## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dalam Klasifikasi Status Gizi Balita dengan Pengujian K-Fold Cross Validation
Nurainun * , Elin Haerani, Fadhilah Syafria, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950125156@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125156@students.uin-suska.ac.id
Abstrak −Status gizi merupakan suatu kondisi terkait gizi yang bisa diukur dan merupakan hasil dari adanya keseimbangan kebutuhan gizi pada tubuh dengan asupan gizi dari makanan. Di Indonesia masalah gizi masih banyak ditemukan seperti gizi buruk, dan masalah gizi lainnya. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan pengujian K- Fold Cross Validation. Data yang digunakan adalah data status gizi balita pada bulan Agustus 2022 di Puskesmas Rambah Samo I. Atribut pada penelitian ini diantaranya Jenis Kelamin, Berat Badan Lahir, Tinggi Badan Lahir, Usia Saat Ukur, Berat Badan, Tinggi Badan, ZS BB/U, BB/U, ZS TB/U, dan TB/U. Penentuan status gizi balita pada penelitian ini berdasarkan indeks BB/TB yang terdiri dari 6 kelas, yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, risiko gizi lebih, gizi lebih, dan obesitas. Dari penelitian yang dilakukan didapatkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier dengan K-Fold Cross Validation bisa mengklasifikasikan status  gizi  balita  secara  tepat.  Dari  pengolahan  data  dengan  menggunakan  10-Fold  Cross  Validation  pada  algoritma  Naïve Bayes  Classifier  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  82,94%  pada  iterasi  ke-5, sedangkan nilai akurasi paling rendah yaitu sebesar 65,88% pada iterasi ke-6. Dengan rata-rata nilai akurasi secara keseluruhan yaitu sebesar 75,47%. Sedangkan untuk rata-rata nilai presisi yang didapatkan yaitu sebesar 81,36% dan rata-rata nilai recall sebesar 75,47%.
Kata Kunci: Status Gizi Balita; Klasifikasi; Algoritma Naive Bayes Classifier
Abstract −Nutritional  status is a condition related to nutrition that can be measured and is the result of a balance between nutritional needs in the body and nutritional intake from food. In Indonesia, there are still many nutritional problems such  as malnutrition and other nutritional problems. This research will use the Naïve Bayes Classifier algorithm with K-Fold Cross Validation testing. The data used is data on the nutritional status of toddlers in August 2022 at the Rambah Samo I Health Center. Attributes in this study include Gender, Birth Weight, Birth Height, Age at Measurement, Weight, Height, ZS BB/U, BB/U, ZS TB/U, and TB/U. Determination of the nutritional status of toddlers in this study was based on the BB/TB index which consisted of 6 classes,  namely severely wasted, wasted, normal, possible risk of overweight, overweight, and obese. From the research conducted, it was found that the Naïve Bayes Classifier algorithm with K-Fold Cross Validation can correctly classify the nutritional status of toddlers. From data processing using 10-Fold Cross Validation on the Naïve Bayes Classifier algorithm, it is known that the highest accuracy value is 82.94% in the 5th iteration, while the lowest accuracy value is 65.88% in 6th iteration. With an average overall accuracy value of 75.47%. Meanwhile, the average precision value obtained is 81.36% and the average recall value is 75.47%.
Keywords : Nutritional Status Of Children Under Five; Classification; Naïve Bayes Classifier Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Status gizi merupakan suatu kondisi terkait gizi yang bisa diukur dan merupakan hasil dari adanya keseimbangan kebutuhan  gizi  pada  tubuh  dengan  asupan  gizi  dari  makanan[1].  Status  gizi  balita  merupakan  suatu  hal  yang penting karena  berpengaruh  akan  pertumbuhan  dan  perkembangannya.  Gizi yang  seimbang  memiliki beberapa manfaat  yang  penting  bagi  tubuh,  diantaranya:  tumbuh  sehat,  perkembangan  otak  sempurna,  daya  tahan  tubuh kuat, kesehatan gigi dan mulut terjaga, lebih konsentrasi, suasana hati lebih stabil dan lebih berenergi[2]. Akan tetapi  di  Indonesia  masalah  gizi  masih  banyak  ditemukan.  Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  menunjukkan bahwa  di  Indonesia  masalah  gizi  cenderung  meningkat,  berbeda  dengan  di  negara  Malaysia  atau  Thailand[3]. Masalah kesehatan yang cukup banyak diderita di Indonesia khususnya wilayah bagian timur adalah gizi buruk[4]. Selain gizi buruk, anemia, stunting, anak yang terlalu kurus, dan kelebihan berat badan juga menjadi masalah gizi lainnya yang terdapat di Indonesia.
