3SP, pp. 285–294, 2024, doi: 10.20473/amnt.v8i3SP.2024.285-294.

Y. Elda, S. Defit, Y. Yunus, and R. Syaljumairi, “Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk Meningkatkan Nilai Rata-Rata Kelas Menggunakan K-Means,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 103–108, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.130.

N. N. Saragih and R. Kurniawan, “(Journal of Computer Engineering, System and Science),” J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 10, no. 1, pp. 299–311, 2025.

A.- Akramunnisa and F. Fajriani, “K-Means Clustering Analysis pada PersebaranTingkat Pengangguran Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan,” J. Varian, vol. 3, no. 2, pp. 103–112, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.652.

Putri Azhiah, Jasmir, and Purnama Benni, “Klasifikasi Kelayakan Penerima Beasiswa Menggunakan Naive Bayes dengan Optimasi Atribut Berbasis K-Means,” Inst. Ris. dan Publ. Indones., vol. 5, no. October, pp. 1450–1462, 2025.

H. Tantyoko, D. K. Sari, and A. R. Wijaya, “Prediksi Potensial Gempa Bumi Indonesia Menggunakan Metode Random Forest Dan Feature Selection,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst., vol. 6, no. 2, pp. 83–89, 2023, doi: 10.36080/idealis.v6i2.3036.

A. Fauzi, R. Supriyadi, and N. Maulidah, “Deteksi Penyakit Kanker Payudara dengan Seleksi Fitur berbasis Principal Component Analysis dan Random Forest,” J. Infortech, vol. 2, no. 1, pp. 96–101, 2020, doi: 10.51717/simkom.v10i1.703.

K. K. B. G. NASIONAL, R. INDONESIA, and N. 401. . T. 2025, “Kepala Badan Gizi Nasional Republik Indonesia.” pp. 1–282, 2025.

G. Ngurah, D. Kajeng, I. M. A. Wirawan, I. K. Dwi, A. Putra, and R. N. Putera, “Integrasi Algoritma K-Means untuk Clustering Data Kuesioner Kepribadian Mahasiswa,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 15, no. Volume 15, Nomor 2, Tahun 2026, pp. 247–258, 2026.

N. A. Maori and E. Evanita, “Metode Elbow dalam Optimasi Jumlah Cluster pada K-Means Clustering,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 14, no. 2, pp. 277–288, 2023, doi: 10.24176/simet.v14i2.9630.

Suci Amaliah, M. Nusrang, and A. Aswi, “Penerapan Metode Random Forest Untuk Klasifikasi Varian Minuman Kopi di Kedai Kopi Konijiwa Bantaeng,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res., vol. 4, no. 3, pp. 121–127, 2022, doi: 10.35580/variansiunm31.

S. Astiti and A. W. Aranski, “Prediction of Potential Fishing Zones Using K- Means Clustering and Random Forest in Batam Waters,” JUITA J. Inform., vol. 14, no. 1, pp. 221–230, 2026.

Fadil Danu Rahman, M. I. Z. Mulki, and A. Taryana, “Clustering Dan Klasifikasi Data Cuaca Cilacap Dengan Menggunakan Metode K-Means Dan Random Forest,” J. SINTA Sist. Inf. dan Teknol. Komputasi, vol. 1, no. 2, pp. 90–97, 2024, doi: 10.61124/sinta.v1i2.15.

D. R. Forest, W. H. Sasoko, E. W. Pujiharto, R. Haris, and A. Y. Kania, “R. Haris, W. Haryo, E. W. Pujiharto, A. Yuza, K. Kusrini, dan K. Kusnawi, ‘Prediksi banjir di DKI Jakarta dengan menggunakan algoritma K-Means dan random forest,’ Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM), vol. 5, no. 1, pp. 43–49, 2024.,” vol. 05, no. 01, pp. 43–49, 2024, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/