## KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PENENTUAN STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Yudi Mulyanto 1 , Farida Idifitriani 2 , Ambar Wati 3 1,2,3 Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa watiambar0610@gmail.com

## ABSTRAK
Maraknya stunting pada  balita  yang  mengakibatkan  resiko  angka  kematian  sangat  tinggi,  Permasalahan tersebut  menjadi  perhatian  agar  dapat    mengatasi stunting pada  balita  salah  satunya  di  Kecamatan  Poto  Tano. Permasalahan stunting yang  ditemukan  di  Puskesmas  Kecamatan  Poto  Tano  yang  disebabkan  kurangnya pengetahuan orang tua akan bahayanya stunting , faktor ekonomi yang mengakibatkan kurangnya asupan gizi pada bayi balita. Dengan melakukan analisis data mining terhadap data balita dalam penentuan stunting diolah menjadi sebuah informasi untuk dapat mendeteksi stunting pada balita secara dini. Penulis menggunakan data gizi balita sebanyak 5.829 data balita yang diperoleh dari Puskesmas Poto Tano. Naïvee Bayes digunakan sebagai metode untuk klasifikasi data dalam penelitian ini. Penulis menggunakan tools RapidMiner dengan algoritma Naïve Bayes dan menggunakan atribut berpengaruh terhadap penentuan stunting pada balita seperti, umur Berat Badan (BB/U) dan  Tinggi  Badan  (TB/U). Naive  Bayes terbukti  efektif  dalam  penentuan stunting pada  balita  dengan  tingkat akurasi yang sangat tinggi mencapai 95.08%.
Kata Kunci : Stunting, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Maraknya stunting pada balita yang mengakibatkan resiko angka kematian sangat tinggi, perkembangan otak suboptimal sehingga perkembangan motorik terlambat dan terhambatnya pertumbuhan  mental. Stunting adalah  status  gizi yang  didasarkan  pada  parameter  Berat  Badan menurut Umur (BB/U) atau Tinggi Badan menurut Umur  (TB/U),  hasil  pengukuran  antropometri berdasarkan  parameter  tersebut  dibandingkan dengan standar baku WHO untuk menentukan anak tergolong pendek (<-2 SD) atau sangat pendek (<-3 SD)  [1].  Kementerian  Kesehatan  mengumumkan hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  pada Rapat  Kerja  Nasional  BKKBN,  dimana  prevalensi stunting di Indonesia turun dari 24,4% di tahun 2021 menjadi  21,6%  di  tahun  2022.  berdasarkan  Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) angka stunting di Nusa Tenggara  Barat  berada  pada  angka  13,78%, berdasarkan Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) per 31 desember 2022, angka stunting KSB berada pada angka  13,69%  berdasarkan  Survei  Status  Gizi Indonesia (SSGI) angka stunting di Kecamatan Poto Tano  berada  pada  angka  6,72%.  Dampak  buruk yang disebabkan oleh stunting jangka pendek adalah gangguan perkembangan otak, kecerdasan, gangguan  pertumbuhan  fisik,  dan  gangguan metabolisme  dalam  tubuh.  Dampak  buruk stunting jangka  panjang  adalah  menurunnya  kemampuan kognitif dan prestasi belajar, menurunnya kekebalan tubuh  sehingga  mudah  sakit,  dan  resiko  tinggi timbulnya diabetes, obesitas, jantung, dan penyakit pembuluh  darah,  kanker,  stroke,  dan  kecacatan  di usia  tua  [2].    Ada  beberapa  faktor  yang menyebabkan  anak  balita  terkena stunting yaitu asupan  gizi,  faktor  ibu,  penyakit  infeksi,  faktor genetik,  pemberian  ASI  eksklusif,  ketersedian
