Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Penerapan Algoritma C5.0 Dalam Klasifikasi Stunting Pada Anak Dengan Smartphone Android
Munjiat Setiani Asih* 1 , Ade Zulkarnain Hasibuan 2 1) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan Jl. H. M. Joni No. 70C Email: munjiat.stth@gmail.com

## ABSTRAK
Angka stunting di Indonesia pada tahun 2022 mencapai 21,6%, melampaui standar WHO  yang  menetapkan  tingkat  prevalensi  stunting  harus  di  bawah  20%.  Stunting juga memiliki dampak ekonomi yang signifikan, menyebabkan kerugian sekitar 2-3 persen  dari  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia  setiap  tahun.  Untuk mendeteksi  anak  mengalami  stunting  dapat  menggunakan  aplikasi  pada smartphone android yang didalamnya telah diterapkan metode data mining. Adapun algoritma  yang  dapat  digunakan  yaitu  algoritma  C5.0.  Penerapan  data  mining  ini dapat  menghasilkan  aplikasi  yang  memungkinkan  pengguna,  termasuk  orang  tua, untuk  mengklasifikasikan  kondisi  anak  apakah  mengalami  stunting  atau  tidak menggunakan  smartphone  Android  tanpa  harus  datang  ke  rumah  sakit  ataupun puskesmas. Semakin cepat kondisi anak yang mengalami stunting diketahui, maka semakin  cepat  pula  untuk  melakukan  penanganan  terhadap  anak  tersebut.  Dari hasil  pengujian  yang  dilakukan  ke  beberapa  anak  menunjukkan  keberhasilan klasifikasi 100%. Hal ini menunjukkan algoritma C5.0 sangat baik diterapkan untuk melakukan klasifikasi pada anak yang mengalami stunting.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma C5.0, Smartphone Android

## ABSTRACT
The stunting rate in Indonesia in 2022 will reach 21.6%, exceeding the WHO standard which stipulates that the stunting prevalence rate must be  below 20%. Stunting also has a significant economic impact, causing losses of around 2-3 percent of Indonesia's Gross  Domestic  Product  (GDP)  every  year.  To  detect  children  experiencing  stunting, you can use an application on an Android smartphone in which data mining methods have  been  applied.  The  algorithm  that  can  be  used  is  the  C5.0  algorithm.  The application  of  this  data  mining  can  produce  an  application  that  allows  users, including parents, to classify a child's condition as to whether they are stunted or not using an Android smartphone without having to go to a hospital or health center. The sooner  the  condition  of  a  child  experiencing  stunting  is  known,  the  sooner  the  child will  be  treated.  The  results  of  tests  carried  out  on  several  children  showed  100% classification  success.  This  shows  that  the  C5.0  algorithm  is  very  well  applied  to classify children who are stunted.
Keywords: Data Mining, C5.0 Algorithm, Android Smartphones
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Berdasarkan  laporan  dari Pricewaterhouse  Coopers (PWC),  dalam  beberapa dekade ke depan, Indonesia diharapkan akan menjadi salah satu kekuatan ekonomi global, dengan proyeksi bahwa pada tahun 2030, Indonesia akan menjadi salah satu dari  lima  perekonomian  terbesar  di  dunia  (RI,  2018).  Prediksi  ini  didasarkan  pada pertumbuhan ekonomi yang stabil di Indonesia dan populasi yang  besar. Meskipun prediksi  ini  terlihat  optimis,  sebaliknya,  demografi  Indonesia  bisa  menjadi  sebuah tantangan  di  masa  depan,  daripada  menjadi  salah  satu  faktor  penentu  dalam mencapai  posisi  lima  besar  ekonomi  terbesar.  Hal  ini  disebabkan  tingginya  angka balita yang mengalami stunting di Indonesia.
