KLASIFIKASI STATUS GIZI BAYI POSYANDU KECAMATAN BANGUN PURBA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Emir Ramon 1 , Alwis Nazir 2 , Novriyanto 3 , Yusra 4 , Lola Oktavia 5
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim RIAU Jl. H.R. Soebrantas No. 155 Km 15, Kel. Simpang Baru, Kec. Tampan, Pekanbaru e-mail : 1 11651103685@students.uin-suska.ac.id , 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id , 3 novriyanto@uin-suska.ac.id , 4 yusra@uin-suska.ac.id , 5 lolaoktavia_89@yahoo.com

## Abstract
This research was conducted to apply the Support Vector Machine algorithm in the process of classifying the nutritional status of infants under five. The nutritional status  of early childhood can determine  what kind of human resources as successors of a nation in the future. Good nutritional status plays an important role  in  determining  the  success  or  failure  of  efforts  to  increase  human  resources,  so  that  data  on  the nutritional status of toddlers such as at the Posyandu, Bangun Purba District can be classified using Data Mining techniques using the Support Vector Machine algorithm. The results of this study using 80% of the data as training data and 20% of the data as training data are f1 score 0.865, accuracy 0.876, precision score 0.871, and recall score 0.876. The results  showed that from a total  of  347 data  on the nutritional status of infants, there were 284 infants with good nutrition, 15 infants with poor nutrition, 23 infants with less nutrition, 8 infants with excess nutrition, 6 infants with obesity, and 11 infants at risk of overnutrition. Based on these results, there were 304 baby nutrition data that were classified correctly from a total of 347 baby data that were used as testing data. From this research, it can be concluded that the Support Vector Machine algorithm can classify infant nutrition data at the Posyandu, Bangun Purba District, well.

## Keyword: Data Mining, Nutritional Status, Support Vector Machine

## PENDAHULUAN
Kesehatan  masyarakat  adalah  hal  yang  utama  dalam  kehidupan  bermasyarakat.  Balita merupakan kelompok usia yang paling rentan dalam hal kesehatan karena balita sedang melalui tahapan pertumbuhan yang sangat penting, sehingga segala hal yang dapat meningkatkan resiko gangguan gizi pada balita sangat diperhatikan untuk menjaga proses pertumbuhan bayi tersebut agar  dapat  terhindar  dari  malnutrisi  (Melyani  &  Alexander,  2021).  Malnutrisi  adalah  kurang, lebih,  atau  tidak  seimbangnya  antara  nutrisi  yang  merupakan  kebutuhan  utama  bagi  tubuh  dan juga mempengaruhi fungsinya (Sari & Septiani, 2019). Gizi buruk pada anak usia dini berdampak negatif pada perkembangan motorik, menghambat perkembangan perilaku dan kognitif, sehingga mengakibatkan penurunan kemampuan belajar dan sosial. Selain itu, gizi buruk di masa kanak- kanak  menyebabkan  konsekuensi  jangka  panjang  yang  serius  di  kemudian  hari  yang meningkatkan  risiko  penyakit  atau  kecacatan  dan  kematian  (Perdana  et  al.,  2020).  Status  gizi suatu  masyarakat  dapat  ditentukan  dengan  memperkirakan  status  gizi  balita  di  masyarakat tersebut.  Status  gizi  anak  balita  secara  tegas  dapat  memprediksi  karakteristik  pekerja  atau karyawan di masa depan seperti calon pewaris bangsa. Gizi memegang peranan penting dalam menentukan berhasil tidaknya upaya pengembangan pegawai (Wiyono & Harjatmo, 2019).
Kondisi  status  gizi  balita  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  bagaimana  kualitas  sumber daya manusia di masa mendatang sebagai calon penerus bangsa. Gizi yang baik memiliki peran penting dalam hal peningkatan status SDM (Wiyono & Harjatmo, 2019). Sedangkan dampak gizi buruk  pada  balita  juga  sangat  memprihatinkan  (Anggraeni  et  al.,  2021). Oleh  karena  itu  peran status gizi dalam meningkatkan SDM merupakan suatu hal yang penting agar terciptanya calon penerus bangsa yang unggul dalam segala bidang.
