## Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi Stunting Pada Balita
Monica Yoshe Titimeidara a , Wiwien Hadikurniawati b
a Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia
b Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 16 Mei 2021 Revisi Akhir:  17 Juni 2021
Diterbitkan Online : 17 Juni 2021
Stunting  describes  a  state  of  chronic  malnutrition  during  growth  and development since early life. This situation is represented by the height z-score for age (TB/U), which is less than minus 2 standard deviations (SD), based on WHO growth standards.Data from the Semarang City Health Office stated that the results of monitoring nutritional status based on indicators of body length for age (PB/U) or height for age (TB/U) the incidence of stunting in the city of Semarang  was  20.37%.  This  research  will  make  it  easier  to  determine information regarding the classification of stunting nutritional status in toddlers. Stunting data will be processed and used as information regarding normal or not stunting  nutritional  status  in  toddlers.  With  this  information,  it  can  make  it easier  to  collect  data  on  toddlers  who  experience  stunting  nutritional  status, besides that it can also be used to hold counseling to increase stunting nutritional levels and prevent stunting in toddlers by using the Naive Bayes Classifier. The accuracy  result  of  the  Naive  Bayes  Classifier  method  in  classifying  stunting nutritional status is 88%
K ATA K UNCI
Klasifikasi

## Stunting
Naive Bayes Classifier

## K ORESPONDENSI
E-mail: 222monicayoshe@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Usia  balita  lebih  membutuhkan  asupan  gizi  yang  cukup  dalam segi  kuantitas  dan  kualitas,  karena  anak  usia  dini  biasanya memiliki  aktifitas  fisik  yang  cukup  tinggi  karena  masih  dalam proses  belajar  [1].  Pembangunan  kesehatan  di  Indonesia  dari tahun 2015 sampai dengan 2020 dititikberatkan pada 3 komponen pokok yaitu penekanan tingkat mortalitas ibu dan bayi, penurunan stunting , pencegahan penyakit menular dan tidak menular. Upaya peningkatan status gizi masyarakat, termasuk menurunkan angka kejadian stunting atau stunting pada balita, tercatat sebagai salah satu  prioritas  pembangunan  nasional  yang  tercantum  dalam tujuan utama rencana pembangunan jangka menengah. Salah satu masalah  gizi  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah stunting .
Stunting menggambarkan keadaan kurang gizi kronis pada masa pertumbuhan dan perkembangan sejak awal kehidupan. Keadaan ini diwakili oleh tinggi badan z-score usia (TB/U), yang kurang dari  minus  2  standar  deviasi  (SD),  berdasarkan  standar
pertumbuhan  WHO  [3].  Secara  global,  sekitar  seperempat  anak balita mengalami stunting.
Gizi  buruk  pada  bayi  menyebabkan  angka  kematian  bayi  dan anak menjadi tinggi, rentan sakit dan postur badan yang buruk di masa pertumbuhannya.
Kemampuan  kognitif  pasien  juga  menurun,  menyebabkan kerugian  ekonomi  jangka  panjang  bagi  Indonesia.  Berbeda dengan  anak  usia  0-24  bulan,  anak  usia  12-59  bulan  memiliki angka  kejadian  stunting  yang  lebih  tinggi. Stunting dapat memiliki  efek  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.Efek  jangka pendek meliputi keterlambatan perkembangan kognitif, motorik, dan  bahasa,  selain  risiko  kecacatan,  penyakit  menular,  dan mortalitas,  untuk  efek  jangka  panjang  adalah  risiko  penyakit degeneratif,  seperti  tekanan  darah  tinggi,  diabetes,  koroner. penyakit  jantung,  dan  stroke.  Dampak  lebih  lanjut  terjadi  pada masa dewasa yaitu berkurangnya efisiensi kerja [4].
Di Indonesia, menurut hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas), prevalensi stunting adalah  37,2%,  meningkat  dari  tahun  2019 (35,6%) dan 2020 (36,8%). Angka prevalensi stunting pada tahun
2020 Kementerian Kesehatan Republik Indonesia adalah 38,9%. Angka prevalensi stunting di Jawa Tengah sendiri adalah 33,9%, dimana  17,0%  kerdil  dan  16,9%  sangat  pendek.  Sementara  itu, data dari Dinas Kesehatan Kota Semarang menunjukkan bahwa berdasarkan hasil pemantauan status gizi panjang badan menurut umur (PB/U) atau tinggi badan menurut umur (TB/U), kejadian stunting di kota Semarang adalah 20,37%.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil  dari  Puskesmas Pandanaran.  Data  tersebut  kemudian  akan  diolah  dan  dijadikan sebagai  informasi  mengenai  normal  atau  tidaknya  status  gizi stunting pada  balita.  Dengan  informasi  tersebut,  dapat mempermudah  dalam  pendataan  balita  yang  mengalami  status gizi stunting , selain itu juga dapat digunakan untuk di adakannya penyuluhan  guna  peningkatan  taraf  gizi stunting serta pencegahan mengenai stunting pada balita dengan menggunakan Naive Bayes Classifier .
Naive  Bayes  Classifier adalah  suatu  metode  klasifikasi  statistik dalam  melakukan  prediksi  suatu  probabilitas  (kemungkinan) darianggota  suatu class .  Akurasi  dan  kecepatan  metode Naive Bayes  Classifier sangat  tinggi  ketika  digunakan  dalam  aplikasi suatu basis data yang memiliki jumlah data yang besar. Algoritma Naive  Bayes  Classifier akan  meminimalkan  tingkat error jika dibandingkan dengan algoritma klasifikasi yang lain [5].