Stunting  adalah  gangguan  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  akibat kekurangan  gizi  kronis  dan  infeksi  berulang,  yang  ditandai  dengan  panjang  atau tinggi  badannya  berada  di  bawah  standar  (dr.  Desi  Fajar  Susanti,  M.Sc,  2022). Ketidak  tahuan  orang  tua  mengenai  kondisi  anak  menyebabkan  tingginya  angka stunting di Indonesia berkisar 21,6% pada tahun 2022, padahal Standar WHO untuk tingkat prevalensi stunting harus berada di bawah 20% (Rokom, 2023). Dikutip dari kompas.com,  Wakil  Presiden  Ma’aruf  Amin  menyampaikan  bahwa  stunting menyebabkan kerugian negara sekitar 2-3 persen dari Produk Domestik Bruto (PDB) setiap  tahun.  Dengan  PDB  Indonesia  sekitar  Rp  15.000  triliun  pada  tahun  2020, potensi kerugian akibat stunting mencapai Rp 450 triliun per tahun (MANIK, 2022). Stunting  merupakan  masalah  gizi  kronis  pada  balita  yang  ditandai  lebih  rentan terhadap  penyakit  dan  berisiko  untuk  mengidap  penyakit  degenerative,  dampak stunting  tidak  hanya  pada  segi  kesehatan  tapi  juga  mempengaruhi  kecerdasan (Denpasar, 2022). Dalam mengumpulkan data stunting, tim medis memiliki peranan yang  sangat  vital.  Biasanya,  tim  medis  akan  mencatat  informasi  mengenai  anak yang sedang diperiksa, seperti usia, jenis kelamin, serta data-data lain yang relevan untuk melakukan analisis apakah anak tersebut mengalami stunting atau tidak.
Berkat kemajuan teknologi yang ada saat ini, orang tua dapat dengan mudah memeriksa  apakah  anak  mereka  mengalami  stunting  atau  tidak  tanpa  harus mengunjungi  rumah  sakit  atau  puskesmas.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  salah  satu  metode  yang  bisa  diterapkan  adalah  penggunaan  metode  data mining. Data mining adalah sebuah teknik yang memungkinkan akses dan analisis cepat  terhadap  data  berukuran  besar,  dengan  kata  lain,  data  mining  berperan sebagai  alat  dan  metode  yang  menggunakan  analisis  statistik  pada  data  untuk mengeksplorasi  dan  menggali  informasi  yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Proses data  mining  melibatkan  pencarian  pola  atau  aturan  tertentu  dari  dataset  yang sangat  besar,  tujuannya  adalah  untuk  memeriksa  database  berukuran  besar  dan mengungkapkan  pola  atau  struktur  baru  yang  dapat  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan (Mustika Ardilla, Yunita Manuhutu, Abraham Hasbi et al., 2018).
Data  Mining adalah  salah  satu  bidang  penelitian  yang  paling  ambisius  dan penting  yang        ditujukan        untuk        menemukan        prasyarat        untuk menyelesaikan        tugas  penambangan    data  (Harahap  et  al.,  2023).  Data    mining tergabung  dalam  berbagai  disiplin  ilmu,  seperti artificial intelligence (kecerdasan
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
buatan), information  systems (sistem  informasi),  statistik, machine  learning, management  science ,  dan database .  Pada  dasarnya,  data  mining  memiliki  7  fungsi dasar yaitu Prediction (prediksi), Sequencing (sekuensi), Classification (klasifkasi), Association (asosiasi), Clustering (pengelompokan), Forecasting , Description (deskripsi) (Mustika et al., 2021). Penerapan data mining ini sudah digunakan dalam berbagai  penelitian,  contohnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anna  pada tahun  2022,  dia  membuat  sebuah  model  untuk  memprediksi  gizi  balita menggunakan  algoritma  C5.0.  Dalam  penelitian  tersebut  ia  menerapkan  model prediksi  tersebut  menggunakan  pemrograman  python  (Riyani,  2022).  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  program  yang  digunakan  hanya ditujukan  untuk  keperluan  penelitian.  Hal  ini  terlihat  dari  fakta  bahwa  pengguna harus memiliki pengetahuan tentang cara pemrograman Python bekerja untuk dapat mengoperasikannya.
