## PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM MENGKLASIFIKASI STATUS PERTUMBUHAN ANAK STUNTING (STUDI KASUS : POSYANDU CEMARA)
Miftahul Jannah 1 , Mhd Arief Hasan 2 * , Muhammad Al Fajar 3
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning
1 miftahuljannahriau@gmail.com, 2 *m.arif@unilak.ac.id , 3 muhammadalfajar218@gmail.com

## Abstract
This  abstract  discusses  the  use  of  classification  methods  in  identifying  categories  of  child  growth  as  normal  or  abnormal, particularly in the context of stunted child growth at Posyandu Cemara. Stunting, a chronic nutritional problem, can lead to growth  disturbances  in  children  and  shorter  stature  compared  to  their  peers.  This  study  employs  the  Naïve  Bayes  and  K- Nearest Neighbor classification methods. Naïve Bayes uses probability calculations and statistics, while K-Nearest Neighbor is  a  classification  method  that  determines  the  category  of  objects  based  on  the  closest  distance  in  the  learning  data.  The experimental results show that Naïve Bayes achieves an accuracy of 71.25%, precision of 66%, and recall of 11%. Meanwhile, K-Nearest Neighbor achieves an accuracy of 66.67%, precision of 82%, and recall of 75%. These findings provide insights into the performance of the two classification methods in the context of classifying stunted child growth. Further discussion involves  the  practical  implications  of  these  research  findings  and  suggestions  for  further  research  development  in  this field. Keywords: Accuracy,Bayes,Classification,Growth Category,Stunted Child/

## Abstrak
Abstrak ini membahas penggunaan metode klasifikasi dalam mengidentifikasi kategori pertumbuhan anak sebagai normal atau tidak normal, terutama dalam konteks pertumbuhan anak stunting di Posyandu Cemara. Stunting, yang merupakan masalah gizi kronis, dapat menyebabkan gangguan pertumbuhan pada anak dan tinggi badan yang lebih rendah dibandingkan dengan anak-anak  seusianya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor.  Naïve  Bayes menggunakan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik,  sementara  K-Nearest  Neighbor  adalah  metode  klasifikasi  yang menentukan kategori objek berdasarkan data pembelajaran dengan jarak paling dekat. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 71.25%, presisi sebesar 66%,  dan recall sebesar 11%. Sementara itu, K-Nearest Neighbor memberikan akurasi sebesar 66.67%, presisi sebesar 82%, dan recall sebesar 75%. Temuan ini memberikan wawasan tentang performa dua metode klasifikasi dalam konteks klasifikasi pertumbuhan anak stunting. Diskusi selanjutnya melibatkan implikasi praktis dari hasil penelitian ini dan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya di bidang ini.
Kata kunci: Akurasi,Bayes,Klasifikasi,Kategori Pertumbuhan,Anak Stunting .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
"Puskesmas  memiliki  peran  penting dalam  memantau status  pertumbuhan  anak  dengan  menggunakan  Kartu Menuju  Sehat  (KMS).  Tujuannya  adalah  untuk meningkatkan  kesehatan  anak  melalui  pemanfaatan akses  pelayanan  kesehatan  yang  tepat.  Proses  ini melibatkan  pengukuran  antropometri  sesuai  prosedur Posyandu,  dengan  tujuan  menilai  status  pertumbuhan anak  setiap  bulan  sehingga  pertumbuhan  anak  dapat dipantau dengan  baik.  Meskipun demikian,  seringkali terjadi kekeliruan dalam menentukan status pertumbuhan  anak  melalui  pengukuran  antropometri, terutama  dalam  menilai  panjang  badan  atau  tinggi badan anak usia 0 hingga 60 bulan (PB/U atau TB/U) yang  tercatat  dalam  Kartu  Menuju  Sehat  (KMS). Hasilnya  kemudian  di  sesuaikan  berdasarkan  buku rujukan  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  tetapi informasi ini tidak memberikan gambaran rinci apakah
anak  tersebut  normal,  tinggi,  pendek,  atau  sangat pendek.
