IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN SEHAT DAN BERGIZI Mochamad Noor Afandie, Imam Cholissodin .,S.Si.,M.Kom, Ahmad Afif Supianto.,S.Si.,M.Kom Program Studi Teknik Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Kampus Universitas Brawijaya Jalan Veteran Malang , Jawa Timur, Indonesia email : haruma54@gmail.com, imamcs@ub.ac.id, afif.supianto@ub.ac.id, ABSTRACT Food is a basic requirement for every patient . A variety of foods have been produced ranging from snack foods that do not light up in order to meet the basic needs of so many patients who are less aware of the foods they eat without thinking about the impact of eating foods that are too excessive and cause most people are obese or overweight as a result of the need daily nutrition is not worth the food consumed by the patient . In this study discusses the implementation of a decision support system for the selection of healthy and nutritious diet by using the k-nearest neighbor method . Input data at the beginning of the process of determining the appropriate menu option to the daily nutritional needs of the patient with information daily nutritional needs of patients with the parameters used are : height, weight , age , gender , and physical activity . The process of classification is done using k- nearest neighbor method with training data is done on 50 patients and 30 packets of data diets contained within the system by comparing each patient to 30 random food packages to find out the food packages to suit the nutritional needs per meal time in order patients can avoid obesity or overweight . Testing is done by comparing the decision given by the decision system obtained by nutritionists . The conclusion from the test results obtained with the best accuracy percentage score of 83% accuracy with 50 test data and the value of k = 2 . Having obtained the value of k = 2 as the value of k with the best accuracy then testing the accuracy of the amount of test data , the best accuracy values obtained on 30 test data with the percentage of 83.3 % Keywords: Decision Support Implementation,, k-nearest neighbor, eucledian distance ABSTRAK Makanan merupakan kebutuhan pokok bagi setiap pasien. Berbagai macam makanan telah banyak diproduksi mulai dari makanan ringan hingga makanan yang tidak ringan demi memenuhi kebutuhan pokok pasien sehingga banyak orang yang kurang sadar akan makanan yang mereka konsumsi tanpa memikirkan dampak dari mengonsumsi makanan yang terlalu berlebihan dan menyebabkan kebanyakan orang mengalami obesitas atau kegemukan akibat kebutuhan gizi harian tidak sebanding dengan makanan yang dikonsumsi oleh pasien. Pada penelitian ini membahas tentang implementasi sebuah Implementasi Pendukung Keputusan untuk pemilihan menu makanan sehat dan bergizi dengan menggunakan metode k-nearest neighbor. Inputan data pada proses awal menentukan pilihan menu yang sesuai terhadap kebutuhan gizi harian pasien dengan mendapatkan informasi kebutuhan gizi harian pasien dengan parameter yang digunakan yaitu : tinggi badan, berat badan, usia, jenis kelamin, dan physical activity. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode k-nearest neighbor dengan training data dilakukan terhadap 50 data pasien dan 30 paket menu makanan yang terdapat didalam sistem dengan membandingkan setiap pasien terhadap 30 paket makanan secara random untuk mengetahui paket makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi per waktu makan agar pasien dapat terhindar dari obesitas atau kegemukan. Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan keputusan yang diberikan oleh sistem dengan keputusan yang didapatkan oleh ahli gizi. Kesimpulan dari hasil pengujian akurasi terbaik didapatkan dengan nilai presentase akurasi sebesar