Dalam mendukung tenaga medis dan orang tua, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan di berbagai tempat dan waktu untuk menilai apakah seorang anak mengalami  stunting  atau  tidak.  Algoritma  C5.0  dapat  mengklasifikasikan  hal tersebut,  Algoritma  C5.0  adalah  salah  satu  algoritma  data  mining  yang  secara khusus  digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan.  Algoritma  C5.0  ini merupakan perkembangan dari dua algoritma sebelumnya, yaitu ID3 dan C4.5, yang pertama kali dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1987.  Dalam algoritma ini, proses pemilihan atribut dilakukan dengan menggunakan gain ratio. Hasil dari algoritma ini adalah pohon keputusan yang memiliki jumlah cabang yang bervariasi di setiap node (Pratiwi, 2020). Klasifikasi adalah langkah menemukan suatu model atau  fungsi  yang  menggambarkan  dan  membedakan  data  ke  dalam  kelas-kelas tertentu. Tujuannya adalah menggunakan model tersebut untuk memprediksi kelas suatu objek ketika label kelasnya tidak diketahui  (Lubis, 2024). Pengertian lainnya dari  klasifikasi  adalah  teknik  yang  berujuan    untuk    mengelompokkan    data berdasarkan    persamaan    karakteristik    sehingga  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat  (Damayanti  &  Rismayanti,  2022).  Dengan  menggabungkan  algoritma C5.0  dengan  teknologi smartphone  Android,  dapat diciptakan  sebuah  aplikasi yang mampu mengklasifikasikan kondisi anak apakah mengalami stunting atau tidak.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan untuk mendapatkan hasil penelitian yaitu menggunakan Algoritma C5.0. Algoritma C5.0 merupakan perluasan dari  algoritma C4.5 yang juga perpanjangan dari ID3. Algoritma C5.0 adalah klasifikasi algoritma yang  cocok  untuk  kumpulan  data  besar.  Algoritma  C5.0  lebih  baik  daripada  C4.5 pada  kecepatan,  memori,  dan  efisiensi.  Dalam  algoritma  C5.0,  pemilihan  atribut yang  akan  diproses  menggunakan  ukuran  gain  ratio. Ukuran  gain  ratio  digunakan untuk  memilih  atribut  uji  pada  setiap  node  di  dalam  tree.  Ukuran  ini  digunakan untuk  memilih  atau  membentuk  node  pada  pohon.  Atribut  dengan  nilai  gain  ratio tertinggi  akan  terpilih  sebagai  parent  bagi  node  selanjutnya.  Langkah  kerja pembuatan  tree  pada  algoritma  C5.0 mirip  dengan  pembuatan  tree  pada  algoritma C4.5.  Kemiripan  tersebut  meliputi  perhitungan  entropy  dan  gain.  Jika  pada
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
algoritma  C4.5  berhenti  sampai  perhitungan  gain,  maka  pada algoritma C5.0 akan melanjutkannya  dengan  menghitung  gain  ratio  dengan  menggunakan  gain  dan entropyj yang telah ada. Adapun rumus untuk mencari nilai entropy adalah sebagai berikut (Pratiwi et al., 2020):
( )     ∑ (1)
Dengan S merupakan himpunan kasus, k adalah jumlah kelas pada variabel A dan  p j adalah  proporsi  dari  S j .  Selanjutnya  untuk  mencari  nilai  gain  digunakan persamaan berikut:
(    )          ( )   ∑
|  | | | ( ) (2)
Dengan Si merupakan himpunan kasus pada kategori ke-i, A adalah variabel yang digunakan, m adalah jumlah kategori pada variabel A, |Si| merupakan jumlah kasus  pada  kategori  ke-i,  dan  |S|  merupakan  jumlah  kasus  dalam  S.  Setelah didapat  nilai  entropy  dan  gain,  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  gain  ratio. Adapun rumus dasar dari perhitungan gain ratio adalah sebagai berikut:
(   ) ∑ (  )
(3)
Dengan  Gain(S,  A)  merupakan  nilai  gain  dari  suatu  variabel  dan
∑ ( ) merupakan jumlah nilai entropy dalam suatu variabel.