Data  mining  digunakan  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan,  sehingga posyandu  dapat  melihat  dan  menilai  data  status  gizi  balita  dengan  baik  tanpa  adanya  suatu kesalahan. Mengingat bahwa di kecamatan Bangun Purba terdapat 21 posyandu yang mengelola
data  status  gizi  balita  dalam  jumlah  ribuan  setiap  tahunnya.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dan  dapat  menghemat  waktu  dalam  melakukan klasifikasi  gizi  balita  pada  posyandu  kecamatan  Bangun  Purba.  Data  mining  memiliki  banyak teknik  analisa  klasifikasi,  salah  satunya  yaitu  dengan  cara  menggunakan  algoritma  SVM  yang akan digunakan penulis pada penelitian kali ini.
Penelitian sebelumnya yang menjadi landasan penelitian ini untuk mengklasifikasikan gizi bayi  yaitu  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Adzani  &  Sasongko,  2019),  dengan  judul “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Backpropagation  Dengan  Algoritma Levenberg-Marquardt  dan  Inisialisasi  Nguyen  Widrow”  yang  menghasilkan  arsitektur  jaringan syaraf tiruan yang terbentuk adalah 4-12-1, yaitu 4 neuron pada layer input, 12 neutron pada layer hidden  dan  1  neutron  pada  layer  output  dengan  nilai  parameter  Levenberg-Marquardt  dan inisialisasi  Nguyen  Widrow  menggunakan  (µ)  terbaik  adalah  0.01  serta  menghasilkan  MSE sebesar  0.  000064.  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Setiawan  &  Triayudi,  2022), dengan judul “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K Nearest Neighbor Berbasis Web” yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80.6%, recall 80.6%, precision 79.66% dengan Naïve Bayes. Sedangkan dengan KNN mendapatkan akurasi sebesar 91.7%, nilai recall 91.8%, dan nilai precision 91,2%.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  terdapat  persamaan  dengan  penelitian  ini yang  berada  pada  studi  kasus  klasifikasi  status  gizi  bayi,  namun  terdapat  perbedaan  pada penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  Backpropagation  dengan  algoritma Levenberg-Marquardt  dan  penelitian  yang  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  K  Nearest Neighbor,  sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM).
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  status  gizi  bayi  di posyandu kecamatan Bangun Purba, Rokan Hulu. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung nilai akurasi  dari  algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasi  status  gizi  balita  pada  kecamatan  Bangun Purba dan untuk memberikan informasi serta pengetahuan yang dapat dimanfaatkan oleh berbagai pihak, salah satunya posyandu kecamatan Bangun Purba, Rokan Hulu, Riau.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  kumpulan  data  status  gizi  bayi  di posyandu  pada  kecamatan  Bangun  Purba,  Rokan  Hulu  pada  tahun  2020.  Data  tersebut  akan digunakan dalam proses klasifikasi data mining . Defenisi  dari Data  mining itu  sendiri  adalah  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  pattern  atau  pola  informasi  yang  bermanfaat  di  dalam  kumpulan  data  yang didapatkan  dengan  algoritma  tertentu.  Teknik,  metode,  atau  algoritma  yang  digunakan  dalam proses data mining terdiri dari berbagai macam jenis. Proses pemilihan algoritma tertentu juga disesuaikan berdasarkan tujuan dari penelitian tersebut untuk digunakan dalam upaya pencarian pola  informasi  dari  suatu  kumpulan  data  (Mardi,  2017).  Definisi  lain  termasuk  pembelajaran berbasis  induksi,  yaitu proses pembentukan definisi umum  konsep dengan mengamati contoh- contoh  spesifik  dari  konsep  yang  akan  dipelajari. Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) adalah aplikasi metode ilmiah untuk data mining. Dalam konteks ini, penambangan data adalah langkah dari proses KDD (Eska, 2018).