Penelitian sebelumnya oleh Adrian Sastria Putra (2018) berjudul  "Klasifikasi  Status  Pertumbuhan  Anak Menggunakan  Naïve  Bayes  Classification,"  dengan sampel  17  anak  selama  2  tahun  pengukuran, menunjukkan  akurasi  sebesar  93.1%,  yang  dapat dikategorikan sebagai hasil yang baik untuk pengujian status pertumbuhan anak. Seorang peneliti lain, Kevin Martha  Rasepta,  dalam  penelitiannya  yang  berjudul "Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode Modified K-Nearest Neighbor," berhasil mengklasifikasikan  status  pertumbuhan  anak  dengan tingkat akurasi sebesar 90%[1][2].
Meskipun  telah  ada  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  metode  klasifikasi  untuk  mengevaluasi status  pertumbuhan  anak,  belum  ada  perbandingan langsung  antara  metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest
Neighbor  dalam  konteks  anak  stunting  di  Posyandu Cemara. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut dengan judul "Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  dalam  Mengklasifikasi  Status  Pertumbuhan Anak  Stunting"[3],  [4].  Tujuan  utama  penelitian  ini adalah  untuk  menilai  tingkat  akurasi  perbandingan klasifikasi  status  pertumbuhan  anak  di  Posyandu Cemara.  Dengan  melakukan  perbandingan  ini, diharapkan  penelitian  dapat  memberikan  kontribusi berharga untuk pemahaman lebih lanjut tentang metode klasifikasi yang paling efektif dalam mengidentifikasi status  pertumbuhan  anak  stunting,  serta  memberikan wawasan  praktis  untuk  peningkatan  pemantauan kesehatan anak di tingkat komunitas."

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam penelitian ini berfokus pada klasifikasi  status  pertumbuhan  anak  stunting  di Posyandu Cemara. Pengukuran antropometri yang saat ini digunakan sering kali tidak memberikan ketepatan dalam menentukan status pertumbuhan anak, menciptakan potensi kekeliruan yang dapat menghambat  upaya  pencegahan  dan  intervensi  yang sesuai.  Selain  itu,  metode  konvensional  seperti  yang terdokumentasi  dalam  Kartu  Menuju  Sehat  (KMS) mungkin  tidak  memberikan  informasi  yang  cukup rinci, sehingga diperlukan pendekatan klasifikasi yang lebih canggih[1], [4], [5].
Penelitian ini mengidentifikasi pentingnya membedakan dengan jelas antara anak yang mengalami stunting dan yang tidak, mengingat dampak serius yang dapat  ditimbulkan  pada  pertumbuhan  anak.  Dengan memanfaatkan metode klasifikasi seperti Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi ketidakpastian dan potensi kekeliruan dalam mengidentifikasi  status  pertumbuhan  anak.  Hasil penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi penting  dalam  meningkatkan  pemahaman  tentang metode  mana  yang  lebih  efektif  dan  akurat  untuk klasifikasi  ini,  dengan  tujuan  akhir  meningkatkan pemantauan  dan  intervensi  kesehatan  anak  di  tingkat Posyandu Cemara..
2.2. Studi Literatur:
Studi  literatur  dalam  penelitian  ini  menjadi  landasan teoritis  yang  penting  untuk  mendukung  pemahaman dan pengembangan metodologi. Rujukan pada literatur dari jurnal-jurnal ilmiah menjadi langkah kritis dalam mengidentifikasi  kerangka  kerja  konseptual  dan memahami  pendekatan  yang  telah  diterapkan  dalam penelitian  sebelumnya  terkait  klasifikasi  status pertumbuhan  anak.  Literatur  tersebut  memberikan wawasan  yang  diperlukan  untuk  merancang  metode penelitian  yang  lebih  baik  dan  memudahkan  proses analisis  data.  Dengan  memanfaatkan  temuan  dan konsep-konsep dari literatur ilmiah, penelitian ini dapat memperkaya  metode  klasifikasi  yang  diterapkan,
sehingga memberikan kontribusi yang lebih substansial terhadap  pemahaman  mengenai  status  pertumbuhan anak stunting di Posyandu Cemara.
