INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 3555-3568 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dengan Fitur Relief-F Dalam Penentuan Status Stunting
Kemal Musthafa Rajabi 1 ✉ , Wina Witanti 2 , Rezki Yuniarti 3
Fakultas Sains Dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: kemal.musthafa@student.unjani.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Stunting pada anak dapat diidentifikasi menggunakan beberapa indikator status gizi, seperti berat badan menurut umur (BB/U), tinggi badan menurut umur (TB/U), dan berat badan menurut tinggi badan (BB/TB), dengan menggunakan nilai skor-Z (Z-score) di bawah minus 2 pada indikator TB/U. Saat ini, metode pengukuran status stunting masih menggunakan pendekatan antropometri yang bersifat  manual  dan  subjektif.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  penelitian  ini  mengembangkan  model prediksi status stunting pada anak dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan fitur Relief-F. Dan hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur pada 5 Atribut yang berdasarkan iterasi dari Relief-F berhasil menaikkan nilai akurasi dengan bobot terbaik yang ditemukan pada iterasi ke-5 adalah pada atribut  Usia Saat Ukur dan Tinggi. Nilai akurasi terbaik ada pada nilai K = 1, data test 50% (50:50) dengan seleksi fitur 2 atribut menghasilkan akurasi 98,16%.
Kata Kunci : stunting, k-nearest neighbor, seleksi fitur relief-f

## Abstract
Stunting in children can be identified using various nutritional status indicators, such as  weight-for- age (WFA), height-for-age (HFA), and weight-for-height (WFH), using Z-scores below minus 2 on the HFA indicator. Currently, the method of measuring stunting status still relies on manual and subjective anthropometric approaches. To address this  issue, this research endeavors to develop a predictive model for stunting status in children utilizing the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm and the Relief- F feature selection technique. The research findings reveal that feature selection based on 5 attributes, determined  through  Relief-F  iterations,  successfully  enhances  accuracy,  with  the  optimal  attribute combination  identified  at  the  5th  iteration  being  Age  at  Measurement  and  Height.  The  highest accuracy is achieved at K = 1, employing a 50% test data distribution (50:50), and utilizing the feature selection of 2 attributes, resulting in an accuracy of 98.16%.

## PENDAHULUAN
Stunting  adalah  keadaan  di  mana  seorang  anak  memiliki  tinggi  badan  yang  lebih pendek dari yang seharusnya sesuai dengan usianya, dan kondisi ini mempengaruhi sekitar 22% dari total jumlah anak-anak di dunia. Stunting pada anak dapat diidentifikasi melalui beberapa  indikator  status  gizi,  termasuk  berat  badan  sesuai  dengan  usia  (BB/U),  tinggi badan  sesuai  dengan usia (TB/U), dan berat badan  sesuai  dengan  tinggi  badan (BB/TB). Salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur pertumbuhan bayi dan anak adalah TB/U dengan menggunakan nilai skor-Z (Z-score). Jika nilai skor-Z kurang dari minus 2, hal ini  menandakan  adanya  stunting.  Saat  ini,  penentuan  status  stunting  pada  anak  masih mengandalkan  metode  pengukuran  antropometri  secara  manual  dan  subjektif,  seperti pengukuran berat badan dan tinggi badan.
Salah  satu  cara  untuk  menentukan  status  stunting  pada  anak  adalah  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). KNN adalah metode klasifikasi terkenal dalam pengolahan data yang telah banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dalam konteks kesehatan.
Relief-F  adalah  sebuah  metode  seleksi  fitur  yang  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki pengaruh paling signifikan dalam proses seleksi fitur  atau  atribut.  Adapun  penelitian,  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam memprediksi  jenis  kelamin  (Gender)  dengan  menggunakan  metode  seleksi  fitur  Relief-F. Berdasarkan hasil penelitian, setelah dilakukan penghapusan fitur yang kurang penting pada data  uji,  akurasi  yang  berhasil  diperoleh  mencapai  93,35%.  Dan  penelitian  melakukan penelitian  dengan mengkombinasikan  metode  SVM  dan Relief-F dalam proses klasifikasi data. Berdasarkan hasil penelitian, setelah menggabungkan SVM dengan Relief-F, terjadi peningkatan akurasi klasifikasi sebesar 24,37%.