Proses tahapan data mining pada penelitian ini mengacu pada tahapan (Eska, 2018), yakni sebagai berikut:
1) Data Cleaning
Sebelum  proses  pengambilan  data  dapat  dikembangkan,  perlu  dikembangkan  proses pembersihan data yang merupakan jantung dari KDD. Proses pembersihan meliputi antara lain  menghapus  data  duplikat,  memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki kesalahan  data,  seperti  kesalahan  ketik.  Proses  pengayaan  juga  dilakukan,  yaitu.  proses "memperkaya" data yang ada dengan data atau informasi lain yang relevan yang diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
2) Data Integration
Data  Integration adalah  menggabungkan  data  dari  database  yang  berbeda  menjadi  satu database baru.  Tidak  selalu  data  yang  dibutuhkan  untuk data  mining tidak  hanya  berasal dari satu database , tetapi juga dari beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada atribut yang mengidentifikasi produk yang berbeda, seperti produk bermerek, kategori produk, nomor pelanggan, dan sebagainya. Integrasi data harus dilakukan dengan hati-hati, karena  kesalahan  dalam  integrasi  data  dapat  menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan menyesatkan  model  masa  depan.  Misalnya,  jika  mengagregasi  data  menurut  tipe  objek ternyata  mengagregasi  objek  dari  kategori  yang  berbeda,  maka  akan  menghasilkan hubungan antar objek yang sebenarnya tidak ada.
3) Data Selection
Data dalam database seringkali tidak digunakan secara maksimal, oleh karena itu hanya data yang  sesuai  untuk  analisis  yang  akan  diambil  dari database .  Misalnya,  kasus  yang mengamati  kecenderungan  orang  untuk  membeli  dalam  konteks  analisis  keranjang  pasar, tidak perlu mengambil nama pelanggan, hanya id pelanggan.

## 4) Data Transformation
Data  diubah  atau  digabungkan  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  bekerja  dalam penambangan  data.  Beberapa  metode  pengambilan  data  memerlukan  struktur  data  khusus sebelum dapat digunakan. Misalnya, beberapa metode standar, seperti analisis sensitivitas, hanya dapat mengizinkan input data  kategori. Oleh karena itu, data berupa bilangan bulat kontinu  harus  dibagi  menjadi  beberapa  persamaan.  Proses  ini  sering  disebut  sebagai transformasi data.
5) Mining Process
Proses  penambangan  adalah  proses  paling  dasar  karena  proses  tersebut  digunakan  untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi dan berharga dari data.
6) Pattern Evaluation
Analisis  pola  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  menarik  berdasarkan pengetahuan yang tersedia.
Pada penelitian ini, data yang digunakan hanya data yang memiliki data yang lengkap, untuk data  yang  tidak  lengkap  atau  terdapat  parameter  yang  kosong,  maka  data  tersebut  tidak digunakan. Data status gizi bayi yang didapat akan melalui beberapa proses seperti pembersihan dan  seleksi  data.  Data  awal  yang  didapatkan  dari  Posyandu  Kecamatan  Bangun  Purba  adalah 1739 data, setelah dilakukan pembersihan didapatkan total 1732 data. Setelah itu data status gizi bayi  yang  sudah  dibersihkan  akan  melalui  proses  seleksi.  Pada  data  awal  yang  didapatkan terdapat  data  nama,  jenis  kelamin,  tanggal  lahir,  nama  orang  tua,  provinsi,  kabupaten/kota, kecamatan,  puskesmas,  desa/kelurahan,  posyandu,  alamat,  tanggal  pengukuran,  berat  badan, tinggi badan, BB/U, TB/U, dan BB/TB. Setelah melalui proses seleksi, parameter data yang akan digunakan  adalah tanggal pengukuran, berat  badan, dan tinggi badan.  Data yang telah melalui proses pembersihan dan seleksi tersebut yang akan digunakan dalam proses klasifikasi data status gizi  bayi  di  Posyandu  Kecamatan  Bangun  Purba  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM).  Penulis  memilih  untuk  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  karena  algoritma  tersebut  merupakan  algoritma  yang  cukup  banyak  digunakan  dalam proses  klasifikasi  data  mining,  namun  pada  studi  kasus  klasifikasi  status  gizi  bayi  metode  ini belum  banyak  digunakan.  Sehingga  penulis  memilih  untuk  menggunakan  metode  ini  dalam proses klasifikasi untuk melakukan Analisa terhadap nilai akurasi yang dihasilkan oleh metode Support Vector Machine dalam melakukan klasifikasi status gizi bayi.
