Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Anak Stunting Di Kota Pagar Alam
Revaldo Xsanal Hakim 1 , Ferry Putrawansyah 2 , Riduan Syahri 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam, Indonesia Email: 1 revaldo22xsanal@gmail.com, 2 feyputrawansyah@gmail.com, 3 syahririduan@gmail.com
Abstrak− Di Pagar Alam, Prediksi dan pengukuran tingkat Stunting masih mengandalkan analisis sekunder. Kader Posyandu melibatkan  diri  dalam  mengukur  kondisi  balita,  dan  hasilnya  diserahkan  kepada  ahli  untuk  menilai  apakah  balita  tersebut mengalami Stunting atau tidak. Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan Algoritma C4.5 untuk melakukan Prediksi terkait kasus Stunting pada anak. Dari permasalahan yang ada diatas, maka metode yang dapat menyelesaikan permasalahan ini yaitu Algoritma C4.5 yang termasuk dalam Pohon Keputusan pada Data Mining . Proses Data Mining peneliti menggunakan salah  satu  metode  CRIPSP-DM  dan  pengujian Data  Mining menggunakan Confusion  Matrix serta  pengujian Sistem menggunakan Black  Box  Testing .  Hasil  dalam  penelitian  ini  berupa  sebuah Sistem yang  menerapkan  aturan  dari  Pohon keputusan. Sistem Prediksi status gizi Anak yang dirancang penulis layak karena dapat mengkategorikan status gizi balita. balita secara otomatis berdasarkan Zscore yang ditetapkan dan hanya terdapat selisih 11,8% dari pengujian Prediksi dataset yang sama menggunakan Rapid Miner . Sistem yang penulis rancang dapat lebih cepat dan efektif dalam mem Prediksi status gizi  Anak. Berdasarkan Berdasarkan data hasil uji, dapat disimpulkan bahwa akurasi Algoritma C.4.5 untuk mem Prediksi anak Stunting yaitu 88,20% tergolong baik. Sedangkan pengujian Sistem menggunakan Black Box Testing memperoleh total 4.35 masuk ke kategori sangat layak. Tujuan Sistem ini adalah membantu tenaga kesehatan dalam membuat keputusan terkait Prediksi status gizi balita. Sistem Prediksi ini bermanfaat untuk mengidentifikasi balita berisiko gizi buruk sehingga tindakan pencegahan dapat dilakukan dengan lebih efektif.
Kata kunci : Data Mining; C4.5 Algorithm; Prediction; Stunting; Crisp Dm
Abstract− In Pagar Alam, the prediction and measurement of Stunting rates still rely on secondary analysis. Posyandu cadres involve themselves in measuring the condition of toddlers, and the result are handed over to experts to assess whether the toddlers are stunted or not. The purpose of this study is to apply the C4.5 algorithm to predict Stunting cases in children. From the problems above, the method that can solve this problem is the C4.5 Algorithm which is included in the  Decision Tree in Data Mining. The Data Mining process researchers use one of the CRIPSP-DM methods and Data Mining testing using the Confusion Matrix and system testing using Black Box Testing. The result in this study is in the form of a system that applies the rules of the Decision Tree. The Child Nutritional Status Prediction system designed by the author is feasible because it can categorize the nutritional status of toddlers. toddlers were automatically based on a set  Zscore and there was only an 11.8% difference from testing the same dataset prediction using Rapid Miner. The system that the authors designed can be faster  and  more  effective  in  predicting  children's  nutritional  status.  Based  on  the  test  data,  it  can  be  concluded  that  the accuracy of the C.4.5 algorithm to predict Stunting children, which is 88.20%, is good. While testing the system using Black Box Testing obtained a total of 4.35 into the very decent category. The purpose of this system is to assist health workers in making decisions  related  to  the prediction  of  nutritional  status of  toddlers.  This  prediction  system  is  useful  for  identifying toddlers at risk of malnutrition so that preventive measures can be taken more effectively.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Prediction; Stunting; Crisp Dm

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  dalam  teknologi  informasi  membuka  pintu  lebar-lebar  untuk  kemudahan  akses  informasi melalui internet, memungkinkan akses di berbagai lokasi dan waktu. Internet menjadi sumber beragam informasi yang mencakup segala aspek kehidupan, termasuk Kesehatan, yang memegang peranan krusial dalam kehidupan [1].  saat  ini  komputer  dapat  mempercepat  proses  pengolahan  data  seperti  halnya  untuk  mem Prediksi suatu kejadian  hanya  dengan  memasukkan  beberapa Variabel yang  telah  ditentukan.  Seorang stoner hanya  tinggal memasukkan  beberapa  data,  sehingga  dari  data  tersebut Sistem dapat  langsung  mem Prediksi suatu  kejadian. Dengan memanfaatkan Sistem komputer yang ada dan menggunakan jaringan komputer yang terintegrasi, maka akan  didapatkan  suatu Sistem Prediksi yang  cepat,  tepat  dan  akurat.  Dalam  proses  kegiatannya  salah  satu permasalahan  yang  memerlukan Sistem Prediksi adalah  untuk  membantu  Memprediksi  anak  yang  kekurangan gizi di kota Pagar Alam. Hingga saat ini, Indonesia masih dihadapkan pada berbagai masalah kesehatan, termasuk isu gizi balita sebagai salah satu contohnya [2].