2.3. Pengumpulan dan Analisis Data:
Pengumpulan  dan  analisis  data  dalam  penelitian  ini dilakukan  melalui  beberapa  langkah  sistematis. Pertama, data diperoleh dari Posyandu Cemara dengan cara  mengumpulkan  informasi  dari  200  dataset  dan melakukan  wawancara  dengan  kepala  Posyandu. Selanjutnya,  data  tersebut  dianalisis  dan  diolah  untuk membentuk  pola  yang  dapat  diimplementasikan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor[6][7].
Formulanya sebagai berikut :
a. Naïve  Bayes:  Dalam  konteks  klasifikasi  status pertumbuhan  anak  stunting,  rumus  perhitungan Naïve Bayes didasarkan pada probabilitas. Dalam notasi matematika:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) di mana 𝑋 adalah data dengan kelas yang belum diketahui, 𝐻 adalah hipotesa data kelas,
𝑃(𝐻) adalah  probabilitas  hipotesa 𝐻 , 𝑃(𝑋 ∣ 𝐻) adalah  probabilitas 𝑋 berdasarkan  kondisi  pada hipotesis, dan 𝑃(𝑋) adalah probabilitas 𝑋 . b. Untuk  mengukur  jarak  antara  dua  data,  rumus Euclidean Distance digunakan:
𝑑(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = √∑ (𝑥𝑖 𝑎𝑟 − 𝑥𝑗 𝑎𝑟 ) 2 𝑚
𝑟=1
di mana (𝑥𝑖, 𝑥𝑗) adalah jarak Euclidean xi adalah record ke- 𝑖 , 𝑥𝑗 adalah record ke- 𝑗 , 𝑥𝑖 𝑎𝑟 adalah data ke- 𝑟 dari 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 𝑎𝑟 adalah data ke- 𝑟 dari 𝑥𝑗 , dan 𝑛 adalah  jumlah  independent  variable.  Rumus  ini berlaku jika hanya ada satu variabel independen.
2.4. Pengolahan Data:
Pengolahan data merupakan langkah berikutnya setelah pengumpulan  dan  analisis  data.  Pada  tahap  ini,  data yang  telah  dianalisis  diubah  dari  bentuk  mentah menjadi  informasi  yang  lebih  terstruktur,  dipilih berdasarkan kebutuhan penelitian, dan disusun menjadi suatu  dataset  yang  dapat  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Proses  seleksi  data  dilakukan  untuk memastikan bahwa dataset yang dihasilkan mencerminkan  karakteristik  yang  relevan  dengan penelitian[8].
Sebagai  contoh,  jika  variabel-variabel  tertentu memiliki dampak yang lebih besar dalam menentukan status  pertumbuhan  anak,  maka  variabel-variabel tersebut  akan  diberikan  prioritas  selama  proses pengolahan data. Dengan melakukan pengolahan data secara  cermat,  penelitian  ini  berusaha  untuk memastikan  bahwa  dataset  yang  dihasilkan  dapat memberikan  kontribusi yang maksimal dalam mendukung  analisis  klasifikasi  menggunakan  metode
Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor.  Langkah  ini penting  untuk  memastikan  keakuratan  dan  relevansi hasil klasifikasi pada tahap selanjutnya[9].
2.4. Pengujian menggunakan RapidMiner:
Pengujian dilakukan menggunakan RapidMiner dengan  membagi  data  menjadi  dua  bagian:  data  latih dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  sebagai  rujukan dalam  perhitungan  algoritma,  sedangkan  data  uji digunakan  untuk  menilai  prediksi  dan  penentuan keakuratan algoritma.
Perbandingan  dilakukan  terhadap  algoritma  Naïve Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  dengan  menghitung nilai akurasi[10].