Support  Vector  Machine memiliki  prinsip  awal  untuk  melakukan  klasifikasi  linier,  yang mana  klasifikasi  dapat  dibedakan  secara  linier,  tetapi Support  Vector  Machine juga  terus dikembangkan  hingga  dapat  mengakomodasi  klasifikasi  yang  bersifat  nonlinier  menggunakan konsep  dasar  kernel  pada  suatu  ruang  kerja.  Terkait  kasus  klasifikasi  pada  ruang  berdimensi tinggi, kita akan mencari hyperplane yang dapat memaksimalkan jarak ( boundary ) seluruh kelas data (Husada & Paramita, 2021). Nilai hyperplane dapat juga dirumuskan seperti berikut:
𝑓(𝑥) =   𝒘 𝑇 𝒙 + 𝑏 ( 1 )
[(𝒘 𝑇 . 𝒙 𝑖 ) + 𝑏]   ≥   +1 [(𝒘 𝑇 . 𝒙 𝑖 ) + 𝑏]   ≤   −1 ( 2 )
Menemukan hyperplane terbaik  membutuhkan  pencarian hyperplane di  antara  dua  kelas pembatas dan menemukan hyperplane yang terbaik membutuhkan pemaksimalan margin antara dua objek kelas yang tidak serupa. Untuk mendapatkan nilai margin atau lebar dari 2 titik antar kelas terdekat dapat menggunakan rumus 2 ||𝑤|| Dalam  proses  pencarian hyperplane yang  optimal  dapat  menggunakan  metode Quadratic Programming (QP),  yang  mana  dilakukan  dengan  meminimalkan  nilai  margin  menggunakan rumus berikut:
1 2 ||𝑤|| 2 = 1 2 (𝑤 1 2 +   𝑤 2 2 ) ( 3 )
dengan syarat :
𝑦 𝑖 (𝑤 . 𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 𝑦 𝑖 (𝑤 1 . 𝑥 1 + 𝑤 2 . 𝑥 2 + 𝑏) ≥ 1 ( 4 )
Terdapat  beberapa  teknik  ekstraksi  data  yang  dilakukan  dengan  hipotesis  linieritas, sehingga algoritma yang digunakan terikat pada ekstraksi linier (Fikriya & Hikmawati, 2020). Support  Vector  Machine dapat  digunakan  pada  data  yang  bersifat  nonlinier  menggunakan pendekatan inti terhadap karakteristik data dari kumpulan data tersebut. Kernel digunakan untuk proses  pemetaan  dimensi  awal  dari  kumpulan  data  ke  suatu  dimensi  baru.  Jenis  kernel  yang sering  digunakan  adalah  kernel Radial  Basis  Function atau  biasa  disebut  RBF  yang  dapat dirumuskan seperti berikut :
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑒𝑥𝑝(− ∥ 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ∥ 2 2𝜎 2 ) ( 5 )
x i dan x j merupakan  sepasang  data  training.  Parameter 𝜎 >  0  adalah  konstanta.  Kernel berfungsi untuk menggantikan dot product dalam feature  space yang sangat bergantung pada data, karena kernel akan mendapatkan fitur baru yang akan dicari hyperplane nya.
Metode  SVM  awalnya  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  2  kelas,  setelah  itu  SVM didesain ulang untuk proses klasifikasi multiclass . Didalam proses klasifikasi kasus multiclass , akan terbentuk beberapa hyperplane . Pendekatan yang digunakan adalah one against all (SLA). Metode one  against  all digunakan  untuk  proses  klasifikasi  dengan  cara  menemukan  nilai tertinggi  dari  masing-masing  kelas  yang  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya..  Pada  proses ini 𝜌 (𝑙) diuji dengan semua data kelas 𝑙 dengan label +1, dan seluruh data dari kelas lainnya dengan label -1.