Berdasarkan latar belakang tersebut, dari penelitian sebelumnya dimana penggunaan K-Nearest  Neighbor  dalam  berbagai  kasus  ada  sedikit  masalah  dalam  hasil  akurasi. Contohnya, fitur atau atribut yang kurang relevan dan metode yang digunakan, dan Relief- F ini berguna untuk seleksi fitur dimana penelitian sebelumnya beda objek atau metode berhasil meningkatkan akurasi dengan seleksi fitur atau atribut yang digunakan.
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor dengan metode seleksi fitur Relief-F untuk menentukan atribut terbaik dan akurasi pada balita dalam penentuan status stunting atau normal.
Luaran  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  pembuatan  prototipe  untuk menentukan status stunting pada balita dengan menggunakan algoritma KNN dan metode seleksi  fitur  Relief-F.  Jika  hasil  akurasi  yang  didapat  baik  maka  penentuannya  tepat  dan
akurat dan luaran lainnya yaitu tulisan ilmiah yang dipublikasi pada seminar informatika. Penelitian  ini  bermanfaat  untuk  Instansi  Kesehatan  dan  hasil  penelitian  ini  menjadi pendukung dalam penentuan status stunting.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Stunting
Stunting  pada  anak  dapat  diidentifikasi  melalui  beberapa  indikator  status  gizi, termasuk berat badan sesuai dengan usia (BB/U), tinggi badan sesuai dengan usia (TB/U), dan berat badan sesuai dengan tinggi badan (BB/TB). Salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur pertumbuhan bayi dan anak adalah TB/U dengan menggunakan nilai skor- Z (Z-score). Jika nilai skor-Z kurang dari minus 2, hal ini menandakan adanya stunting.

## Pre-processing
Preprocessing merupakan proses awal yang akan mentransformasikan data masukan menjadi data dengan format yang sesuai dan siap untuk diproses. Beberapa contoh hal yang dilakukan  dalam  preprocessing  meliputi  berbagai  proses  yang  diperlukan  antara  lain  : penggabungan, pengubahan bentuk, ataupun pentransformasian data sebagai cara untuk membersihkan, mengintegrasikan, mereduksi dan mendiskritisasi. Lebih lanjut proses yang ada dalam preprosesing dapat terdiri dari salah satu kegiatan proses ataupun gabungan dari beberapa  proses diatas. Proses yang ada tergantung dari tujuan yang  akan  dicapai dalam  preprocessing  tersebut.  Pemilihan  proses  yang  tepat  perlu  dilakukan  mengingat karena  proses  yang  sesuai  dalam  tahapan  preprocessing  data  akan  meningkatkan performansi klasifikasi. Pada penelitian ini, normalisasi data dilakukan dengan menggunakan metode Min Max dengan rumus berikut.
𝑁𝑒𝑤𝑑𝑎𝑡𝑎  = (𝐷𝑎𝑡𝑎−𝑀𝑖𝑛)∗(𝑁𝑒𝑤𝑀𝑎𝑥−𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛) (𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛)
+  𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛
……………………..(1) Keterangan: Newdata  =  Data hasil normalisasi Data =  Nilai data yang dipilih dari data perkolom Min =  Nilai minimum dari data perkolom Max =  Nilai maksimum dari data perkolom
Newmin  =  Batas nilai minimum yang kita berikan Newmax  =  Batas nilai maksimum yang kita berikan

## Relief-F
Relief-F adalah pengembangan dari algoritma Relief yang pertama kali diperkenalkan oleh  Kira  dan  Rendell  pada  tahun  1992.  Kemudian,  konsep  Relief  diperluas  dengan menggunakan skor ketergantungan (dependency score) yang dinamakan "Relief-F." Relief- F berfokus pada klasifikasi data yang bersifat biner (hanya memiliki dua kelas) dan multikelas (memiliki lebih dari dua kelas).
Langkah-langkah  untuk  mencari  nilai  bobot  fitur  dengan  menggunakan  metode Relief-F:
1. Mulai dengan mengatur nilai awal semua bobot fitur menjadi 0 dan menentukan jumlah iterasi yang akan dilakukan.
2. Pilih satu data secara acak sebagai titik pusat atau titik acuan.
3. Temukan data dengan kelas yang sama yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat. Jarak  terdekat  antara  titik  pusat  dan  data  dengan  kelas  yang  sama  disebut  hit, sedangkan jarak terdekat antara titik pusat dan data dengan kelas yang berbeda disebut miss.