2.5. Perbandingan Algoritma:
Perbandingan  algoritma  pada  tahapan  ini  dilakukan perbandingan nilai precision, recall dan accuracy pada masing-masing  algoritma  di  setiap  kasus.  Setelah itu,dilakukan  rekapitulasi  hasil  dari  masing-masing algoritma sehingga dapat diambil kesimpulan mengenai algoritma terbaik untuk setiap kasus.
2.6. Kesimpulan dan Rekomendasi:
Kesimpulan merupakan hasil akhir dari penelitian yang dirumuskan  berdasarkan  data  yang  terkumpul,  dan sejalan  dengan  rumusan  masalah.  Sedangkan  saran berisi ulasan yang diajukan peneliti untuk dipertimbangkan agar permasalahan yang ada dapat di sempurnakan oleh peneliti selanjutnya.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menghadirkan  pemahaman  mendalam tentang  aplikasi  metode  klasifikasi,  khususnya  Naïve Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  dalam mengidentifikasi  status  pertumbuhan  anak  stunting  di Posyandu  Cemara  Muara  Fajar.  Dengan  melibatkan tahapan praproses data, konversi variabel, perhitungan probabilitas, dan pengujian menggunakan RapidMiner, penelitian  ini  memberikan  gambaran  menyeluruh tentang  proses  analisis  data.  Hasil  perbandingan akurasi, presisi, dan recall antara Naïve Bayes dan K- NN  secara  jelas  menggambarkan  keunggulan  metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan status pertumbuhan anak, membuka pintu untuk pemahaman lebih  lanjut  mengenai  potensi  penerapan  metode klasifikasi  dalam  pemantauan  kesehatan  anak  di Posyandu.
3.1. Praproses Data
Pada  tahap  praproses  data,  dataset  yang  berasal  dari Posyandu  Cemara  Muara  Fajar  diolah  dengan melakukan serangkaian langkah untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut. Data awal
yang  diterima  dalam  format  Excel  (.xls)  direkap  dan diberi  kode  untuk  memudahkan  identifikasi  variabel. Variabel-variabel  utama  yang  diperhatikan  meliputi Jenis  Kelamin  (C1),  Umur  (C2),  dan  Tinggi  Badan (C3) pada data balita.
Selanjutnya,  dilakukan  konversi  data  pada  variabel Jenis  Kelamin,  Umur,  dan  Tinggi  Badan  untuk memberikan nilai-nilai kategorikal yang akan digunakan  dalam  proses  perhitungan.  Misalnya, konversi  data  Jenis  Kelamin  dengan  nilai  P (Perempuan) dan L (Laki-laki) menjadi nilai numerik 1 dan 2.
Langkah  ini  memastikan  bahwa  data  yang  akan digunakan  dalam  analisis  memiliki  format  dan representasi  yang  konsisten,  membantu  dalam meminimalkan  potensi  kesalahan  dan  meningkatkan akurasi  hasil  analisis.  Praproses  data  yang  cermat menjadi  dasar  yang  kuat  untuk  tahap-tahap  analisis selanjutnya dalam penelitian ini.

## Tabel  1.Tabel Kode dan Keterangan
Kode dan Keterangan Kode pn Keterangan C1 Jenis kelamin C2 Umur C3 Tinggi Badan
Tabel di atas adalah data set yang berasal dari Posyandu Cemara  Muara  Fajar kemudian  direkap dalam  bentuk data  yang  tersimpan  dalam  bentuk  Exel,  yg  sudah  di beri kode C1 adalah Jenis kelamin, C2 untuk Umur dan C3 untuk tinggi badan.

## Tabel  2.Tabel  Konversi Data Jenis Kelamin
Kategori Jenis Kelamin Kategori Nilai P 1 L 2
Tabel  di  atas  merupakan  konversi  data  jenis  kelamin yang  telah  ditentukan  nilainya  untuk  kategori perempuan  keterangannya  bernilai  1,  untuk  kategori laki-laki bernilai 2.