Pada  tahun  2018  data  dari  Global  Nutrition  Report  menunjukkan  bahwa  secara  umum  untuk  di  seluruh dunia terdapat 22,2% balita stunting (kekerdilan), sebanyak 7,5% balita kurus, serta terdapat sekitar 5,6% balita gemuk. Sedangkan menurut Budi dalam webinar Hari Puncak Pekan Menyusui Sedunia 2021 diketahui bahwa secara khusus di Indonesia pada tahun 2018 terdapat sebanyak 30,8% balita kerdil, sebanyak 10,2% balita kurus dan  sebanyak  8%  balita  gemuk  berdasarkan  data  riset  Kesehatan  dasar.  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  di Indonesia  masalah  gizi  pada  balita  masih  cukup  tinggi[5].  Selain  itu  permasalahan  gizi  (gizi  kurang) mengakibatkan  dampak  negative  bagi  balita,  diantaranya  pertumbuhan  menjadi  terhambat,  sistem  imunitas terganggu yang menyebabkan balita menjadi mudah terserang penyakit, dapat mengakibatkan pertumbuhan otak menjadi kurang optimal, hingga terjadinya perubahan pada perilaku anak seperti anak menjadi tidak tenang, mudah menangis,  dan  juga  berperilaku  apatis[6].  Itulah  kenapa  status  gizi  balita  harus  dijaga  agar  dapat  mengurangi permasalahan gizi di Indonesia serta dapat terhindar dari dampak negatif permasalahan gizi tersebut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
Pada  puskesmas  Rambah  Samo  I  ini  pengukuran  status  gizi  dilakukan  secara  manual di  posyandu yang terdapat di setiap desa di Kecamatan Rambah Samo. Tenaga medis dari puskesmas akan mengukur berat badan dan tinggi badan setiap balita dan selanjutnya di data secara manual. Selanjutnya tenaga medis akan melihat dan melakukan perhitungan z skor (standar deviasi) pada tabel standar antropometri penilaian status gizi balita. Akan tetapi puskesmas sering kali memerlukan waktu yang relatif lama untuk menangani pasien dengan jumlah yang banyak  serta  dengan  tenaga  medis  yang  terbatas.  Sehingga  hal  ini  menyebabkan  penilaian  status  gizi  menjadi kurang optimal. Oleh karena itu peneliti akan menerapkan data mining untuk proses pengklasifikasian status gizi balita di puskesmas Rambah Samo I.
Data mining adalah suatu proses untuk mendapatkan pengetahuan dan informasi di dalam suatu database dengan menggabungkan beberapa teknik seperti machine learning, statistik matematika, dan artificial intelligence sehingga ditemukan suatu pola dari hal tersebut[7]. Klasifikasi dalam data mining adalah proses untuk mengetahui kelas atau kategori dari suatu objek diantara beberapa kelas atau kategori yang sudah didefinisikan sebelumnya[8]. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) adalah suatu metode dalam klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan anggota dari suatu kelas[9]. Pada penelitian sebelumnya dengan judul “Perbandingan  Metode Classification  and  Regression  Trees (CART)    dengan  Naïve    Bayes    Classification  (NBC)    dalam    Klasifikasi    Status    Gizi    Balita    di  Kelurahan Pagesangan Barat” didapatkan hasil dari akurasi ketiga perbandingan data training dan data testing yang dilakukan memperlihatkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classification (NBC) lebih baik dibandingkan dengan algoritma Classification  and  Regression  Trees  (CART).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier merupakan  algoritma  yang  baik  untuk  digunakan.  Algoritma  NBC  ini  juga  digunakan  pada  penelitian  lainnya seperti  pada  kasus  klasifikasi  penyakit  jantung[10],  klasifikasi  penyakit  stroke[11],  klasifikasi  resiko  penyakit diabetes mellitus[12], klasifikasi penyakit paru-paru[13], dan prediksi penyakit ginjal kronis[14].
Pada penelitian ini peneliti juga menambahkan penggunaan metode K-Fold Cross Validation. K-Fold Cross Validation  berguna  untuk  mengevaluasi  performa  dari  proses  suatu  algoritma  dengan  cara  data  sampel  yang digunakan akan dibagi secara random dan kemudian akan dikelompokkan sebanyak nilai K yang digunakan[15]. Dan K-Fold Cross Validation termasuk jenis pengujian Cross Validation. Salah satu kelebihan yang didapatkan dari penggunaan K-Fold Cross Validation dalam pengujian adalah bisa mengetahui model dengan nilai akurasi paling baik dikarenakan  sampel data dibagi secara random ke dalam K-partisi sehingga komposisi model  yang paling baik dapat diketahui[16].