Seperti yang diungkapkan oleh [3], gizi adalah proses di mana Orgaisme menggunakan makanan dengan cara  normal  melalui  proses  pencernaan,  penyerapan,  transportasi,  penyimpanan,  dan  pengeluaran  zat-zat  yang tidak  diperlukan  untuk  mendukung  kelangsungan  hidup,  pertumbuhan,  fungsi  normal  organ  tubuh,  dan penghasilan energi. Kelompok usia anak balita disebut sebagai "usia emas" karena pada periode ini, anak sedang
membangun  dasar  untuk  pertumbuhan  tubuhnya  di  masa  depan.  Pada FAse ini,  anak  sangat  rentan  terhadap masalah gizi karena membutuhkan asupan gizi yang memadai untuk mendukung proses tumbuh kembangnya [4]. Kekurangan gizi kronis dapat mengakibatkan kondisi Stunting .
Dalam pandangan [5], gizi buruk adalah kondisi yang terjadi ketika seseorang mengalami kekurangan asupan nutrisi atau jumlah nutrisi yang dikonsumsi berada di bawah standar. Stunting , yang umumnya terjadi pada balita, menjadi isu kesehatan masyarakat di Indonesia, berpotensi menurunkan produktivitas dan kualitas sumber daya manusia di masa depan. Stunting dapat meningkatkan risiko penyakit, kematian, gangguan perkembangan motorik  otak,  dan  mengurangi  tingkat  produktivitas  [6].  Meskipun prevalensi penyakit  menular  di  Indonesia mencapai 24,4, hal ini dianggap sebagai masalah karena melebihi batas standar yang ditetapkan oleh Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO),  di  mana  tingkat  prevalensi  penyakit  menular  dalam  satu  negara  seharusnya  tidak melebihi 20 [7]. Menurut [8], implementasi mengacu pada tindakan yang dilakukan oleh individu atau kelompok untuk  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan  dan  disepakati  dalam  suatu  keputusan.  Sementara  menurut  [9], penerapan (implementasi) merupakan perluasan aktivitas yang menyesuaikan proses interaksi antara tujuan dan tindakan guna mencapainya, melibatkan jaringan pelaksana dan birokrasi yang efektif. Menurut [10], CRISP-DM adalah  standar  proses  penambangan  data  yang  dikembangkan  oleh  tiga  perusahaan  pembuat  perangkat  lunak penambangan  data,  yaitu  Daimler  Chrysler  (Daimler-Benz),  SPSS  (ISL),  dan  NCR.  Standar  ini  kemudian mengalami  pengembangan  melalui  serangkaian  lokakarya  antara  tahun  1997  hingga  1999.  Sebuah  penelitian serupa  berjudul  " Prediksi Status  Gizi  Balita  Menggunakan Algoritma  C4.5" oleh  [6]  menggunakan Algoritma C4.5 untuk  mengklasifikasikan  dan  mem Prediksi status  gizi  balita  di  kecamatan  Bringin.  Pengujian  dilakukan pada Sistem yang dibangun oleh penulis, serta melibatkan pengujian homemade dan menggunakan Rapid Miner sebagai pembanding.
Penelitian "Simulasi Penerapan Metode Pohon Keputusan (C4.5) dalam Penentuan Status Gizi Balita" oleh ( bertujuan untuk mengetahui status gizi balita. Dalam penelitian ini, melibatkan 123 data balita yang lahir antara tahun 2015 hingga 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma C4.5 dapat diaplikasikan untuk menentukan status gizi balita, dengan berat badan (C1) dan tinggi badan (C2) sebagai faktor penentu. Dalam penelitian "Komparasi Algoritma C4.5 dengan Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Klasifikasi Status Gizi Balita" [11], terdapat lima atribut yang memengaruhi status gizi balita, termasuk jenis kelamin, umur, BB/U, TB/U,  dan  BB/TB.  Penelitian  ini  menggunakan Algoritma  C4.5 dan Algoritma Naive  Bayes  Classifier untuk mengklasifikasikan status gizi balita.