Konsep one against all (SLA) dapat digambarkan seperti pada kasus penelitian ini dimana terdapat 6 kelas yaitu Gizi Buruk, Gizi Baik, Gizi Lebih, Gizi Kurang, Obesitas, dan Resiko Gizi Lebih. Ketika data diuji untuk 𝑝 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 , semua data yang memiliki kelas Gizi Baik akan diberi
label +1 dan kelas lainnya akan diberi label  -1. Kemudian Ketika data diuji untuk 𝑝 𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 , maka semua data yang memiliki kelas Gizi Buruk akan diberi label +1 dan kelas lainnya akan diberi  label  -1,  dan  begitu  seterusnya  untuk  seluruh  kelas  yang  ada.  Setelah  itu  maka  akan didapatkan hyperplane dari semua kelas. Untuk data baru ( x ) yang digunakan nantinya atau bisa disebut data testing , data tersebut akan diujikan pada seluruh kelas yang tersedia dan akan dipilih berdasarkan nilai maksimalnya menggunakan rumus berikut:
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 (𝑥) = arg max((𝑤 ℓ ) 𝑇 . 𝜙(𝑥) + 𝑏 ℓ ) ( 6 )

## Tahapan Analisis
Langkah atau tahapan analisa yang akan dilakukan pada proses klasifikasi dalam penelitian ini adalah seperti berikut:
1) Mempersiapkan kumpulan data laporan status gizi bayi dari posyandu kecamatan Bangun Purba di tahun 2020.
2) Melakukan proses perhitungan klasifikasi status gizi bayi di posyandu kecamatan Bangun Purba dengan algoritma SVM dengan menggunakan variabel dependen  serta independen yang telah ditentukan sebelumnya.
a. Menginputkan data sesuai format sistem yang dibangun.
b. Memisahkan  data  menjadi data  testing dan data  training .  Setelah  itu  data  yang berjumlah  1732  data  dijadikan data  training dengan  persentase  80%  menjadi  1385 data, dan data testing dengan persentase 20% menjadi 347 data.
c. Menentukan  metode  pendekatan hyperplane SVM  untuk multiclass menggunakan metode one against all (SLA). Dengan itu akan dibentuk 6 persamaan atau hyperplane dari seluruh data yang digunakan sebagai data training .
d. Menggunakan kernel RBF. Setelah kernel dan nilai parameter ditentukan, maka nilai parameter tersebut dapat digunakan untuk menentukan nilai hyperplane menggunakan kernel RBF.
e. Setelah itu hasil pemetaan data training tersebut akan menghasilkan nilai 𝛼 dan b. Nilai tersebut  akan  digunakan  pada  persamaan Support  Vector  Machine untuk  melakukan klasifikasi pada data testing .
Persamaan Support Vector Machine menggunakan kernel Radial Basis Function adalah sebagai berikut: 𝑓(𝑥) =   𝒘 𝑇 . 𝒙 + 𝑏 𝒘 𝑇 . 𝒙 + 𝑏 =   𝜶 𝑇 . 𝑦 𝑇 . 𝑲(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 , 𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) + 𝑏 Maka didapatkan 𝑓 1 (𝑥) sebagai berikut: 𝑓 1 (𝑥) =   𝜶 𝑇 . 𝑦 𝑇 . 𝑲(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 , 𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) + 𝑏
dimana 𝐾(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 , 𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) = 𝑒𝑥𝑝(− ||𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 −𝑥 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 || 2
2𝜎 2 )
Seluruh  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dalam  pencarian  persamaan 𝑓 1 (𝑥) didapatkan  vector  baris  dengan  ukuran  1  x  347  yang  menjadi  hasil  klasifikasi sementara. Kemudian begitu juga untuk persamaan 𝑓 2 (𝑥) , 𝑓 3 (𝑥) , dan seterusnya.