pangan,  faktor  sosial  ekonomi,  tingkat  pendidikan, pengetahuan  gizi  ibu,  faktor  lingkungan  [3]. Permasalahan stunting yang ditemukan di Puskesmas Kecamatan Poto Tano yang disebabkan kurangnya  pengetahuan  orang  tua  akan  bahayanya stunting ,  faktor  ekonomi  yang  mengakibatkan kurangnya asupan gizi pada bayi balita. Puskesmas adalah unit pelaksanaan teknis dinas kabupaten/kota yang  bertanggung  jawab  untuk  melaksanakan pembangunan  kesehatan  di  wilayah  kerja dengan tujuan meningkatkan peelayanan kesehatan masyarakat  dan  tubuh  keembang  bayi  balita.  Ada beberapa  permasalahan  yang  terjadi  di  Puskesmas Kecamatan  Poto  Tano,  proses  pendataan  yang dilakukan oleh petugas Puskesmas masih menggunakan Microsoft  Excel ,  banyaknya  data balita yang menyulitkan pengelolaan data, memerlukan  waktu  yang  lama  dalam  pengolahan data  dan  dalam    penentuan stunting dan  juga  pada proses  penentuan stunting dilakukan  dengan perhitungan  berdasar  antropometri  dan  data peenimbangan  balita  akan  diberikan  ke  pihak Kabupaten  untuk  menentukan  anak  yang  terkena stunting memerlukan  waktu  yang  lama  untuk mendapat  hasil stunting pada  balita . Dari permasalahan  diatas  penulis  memberikan  solusi untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut  dengan klasifikasi  data  mining  penentuan stunting pada balita  dengan  menggunakan  metode naïvee  bayes.
Penentuan stunting akan  diolah  menjadi  sebuah informasi  terkait  balita  yang  terkena stunting . Dengan adanya informasi tersebut dapat membantu petugas  Puskesmas  meengeetahui  lebih  cepat apakah  balita  tersebut  terkena stunting atau  tidak, mendapat  hasil  data  yang  valid,  mencegah  dan mengatasi stunting dengan memberikan penanganan yang tepat pada balita yang terkena stunting kareena
saat ini angka stunting sangat tinggi. metode naïvee bayes memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  sebesar 79.8% dibandingkan dengan KNN sebesar 50.23%, Support  Vector  Machine (SVM)  tingkat  akurasi sebesar 75.29% [4] .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Puskesmas
Puskesmas adalah Fasilitas Pelayanan
Kesehatan (Faskes) yang digunakan untuk menyelenggarakan  upaya  pelayanan  Kesehatan, baik  itu  promotif,  preventif,  kuratif  maupun rehabilitatif yang dilakukan oleh pemerintah daerah dan/atau  masyarakat.  Puskesmas  memiliki  tugas melaksanakan kebijakan kesehatan untuk mencapai tujuan Pembangunan Kesehatan di wilayah kerjanya [5].

## 2.2. Stunting
Stunting adalah  status  gizi  yang  didasarkan pada parameter Berat Badan menurut Umur (BB/U) atau  Tinggi  Badan  menurut  Umur  (TB/U),  hasil pengukuran  antropometri  berdasarkan  parameter tersebut  dibandingkan  dengan  standar  baku  WHO untuk menentukan anak tergolong pendek (<-2 SD) atau  sangat  pendek  (<-3  SD)  [6].  Menurut  World Health  Organization  (WHO)  standar  pertumbuhan anak terdapat sampel 8.440 anak yang telah tumbuh dengan sehat karena diberikan asupan gizi yang baik, ASI eksklusif dan terkontrol dari infeksi berikut ini adalah standar pertumbuhan bayi [7]. Ada beberapa faktor yang menyebabkan stunting yaitu asupan gizi, faktor  ibu,  penyakit  infeksi,  faktor  genetik, pemberian ASI eksklusif, ketersedian pangan, faktor sosial ekonomi, tingkat pendidikan, tingkat pendidikan, pengetahuan gizi ibu, faktor lingkungan [8].
2.3. Knowledge Discovery Data (KDD)
Knowledge Discovery Data (KDD)
menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi  dalam  suatu  Kumpulan  data  yang besar. KDD dapat didefinisikan sebagai proses non- trivial identifikasi data yang valid, baru, berpotensi, bermanfaat,  dan  akhirnya  memiliki  pola  yang dimengerti [9]
Gambar 1. Tahap – tahap KDD
Tahap – tahap KDD sebagai berikut [10] a. Seleksi data ( data Selection ).
b. Pre-processing ( Cleaning ).
c. Transformasi data.
d. Data Mining.
e. Interpretasi atau evaluasi.