## Hasil dan Pembahasan
Untuk  memudahkan  memahami  Algoritma  C5.0  berikut  diberikan  contoh kasus  yang  akan  diselesaikan.  Adapun  data  yang  digunakan  untuk  contoh  kasus dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data kasus stunting pada balita No.  Umur (bulan) Jenis Kelamin Tinggi Badan Stunting 1 0 laki-laki 44.6 Ya 2 0 laki-laki 45.7 Ya 3 0 laki-laki 44.3 Ya 4 0 laki-laki 42.7 Ya 5 0 laki-laki 44.3 Ya 6 0 perempuan 42.2 Ya 7 0 perempuan 43.7 Ya 8 0 perempuan 41.4 Ya 9 0 perempuan 50.9 Tidak 10 0 perempuan 48.7 Tidak 11 1 laki-laki 59.1 Tidak 12 1 laki-laki 61.7 Tidak 13 1 laki-laki 46.2 Ya 14 1 laki-laki 48.2 Ya 15 1 laki-laki 48.5 Ya 16 1 perempuan 48.8 Ya 17 1 perempuan 45.6 Ya 18 1 perempuan 57.8 Tidak 19 1 perempuan 61.4 Tidak 20 1 perempuan 44.5 Ya
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Pada  tabel  1  terdapat  nilai  numerik  pada  fitur  tinggi  badan,  oleh  karena  itu harus  ditentukan  terlebih  dahulu  posisi  v  yang  terbaik  untuk  pemecahan,  dalam kasus ini digunakan pemecaha biner. Adapupn rincian perhitungannya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Posisi v untuk Pemecahan Fitur “Tinggi Badan” di Node Akar Tinggi Badan 45 50 55 60 ≤ > ≤ > ≤ > ≤ > Ya 8 12 15 5 16 4 18 2 Tidak 8 6 14 0 14 0 14 0 Entropy 0 6 1 5 2 4 4 2 Gain 0.281290899 0.616271398 0.446439345 0.193506843
Terlebih  dahulu  dicari  Entropy  total  dimana  terdapat  14  kasus  untuk  status Stunting  “Ya”  dan  6  kasus  untuk  status  Stunting  “Tidak”.  Setelah  Entropy  total didapatkan,  selanjutnya  hitung  entropy  untuk  setiap  pemecahan  fitur  “Tinggi Badan”.
(     )     (( ( ))   ( ( ))) (    )     (( ( ))   ( ( ))) (    )     (( ( ))   ( ( )))
Lanjutkan  perhitungan  entropy  sampai  atribut  >60.  Selanjutnya  hitung  nilai Gain untuk setiap fitur tersebut, adapun rinciannya sebagai berikut:
(         )                  (
) (         )                  ( ) (         )                  ( ) (         )                 ( )
Dari hasil perhitungan Gain fitur “Tinggi Badan”  diperoleh bahwa nilai Gain tertinggi  berada  di  v=50.  Oleh  karena  itu  dilakukan  diskretisasi  pada  fitur  “Tinggi Badan”  pada  v=50  ketika  menghitung  Entropy  dan  Gain  pada  semua  fitur. Selanjutnya hitung nilai entropy, gain dan gain rasio untuk semua fitur. Hasil dari perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy, Gain dan Gain Rasio untuk Node Akar
Node Jumlah Ya Tidak Entropy Gain Gain Rasio 1 Total 20 14 6 0.8812908992 Umur (bulan) 0 10 8 2 0.7219280949 0.03485155456 0.02058715416 1 10 6 4 0.9709505945 Jenis Kelamin Laki-laki 10 8 2 0.7219280949 0.03485155456 0.02058715416 Perempuan 10 6 4 0.9709505945 Tinggi Badan ≤ 50 15 14 1 0.353359335 0.616271398 1.744035991 > 50 5 0 5
0
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Hitung  seluruh  entropy,  gain  dan  gain  rasio  untuk  semua  atribut.  Adapun diagram alir dari Algoritma C5.0 dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Dagram Alir Algoritma C5.0