4. Perbarui bobot untuk setiap fitur. Untuk fitur dengan data kategorikal, hitung bobot menggunakan persamaan (2) berikut.
𝑑𝑖𝑓𝑓(𝐴, 𝑅𝑖, 𝐻𝑀)   =    { 1;𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 0;𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝐴,𝑅𝑖) = 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝐴,𝐻,𝑀) …………..……………(2)
Keterangan :
A = Attributes, atau atribut dari dataset.
Ri = Random Instance, data secara acak sebagai titik pusat atau titik acuan
H = Hit, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang sama.
M =Miss, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang beda.
5. Sementara itu, fitur dengan data numerik dihitung menggunakan persamaan (3) berikut,
𝑑𝑖𝑓𝑓(𝐴. 𝑅𝑖. 𝐻𝑀)   = |𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴,𝑅𝑖) − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝐴,𝐻,𝑀)|
𝑚𝑎𝑥(𝐴)−𝑚𝑖𝑛(𝐴) ………………….………..(3)
Keterangan :
A = Attributes, atau atribut dari dataset.
Ri = Random Instance, data secara acak sebagai titik pusat atau titik acuan
H = Hit, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang sama.
M= Miss, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang beda.
Max(A) = Nilai tertinggi pada dataset.
Min(A)  = Nilai terendah pada dataset.
6. Kemudian rumus untuk bobot perbaruan dapat dihitung menggunakan persamaan (4) berikut.
𝑊[𝐴]   =  𝑊[𝐴]  − 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝐴,𝑅𝑖,𝐻) 𝑚 + 𝑑𝑖𝑓𝑓(𝐴,𝑅𝑖,𝑀) 𝑚 …………………..……….(4)
Keterangan :
W[A]= Weight, nilai bobot dari atribut yang akan dicari.
A = Attributes, atau atribut dari dataset.
Ri = Random Instance, data secara acak sebagai titik pusat atau titik acuan
H = Hit, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang sama.
M =Miss, data yang memiliki jarak terdekat dengan titik pusat dan mempunyai kelas yang beda.
m= Banyaknya iterasi yang akan dilakukan.
7. Langkah selanjutnya adalah melanjutkan iterasi berikutnya yang dimulai dari langkah 1 hingga bobot fitur yang baru berhasil diperoleh.

## K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu algoritma dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. K-NN adalah algoritma yang sederhana tetapi kuat  dalam  mengklasifikasikan  objek  atau  contoh  data  berdasarkan  kelas  mayoritas tetangga  terdekatnya.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  kategori  algoritma  pembelajaran berbasis instan (instance-based learning). Selain itu, metode K-Nearest Neighbor memiliki kelebihan  yakni  kemudahan  dalam  implementasi  dan  kemampuan  yang  baik  dalam menangani dataset yang besar.
Langkah-langkah metode K-Nearest Neighbor :
a. Pilih jumlah k yang akan digunakan.
b. Hitunglah jarak antara data training dan data testing dengan menggunakan persamaan yang sesuai, ditunjukkan pada perasamaan (5).
𝑑𝑖𝑠 (𝑥 1 , 𝑥 2 )   =   √∑ (𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=𝑜 ………………….…………………(5) Keterangan :
X 1i = Data latih atau training dari dataset yang akan diklasifikasi.
X 2i  = Data uji atau testing dari dataset yang akan diklasifikasi.
∑ (𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=𝑜 = Jumlah hasil jarak perhitungan Euclidean Distance.
c. Urutkan jarak secara menaik dan identifikasi k jarak terdekat.
d. Pilih kelas yang cocok untuk data yang memiliki jarak terdekat tersebut..
e. Cari jumlah tetangga terdekat yang paling banyak, kemudian tentukan kategori data tersebut sebagai kategori yang sedang dicari.

## METODE PENELITIAN
Prosedur  penelitian  yang  dilakukan  dalam  klasifikasi  status  gizi  balita  melibatkan penggunaan  metode  KNN  dengan  fitur  Relief-F  yang  akan  diimplementasikan  untuk menentukan status stunting pada balita. Berikut adalah tahapan dalam penelitian tersebut.
Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, pertama adalah persiapan data, di mana data balita dipersiapkan sebagai objek penelitian untuk menentukan status stunting, kedua melibatkan implementasi proses data mining dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan Fitur Relief-F.