Observasi dan wawancara di Dinas Kesehatan kota Pagar Alam menunjukkan bahwa Prediksi Stunting masih  menggunakan  metode Analisis Data Sekunder. Deteksi Stunting pada balita  dapat dilakukan  secara dini melalui pemantauan rutin kurva pertumbuhan anak di Posyandu terdekat, yang melibatkan pengukuran kondisi balita oleh kader Posyandu dan evaluasi hasil oleh ahli. Meskipun pendekatan ini memberikan wawasan tentang prevalensi Stunting dan  faktor  risiko,  analisis  data  sekunder  memiliki  kelemahan  seperti  keterbatasan  data, ketidakonsistenan  definisi  dan  metode,  serta  ketidakmungkinan  memasukkan Variabel tertentu  yang  dapat mengakibatkan Prediksi tidak  akurat  dan  tidak .  Oleh  karena  itu,  solusi  yang  diusulkan  adalah  menggunakan teknik Data  Mining .  Menurut  [3], Algoritma  C4.5 merupakan  salah  satu Algoritma  Decision  Tree yang dikembangkan oleh J.Ross Quinlan. Sementara menurut [4], Algoritma C4.5 juga dikenal sebagai Decision Tree . Pohon  Keputusan  adalah  metode  klasifikasi  yang  melibatkan  konstruksi  pohon  keputusan  dengan  simpul keputusan terhubung dari simpul akar ke simpul daun akhir.
Data Mining , atau Penambangan Data, adalah proses ekstraksi informasi, pengidentifikasian pola, dan relasi  dalam  suatu  himpunan  data  untuk  menyelesaikan  masalah  tertentu.  Tujuan  utama Data  Mining adalah mengenali relasi dan pola yang tidak terlihat langsung oleh analis manusia, memanfaatkan teknik komputasi dan statistik untuk menganalisis data dengan tujuan menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Salah satu metode Data Mining untuk Prediksi adalah Metode Pohon Keputusan. Menurut [12], Prediksi adalah peramalan atau perkiraan, sementara  menurut  [13],  ramalan  atau  soothsaying  adalah  ilmu  yang  mempelajari Prediksi kejadian  di  masa depan. Berdasarkan latar belakang ini, penelitian ini berjudul "Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Stunting di Kota Pagar Alam." Harapannya, hasil penelitian ini dapat membantu Dinas Kesehatan dan masyarakat Kota Pagar  Alam  dalam  mem Prediksi pemenuhan  gizi  anak-anak,  sehingga  kekurangan  gizi  dapat  dicegah  dan diminimalisir.  Dengan  mengurangi Stunting di  Kota  Pagar  Alam,  produktivitas  dan  kualitas  masyarakat diharapkan meningkat, membuat sumber daya manusia di kota tersebut lebih kompetitif di masa depan.  Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Algoritma C4.5 untuk mem Prediksi Stunting pada anak di Kota Pagar Alam.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
1. Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Dinas Kesehatan kota Pagar Alam yang ber alamat di Jl. Ais Nasution No. 1, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan. Penelitian dilakukan dari bulan Oktober sampai dengan Desember 2023, Dilanjutkan pada Desember 2023 sampai dengan Febuari 2023.
2. Prosedur Pengumpulan Data
a. Observasi
Observasi  merupakan  teknik  pengumpulan  data  dan  informasi  yang  dilakukan  dengan  cara mengamati langsung/ survey Sistem pada Dinas Kesehatan kota Pagar Alam.
b. Wawancara
Wawancara  merupakan  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mengajukan pertanyan-pertanyaan langsung kepada Narasumber yang bersangkutan dengan subjek penelitian.
c. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan buku, Ebook dan jurnal untuk melakukan tinjauan pada sumber tersebut serta referensi relevan yang berhubungan dengan penelitian.
d. Dokumentasi
Dokumentasi merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara  memperoleh data dan menganalisa data yang berhubungan dengan subjek penelitian.

## 3. Metode Pengembangan Sistem
Pendekatan Pengembangan Sistem Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) adalah suatu proses standar untuk Data Mining yang dirancang oleh tiga inisiator utama dalam  industri Data Mining , yaitu  Daimler  Chrysler  (Daimler-Benz),  SPSS  (ISL),  dan  NCR.  Proses  standar  ini  kemudian  mengalami perkembangan  melalui  serangkaian  lokakarya  yang  berlangsung  antara  tahun  1997  dan  1999  [10].  Gambaran tahap proses pada pengembangan Sistem ini dapat dilihat pada ilustrasi [14].