## A. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan  proses  ditemukannya  fungsi  atau  model sebagai  pembeda  konsep  atau  kelas  data  yang  bertujuan  untuk memperkirakan kelas dari obejek yang belum diketahui[6].
B. Gizi
Gizi merupakan faktor terpenting untuk tercapainya tumbuh dan berkembangnya  balita  secara  optimal.  Gizi  yang  tepat  sangat mendukung  dalam  fase  periode  emas  pertumbuhan. Growth faltering (gagal  tumbuh)  dapat  disebabkan  apabila  terjadi kekurangan gizi sehingga balita dapatberkembang menjadi anak yang lebih pendek ( stunting ) dari normal. Penurunan kemampuan produktivitas,  kecerdasan  atau  meningkatnya  resiko  penyakit yang degeneratif pada masa yang akan datang dapat disebabkan oleh  balita  yang  mengalami stunting .  Perhatian  khusus  perlu didapatkan pada balita stunting dengan usia 2-3 tahun. Usia 2-3 tahun cenderung terlambat dalam proses pertumbuhan yang lebih rendah  dibandingkan  dengan  usia    0-2  tahun  [7].  Permasalahan pada stunting berhubungan dengan naiknya resiko akan kesakitan dan  kematian,  perkembangan  otak  yang  kurang  maksimal sehingga kemampuan motorik anak akan menjadi terlambat dan menghambattumbuh kembangnya mental pada anak balita.
C. Data Mining
Data
mining
merupakan suatu
proses yang menggabungkanbebrapa  metodeseperti  statistik,  matematika, artificial  intelegence dan machine  learning dalam  melakukan ekstrasi  dan  identifikasi  suatu    informasi  yang  bergunadari berbagai  basis  data  yang  besar.  Hakikat  data  miningsebagai disiplin  ilmu  yang  bertujuan  untuk  ditermukan,  digali  atau ditambang  suatu  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang dimiliki. Data miningdisebut juga sebagai knowledge discoveryin database (KDD).  KDD  merupakankegiatan  yang  terdiri  dari mengumpulkan, memakai data, historis untuk ditemukannya suatu
keteraturan, pola atau hubungan dalam suatu data dengan ukuran yang besar [8].