## Tabel  3.Tabel  Konversi Data Umur
Kategori Umur Kategori Nilai Balita (1 Bln – 5 Bln) 1 Anak (5 Bln – 5 Thn) 2
Tabel  di  atas  merupakan  konversi  data  umur  yang telah  ditentukan  nilainya  untuk  kategori  balita  1
bulan sampai 5 bulan bernilai 1, untuk kategori anak 5 bulan sampai 5 tahun bernilai 2.
Tabel  4. Tabel Konversi Data Tinggi Badan Kategori Tinggi Badan Kategori Nilai 74 Cm – 96 Cm 1 95 Cm – 110 Cm 2
Tabel di atas merupakan konversi data tinggi badan yang telah ditentukan nilainya untuk kategori tinggi badan 74 cm sampai 96 cm bernilai 1, untuk kategori 95 cm sampai 110cm bernilai 2.
Tabel  5. Tabel Konversi Data Tinggi Badan Label Jumlah Data Jumlah Seluruh Data Probabilitas Kelas Normal 127 200 0,635 Tidak Normal 37 200 0,36
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas jumlah data keseluruan dari normal dan tidak normal
Tabel  6. Tabel  Perhitungan Probabilitas Pada Jenis Kelamin
Probabilitas Jenis Kelamin Kategori 1 90 0,45 Kategori 2 110 0,55
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas pada umur untuk kategori 1 probabilitas jenis  kelaminnya  0,45  dari  90,  untuk  kategori  2 probabilitasnya 0,55 dari 110’

## Tabel  7. Tabel Perhitungan Probabilitas Pada Tinggi Badan
Probabilitas Tinggi Badan Kategori 1 30 0,15 Kategori 2 170 0,85
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas  pada  tinggi  badan  untuk  kategori  1 probabilitas  jenis  kelaminnya  0,15  dari  30,  untuk kategori 2 probabilitasnya 0,85 dari 170
Tabel  8. Tabel Nilai Probabilitas Kriteria Pada Jenis Kelamin
N TN P(N) P(TN) Kategori 1 56 34 0,441 0,466 Kategori 2 71 34 0,559 0,466
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas  kriteria  pada  jenis  kelamin  untuk kategori 1 normal 56, tidak normal 34, probabilitas normal  0,440945  dan  probabilitas  tidak  normal 0,465753  probabilitas  kategori  2  normal  71,  tidak
normal 34, probabilitas normal 0,559055, probabilitas todak normal 0,46753.
Tabel  9. Tabel Nilai Probabilitas Kriteria Pada Umur
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas  kriteria  pada  umur  untuk  kategori  1 normal  31,  tidak  normal  40,  probabilitas  normal 0,244094 dan probabilitas tidak normal 0,547945probabilitas  kategori  2  normal  96,  tidak normal 33, probabilitas normal 0,755906, probabilitas todak normal 0,452055.
Tabel  10. Tabel Nilai Probabilitas Kriteria Pada Tinggi Badan
Tabel  di  atas  merupakan  cara  menghitung probabilitas  kriteria  pada  tinggi  badan  untuk kategori  1  normal  3,  tidak  normal  46,  probabilitas normal  0,023622  dan  probabilitas  tidak  normal 0,630137  probabilitas  kategori  2 normal  124,  tidak normal 27, probabilitas normal 0,976378, probabilitas todak normal 0,369863.