Penelitian mengadopsi metode Cross Industry Standard Process untuk Data Mining (CRISPDM) menurut [15]. Tahap-tahap dalam metode ini melibatkan:

## Gambar 1. Metode CRIPSDM
1) Pengertian Bisnis  ( Business  Understanding) : Dinas  Kesehatan  kota  Pagar  Alam  menunjukkan bahwa Prediksi Stunting masih  menggunakan  metode  Analisis  Data  Sekunder.  Deteksi Stunting pada balita  dapat  dilakukan  secara  dini  melalui  pemantauan  rutin  kurva  pertumbuhan  anak  di  Posyandu terdekat, yang melibatkan pengukuran kondisi balita oleh kader Posyandu dan evaluasi hasil oleh ahli. Meskipun pendekatan ini memberikan wawasan tentang prevalensi Stunting dan faktor risiko, analisis data sekunder memiliki kelemahan seperti keterbatasan data, ketidakonsistenan definisi dan metode, serta ketidakmungkinan memasukkan Variabel tertentu yang dapat mengakibatkan Prediksi tidak akurat dan tidak representatif.
2) Pemahaman Data ( Data Understanding ) : Pada tahap pengumpulan data, Data diambil dari Dinas Kesehatan kota Pagar Alam, Data yang diambil berupa data balita dari tahun 2018 sampai tahun 2023, data yang digunakan dalam bentuk file Microsoft Excel dengan jumlah data 75210 data. Data tersebut
berisikan data balita untuk  atribut yang diperoleh berupa No, NIK, Nama, JK, Usia Saat Ukur, Tanggal Pengukuran, Berat, Tinggi.
Tabel 1. Potongan Data Belum Siap Diolah
3) Persiapan Data ( Data Preparation) :
Pada sesi ini dicoba persiapan data dengan memilih Field yang akan dipakai kemudian ditransformasikan. Prosesnya sebagai berikut :
1. Pembersihan Data
Tahap pembersihan data dilakukan pembersihan terhadap record data yang kosong ataupun tidak lengkap.
2. Pemilihan Field
Untuk pemilihan Field sendiri akan dipilih 5 Field yaitu Nama, Jenis Kelamin, Umur, BB, TB.
3. Transformasi Data
Untuk transformasi data sendiri agar dapat dipakai didalam Rapid Miner studio maka ditambahkan Atribut Zscore dan Status Agar Rstudio Dapat membuat aturan berdasarkan Algoritma C4.5 yang nantinya aturan tersebut akan diiplementasikan kedalam Sistem yang akan dibuat nantinya. Potongan data transformasi dari data balita dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Potongan Hasil Data Siap Diolah
No NIK Nama JK Usia Saat Ukur Berat Tinggi Zscore Status 1 . 1672030509170001 ADE BIMANTARA L 59 15 107 -1,9 Normal 2 . 1672041610170001 AHMAD REZA L 57 18,9 115 2,3 obesitas 3 . 1672041310170001 ALFARIZKI L 57 18,8 117 2,2 obesitas 4 . 1672051908180001 RAHMAT PUTRA PRAMANATA L 59 15,4 104 -1,5 Normal
No NIK Nama JK Usia Saat Ukur Berat Tinggi 1 . 1672030509 170001 ADE BIMANTARA L 4 Tahun - 11 Bulan - 17 Hari 15 107 2 . 1672041610 170001 AHMAD REZA L 4 Tahun - 9 Bulan - 24 Hari 18,9 115 3 . 1672041310 170001 ALFARIZKI L 4 Tahun - 9 Bulan - 19 Hari 18,8 117 4 . 1672051908 180001 RAHMAT PUTRA PRAMANAT A L 4 Tahun - 11 Bulan - 15 Hari 15,4 104 5 . 1672042008 160001 LEO L 4 Tahun - 10 Bulan - 17 Hari 16 108 6 . 1672046409 100001 ALZAHRA P 3 Tahun - 10 Bulan - 16 Hari 19,4 120 7 . 1672045808 160002 AGUSTI P 4 Tahun - 11 Bulan - 13 Hari 20 118 8 . 1672034105 180001 FAUZIAH P 4 Tahun - 10 Bulan - 15 Hari 15 107 9 . 1672032412 170002 ABID AQILA L 4 Tahun - 7 Bulan - 26 Hari 15 104 10 . 1672030708 180001 ANWAR MAULANA L 4 Tahun - 10 Bulan - 13 Hari 15 104 11 . ……….. ……….. … ……….. …… … ……… 752 1 . 1673305908 235235 ELVIA ADILA P 0 Tahun - 0 Bulan - 0 Hari 3,2 49
5 . 1672042008160001 LEO L 58 16 108 -0,8 Normal 6 . 1672046409100001 ALZAHRA P 46 19,4 120 4,4 obesitas 7 . 1672045808160002 AGUSTI P 59 20 118 3,1 obesitas 8 . 1672034105180001 FAUZIAH P 58 15 107 -1,8 Normal 9 . 1672032412170002 ABID AQILA L 55 10 104 -5,4 Stunting 10 . 1672030708180001 ANWAR MAULANA L 58 15 104 -1,8 Normal 11 . …… …… . …. …. …. …. ……. 100 . 1672036402190001 MIKHAYLA AZAHRA PUTRI P 53 14 99 -2,1 Stunting

## 4) Modelling Phase
Ditahap pemodelan penelitian menggunakan metode Data Mining dengan prosedur Algoritma C4.5 yang dibantu dengan Rstudio. Proses ini menghasilkan sebuah pohon keputusan yang aturan-aturan dari pohon keputusan tersebut akan dapat diimplementasikan kedalam sebuah Sistem Prediksi anak Stunting di kota Pagar Alam.