Adapun  hasil  implementasi  dari  klasifikasi  stunting  menggunakan  algoritma C5.0  diawali  dari  form  login.  Pada  halaman  login,  pengguna  diminta  untuk memasukkan  username  dan  password.  Untuk  username  dan  password  default, pengguna  dapat mengisi  username  dengan  isian  admin  dan  password  dengan  isian admin. Untuk lebih jelasnya tampilan halaman login dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Halaman Login
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Pada  halaman  dataset  pengguna  dapat  memasukkan  dataset  dalam  bentuk file  excel  dengan  menekan  tombol  “Import”,  kemudian  pilih  file  yang  akan  di gunakan. Untuk lebih jelasnya tampilan halaman dataset dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Rancangan Halaman Dataset
Pada  halaman  datamining  algoritma  C5.0  ini  pengguna  dapat  memasukkan data  yang  akan  diklasifikasikan  dengan    cara    mengimport  file    excel.    Terlebih dahulu    tekan  tombol  “Import”  selanjutnya  tekan  tombol  “Proses  Data”.  Halaman datamining algoritma C5.0 merupakan halaman yang menujukkan detail dari hasil perhitungan menggunakan Algoritma C5.0 sampai  ditemukan hasil akhirnya. Pada halaman  ini  terlihat  secara  detail  perhitungan  dari  entropy,  gain  dan  gain  rasio. Setiap  tahapan  node  terlihat  dalam  bentuk  tabel.  Adapun  tampilan  dari  halaman datamining algoritma C5.0 dapat dilihat pada gambar 4.
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Gambar 4 Halaman Datamining Algoritma C5.0
Halaman  klasifikasi  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk menampilkan  hasil  klasifikasi  dari  data  yang  telah  diproses  pada  halaman datamining  algoritma  C5.0.  Pada  halaman  ini  terlihat  jelas  pengelompokan  anak- anak  yang  mengalami  stunting  ataupun  tidak.  Adapun  tampilan  dari  halaman klasifikasi dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Klasifikasi
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Halaman rule merupakan halaman yang digunakan untuk menampilkan rule yang  telah  dibentuk menggunakan  algoritma C5.0. Adapun  tampilan  dari halaman rule tersebut dapat dilihat pada gamar 6.
Gambar 6. Rancangan Halaman
Rule
Halaman  grafik  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  melihat  grafik dari  data  yang  telah  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C5.0. Adapun tampilan grafik dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Grafik

## Simpulan
Hasil penelitian yang telah dilakukan dengan judul “Penerapan Algoritma C5.0 Dalam  Klasifikasi  Stunting  Pada  Anak  Dengan  Platform  Android”  dapat disimpulkan  bahwa  proses  klasifikasi  stunting  pada  anak  menunjukkan  hasil pengujian  100%  dapat  diklasifikasi  dengan  baik  menggunakan  algoritma  C5.0. Selain itu penerapan klasifikasi stunting menggunakan algoritma C5.0 diterapkan di smartphone dengan  sistem  operasi android ,  dimana database yang  digunakan disimpan  secara  di server online ,  dengan    penyimpanan database secara online , aplikasi  dapat  memberikan informasi yang selalu up to date kepada pengguna
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Daftar Pustaka
Damayanti,  F.,  &  Rismayanti.  (2022).  Optimasi  Fungsi  Pembelajaran Backpropagation  dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Kanker  Paru  Pasca Operasi. Unitek , 15 (1), 49–58.