Tabel  11. Tabel Data Testing
No Nama C1 C2 C3 Kriteria
1 Mifta 2 2 1 ?
Tabel di atas adalah contoh data testing sampel yang akan  kit  acari  kriterianya  apakah  termasuk  normal atau tidak normal
Tabel  12. Tabel Perhitungan Data Testing P(C1) P(C2) P(C3) Kriteria Mifta 1 2 1 ? Normal 0,459 0,045 0,045 0,014 Tidak Normal 0,507 0,702 0,023 0,011
Tabel  di  atas  merupakan  perhitungan  data  testing untuk mencari apakah nama Mifta termasuk kriteria normal  atau  tidak  normal  disini  belum  bisa  kita tentukan apakah normal atau tidak normalnya
Tabel  13. Tabel Hasil Perhitungan Data Testing
N TN P(N) P(TN) Kategori 1 31 40 0,244 0,548 Kategori 2 96 33 0,756 0,452 N TN P(N) P(TN) Kategori 1 3 46 0,023 0,630 Kategori 2 124 27 0,977 0,370 P(C1) P(C2) P(C3) Kriteria Mifta 2 2 1 Normal Normal 0,441 0,244 0,024 0,003 Tidak Normal 0,466 0,548 0,063 0,016
Tabel di atas merupakan hasil dari perhitungan data testing ternyata Mifta termasuk kriteria normal

## 4.   Pengujian Metode Naïve Bayes dn K-Nearest Neighbor Menggunakan Rapid Miner
Gambar  berikut  ini  adalah  proses  pengolahan  data menggunakan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  menghitung cofidance  dari  kriteria  dan  kategori  yang  ada  pada rapidminer.  Pada  pengujian  akan  dilakukan pembagian  data  training  dan  data  testing  dengan jumlah data keseluruhan adalah 200 data
Gambar 1.1  Proses Rapidminer yang dilakukan pada metode Naïve Bayes
Hasil proses perhitungan di lakukan pada rapidminer dengan presentase data training pertama 40%:60%, kedua 70%30%, ketiga 90%:10%.
Gambar 1.1  Proses Rapidminer yang dilakukan pada metode KNN
Hasil proses perhitungan di lakukan pada rapidminer dengan presentase data training pertama 40%:60%, kedua 70%30%, ketiga 90%:10%.
Akurasi = 30+27 30+8+15+27 = 57 80 = 0,7125%
Dilihat  dari  pengujian  pertama  dengan  hasil perhitungan diatas, nilai akurasi data testing dengan menggunakan metode Naïve Bayes adalah 0,71.25% .
Presisi = 30 15+30 = 30 45
= 0,666
Hasil  nilai  presisi  dari  metode  Naïve  Bayes  adalah 66%
Recall  = 30 30 +27
= 30 57 = 0,111
Hasil recall dari metode Naïve Bayes adalah 11 %
Metode KNN Pengujian pertama Akurasi = 37+16 37+19+8+16 = 53 80 = 0,6625
Dilihat  dari  pengujian  pertama  dengan  hasil perhitungan diatas, nilai akurasi data testing dengan menggunakan  metode  K-NN  jika  disederhanakan dalam persen adalah 0,66.25% . Presesi = 37 8+37
= 37 45 = 0,822
Hasil nilai presesi dari metode K-NN adalah 82% Recall   = 37 37+16
= 37 53 = 0,698
Hasil nilai recal dari metode K-NN adalah 69%

## 5.   Hasil Perbandingan Akurasi
Berikut  adalah  hasil  perbandingan  akurasi  antara metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi  status  pertumbuhan  anak  stunting.  Data akurasi ini memberikan gambaran tentang performa relatif  kedua  metode  dalam  mengidentifikasi kategori  pertumbuhan  anak  sebagai  normal  atau tidak normal.
Tabel  34.Tabel  Hasil Perbandingan Akrrasi Perbandingan 1 Akurasi Presisi Recall Naïve Bayes 0,71.25% 66% 11% K-NN 0,66.25% 82% 69% Perbandingan 2 Akurasi Presisi Recall Naïve Bayes 70.00% 65% 54% K-NN 66.67% 82% 75% Perbandingan 3 Akurasi Presisi Recall Naïve Bayes 60.00% 90% 83% K-NN 0,65.00% 1% 84%
Dari  hasil  pengujian  di  atas  bahwa  hasil  dari perbandingan antara metode naïve bayes dan K-NN, telah didapatkan akurasinya tertinggi pada pengujian pertama adalah metode naïve bayes dengan accuracy sebesar  70.00%,  persisi  65%  dan  recall  54%  dan
metode  K-NN  adalah  yang  terendah  yaitu  dengan accuracy 66.67%, persissi 825 dan recal 75%.