3) Evaluasi hasil klasifikasi dengan confusion matrix
a. Memetakan nilai akurasi dari hasil klasifikasi
b. Menentukan nilai parameter yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) multiclass dengan kernel RBF menggunakan beberapa nilai parameter C = 1, 5, 10, 50, 100  dan menggunakan nilai 𝜎 = 1, 𝜎 = 2, 𝜎 = 3, 𝜎 = 4, 𝜎 = 5.
Hasil  akurasi  dari  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Tabel  tersebut menunjukkan bahwa model yang didapatkan dari data training menunjukkan nilai akurasi yang cukup tinggi yakni sekitar 87% yang berarti data uji dapat diklasifikasi dengan cukup tepat jika dibandingkan  dengan  kelas  aslinya.  Berikut  merupakan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari berbagai jenis nilai parameter yang diinputkan :
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Setiap Parameter
C Gamma 𝝈 = 1 𝝈 = 2 𝝈 = 3 𝝈 = 4 𝝈 = 5 1 87% 85% 86% 85% 85% 5 84% 88% 85% 85% 84% 10 87% 86% 87% 87% 87% 50 86% 86% 87% 87% 82% 100 89% 84% 82% 85% 86%
Sumber : Data akurasi status gizi bayi posyandu, 2022
Berdasarkan hasil akurasi dari berbagai nilai parameter yang digunakan, dapat dilihat bahwa nilai akurasi yang dihasilkan tidak terlalu banyak perbedaan yang signifikan. Perbedaan tersebut juga bisa terjadi karena proses pemisahan data testing dan data training diambil secara random , sehingga nilai akurasi dari data tersebut terdapat sedikit perbedaan. Untuk nilai C = 10 didapatkan nilai akurasi yang paling stabil dalam setiap nilai gamma yang diujikan. Berikut adalah confusion matrix dari klasifikasi Support Vector Machine dengan kernel RBF pada nilai C = 10 dan 𝜎 = 1 :

## Tabel 2. Confusion Matrix
Asli/Prediksi Gizi Baik Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Lebih Obesitas Risiko Gizi Lebih Gizi Baik 276 0 8 0 0 0 Gizi Buruk 2 7 6 0 0 0 Gizi Kurang 9 3 11 0 0 0 Gizi Lebih 3 0 0 2 1 2 Obesitas 5 0 0 0 1 0 Risiko Gizi Lebih 4 0 0 1 0 7
Sumber : Confusion Matriks data akurasi status gizi bayi posyandu, 2022
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  data  status  gizi  bayi  dapat  diklasifikasi  dengan benar  sebanyak  304  data  dari  total  347  data  status  gizi  bayi.  Sedangkan  43  data  lainnya diklasifikasi dengan kurang tepat atau berbeda dengan data aslinya. Oleh karena itu, didapatkan nilai akurasi sebesar 87.6%. Berdasarkan hasil penelitian ini, jika dibandingkan dengan penelitian lain yang menggunakan algoritma K Nearest Neighbor maka nilai akurasinya lebih rendah. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Setiawan & Triayudi, 2022), menunjukkan hasil akurasi sebesar 91.79%. Perbedaan nilai akurasi yang dihasilkan dari algoritma K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine dimungkinkan terjadi karena perbedaan jumlah kelas target yang digunakan. Dalam  penelitian  ini  kelas  target  yang  digunakan  berjumlah  6  kelas,  yaitu  gizi  baik,  gizi buruk,  gizi  kurang,  gizi  lebih,  obesitas,  dan  risiko  gizi  lebih.  Sedangkan  pada  penelitian  yang dilakukan oleh (Setiawan & Triayudi, 2022), hanya menggunakan 4 kelas target, yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi normal, gizi lebih. Banyaknya jumlah kelas target sangat berpengaruh pada nilai
akurasi dari klasifikasi yang dilakukan. Semakin banyak jenis kelas target yang digunakan, maka probabilitas  setiap  kelas  target  tersebut  juga  semakin  kecil.  Jadi  semakin  banyak  jenis  kelas target,  maka  semakin  besar  juga  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  dalam  proses  klasifikasi. Oleh karena itu, perbandingan hasil akurasi dari metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine bisa  terjadi  perbedaan  walaupun  dengan  jumlah  data  yang  relatif  tidak  jauh  berbeda. Dengan  hasil  akurasi  yang  tidak  jauh  berbeda  walaupun  menggunakan  jenis  kelas  target  yang lebih  banyak,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Support  Vector  Machine cocok digunakan pada penelitian ini, karena salah satu kelebihan dari algoritma Support Vector Machine adalah hasil akurasi yang tinggi pada ruang berdimensi tinggi.