2.4. Data Mining Data mining merupakan  proses  untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari basis data  yang  besar  dan  perlu  diolah  agar  menjadi sebuah informasi baru dalam mengambil Keputusan [11].  Data  mining  memiliki  beberapa  kelompok berdasarkan  tugasnya  yaitu  deskripsi,  evaluasi, prediksi, klasifikasi, clustering, dan asosiasi [12]. secara garis besar data mining terdapat dua tipe data yang harus dipahami yaitu [13] :
a. Numerik  merupakan  tipe  data  yang  bisa dikalkulasi.
b. Nominal  merupakan tipe data  yang tidak bisa dikalkulasi baik tambah, kurang, kali maupun bagi.

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan model atau fungsi yang menjelaskan dan membedakan konsep kelas data untuk memperkirakan kelas yang tidak diketahui dari suatu objek  [14].  Metode  klasifikasi  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  atau  instansi  ke  dalam kelompok  atau  kategori  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Contoh  metode  klasifikasi  termasuk pohon keputusan, Naive Bayes, dan Support Vector Machines [15].  Dalam  pengklasifikasian  data terdapat  dua  yang  dilakukan  yaitu  proses training dan proses testing.

## 2.6. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan algoritma yang dapat mengklasifikasikan variabel tertentu dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik, teori  probabilitas  untuk  menemukan  peluang terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi  dengan melihat frekuensi tiap klasifikasi pada data pelatihan [16].  metode naïve  bayes memiliki  nilai  akurasi lebih  tinggi  sebesar  79.8%  dibandingkan  dengan KNN  sebesar  50.23%, Support  Vector  Machine (SVM)  tingkat  akurasi  sebesar  75.29%  [17]. Statement teori Naïve Bayes sebagai berikut [18] .
Statement teori Naïve Bayes (1).
P(H|X) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) Dimana : X    = Data class yang belum diketahui H    = Hipotesis data P(H|X)    =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X P(H)      = Probabilitas hipotesis H P(X|H)    =  Probabilitas  X  berdasarkan kondisi pada hipotesis H

## P(X)     = Probabilitas X
2.7. RapidMiner Rapidminer merupakan suatu perangkat lunak penambangan data yang memiliki kemampuan yang kuat dalam membuat model prediksi dengan cepat. Perangkat  lunak  ini  merupakan  solusi all-in-one yang  mencangkup  ratusan  persiapan  data  dan algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  mendukung segala proyek penambangan data. Dengan menggunakan  program  ini,  pengguna  dapat mengimpor data mentah termasuk database dan teks yang kemudian akan dianalisis secara otomatis dan cerdas dalam skala besar [19].
Aplikasi  ini  digunakan  untuk  penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan prototype dengan cepat,  mendukung  proses  pembelajaran  mesin termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi dan pengoptimalan [20].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  beberapa  tahapan dalam  proses  pengumpulan  data  dan  pengolahan data  mining  klasifikasi  dengan  menggunakan metode naïve bayes.

## Gambar 2. Alur Penelitian
3.1. Metode pengumpulan data
a. Observasi Pada  tahap  ini  merupakan  pengamatan  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  data  awal tentang  masalah  atau  fenomena  yang  akan diteliti  tentang  permasalahan  yang  ada  di Puskesmas  terutama  dalam  proses  pendataan status  Gizi  balita  dan  proses  penentuan stunting pada balita.
b. Wawancara Melakukan  wawancara  dengan  tujuan  untuk mendapatkan data secara langsung dengan cara melakukan  proses  tanya  jawab  dengan narasumber  dalam  hal  ini  peneliti  melakukan wawancara  dengan  ibu  Laili  Yuli  AMd.  Gz sebagai petugas Gizi puskesmas Poto Tano.
c. Studi Pustaka
Pada Studi Pustaka penulis mencari informasi yang  berkaitan  dengan  tema  atau  topik  dan permasalahan yang diteliti. Informasi tersebut diperoleh  dari  beberapa  sumber  yaitu  buku, jurnal  ilmiah,  artikel  internet  dan  sumber- sumber  lainnya  yang  berkaitan  dengan penelitian.

