Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian

Metode ini mempartisi data ke dalam clusterkelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Berdasarkan uraian di atas, algoritma K-Means Clustering dapat dimanfaatkan untuk memprediksikan berat badan ideal seorang pasien dengan menginputkan tinggi badan, berat badan, usia, ukuran kerangka hingga aktifitas pasien tersebut. Oleh karena itu, penulis ingin menuangkannya ke dalam sebuah skripsi dengan judul: “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Dalam Menentukan Berat Badan Ideal” .

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka perumusan masalah dalam penulisan ini adalah bagaimana merancang sebuah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menentukan berat badan ideal dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering.

1.3 Batasan Masalah

Adapun yang menjadi batasan masalah dalam penulisan skripsi ini adalah : a. Berat badan ideal dihitung berdasarkan tinggi badan, berat badan dan ukuran kerangka pasien. b. Kebutuhan kalori per hari dihitung berdasarkan usia, berat badan, tinggi badan serta aktifitas pasien. c. Data yang dikelompokkan untuk menentukan berat badan ideal pasien sesuai dengan cluster yang telah ditetapkan sebelumnya. d. Metode pengelompokkan data yang digunakan adalah K-Means Clustering. e. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Microsoft Visual Basic 6.0 dan DBMS menggunakan Microsoft Acces 2007. Universitas Sumatera Utara

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitan ini adalah : a. Untuk mengetahui cara penentuan berat badan ideal seorang pasien berdasarkan tinggi badan, berat badan, usia, ukuran kerangka hingga aktifitas pasien. b. Untuk mengetahui cara kerja algoritma K-Means Clustering dalam melakukan pengelompokan terhadap data berdasarkan input yang dimasukkan. c. Untuk menganalisis dan merancang sistem penentuan berat badan ideal dengan menggunakan K-Means Clustering.

1.5 Manfaat Penelitian

Sedangkan manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah perangkat lunak dapat digunakan dalam bidang kedokteran untuk menentukan berat badan ideal pasien yang akan menjalankan program diet maupun kesehataan.

1.6 Metodologi Penelitian

Dalam penelitian ini dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut: 1. Studi Literatur Metode ini dilaksanakan dengan melakukan studi kepustakaan yang relevan serta buku-buku maupun artikel-artikel atau e-book dan juga journal international yang didapatkan melalui internet. 2. Analisis Pada tahap ini digunakan untuk mengolah data yang ada dan kemudian melakukan analisis terhadap hasil studi literatur yang diperoleh sehingga menjadi suatu informasi. 3. Perancangan Perangkat Lunak Pada tahap ini, digunakan seluruh hasil analisa terhadap studi literatur yang dilakukan untuk merancang perangkat lunak yang akan dihasilkan. Dalam tahapan ini, dilakukan perancangan terhadap bentuk antarmuka sistem serta proses kerja sistem untuk memudahkan dalam proses implementasi berikutnya Universitas Sumatera Utara .

1.7 Sistematika Penulisan