Pada  penelitian  ini,  langkah  pertama  yang  di  lakukan  ialah  studi  pustaka  untuk mengumpulkan berbagai informasi dan sebagai referensi terkait dengan topik yang di cari yaitu K-Nearest Neighbor, Data mining, dan Relief-F. Selanjutnya pengumpulan data untuk perolehan  data,  pada  tahap  ini  melakukan  observasi  pengumpulan  data  balita  pada Puskesmas Tanjungsari.
Kemudian  di  peroleh  dataset  balita  pada  Puskesmas  Tanjungsari  dari  tahun  2020 sampai dengan 2022 sebanyak 6.913 record data. Data pada tahun 2020 sebanyk 2.252 data, pada tahun 2021 sebanyak 2.247 data, dan pada tahun 2022 sebanyak 2.414 data.
Untuk penjelasannya ada pada Gambar 1. berikut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Diagram metode penelitian

## Analisis Dan Perancangan
Pengumpulan data pada tahap ini diawali dengan melakukan wawancara ke bagian petugas Kesehatan gizi Puskesmas Tanjungsari, hasil dari wawancara tersebut memperoleh data  balita  dari  tahun  2020  sampai  2022  sebanyak  6.913  record.  Data  pada  tahun  2020 sebanyak 2.252 data, pada tahun 2021 sebanyak 2.247 data, dan pada tahun 2022 sebanyak 2.414 data.
Selanjutnya,  dilakukan  tahap  pre-processing  yang  terdiri  dari  dua  proses,  yaitu pembersihan  data  (data  cleaning)  dan  seleksi  data  (data  selection).  Pada  tahap  ini dilakukannya pembersihan jika ada data yang kosong atau hilang, serta data yang terdapat kesalahan.  Dataset  balita  akan  mengalami  proses  seleksi  terlebih  dahulu.  Seleksi  data dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang  terdiri  dari  6.913  record  dari  tahun  2020 hingga 2022, dengan 32 kolom atau atribut yang mencakup informasi seperti NIK, Nama, Jenis  Kelamin,  Tanggal  Lahir,  Berat  Badan  Lahir,  Tinggi  Badan  Lahir,  Nama  Orang  Tua, Provinsi,  Kabupaten/Kota,  Kecamatan,  Puskesmas,  Desa/Kelurahan,  Posyandu,  RT,  RW, Alamat,  Usia  saat  Pengukuran,  Tanggal  Pengukuran,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan,  Lingkar Lengan Atas (LiLA), Berat Badan Menurut Usia (BB/U), Z-Score BB/U, Tinggi Badan Menurut Usia  (TB/U),  Z-Score  TB/U,  Berat  Badan  Menurut  Tinggi  Badan  (BB/TB),  Z-Score  BB/TB, Kenaikan Berat Badan, Jumlah Vitamin A, KPSP, KIA.
Pada penelitian ini diperoleh data balita dengan tipe data tidak numerik. Sehingga, perlu di lakukan transformasi data dengan bentuk kualitatif menjadi kuantitatif. Tahap ini di perlukan  karena  data  yang  ada  bukan  data  tipe  numerik.  Dalam  tahap  transformasi  ini menggunakan  teknik  preprocessing  untuk  merepresentasikan  data  kategori  agar  dapat diproses dengan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), perlu mengubah variabel kategori menjadi  bentuk  numerik  dengan  Label  Encoding  atau  Ordinal  Encoding.  Metode  Label Encoding  ini  mengubah  setiap  kategori  yang  menggantikan  nilai-nilai  kategori  dengan bilangan bulat berurutan. Sedangkan dalam Ordinal Encoding disini diurutkan berdasarkan tingkatnya  seperti  kriteria  “Tinggi”,  “Normal”,  “Pendek”,  dan  “Sangat  Pendek”  diubah kedalam numerik menjadi “0”, “1”, “2”, dan “3”.
Pada  tahap  ini  Proses  preprocessing  data  dilakukan  sebelum  memulai  tahap  data mining.  Teknik  praprocessing  diperlukan  karena  jika  kualitas  data  tidak  baik,  akan menyebabkan kualitas data mining yang buruk, sehingga pembersihan data dapat dilakukan untuk memastikan pemulihan data yang baik.