## 3.2. Pengolahan Data Mining
Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data  mining memiliki  lima  tahapan  untuk  menghasilkan informasi yang relevan. Adapun tahap – tahap data mining sebagai berikut :
a. Seleksi data ( data selection )
Tahap  pertama  adalah  proses  pemilihan  data yang akan digunakan dalam proses pengelompokkan data. Dataset yang digunakan adalah  data  status  gizi  balita  yang  ada  di Puskesmas  Kecamatan  Poto  Tano  dan menentukan  atribut  yang  akan  digunakan untuk  klasifikasi  5.829  data  balita.  Atribut yang  akan  digunakan  adalah  nama,  umur, jeenis  keelamin,  Beerat  Badan  (BB),  Tinggi Badan  (TB),  dan  desa.  Data  yang  sudah diseleksi atau dipilih kemudian disimpan untuk di proses ke tahap selanjutnya.
b. Pre-processing / Cleaning
Selanjutnya  proses cleaning adalah  tahap pembersihan  pada  data  yang  tidak  relevan membuang duplikasi data. Pembersihan dilakukan  pada  data  ganda,  data  kosong  dan menghilangkan  data  tidak  digunakan,  dan memperbaiki  kesalahan  data.  Pembersihan data dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel.
c. Transformasi data ( data transformasi ) Data  digabungkan  atau  mentransformasi  data yang  belum  memiliki  identitas  yang  jelas kedalam  bentuk  data  yang  valid  atau  relevan data  balita  agar  mudah  dimengerti  oleh  tools RapidMiner  untuk  diproses  ke  dalam  data mining.
d. Data Mining Proses  mencari  pola  atau  informasi    menarik dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan klasifikasi  dan  metode naïvee  bayes dengan menggunakan tools RapidMiner.
e. Interpretasi atau evaluasi Proses pemeriksaan atau meninjau data sampai pada  kesimpulan  atau  proses  pembentukan keluaran data yang mudah dimengerti dan hasil penentuan stunting pada balita menghasil hasil yang  relevan  dan  untuk  menghasilkan  tingkat akurasi  dengan  menggunakan  klasifikasi  dan metode naïvee bayes.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Model Prediksi dengan Naïve Bayes
Dalam menerapkan model penentuan stunting menggunakan RapidMiner, dibutuhkan data training  untuk  tahap  pelatihan  dan  data  testing untuk menguji model. Data testing terdiri dari 4618 data  yang  telah  ditentukan  sebagai  data  pelatihan untuk  data  testing  terdiri  dari  1970  data  yang digunakan  untuk  data  pengujian.  Langkah  awal dalam  pemodelan  prediksi  dengan naïve  bayes, data training diimpor ke dalam aplikasi RapidMiner  dan  dikonfigurasi  dengan  model seperti gambar dibawah ini
Gambar 3. Model Naïve Bayes Pada Data Training
Metode naïve bayes digunakan untuk melatih data sehingga menghasilkan model prediksi. Nilai probabilitas  atribut  yang  diperoleh  selama  proses pelatihan  data  menjadi  dasar  untuk  model penentuan stunting .  Nilai  probabilitas  spesifikasi dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Nilai Probabilitas Atribut Data Training
Tampilan  tabel  distribusi  statistik  dari  setiap atribut kelas yang digunakan dalam hasil pelatihan data testing menggunakan RapidMiner .  Tabel distribusi  statistik  bertujuan  untuk  memberikan informasi secara umum distribusi statistik atribut – atribut yang digunakan.