5) Evaluasi  (Evaluation): Model  yang  dihasilkan Pada  tahap  Evaluasi  model  yang  dihasilkan sudah membentuk pohon keputusan dan sudah  memiliki cabang berdasarkan Entropy dan Gain yang  sudah  dihitung.  Model  ini  juga  telah  diuji  menggunakan  confusion  matrix  dan menghasilkan  akurasi  sebesar  90,00%,  sehingga  sangat  cocok  untuk  diimplementasikan kedalam sebuah Sistem Prediksi anak Stunting di kota pagar Alam.
6) Penyebaran  (Deployment): Pada  tahap  ini,  pengetahuan  dan  data  serta  aturan    yang  diperoleh disusun  untuk  membangun  sebuah Sistem Prediksi yang  nantinya  bertujuan  untuk  membantu  Dinas Kesehatan  kota  Pagar  Alam  agar  pelaksanaan  dalam  melayani  masyarakat  dapat  lebih  efektif  dan efisien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil  dalam  penelitian  ini  berupa  sebuah Sistem yang  menerapkan  aturan  dari  Pohon  keputusan  yang terbentuk melalui data yang telah di pelajari, dengan mengisi atribut inti yaitu umur, berat badan, tinggi badan, maka apakah seaorang anak tersebut terkena stunting atau tidak dapat di Prediksi , pabila seorang anak tersebut tekena stunting maka  dapat dilakukan tindakan pencegahan secara dini
3.2 Pembahasan
Flowchart proses Algoritma C4.5 bisa dilihat di gambar 3 flowchat Algoritma C4.5.
Berikut ini adalah tahapan flowchart Algoritma C4.5 : Buat atribut yang akan dihitung;
1. Menghitung Entropy dan Gain dari setiap atribut;
a. Pilih Atribut akar
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut atribut yang ada. Dengan  menggunakan  persamaan  diatas,  maka  akan  didapatkan Entropy dan Gain yang  digunakan sebagai akar dalam membuat pohon keputusan.
1) Entropy Total
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦
Total = = (− 51 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 51 100 )) + (− 41 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 41 100 )) + (− 8 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 8 100 )) 1,314323

## 2) Entropy Atribut Umur
Untuk  atribut  Umur  terdiri  dari FAse nilai  yaitu    umur  ≤  23  Bulan,  umur  ≥  24  Bulan,  nilai Entropy nya adalah a) umur ≤ 23 Bulan (Jumlah kasus = 0, Hasil Lebih=0 , Hasil Baik = 0, Hasil Kurang =0

## b)umur ≥ 24 Bulan
(Jumlah Kasus = 100, Hasil Lebih=51 , Hasil Baik = 41, Hasil Kurang = 8
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Atribut umur =
= (− 51 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 51 100 )) + (− 41 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 41 100 )) + (− 8 100 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 8 100 ))

## 1,314323
3) Entropy Jenis Kelamin
Untuk atribut jenis kelamin terdiri dari 2 nilai yaitu : jenis kelamin laki laki, dan jenis kelamin perempuan, dimana nilai Entropy masing masing adalah :
a) Jenis kelamin Laki-Laki
(Jumlah Kasus = 47, Hasil Lebih = 26, Hasil Baik = 18, Hasil Kurang = 3)
b) Jenis Kelamin Perempuan (Jumlah Kasus = 53, Hasil Lebih = 25, Hasil Baik = 23, Hasil Kurang = 3
4) Entropy atribut Berat Badan
Untuk atribut berat badan terdiri dari 2 nilai yaitu: berat badan dengan berat kurang dari 10Kg, dan  berat  badan  dengan  berat  lebih  dari  10  Kg,  dimana  nilai Entropy masing  masing  adalah  sebagai berikut :
a) Berat Ringan (Jumlah Kasus = 8, Hasil Lebih =8 , Hasil Baik = 0, Hasil Kurang = 0
b) Berat Sedang 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Atribut umur = = (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 0 )) + (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 0 )) + (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 0 ))
0 Kelamin Laki-Laki = = (− 26 47 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 26 47 )) + (− 18 47 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 18 47 )) + (− 3 47 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 47 ))
-1,256185 Kelamin Perempuan = = (− 25 53 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 25 53 )) + (− 23 53 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 23 53 )) + (− 3 53 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 53 ))