## D. Naïve Bayes
Naive  Bayes yaitu  suatumetode  klaifikasi  probabilistik  yang sederhana  untuk  menghitung  beberapa  kemungkinan  dengan dijumlahkannya  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  suatu dataset.Teorema  Bayes  diasumsikan  bahwa  atribut  yang independent atau tidak saling bergantungakan diberikan oleh nilai pada  variabel class .  Arti  lain  dari Naive  Bayes yang dikembangkan oleh Thomas Bayes (ilmuan Inggris) yaitu metode klasifikasi  statistik  untuk  memperkirakan  peluang  yang  akan terjadi di masa yang akan datang berdasar pengalaman dari masa yang lalu [9].
Sebagai  alat  pengambilan  keputusan, Naive  Bayes juga digunakan  dalam  memperbarui  tingkat  kepercayaan  dari  suatu informasi.
Teori  Naive  Bayes  adalah  salah  satu  cabang  dari  teori  statistik matematik  yang  dimungkinkan  untuk  dibuat  satu  model ketidakpastian  dari  suatu  kejadian  pada  masa  akan  datangyang digabungkan dengan pengetahuan umum dengan fakta dari hasil pengamatan.  Statement teori Naive Bayes
P(H|X)= 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) …………………….. (2.1)
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. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian Yani Parti Astuti menghasilkan Kenaikan performa dari  pengujian  algoritma  naïve  bayes  dengan  pengujian optimasi  forward  selection  terhadap  algoritma  naïve  bayes. kemudian  penelitian  yang  dilakukan  Dewi  Simanjuntak menghasilkan  diagnosa  penyakit  dan  presentase  nilai probabilitas  sesuai dengan Naïve Bayes Classifier
Pada  penelitian  Deny  Wiria  Nugraha  menunjukan  bahwa algoritma    Naive  Bayes  Classifier  dapat  digunakan  (valid) untuk melakukan proses klasifikasi penyakit stroke. penelitian selanjutnya dilakukan oleh Venny Lovina Gumiri menyatakan bahwa penerapan metode naive bayes dapat mengklasifikasikan status perkembangan anaka usia dini.