Gambar 5. Distribusi Statistik Atribut Data Training

## 4.2. Pengujian Data dengan Model
Data  uji  dapat  digunakan  setelah  model dirancang  dan  diimplementasikan  selama  fase pelatihan  data.  Namun  untuk  menggunakan RapidMiner dalam pembelajaran mesin, data harus dikonfigurasi  dengan  model  yang  telah  ada sebelumnya.  Pada  antarmuka  desain  model,  akan muncul  konfigurasi  data  dan  model  sebagai berikut:
Gambar 6. Penerapan Model data Testing
Setelah  melakukan  konfigurasi  rancangan model, tahap pengujian data dapat dilakukan. Data testing menggunakan data rekapan status gizi balita tahun  2023,  dengan  konfigurasi  data  operator seperti gambar di atas.
Gambar 7. Distribusi Statistik Atribut Data

## Testing
Gambar 7 menunjukkan distribusi statistik dari setiap atribut setelah proses konfigurasi. Pada tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah terdapat data missing .
Gambar 8. Hasil Prediksi
Gambar  8  adalah  hasil  penentuan Stunting pada balita menggunakan metode naïve bayes. Dari pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  gambar  8, menunjukkan  nama  balita  dan  hasil  penentuan stunting , hasil prediksi stunting terdapat 261 balita yang  terkena stunting dan 1709 balita  yang  status gizi normal.
Gambar 9. Diagrams Berdasarkan TB/U
Grafik  data  penentuan stunting pada  balita berdasarkan  Tinggi  Badan  menurut  Umur  (TB/U) warna biru  menunjukkan balita dengan  status gizi stunting 0,55%  dan  warna  merah  menunjukkan balita dengan status gizi normal 0.80%.
Gambar 10. Diagram Berdasarkan Desa
Grafik  data  penentuan stunting pada  balita berdasarkan lokasi (desa), warna biru menunjukkan status gizi stunting dan warna merah menunjukkan balita  dengan  status  gizi  normal  dari  hasil pengolahan  data  dimana  angka stunting tertinggi kecamatan  Poto  Tano  adalah  desa  Poto  tano  0,25 %.

## 4.3. Akurasi Prediksi
Tingkat  ketepatan  penerapan  model  dalam pengujian  informasi  menggunakan  RapidMiner terlihat  kedalam  bentuk  matriks  dan  vektor performa, dengan tingkat akurasi 95.08% menunjukkan akurasi yang sangat tinggi.
Gambar 11. Hasil Akurasi
Berdasarkan  hasil  metode naïve  bayes, berikut  adalah  beberapa  rekomendasi  penanganan untuk setiap klasifikasi :
1. Jika hasil klasifikasi adalah Stunting Memberikan perhatian khusus terhadap pemenuhan  kebutuhan  gizi  pada  balita  yang terkena stunting .
a. Mengkonsultasi  dengan  ahli  gizi  atau profesional  Kesehatan  untuk  penanganan yang lebih intensif.
b. Memberikan  vitamin  gizi  dan  pemantauan yang lebih ketat untuk memastikan pemulihan yang optimal.
c. Pemberian  Makanan  Tambahan  (PMT) seperti protein hewani, buah, susu, karbohidrat, zat besi.
d. Memantau  pertumbuhan  dan  perkembangan anak
2. Jika hasil klasifikasi adalah Normal (Gizi baik) e. Memberikan pemahaman tentang pentingnya menjaga pola makan pada balita.
f. Mendorong  pengelolaan  berat  badan  yang sehat  dan  stabil.  Meemastikan  balita  teetap meenjaga  pola  makan  yang  seeimbang  dan beergizi.
g. Mengajarkan  cara  memilih  makanan  sehat dan  menghindari  kebiasaan  makan  yang tidak sehat.