Gambar 5.21 Grafik Perbandingan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor
Dari  gambar  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa metode  Naïve  Bayes  lebih  unggul  dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor. Sehingga dapat di  simpulkan  bahwa  perbedaan  keduanya  sangat jauh .

## Kesimpulan
Dari  hasil  penjelasan  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan  metode  akurasi  untuk  metode Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai  yang  bervariasi tergantung pada persentase pembagian data uji dan data  latih.  Pada  pengujian  pertama  dengan persentase 40:60%, nilai akurasi Naïve Bayes adalah 71,25%, meningkat menjadi 70,00% pada pengujian kedua  dengan  persentase  70:30%,  dan  kembali menurun  menjadi  66,00%  pada  pengujian  ketiga dengan  persentase  90:10%.  Sementara  itu,  metode K-NN  menghasilkan  akurasi  sebesar  66,25%  pada pengujian  pertama,  66,67%  pada  pengujian  kedua, dan  65,00%  pada  pengujian  ketiga.  Dengan demikian,  dari  ketiga  pengujian  tersebut,  metode Naïve Bayes menunjukkan akurasi yang lebih tinggi
dibandingkan  dengan  metode  K-NN  pada  platform RapidMiner.

## Daftar Pustaka
[1]  M.  Y.  Titimeidara  and  W.  Hadikurniawati,  “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 01, pp. 54– 59, 2021.
[2]  R. R. R.  Arisandi,  B.  Warsito, and  A.  R.  Hakim,  “Aplikasi na{\"\i}ve  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.
[3]  M. Hutasoit, K. D. Utami, and N. F. Afriyliani, “Kunjungan antenatal  care  berhubungan  dengan  kejadian  stunting,” J. Kesehat. Samodra Ilmu , vol. 11, no. 1, pp. 38–47, 2020.
[4]  S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan Feature Selection Backward Elimination,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, pp. 49–56, 2022.
[5]  W. C. Wahyudin, “Klasifikasi Stunting Balita Menggunakan Naive  Bayes  Dengan  Seleksi  Fitur  Forward  Selection,” J. ILMU Komput. DAN Mat. , vol. 1, no. 1, pp. 71–74, 2020.
[6]  S. Zhang, X. Li, M. Zong, X. Zhu, and D. Cheng, “Learning k for kNN Classification,” ACM Trans. Intell. Syst. Technol. , vol. 8, no. 3, Jan. 2017, doi: 10.1145/2990508.
[7]  W.  E.  Pratiwi et  al. ,  “Classification of  Orange  Fruit  Using Convolutional Neural Network, Support Vector Machine, K- Nearest Neighbor and Naive Bayes Methods Based on Color Analysis,”  in 2023  International  Conference  on  Computer Science, Information Technology and Engineering (ICCoSITE) , 2023, pp. 484–488.
doi:
10.1109/ICCoSITE57641.2023.10127775.
[8]  Y. Wang, H. Wang, and Z. Xin, “Efficient Detection Model of  Steel  Strip  Surface  Defects  Based  on  YOLO-V7,” IEEE Access ,  vol.  10,  pp.  133936–133944,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3230894.
[9]  N. Nasution, F. Feldiansyah, A. Zamsuri, and M. A. Hasan, “Synthetic Minority Oversampling Technique for Efforts to Improve Imbalanced Data in Classification of Lettuce Plant Diseases,” J. Teknol. DAN OPEN SOURCE , pp. 31–40, Feb. 2023, doi: 10.36378/jtos.v6i1.2883.
[10] H. Sunaryanto, M. A. Hasan, and G. Guntoro, “Classification Analysis of Unilak Informatics Engineering Students Using Support  Vector  Machine  (SVM),  Iterative  Dichotomiser  3 (ID3), Random Forest and K-Nearest Neighbors (KNN),” IT J.  Res.  Dev. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  36–42,  Aug.  2022,  doi: 10.25299/itjrd.2022.8912. 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 2 NAIVE BAYES K-NN

## GRAFIK PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NN