## 3. METODOLOGI
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  CRISP- DM  ( Cross  Industry  Standart  Process  for  Data  Mining )  yang merupakan model proses data mining dengan siklus hidup yang terbagi  menjadi  6  fase  yaitu  meliputi  pemahaman  bisnis, pemahaman  data,  pengolahan  data,  pemodelan  dan  evaluasi seperti gambar 1
Gambar 1. CRISP-DM
Berikut ini tahap dalam siklus hidup CRISP-DM ( Cross Industry Standart  Process  for  Data  Mining )  yang  digunakan  dalam
penelitian ini yaitu 1. Pemahaman Bisnis ( Bussiness Understanding )
Pada  tahap  pemahaman  bisnis  dilakukan  pemahaman terhadap  penelitian  sebagai  pendukung  keputusan  terbaik untuk  melakukan  klasifikasi  status  gizi stunting yang diharapkan  mampu  melakukan  penanganan  terbaik terhadap  balita  yag  mengalami  status  gizi stunting , sehingga  dapat  dilakukan  langkah  antisipasi  yang  berupa pencegahan  secara  dini  terhadap  balita  yang  mengalami status gizi stunting . Hal ini dilakukan untuk mencegah dan mengurangi  tingkat  balita  yang  mengalami stunting yang berakibat pada kecacatan sehingga terhambatnya perkembangan  balita  atau  bahkan  dapat  mengakibatkan kematian. Pemanfaatan dataset dan penggunaan algoritma yang  diusulkan  maka penelitian  ini  akan  mencapai  tujuan yang telah direncanakan.
2. Pemahaman Data ( Data Understanding )
Tahap  atau  fase  kedua  yang  dilakukan  pada  siklus  hidup metode  CRISP-DM  adalah  pemahaman  data  ( data understanding ). Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan  dataset  status  gizi stunting pada  balita  tahun 2020  yang  diperoleh  dari  Puskesmas  Pandanaran Semarang. Dataset status gizi stunting balita ini berjumlah 300 record data. Dalam dataset tersebut terdapat 5 atribut dan  1  label  dengan  tipe  data integer dan binominal .  Dari total  300 record yang  ada  dalam  data  status  gizi stunting balita, dinyatakan 258 balita mengalami status gizi stunting dan 42 balita lainnya mengalami status gizi normal
3. PengolahanData( DataPreparation )
Tahap ini mengolah dataset untuk menyederhanakan data.
Dataset status gizi akan di klasifikasikan sebagai berikut:
a. Umur (Bulan)
b. Berat Badan (Kg)
c. Tinggi Badan (Cm)
4. Pemodelan( Modelling )
Tahap modelling dilakukan  penerapan  teknik  pemodelan menggunakan algoritma yang akan digunakan. Pada tahap modelling dalam penelitian ini adalah klasifikasi status gizi stunting pada  balita  dengan  menerapkan  algoritma Naïve Bayes  Classifier .  Dari  hasil  pemodelan  tersebut  akan dilakukan  perhitungan  akurasi  menggunakan Confusion Matrix untuk mengetahui hasil akurasi yang didapatkan dan
dilakukan  validasi  untuk  mengukur  performa  dari algoritma.
5. Evaluasi( Evaluation ) Tahap  ini  adalah  melakukan  evaluasi  dari  tahap sebelumnya  yaitu modelling. Tujuan  dilakukannya evaluasi adalah menyesuaikan model yang didapatkan agar tepat dan sesuai dengan sasaran target yang ingin dicapai. Pada tahapan ini model yang terbentuk adalah algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  akan  diuji menggunakan  diagram Confusion  Matrix untuk mengetahui  nilai  akurasi  yang  diperoleh.  Dari  hasil confusion matrix itulah akan diperoleh hasil klasifikasi status  gizi stunting yang  benar  dan  yang  salah  serta status gizi normal yang benar dan yang salah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tabel
Tabel 1. Data Balita Puskesmas Pandanaran Kota Semarang
No J.Kel Umur BB TB Miskin Kategori Status Gizi Status Gizi 1 L 22 4 55 Ya Normal Stunting 2 L 30 13 76 Ya Normal Stunting 3 L 26 5 50 Ya Normal Stunting 4 L 29 5 90 Ya Pendek Stunting 5 L 32 6 54 Tidak Pendek Stunting 6 L 33 8 77 Ya Pendek Stunting 7 L 39 7 100 Ya Pendek Stunting 8 L 24 8 80 Tidak Pendek Stunting 9 L 27 14 90 Ya Normal Stunting 10 P 16 9 56 Ya Normal Stunting 11 L 2 16 96 Tidak Normal Stunting 12 P 18 15 87 Ya Normal Stunting 13 P 15 2 60 Tidak Normal Stunting 14 P 10 3 88 Tidak Normal Stunting 15 L 7 8 98 Ya Normal Stunting 16 L 11 16 102 Tidak Pendek Stunting 17 L 6 17 86 Ya Pendek Stunting 18 L 5 3 60 Ya Pendek Stunting 19 L 17 3 85 Ya Pendek Stunting 20 L 22 5 99 Tidak Pendek Stunting 21 P 34 4 67 Ya Pendek Stunting 22 L 37 9 98 Ya Pendek Stunting 23 P 42 15 100 Tidak Pendek Stunting 24 P 19 2 50 Tidak Pendek Stunting 25 P 25 7 60 Tidak Pendek Stunting 26 P 44 7 91 Tidak Normal Stunting 27 P 23 9 83 Tidak Pendek Stunting 28 P 5 3 61 Tidak Pendek Stunting 29 P 21 5 87 Tidak Pendek Stunting 30 L 58 16 96 Ya Pendek Stunting 295 P 43 9 89 Tidak Pendek Normal 296 P 47 21 86 Ya Pendek Normal 297 P 2 7 79 Tidak Pendek Normal 298 P 6 15 80 Tidak Pendek Normal 299 P 12 14 93 Tidak Pendek Normal 300 L 10 3 100 Tidak Pendek Normal
.
Penjelasan mengenai atribut-atribut yang terdapat dalam dataset status gizi stunting balita dijabarkan sebagai tabel 2.
Tabel 2. Status Gizi Stunting No Atribut TipeData Keterangan 1. Jenis Kelamin Binominal Gender (L/ P) 2. Umur Integer Usia  balita  yang dinyatakan  dalam bulan 3. Berat Badan Integer Berat badan balitayang dinyatakan  dalam hitungan kilogram. 4. Tinggi Badan Integer Tinggi/panjang badan balita yangdinyatakan dalam cm. 5. Miskin Binominal Status ekonomi keluarga 6. Kategori Binominal Kategori stunting yaitu  normal  atau pendek 7. Status Binominal Status gizi stunting
Klasifikasi umur menurut WHO diperlihatkan seperti tabel 3.