4.4. Temuan Penelitian
Penelitian  dapat  mengidentifikasi  faktor  – faktor  mempengaruhi  dalam  penentuan stunting pada balita seperti
a. variable Berat badan (BB/U) dan Tinggi Badan (TB/U)  dapat  menjadi  faktor  yang  signifikan dalam penentuan stunting pada balita.
b. Metode naïve bayes menghasilkan probabilitas penentuan stunting pada  balita  berdasarkan atribut atau variabel yang diamati.
c. Puskesmas Poto Tano dapat mengimplementasikan  program  pendukung dalam penentuan stunting pada balita, analisis penentuan stunting dapat memberikan pemahaman dalam penentuan stunting . Dengan  mengimplementasikan  program  – program yang telah dilakukan pihak Puskesmas  Poto  Tano  dapat  mengoptimalkan dan  menerapkan  strategi  untuk  menurunkan angka stunting pada balita. d. Pihak Puskesmas dapat memberikan penanganan yang tepat bagi desa – desa yang terkena stunting pada balita terutama pada desa yang memiliki angka stunting paling tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melalui  langkah-langkah  penelitian yang  mencakup  identifikasi  permasalahan  dan rumusan  penelitian,  serta  melibatkan  penyajian model  dan  analisis  data  dengan  penerapan RapidMiner ,  berikut  adalah  beberapa  kesimpulan yang dapat diambil : Penelitian ini mengidentifikasi faktor – faktor penting yang berpengaruh terhadap penentuan stunting pada balita Seperti, umur Berat Badan (BB/U) dan Tinggi Badan (TB/U). Metode Naive Bayes telah terbukti efektif dalam penentuan stunting pada  balita  dengan  tingkat  akurasi mencapai  95.08%  menunjukkan  akurasi  yang sangat  tinggi.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma tersebut  memberikan  hasil  prediksi  yang  akurat. Melalui  analisis  menggunakan  data mining , penelitian  ini  dapat  mempermudah  petugas Puskesmas  dalam  penentuan stunting pada  balita, membantu memberikan informasi dalam penentuan stunting pada  balita  agar  dapat  mengatasi  serta melakukan  penanganan  yang  tepat,  sebagai  alat bantu melakukan klasifikasi dalam proses penentuan awal pada balita yang terkena stunting . Dari  kesimpulan  diatas  yang  telah  diuraikan ada  beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjutnya agar dapat memperluas pemahaman dan meningkatkan  kualitas  penentuan stunting yaitu  : Dari  pengujian  terhadap  1970  data testing balita, diperoleh hasil dengan menggunakan metode Naïve Bayes memberikan tingkat akurasi sebesar 95.08% tingkat  akurasi  ini  dapat  ditingkatkan  dengan menggabungkannya  dengan  metode  klasifikasi lain. Untuk meningkatkan akurasi dalam menentukan stunting pada balita dapat memaksimalkan  dan  menambahkan  atribut  – atribut  lain  seperti  Lingkar  Lengan  (LL),  Lingkar Kepala  (LK),  dan  status  miskin  yang  dianalisis menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  dalam penentuan stunting .  Untuk  pengembangan  bisa
menggunakan dua atau lebih metode atau algoritma seperti decision tree, Support Vector Machine, K- Nearest  Neighbor,  K-Mean,  Neural  Networks untuk  mengembangkan  dan  membandingkan keakuratan hasil prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  D.  Rinanda,  B.  Delvika,  S.  Nurhidayarnis, N.  Abror,  and  A.  Hidayat,  “Perbandingan Klasifikasi Antara Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Terhadap Resiko Diabetes pada Ibu Hamil,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  68–75,  2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.432.
[2]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan, “Klasifikasi Status Stunting Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” vol. 4, no. 2, pp. 93–104, 2020.
[3]  N.  Rusliani,  W.  R.  Hidayani,  and  H. Sulistyoningsih,  “Literature  Review:  Faktor- Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Stunting pada  Balita,” Bul.  Ilmu  Kebidanan dan  Keperawatan ,  vol.  1,  no.  01,  pp.  32–40, 2022, doi: 10.56741/bikk.v1i01.39.
[4]  M. H. Asnawi, I. Firmansyah, R. Novian, and R. S. Pontoh, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes , K-NN , dan SVM dalam Pengklasifikasian  Sentimen  Media  Sosial,” 2021.
[5]  N.  S.  Sinta,  “Analisis  kuantitatif  ketidak lengkapan  pengisian  berkas  rekam  medis pasien di puskesmas wolio kota baubau,” vol. 4, no. 43, pp. 2289–2296, 2023.