https://ejurnal.sttdumai.ac.id/index.php/unitek/article/view/335/217
Denpasar,  P.  K.  (2022). Cegah  Stunting  dengan  Generasi  Cemerlang .  http://kkn- ipe.poltekkes-denpasar.ac.id/upload/1643989567Modul.pdf
dr. Desi Fajar Susanti, M.Sc, S. . (K). (2022). Mengenal Apa Itu Stunting . 26 Agustus 2022. https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/1388/mengenal-apa-itu-stunting
Harahap, F., Fahrozi, W., Adawiyah, R., Siregar, E. T., & Harahap, A. Y. N. (2023). Implementasi  Data  Mining  dalam  Memprediksi  Produk  AC  Terlarisuntuk Meningkatkan  Penjualan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. Unitek , 16 (1), 41–51. https://ejurnal.sttdumai.ac.id/index.php/unitek/article/view/541/351
Lubis, A. F. (2024). KLASIFIKASI GIZI BURUK PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMAC5.0  (STUDI  KASUS :  DINAS  KESEHATAN  ACEH  TIMUR) . UNIVERSITAS MALIKUSSALEH.
MANIK, M. K. W. K. (2022). Potensi Kerugian Ekonomi akibat ”Stunting” Capai Rp 450 Triliun Per Tahun . 22 Februari 2022. https://www.kompas.id/baca/humaniora/2022/02/22/potensi-kerugian-ekonomi- akibat-stunting-capai-rp-450-triliun-per-tahun
Mustika  Ardilla,  Yunita  Manuhutu,  Abraham  Hasbi,  N.  A.  I.,  Manuhutu,  M.  A.,
Ridwan,  M.,  Wardhani,  H.  A.  K.,  Alim,  S.,  Romli,  I.,  Octafian,  Y.  R.  D.  T., Sufandi,  U.  U.,  &  Ernawati,  I.  (2018). Data  Mining  dan  Aplikasinya .  Widina Bhakti Persada Bandung.
Mustika, Ardilla, Y., Manuhutu, A., Ahmad, N., Hasbi, I., Guntoro, Manuhutu, M. A., Ridwan, M., Hozairi, Wardhani, A. K., Alim, S., Romli, I., Religia, Y., Octafian, D.  T.,  Sufandi,  U.  U.,  &  Ernawati,  I.  (2021). Data  Mining  dan  Aplikasinya .
Widina Bhakti Persada Bandung.
Pratiwi,  R.  (2020). PERBANDINGAN  KLASIFIKASI  ALGORITMA  C5.0  DAN CLASSIFICATION  AND  REGRESSION  TREE  (Studi  Kasus :  Data  Sosial
Kepala  Keluarga  Masyarakat  Desa  Teluk  Baru  Kecamatan  Muara  Ancalong Tahun 2019 ) [UNIVERSITAS MULAWARMAN SAMARINDA].
https://repository.unmul.ac.id/bitstream/handle/123456789/4785/%5B160701503 1%5D Skripsi Reni Pratiwi.pdf?sequence=1&isAllowed=n
Pratiwi,  R.,  Hayati,  M.  N.,  &  Prangga,  S.  (2020).  PERBANDINGAN  KLASIFIKASI ALGORITMA  C5.0  DENGAN  CLASSIFICATION  AND  REGRESSION  TREE (STUDI KASUS: DATA  SOSIAL KEPALA KELUARGA MASYARAKAT DESA TELUK  BARU  KECAMATAN  MUARA  ANCALONG  TAHUN  2019). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematik Dan Terapan , 14 (2), 267–278.
RI, P. K. (2018). Stunting, Ancaman Generasi Masa Depan Indonesia . 11 April 2018. https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20230125/3142280/prevalensi-stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari- 244/
Riyani,  A.  (2022). MODEL  PREDIKSI  GIZI  BALITA  MENGGUNAKAN ALGORITMA  C5.0  (STUDI  KASUS:  POSYANDU  KEBUN  DALAM)
[UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA BANDAR LAMPUNG].
Jurnal Unitek Vol.17 No.1 Januari - Juni 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
http://repository.teknokrat.ac.id/4659/1/skripsi18311086.pdf Rokom.  (2023). Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Turun  ke  21,6%  dari  24,4% .  25 Januari 2023. https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-
media/20230125/3142280/prevalensi-stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari- 244/#:~:text=Standard WHO terkait prevalensi stunting,usia 6 sampai 2 tahun.