Dalam tahap ini, analisis data menggunakan metode data mining yang diterapkan dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor.  Pengumpulan  data dilakukan menggunakan dataset balita dari Puskesmas Tanjungsari, yang mencakup periode
tahun 2020 hingga 2022. Total dataset terdiri dari 6.913 record, dengan 2.252 data pada tahun 2020, 2.247 data pada tahun 2021, dan 2.414 data pada tahun 2022. Data tersebut disimpan dalam format dokumen excel.
Selanjutnya,  dilakukan  tahap  pre-processing  yang  terdiri  dari  dua  proses,  yaitu pembersihan  data  (data  cleaning)  dan  seleksi  data  (data  selection).  Setelah  proses  pre- processing selesai, dilakukan tahap transformasi data untuk mengubah data kategori pada nilai atribut dengan inisialisasi numerik dan mengubah format data excel dari sebelumnya xlsx menjadi format csv, hal ini dilakukan untuk mempermudah saat proses penginputan.
Selain itu, data juga dibagi menjadi data uji dan data latih. Data latih digunakan untuk melatih  model  algoritma  K-Nearest  Neighbor,  sedangkan  data  uji  digunakan  untuk mengevaluasi performa model yang telah dilatih.
Proses pengolahan data dilakukan pada keseluruhan proses mengolah data set untuk nantinya  diinputkan  ke  dalam  sistem.  Tahapan  pada  pengolahan  data  ini  dimulai  dari menyeleksi data hingga tahap hasil.
Perhitungan Relief-F bertujuan untuk pencarian bobot terbaik. Pada perhitungan ini data yang diambil untuk perhitungan manual sebanyak 20 baris. Pada tahap perhitungan hasil  akurasi  klasifikasi  status  stunting  melalui  beberapa  tahap.  Sebelum  sistem diimplementasikan,  dilakukan  pengujian  menggunakan  matriks  kebingungan  (Confusion Matrix) untuk mendapatkan nilai akurasi yang dihasilkan. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa pola yang dibentuk oleh sistem sesuai dengan model klasifikasi KNN.
Pada perhitungan iterasi ke-5 nilai awal semua bobot fitur didapat dari hasil bobot pada iterasi ke-4. Kemudian nilai nearest hit adalah -4,67 dan untuk nilai nearest miss adalah -4,94. Lalu kemudian bisa dilihat untuk nilai bobot nya. Berikut penjelasannya ada  pada Tabel 1.

## Tabel 1  Iterasi ke-5 1
Pada  Tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  bobot  dapat  diidentifikasi  setiap atributnya yang nanti akan dipakai dalam seleksi atribut.
Dalam perancangan perangkat lunak untuk sistem klasifikasi data balita, diperlukan
16 . 1 53
13,8 95,4 1 -1,49 2 -2,25 15 . 1 54 16,3 95,6 1 -0,39 2 -2,38 18 . 1 52 14,6 100 1 -1,03 1 -1,17 HIT -4,67 JK Usia Saat Ukur Berat Tinggi BB/U ZS BB/U TB/U ZS TB/U MISS -4,94 0,2 -0,07895 0,067568 -0,05435 -0,4 0,258101 -0,2 0,139279
W[A] = HASIL ITERASI KE-4. Ri=16 ITERASI KE-5 NEAREST HIT NEAREST MISS
analisis kebutuhan perangkat yang dijelaskan melalui kebutuhan fungsional. Perancangan perangkat  lunak  dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  Unified  Modeling  Language (UML)  dengan  beberapa  diagram  yaitu,  uce  case  diagram,  activity  diagram  sebagai representasi pengembangan dari use case, dan Sequence Diagram.

## Implementasi Dan Pengujian
Penelitian ini melibatkan pengembangan perangkat lunak berbasis web yang sesuai dengan  kebutuhan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Dalam  pengembangan tersebut, digunakan alat bantu Visual Studio dan database MySQL yang terintegrasi dengan aplikasi  XAMPP.  Sebagai  media  untuk  menjalankan  perangkat  lunak,  digunakan  web browser  Google  Chrome.  Database  diimplementasikan  sesuai  dengan  perancangan database sebelumnya menggunakan MySQL.
Pada tahap ini pengujian dilakukan untuk melakukan perbandingan dan implementasi seleksi fitur pada data balita dalam penentuan status stunting dengan semua 8 atribut yang dipakai.  Dan  untuk  mengukur  jaraknya  menggunakan  Euclidean  Distance  agar  bisa memproses  dan  mencari  nilai  K  atau  data  terdekat  yang  akan  dicari  pada  proses perhitungan.