## Tabel 3.Atribut Umur
Umur (Bulan) Klasifikasi < 12 Bayi > 12 Anak Klasifikasi berat badan menurut WHO diperlihatkan seperti tabel
4.
Tabel 4. Atribut Berat Badan Berat Badan (Kg) Klasifikasi < 2,5 Rendah 2,5 – 4 Normal > 4 Lebih
Klasifikasi tinggi badan menurut WHO diperlihatkan seperti tabel 5.

## Tabel 5. Atribut Tinggi Badan
Tinggi Badan (Cm) Klasifikasi < 85 Pendek 85 – 110 Normal > 110 Tinggi
Berdasarkan  tabel  konversi  diatas,  dataset  pada  tabel  1 diklasifikasikan seperti tabel 6.
Tabel 6. Klasifikasi Data
No. J.Kel Umur BB TB Miskin Kategor i Status Gizi Status Gizi 1 L Anak Normal Pendek Ya Normal Stunting 2 L Anak Lebih Pendek Ya Normal Stunting 3 L Anak Lebih Pendek Ya Normal Stunting 4 L Anak Lebih Normal Ya Pendek Stunting 5 L Anak Lebih Pendek Tidak Pendek Stunting 6 L Anak Lebih Pendek Ya Pendek Stunting 7 L Anak Lebih Normal Ya Pendek Stunting 8 L Anak Lebih Pendek Tidak Pendek Stunting 9 L Anak Lebih Normal Ya Normal Stunting 10 P Anak Lebih Pendek Ya Normal Stunting 11 L Bayi Lebih Normal Tidak Normal Stunting 12 P Anak Lebih Normal Ya Normal Stunting 13 P Anak Rendah Pendek Tidak Normal Stunting 14 P Bayi Normal Normal Tidak Normal Stunting 15 L Bayi Lebih Normal Ya Normal Stunting 16 L Bayi Lebih Normal Tidak Pendek Stunting 17 L Bayi Lebih Normal Ya Pendek Stunting 18 L Bayi Normal Pendek Ya Pendek Stunting 19 L Anak Normal Normal Ya Pendek Stunting 20 L Anak Lebih Normal Tidak Pendek Stunting 21 P Anak Normal Pendek Ya Pendek Stunting 22 L Anak Lebih Normal Ya Pendek Stunting 23 P Anak Lebih Normal Tidak Pendek Stunting 24 P Anak Rendah Pendek Tidak Pendek Stunting 25 P Anak Lebih Pendek Tidak Pendek Stunting 26 P Anak Lebih Normal Tidak Normal Stunting 27 P Anak Lebih Pendek Tidak Pendek Stunting 28 P Bayi Normal Pendek Tidak Pendek Stunting 29 P Anak Lebih Normal Tidak Pendek Stunting 30 L Anak Lebih Normal Ya Pendek Stunting .... ......... ........... .. ............ ....... ................. ............ ............. 295 P Anak Lebih Normal Tidak Pendek Normal 296 P Anak Lebih Normal Ya Pendek Normal 297 P Bayi Lebih Pendek Tidak Pendek Normal 298 P Bayi Lebih Pendek Tidak Pendek Normal 299 P Anak Lebih Normal Tidak Pendek Normal 300 L Bayi Normal Normal Tidak Pendek Normal

## 4.2. Implementasi Perangkat Lunak
1. Halaman Login
Gambar 2. Halaman Login
Gambar  memperlihatkan halaman login yang  bagi  admin untuk masuk  ke  sistem.  Isi username dan password untuk  masuk  ke system .    Jika  data  valid  akan  ditampilkan  halaman system sedangkan jika tidak valid akan ditampilkan pesan username atau password salah.
2. Data
Gambar  3  menjelaskan  tentang  halaman  data  yang  digunakan admin untuk mengelola data status gizi stunting pada sistem ini. Isi jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, status miskin, kategori,  status  gizi  kemudian  tekan  tombol  simpan  untuk menyimpan data status gizi stunting pada balita ke tabel data. Klik edit kemudian isi jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, status miskin, kategori, status gizi dan tekan tombol simpan untuk mengubah  data  status  gizi stunting pada  balita  dari  tabel  data. Klik hapus kemudian pilih oke untuk menghapus data status gizi stunting pada balita dari tabel data
Gambar 3. Data
3. Import Data
Gambar  4  menjelaskan  tentang  halaman  import  data  yang digunakan  admin  untuk  mengimport  data  status  gizi stunting dengan  format  excel  (xls)  pada  balita  ke  sistem.  Pilih  file  xls kemudian  tekan  tombol  import  untuk  mengimport  data  xls  ke dalam  tabel  data.  Jika  ingin  mengosongkan  data  pada  saat melakukan import data xls klik check box kosongkan data.
Gambar 4.Import Data
4. Proses
Gambar 5 menjelaskan tentang halaman proses yang digunakan admin  untuk  memproses  klasifikasi  status  gizi stunting pada balita. Isi data latih yang diinginkan untuk menguji metode Naive Bayes  Classifier kemudian  klik  tombol  proses  untuk menampilkan hasil klasifikasi status gizi stunting pada balita.
Gambar 5. Proses