1,355317 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Berat Badan = = (− 8 8 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 8 8 )) + (− 0 8 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 8 )) + (− 0 8 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 8 ))
(Jumlah Kasus = 41, Hasil Lebih =0 , Hasil Baik = 41, Hasil Kurang = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Berat Badan =
= (− 0 41 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 41 )) + (− 41 41 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 41 41 )) + (− 0 41 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 41 ))
-0,301029
c) Massa Tubuh yang Berlebihan
(JumlahKejadian = 51, Output Lebih = 0, Output Baik = 0, Output Kurang = 51)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Berat Badan = = (− 0 51 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 51 )) + (− 0 51 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 51 )) + (− 51 51 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 51 51 ))
-0,301029

## 5) Entropy Tinggi Badan
Untuk atribut Tinggi badan terdiri dari 2 nilai yaitu : Tinggi badan dengan tinggi kurang dari 87 cm dan tinggi badan lebih dari 88 cm dimana nilai Entropy masing masing adalah sebagai berikut : a) Tinggi Rendah (Jumlah Kasus = 7, Hasil Lebih =6 , Hasil Baik = 1, Hasil Kurang = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Tinggi Rendah =
= (− 6 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 6 7 )) + (− 1 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 1 7 )) + (− 0 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 7 ))
-0,2277924173
b) Postur Tubuh Normal
(Jumlah Kejadian = 36, Output Lebih = 2, Output Baik = 24, Output Kurang = 10)
Tinggi Sedang
= = (− 2 36 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 2 36 )) + (− 24 36 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 24 36 )) + (− 10 36 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 10 36 ))
-0,1579478372
c) Elevasi (ketinggian)
(Jumlah Kejadian = 57, Output Lebih = 0, Output Baik = 16, Output Kurang = 41)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 Tinggi (Tinggi)
=
= (− 0 57 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 57 )) + (− 16 57 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 16 57 )) + (− 41 57 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 41 57 ))
-0,1794690987
6). Gain untuk atribut umur adalah : 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑈𝑚𝑢𝑟
= 1,314323 − (( 0 100 ∗ 0) + ( 100 100 (−1,314323)))
= − 0 7). Hitung Gain atribut Gain untuk atribut jenis Kelamin adalah : 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝐽𝐾
= 1,314323 − (( 47 100 ∗ (−1,256185)) + ( 53 100 ∗ (−1,355317)))
= 0,00559804
8. Keuntungan atribut Berat Badan Keuntungan yang terkait dengan atribut berat badan adalah:
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝐵𝐵
= 1,314323 − ( ( 8 100 ∗ −0,301029) + ( 41 100 ∗ −0,301029)
+ ( 51 100 ∗ −0,301029)
)
= 1,151466311
8) Gain atribut Tinggi Badan
Gain untuk atribut Tinggi badan berikut ini : 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑇𝐵
= 1,314323 (
( 7 100 ∗ −0,22779) +
( 36 100 ∗ −0,1579) + ( 57 100 ∗ −0,1794) )
= 1,1392189231
3. Melihat atribut yang memiliki Gain tertinggi Gain tertinggi yaitu pada Atribut Berat Badan 1,151466311 , Gain tertinggi yaitu pada Atribut tinggi badan 1,1392189231 , Gain tertinggi ketiga yaitu pada Atribut Jenis Kelamin 0,00559804, dan Gain yang paling terendah pada Atribut 𝑈𝑚𝑢𝑟  − 0 4.  Atribut yang memiliki Gain tertinggi dijadikan sebagai root (akar) Atribut Berat Badan dipilih sebagai node akar karena memiliki Gain tertinggi. 5.  Membagi  data  berdasarkan  atribut  dengan Gain tertinggi.  Dengan  BB  sebagai  Akar,  dilanjutkan  dengan Atribut TB, lalu Atribut Jenis Kelamin dan yang terakhir yaitu Atribut Umur 6. Membentuk pohon keputusan;
Gambar 3. Pohon Keputusan yang terbentuk

## 3.3 Implementasi
Selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  aturan  –  aturan    yang  terbentuk  dari  proses Data  Mining menggunakan Algoritma C4.5 berupa sebuah pohon keputusan ke dalam sebuah Sistem untuk mem Prediksi Anak terkena Stunting di kota Pagar Alam.