## KESIMPULAN
Hasil yang didapatkan dari proses klasifikasi data status gizi bayi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan nilai C = 1, 2, 3, 4, 5 dan 𝜎 = 1, 2, 3, 4, 5 menunjukkan nilai  akurasi  dengan  rata-rata  nilai  akurasi  87%.  Dalam  hal  ini  nilai  akurasi  tersebut  sudah tergolong tinggi, namun dalam percobaan yang berulang bisa jadi mendapatkan nilai akurasi yang lebih  tinggi  ataupun  lebih  rendah,  hal  tersebut  dikarenakan  data  yang  digunakan  sebagai data testing dan data training diambil secara acak. Oleh karena itu, algoritma Support Vector Machine (SVM)  dapat  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  data  status  gizi  bayi  di  Posyandu  Kecamatan Bangun Purba.

## SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  menilai  bahwa  tingkat  akurasi klasifikasi menggunakan algoritma SVM masih bisa mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik lagi.  Penelitian  yang  serupa  bisa  dilakukan  dengan  mencoba  kombinasi  atau  variasi  metode ataupun algoritma serupa yang berkemungkinan menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adzani, W. A., & Sasongko, P. S. (2019). Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Backpropagation  Dengan  Algoritma  Levenberg-Marquardt  dan  Inisialisasi  Nguyen Widrow. Jurnal Masyarakat Informatika , 12 (1), 29–43.
Anggraeni, L. D., Toby, Y. R., & Rasmada, S. (2021). Analisis Asupan Zat Gizi Terhadap Status Gizi Balita. Faletehan Health Journal , 8 (02), 92–101. Eska,  J.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4. 5 .
Fikriya,  A.  A.,  &  Hikmawati,  S.  (2020).  Support  Vector  Machine  Predictive  Analysis Implementation: Case Study of Tax Revenue in Government of South Lampung. Proceeding International Conference on Science and Engineering , 3 , 323–327.
Husada,  H.  C.,  &  Paramita,  A.  S.  (2021).  Analisis  Sentimen  Pada  Maskapai  Penerbangan  di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Teknika , 10 (1),
18–26.
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal  Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains Dan Pendidikan Informatika , 2 (2), 213–219.
Melyani, M., & Alexander, A. (2021). Dampak Covid-19 (Kemiskinan, Pemenuhan Gizi Anak, Imunisasi)  Terhadap  Status  Gizi  Balita  Tahun  2020. JIKP  Jurnal  Ilmiah  Kesehatan PENCERAH , 10 (2), 132–139.
Perdana, H. M., Darmawansyih, D., & Faradilla, A. (2020). Gambaran Faktor Risiko Malnutrisi pada  Anak  Balita  di  Wilayah  Kecamatan  Tamalanrea  Kota  Makassar  Tahun  2019. UMI Medical Journal , 5 (1), 50–56.
Sari, W., & Septiani, W. (2019). Malnutrition in elderly in Pekanbaru: Malnutrisi pada lansia di Kota Pekanbaru. Jurnal Kesehatan Komunitas , 5 (1), 44–48.
Setiawan, R., & Triayudi, A. (2022). Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Berbasis Web. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA ,
6 (2), 777–785. Wiyono, S., & Harjatmo, T. P. (2019). Penilaian Status Gizi .