## 5. Hasil

## Gambar 6. Hasil
Gambar  6    menjelaskan  tentang  halaman  hasil  yang  digunakan admin  untuk  melihat  hasil  klasifikasi  status  gizi stunting pada balita.  Hasil  akan  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel  yang  berisi nomor,  jenis  kelamin,  umur,  berat  badan,  tinggi  badan,  miskin, kategori, status gizi dan hasil klasifikasi. Pada bawah tabel juga akan  ditampilkan  akurasi  dari  metode Naive  Bayes  Classifier menggunakan pengukuran confusion matrix.
6. Admin Gambar 7. Admin
Gambar 7 menjelaskan tentang halaman admin  yang digunakan admin  untuk  mengelola  data  admin.  Isi  username,  password kemudian tekan tombol simpan untuk menyimpan data admin ke tabel admin. Klik edit kemudian isi password dan tekan tombol simpan untuk mengubah data admin dari tabel admin. Klik hapus kemudian  pilih  oke  untuk  menghapus  data  admin  dari  tabel admin.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian, implementasi dan pengujian, maka dapat diambil kesimpulan bahwa Metode Naive Bayes Classifier dapat digunakan  untuk  klasifikasi  status  gizi  stunting  pada  balita berdasarkan jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, status miskin dan kategori status gizi. Hasil akurasi dari Metode Naive Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi status gizi stunting pada balita adalah sebesar 88 % dari 300 data yang dibagi menjadi 2 yaitu 275 data sebagai data latih dan 25 data sebagai data uji

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ni'mah,  K.,  &  Nadhiroh,  S.  R.,  (2015)  Faktor yang  Berhubungan  Dengan  Kejadian  Stunting pada  Balita. Jurnal  Media  Gizi  Indonesia ,  10(1)
Januari-Juni, pp.13-19..
[2] Wahyudi,  R.,  &  Sufriani.,  (2018)  Pertumbuhan Dan  Perkembangan  Balita  Stunting.  JIM  Fkep. 3(1), pp. 56–62.
[3] Kemenkes  RI.,  (2020) Pedoman  Gizi  Seimbang . Direktorat Bina Gizi dan KIA. Jakarta.
[4] Anindita, P., (2012) Hubungan Tingkat Pendidikan Ibu, Pendapatan Keluarga,
Kecukupan  Protein  dan  Zinc  dengan  Stunting (Pendek)  Pada  Balita  Usia  6-35  Bulan  di Kecamatan  Tembalang  Kota  Semarang. Jurnal Kesehatan Masyarakat . 1(2). pp.617-626
[5] Kusrini  &  Luthfi,  E.T.,  (2015) Algoritma  Data Mining . Andi. Yogyakarta.
[6] Han,  J.  &  Kamber,  M.  (2016) Data  Mining: Concept and Techniques, Third Edition . Morgan Kaufmann Publishers. Waltham
[7] Adriani,  M.  (2018) Pengantar  Gizi .  Kencana Prenada Media. Jakarta.
[8] Santosa,  B.  (2015) Data  Mining:  Teknik
Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis. GrahaIlmu. Yogyakarta.
[9] Hermawati,  F.A.  (2016) DataMining .  Andi. Yogyakarta.

## BIODATA PENULIS

## Monica Yoshe Titimeidara
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email : 222monicayoshe@gmail.com
Wiwien Hadikurniawati, S.T., M.Kom. Dosen Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email : wiwien@edu.unisbank.ac.id