[6]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan, “Klasifikasi Status Stunting Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” INFORMATICS  Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 93, 2020, doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[7]  M.  Nurfa’izah, KLASIFIKASI  PENENTUAN GIZI  STUNTING  PADA  BALITA  FINAL PROJECT CLASSIFICATION OF NUTRITIONAL  DETERMINATION  OF ,  vol. 1. 2022.
[8]  J.  Aurima,  S.  Susaldi,  N.  Agustina,  A. Masturoh,  R.  Rahmawati,  and  M.  Tresiana Monika Madhe, “Faktor-Faktor yang Berhubungan  dengan  Kejadian Stunting pada Balita  di  Indonesia,” Open  Access  Jakarta  J. Heal. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 43–48, 2021, doi: 10.53801/oajjhs.v1i3.23.
[9]  A.  Prediksi,  P.  Kelulusan,  D.  D.  Mining,  S. Ardina,  F.  R.  Sistem,  and  P.  S.  Informatika, “Universitas  teknologi  sumbawa,”  no.  April, 2023.
[10]  M. Y. Matdoan, U. A. Matdoan, and M. Saleh Far-Far, “Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Paket  Pelayanan Stunting ,” PANRITA  J.  Sci.
Technol.  Arts ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  41–46,  2022,
[Online]. Available: https://journal.dedikasi.org/pjsta
[11]  N.  Bayes,  “Prediksi  kelulusan  mahasiswa fakultas  teknik  universitas  bina  darma menggunakan  algoritma,”  vol.  8,  no.  1,  pp. 313–322, 2023.
[12]  I. Verawati and R. T. Kuncoro, “Analisis dan Perancangan  Sistem  Informasi  E-Posyandu Pada  Posyandu  Watukarung  Berbasis  Mobile Application,” INTECHNO
Journal-
Information … , vol. 1, no. 4, pp. 41–46, 2019, [Online]. Available: https://www.ojs.amikom.ac.id/index.php/INT ECHNOJournal/article/view/2432
[13]  S.  Kusumadewi,  R.  Kurniawan,  and  H. Wahyuningsih, “Implementasi Sistem Informasi  Posyandu  Berbasis  Web  dan Android di Desa Bimomartani,” JPPM (Jurnal Pengabdi. dan Pemberdaya. Masyarakat) , vol.
3, no. 2, p. 351, 2019, doi: 10.30595/jppm.v3i2.4903.
[14]  C.  G.  Approach,  “ 済無 No  Title  No  Title  No Title,” pp. 1–23, 2016.
[15]  N.  Pramesti,  “Klasifikasi  Persediaan  Barang Menggunakan  Naïve  Bayes,” J.  Data  Sci. Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  53–57,  2021, [Online]. Available: http://publikasi.bigdatascience.id
[16]  R.  R.  R.  Arisandi,  B.  Warsito,  and  A.  R. Hakim,  “Aplikasi  Naïve  Bayes  Classifier (Nbc)  Pada  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita Stunting Dengan  Pengujian  K-Fold  Cross Validation,” J.  Gaussian ,  vol.  11,  no.  1,  pp. 130–139, 2022, doi:
10.14710/j.gauss.v11i1.33991.
[17]  Fauzan Adzim, E. Budianita, A. Nazir, and F. Syafria,  “Klasifikasi  Status Stunting Balita Menggunakan  Metode  C4.5  Berbasis  Web,” Zo.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  215–225, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i3.15828.
[18]  M.  Y.  Titimeidara  and  W.  Hadikurniawati, “Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi Stunting Pada Balita,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 01, pp. 54– 59, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i01.3741.
[19]  R.  Ranjawali,  A.  C.  Talakua,  and  R.  T. Abineno,  “Clustering Stunting Pada  Balita Dengan  Metode  K-  Means  Di  Puskesmas Kanatang,” SATI  Sustain.  Agric.  Technol. Innov. ,  pp.  80–92,  2023,  [Online].  Available: https://ojs.unkriswina.ac.id/index.php/semnas- FST/article/view/587/324
[20]  R. Nofitri and N. Irawati, “Analisis Data Hasil
Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan
Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  199–204,
2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.