Perhitungan  Confusion  Matrix  pada  K-Nearest  Neighbour  dengan  menghitung Accuracy, Precision, dan Recall sebagai berikut:
Preccision
a. Precision : TP / (TP + FP) x 100%
-TP : True Positif
-FP : False Positif
1. Precission pada kelas Stunting
= 161 / (161+5)
= 0,97 x 100% = 97%
2. Precission pada kelas Normal
= 480/ (480 + 28)
= 0,945 x 100% = 94,5%
Hasil rata-rata precision : 95,75%
b. Recall : TP / (TP +FN) x 100%
-TP : True Positif
-FN : False Negatif
1. Recall pada kelas Stunting
= 161/ (161+28) = 0,852 x 100% = 85,2%
2. Recall pada kelas Normal
= 480/(480 + 5)
= 0,99 x 100% = 99%
Hasil rata-rata recall : 92,1%
c. Akurasi : 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100%
-TP : True Positif -FN : False Negatif -FP : False Positif
1. Akurasi pada kelas Stunting
= 161+480/ (161+480+5+28) x 100%
= 0,951 x 100%
= 95,1%
2. Akurasi pada kelas Normal
= 480/ (480+161+28+5)
= 0,951 x 100%
= 95,1%
Hasil rata-rata akurasi : 95,1%
Pengujian Model klasifikasi K-Nearest Neighbor
Pada tahap ini dilakukan pengujian prediksi pada data baru. Dengan klasifikasi data balita 2020 – 2021. Berikut data yang digunakan :
a. Pengujian pada data imbalance
Data baru yang akan diinput yaitu :
Nilai K = 5 Usia Saat Ukur = 50
Berat = 76 Tinggi = 96 ZS BB/U = -1.25 ZS TB/U = -2.5
Nomor Usia Saat Ukur Berat  Tinggi ZS BB/U ZS TB/U Status Stunting Jarak 5766 0.917 1 0.961  1 0.883 Normal 1.533 4805 0.867 0.955  0.955  0.995 0.892 Normal 1.57 4607 0.983 0.843  0.955  0.773 0.863 Normal 1.606 5186 0.85 0.843  0.902  0.898 0.851 Normal 1.631 2625 0.767 0.846  0.902  0.904 0.877 Normal 1.633
Tabel 2. Hasil uji klasifikasi data imbalance 5 atribut
]
Berdasarkan perhitungan, dengan Usia Saat Ukur: 50, Berat: 76, Tinggi: 96, ZS BB/U: -1.25, ZS TB/U: -2.5, maka hasilnya: Normal.
b. Pengujian pada data balance
Data baru yang akan diinput yaitu :
Nilai K = 5 Usia Saat Ukur = 50 Berat = 76 Tinggi = 96 ZS BB/U = -1.25 ZS TB/U = -2.5
Nomor
Usia  Saat Ukur Berat  Tinggi ZS BB/U ZS TB/U Status Stunting Jarak 125 0.867 1 0.955  1 0.892 Normal 1.611 2097 0.983 0.883  0.955  0.796 0.863 Normal 1.667 1754 0.767 0.886  0.902  0.916 0.877 Normal 1.687 2304 0.95 0.842  0.929  0.788 0.851 Normal 1.699 228 0.767 0.819  0.886  0.907 0.861 Normal 1.747 Tabel 3. Hasil uji klasifikasi data balance 5 atribut
Setelah  melakukan  pengujian  Confusion  Matrix  dan  black  box  testing,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  didapatkan  hasil  untuk  mengukur  performa  dari  metode  K-Nearest Neighbor  ini  dengan  menggunakan  3  metode  evaluasi  pada  confusion  matrix  yaitu Accuracy,  Precision,  Recall.  Berikut  adalah  kesimpulan  dari  pengujian  metode  dengan confusion matrix dengan mengambil rata-rata dari 5 Atribut K=1 tidak balance dan data balance.