1) Halaman tampilan depan akan muncul sebagai tampilan awal saat Admin ingin melakukan Login ke dalam Sistem .
Gambar 4. Tampilan Depan
2) Halaman Menu Dashboard adalah menu utama yang memuat seluruh fitur di Website tersebut
Gambar 5. Menu Dashborad
3) Halaman Menu Pengukuran merupakan menu yang digunakan untuk melakukan pengukuran Stunting . Admin dapat memasukkan data dan melihat hasil dari pengukuran.
Gambar 6. Halaman Pengukuran/ Prediksi
4) Halaman Menu Hasil Prediksi merupakan menu yang berisikan semua data Pengukuran yang ada di dalam Sistem . Admin dapat melakukan edit, melakukan hapus dan melihat data
Gambar 7. Halaman Hasil Prediksi
5) Pengujian
a. Confusion Matrix
Pada  proses Data  Mining penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  pengujian Confusion Matrix untuk menemukan dan memastikan bahwa penambangan data yang dihasilkan bebas dari kesalahan atau kegagalan dari keseluruhan.
Berdasarkan hasil pengujian, pengujian Pred Normal menghasilkan skor rata-rata 91,67%, pengujian Pred Obesitas mendapatkan  Skor  rata-rata  87,50%,  kemudian  pengujian Pred  Stunting skor-rata-rata  100%. Berikut ini tabel pengujian Confusion Matrix .
Gambar 8. Halaman Hasil Prediksi
b. Blackbox Testing
Pada Sistem ini,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  pengujian black  box untuk menemukan dan memastikan bahwa Sistem yang dihasilkan bebas dari kesalahan atau kegagalan dari keseluruhan Sistem .
Berdasarkan hasil kuisioner, pengujian Database menghasilkan skor rata-rata 4.0, pengujian Algoritma mendapatkan  Skor  rata-rata  4,5,  kemudian  pengujian Interface skor-rata-rata  4.4  dan  pengujian fungsionalitas skor rata-rata 4.5. Berikut ini tabel ringkasan kuesioner melalui uji kotak hitam .
Tabel 3. Hasil Pengujian Pengujian Rata-Rata Database 4.00 Algoritma 4.50 Interface 4.44 Fungsionalitas 4.46
Di bawah ini adalah bagan ringkasan kuesioner melalui uji kotak hitam .
Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi
Di bawah ini adalah tabel Kriteria Kelayakan menurut [16]
Tabel 4. Tabel Kriteria kelayakan No Kategori Tingkat Penilaian 1. Sangat Layak 85 – 100% 2. Layak 75 – 84% 3. Cukup Layak 60 – 74% 4. Tidak Layak 40 – 59% 5. Sangat Tidak Layak 0 – 39%
Berdasarkan hasil grafik diatas menunjukan bahwa Penerapan Metode Algoritma C4.5 memiliki nilai skor rata- rata 4.00 dan untuk total skor mendapatkan total 4.35 sangat layak untuk diimplementasikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis perancangan dan pengujian yang penulis lakukan maka penulis dapat mengambil kesimpulan dari “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Anak Stunting Di Kota Pagar Alam” sebagai berikut: Penggunaan Algoritma sangat dianjurkan untuk mem Prediksi status gizi Anak dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 di  kota  Pagar  Alam.  karena  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  dan  sangat  efisien  dalam  menangani  atribut diskrit  dan  numerik,  serta  menghasilkan  akurasi  yang  dapat  diterima. Sistem Prediksi status  gizi  Anak  yang dirancang  penulis  layak  karena  dapat  mengkategorikan  status  gizi  balita.  balita  secara  otomatis  berdasarkan Zscore yang ditetapkan dan hanya terdapat selisih 11,8% dari pengujian Prediksi dataset yang sama menggunakan Rapid  Miner . Sistem yang  penulis  rancang  dapat  lebih  cepat  dan  efektif  dalam  mengklasifikasikan  status  gizi Anak. Berdasarkan Berdasarkan data hasil  uji Sistem , dapat disimpulkan bahwa akurasi Algoritma C.45 untuk
3,5 4 4,5 5 Rata-Rata
mem Prediksi anak Stunting yaitu  88,20%  tergolong  baik.  Diharapkan  bagi  penelitian  selanjutnya  untuk menggunakan  metode  lain  dalam  menerapkan  klasifikasi  kasus  status  gizi  Anak,  selain  itu  juga  diharapkan kedepannya dapat dikembangkan ke dalam versi aplikasi android/ ios.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada Dinas Kesehatan kota Pagar Alam yang sudah mengizinkan melakukan penelitian disana dan diizinkan dalam meminta data Balita, lalu dan tak lupa lagi terimakasih juga untuk Institut Teknologi Pagar Alam beserta dosen pembimbing yang memberikan dukungan untuk menyelesaikan tugas akhir dengan lancar.

## REFERENCES
[1] R. A. Anggraini and A. J. Mulyana, “Implementasi Metode Prototyping Pada Rancang Sistem Informasi Kesehatan Gizi Berbasis Mobile di Kota Tasikmalaya,” vol. 9, no. 1, pp. 9–18, 2022.
[2] A. Prasetio, “Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4.5) Pada Penentuan Status Gizi Balita,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 209–214, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i3.2983.
[3] M. Mahpuz, A. Muliawan Nur, and L. M. Samsu, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengklasifikasi Status Gizi Balita Pada Posyandu Desa Dames Damai Kabupaten Lombok Timur,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 72–81, 2022, doi: 10.29408/jit.v5i1.4414.
[4] J. Ilmiah and W. Pendidikan, “3 1,2,3,” vol. 8, no. July, pp. 116–125, 2022.
[5] H. S. Tambunan, Z. A. Siregar, A. P. Windarto, and F. Rizki, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Gizi Bayi Dengan Algoritma,” vol. 1, no. 2, pp. 88–96, 2022.
[6] S. Mujiyono and N. Syaiful, “ Prediksi Status Gizi Balita Menggunakan C4 . 5 Algoritma,” vol. 8984, no. 1, pp. 41–52, 2023.
[7] F. Adzim et al. , “KLASIFIKASI STATUS STUNTING BALITA MENGGUNAKAN METODE C4 . 5 BERBASIS WEB,” vol. 5, no. 3, pp. 515–525, 2023.
[8] D. Memberikan, P. Prima, P. Wisatawan, D. I. Desa, and W. Pentingsari, “Jurnal Administrasi Bisnis Terapan ( JABT ),” vol. 2, no. 2, 2020, doi: 10.7454/jabt.v2i2.1071.
[9] F. Revita, “Penerapan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Politeknik Kutaraja,” J. Kreasi Rakyat , vol. 1, no. 1, pp. 25–035, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.kreyatcenter.com/index.php/jkr/index
[10] N. S. Mianti, S. Hartati, and M. Arafat, “Membuat Website Uptd Puskesmas Batumarta Ii Menggunakan Php & Mysql,” J. Inform. dan Komput. , vol. 14, no. 1, pp. 82–88, 2023, [Online]. Available: https://garuda.ristekbrin.go.id/documents/detail/1064467
[11] A. Parkhan and M. Sugarindra, “… Kualitas Mekanis Kain Tenun Menggunakan Metode Vikor Optimal Design of Woven Fabric Mechanical Quality Using Vikor …,” J. Disprotek , vol. 13, no. 2, pp. 137–145, 2022, doi: 10.34001/jdpt.v12i2.
[12] C. Algoritma, U. Prediksi , and B. Siswa, “BERDASARKAN TIPOLOGI HIPPOCRATES-GALENUS,” vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[13] A. Wahyudi and S. Mujilahwati, “Implementasi Metode Time Series untuk Prediksi dan Monitoring Pendapatan Masla Delivery Berbasis Website,” vol. 8, no. 2, pp. 1–6, 2023.
[14] R. Wirth and J. Hipp, “CRISP-DM: towards a standard process model for data mining. Proceedings of the Fourth International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining, 29-39,” Proc. Fourth Int. Conf. Pract. Appl. Knowl. Discov. Data Min. , no. 24959, pp. 29–39, 2000, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/239585378_CRISP-DM_Towards_a_standard_process_model_for_data_mining
[15] H. Asyraf and M. E. Prasetya, “Implementasi Metode CRISP DM dan Algoritma Decision Tree Untuk Strategi Produksi Kerajinan Tangan pada UMKM A,” vol. 8, pp. 94–105, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7050.
[16] D. M. Pithri, N. Safina, and R. Soraya, “Kelayakan Media Pembelajaran Berbasis Android Menggunakan Ispring Suite Pada Teks Prosedur Kelas XI SMAS Istiqlal Deli Tua,” vol. 4, pp. 5034–5044, 2024.