Tabel 4. 1 Confusion Matrix rata-rata pada Data tidak balance Klasifikasi Accuracy Precision Recall 5 Atribut 95.17% 96.85% 88.65% 4 Atribut 96.62% 97.85% 92% 3 Atribut 97.18% 98.15% 93.35% 2 Atribut 98.16% 98.8% 95.65% Tabel 4. 2 Confusion Matrix rata-rata pada Data balance Klasifikasi Accuracy Precision Recall 5 Atribut 90.23% 90.45% 90.25% 4 Atribut 90.99% 91.2% 91% 3 Atribut 93.88% 94.1% 93.9%
Berdasarkan pada hasil pengujian yang dilakukan seperti yang tercantum dalam tabel, dapat dihitung persentase kesesuaian sistem dengan menggunakan fungsi kesesuaian sebagai berikut :
Jumlah dari Kode Pengujian = 6 Kode pengujian sesuai = 6 Kode pengujian tidak sesuai = 0
Persentase = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖)
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑑𝑒 𝑢𝑗𝑖 × 100 Persentase = (6 − 0) 6
× 100 = 100%
Hasil  perhitungan  fungsi  kesesuaian  sistem  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian terhadap  Perangkat Lunak Sistem  menggunakan  black box testing telah berjalan  sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan dengan persentase 100%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penerapan  algoritma  k- nearest neighbor (knn) dengan fitur relief-f dalam penentuan status stunting. Dataset yang digunakan dari tahun 2020 sampai 2022 sebanyak 6.913 record data. Dapat disimpulkan dari eksperiman dataset yang tidak balance dan yang balance di setiap kelasnya, eksperimen nilai K pada splitting data 10% (90 : 10) , splitting data 20 % (80 : 20), splitting data 30% (70 : 30), splitting data 40% (60 : 40) , dan splitting data 50% (50 : 50), secara umum menunjukan bahwa  peningkatan  akurasi  terhadap  K-Nearest  Neighbor  pada  kasus  data  balita  dalam penentuan stunting tidak terlalu signifikan. Dan hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur pada 5 Atribut yang berdasarkan iterasi dari Relief-F berhasil menaikkan nilai akurasi dengan bobot terbaik yang ditemukan pada iterasi ke-5 adalah pada atribut  Usia Saat Ukur dan Tinggi. Nilai akurasi terbaik ada pada nilai K = 1, data test 50% (50:50) dengan seleksi fitur 2 atribut menghasilkan akurasi 98,16%.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat peluang untuk melakukan pengembangan  dalam  identifikasi  atribut  relevan  untuk  data  kategorial  yang  dapat mempengaruhi nilai akurasi yang tidak stabil. Dan juga dapat dikembangkan lebih lanjut mengenai  pemilihan  atribut  yang  dipakai  dalam  penentuan  status  stunting  atau  normal pada balita.

## DAFTAR PUSTAKA
Amaha,  N.D.  (2021)  ‘Maternal  factors  associated  with  moderate  and  severe  stunting  in Ethiopian  children :  analysis  of  some  environmental  factors  based  on  2016 demographic health survey’, 6, pp. 1– 9.
Bachri,  O.S.,  Mohamad,  R.  and  Bhakti,  H.  (2021)  ‘PENENTUAN  STATUS  STUNTING  PADA ANAK’, 3(2), pp. 130– 137.
Kononenko, I. (no date) ‘Estimating Attributes : Analysis and Extensions of RELIEF’.
Neighbor, K. and Ariani, A. (2019) ‘Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan’, 5(1), pp.
978 – 979.
W. C. Wahyudin and F. Selection, “KLASIFIKASI STUNTING BALITA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” vol. 1, pp. 71– 74, 2020.
S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K - Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination,” vol. 6, pp. 49– 56, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
N. Pudjihartono, T. Fadason, and A. W. Kempa- liehr, “A Review of Feature Selection Methods for Machine Learning- Based Disease Risk Prediction,” vol. 2, no. June, pp. 1– 17, 2022, doi: 10.3389/fbinf.2022.927312.
T. R. Reddy, B. V. Vardhan, M. Gopichand, and K. Karunakar, Gender Prediction in Author Pro fi ling Using ReliefF Feature Selection Algorithm. Springer Singapore.
J.  H.  J.  Z.  L.  Zheng,  “Support  Vector  Machine  Classification  Algorithm  Based  on  Relief -F Feature Weighting,” pp. 547 – 553, 2020, doi: 10.1109/ICCEA50009.2020.00121.
keputusan  M.  K.  R.  nomor  1995/MENKES/SK/XII/2010,  “STANDAR  ANTROPOMETRI PENILAIAN STATUS GIZI ANAK.” .
D. T. Larose and C. D. Larose, Knowledge in data wiley series on methods and applications. 2014.