Pada penelitian ini akan menggunakan parameter yang umum digunakan untuk klasifikasi status gizi balita seperti umur, jenis kelamin, berat badan, dan tinggi badan. Akan tetapi selain itu peneliti juga akan menggunakan parameter berat badan lahir, dan tinggi badan lahir. Parameter berat badan lahir dan tinggi badan lahir digunakan karena adanya kaitan antara BB dan TB balita pada saat lahir dengan status gizi balita tersebut[17]. Pada penelitian tersebut  diketahui  bahwa  balita  dengan  berat  badan  lahir  rendah  berisiko  mengalami  keterlambatan  dalam perkembangan dan pertumbuhannya sehingga dapat mengalami kekurangan gizi, dibandingan dengan balita yang tidak memiliki riwayat berat badan lahir rendah. Kemudian pada jurnal kesehatan lainnya juga memaparkan bahwa berat badan lahir dan panjang badan lahir termasuk salah satu faktor yang bisa meningkatkan stunting pada batita yang berarti juga mempengaruhi status gizinya[18][19]. Selain BB Lahir dan TB Lahir, pada penelitian ini juga akan menggunakan parameter BB/U, ZS BB/U, TB/U, ZS TB/U yang akan membantu proses klasifikasi untuk menghasilkan status gizi balita sesuai dengan indeks BB/TB yang terdiri dari 6 kelas, yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, risiko gizi lebih, gizi lebih, dan obesitas.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menerapkan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Fold Cross  Validation  dalam  klasifikasi  status  gizi  balita  serta  dapat  menghasilkan  model  yang  terbaik.  Sehingga diharapkan dapat memberikan kontribusi dan manfaat sehingga pengukuran status gizi balita menjadi lebih efektif dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Klasifikasi
Suatu teknik dalam data mining yang bekerja dengan mengidentifikasi sifat suatu atribut dari kelompok data yang telah  diketahui  dan  ditentukan  sebelumnya  disebut  dengan  klasifikasi.  Salah  satu  ciri  dari  klasifikasi  adalah memiliki kelas atau target. Teknik ini bekerja dengan cara mengklasifikasikan data yang ada pada suatu kelas atau target untuk mendapatkan suatu model atau aturan[20]. Model atau aturan yang sudah didapatkan tersebut akan digunakan untuk mengklasifikasikan data baru ke dalam kelas atau target tertentu pada masa mendatang.

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada  teknik  klasifikasi  ada  berbagai  algoritma  yang  bisa  dipakai,  salah  satunya  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes Classifier. Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) adalah suatu metode dalam klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan anggota dari suatu kelas[9]. Berikut persamaan dari naïve bayes :
P(A|B) = P(A) P(B) × P(B|A)
(1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
Keterangan:
𝐴
: Data sampel yang tidak diketahui label kelasnya. 𝐵
: Kelas hasil klasifikasi 𝑃 ( 𝐴 | 𝐵 )   : Probabilitas terjadinya A jika B diketahui 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 )   : Probabilitas terjadinya B jika A diketahui 𝑃 ( 𝐴 ) : Probabilitas terjadinya A 𝑃 ( 𝐵 ) : Probabilitas terjadinya B

## 2.3 K-Fold Cross Validation
Suatu  metode  dalam  data  mining  yang  dipakai  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  paling baik  ketika  data  dibagi menjadi  data  uji  dan  data  latih  disebut  cross  validation.  K-Fold  Cross  Validation  berguna  untuk  mengevaluasi performa dari proses suatu algoritma dengan cara data sampel yang digunakan akan dibagi secara  random dan kemudian  akan  dikelompokkan  sebanyak  nilai  K  yang  digunakan[15].  Pada  metode  K-Fold  Cross  Validation, dataset yang digunakan akan dibagi menjadi beberapa partisi secara random. Setelah dibagi ke dalam beberapa partisi maka data tersebut akan diolah sebanyak K kali  percobaan dengan setiap K kali percobaan, data testing yang  digunakan  adalah  data  partisi  ke-K  dan  sisa  partisi  yang  lain  digunakan  sebagai  data  training.  Begitu seterusnya hingga pengolahan berakhir sesuai dengan jumlah K dalam k-fold yang digunakan pada penelitian.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Adapun alur dari penelitian yang dilakukan ditunjukkan pada gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  tersebut  menunjukkan  tahapan  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan  secara  keseluruhan. Mulai dari tahap merumuskan masalah, kemudian mengumpulkan data yang dibutuhkan, hingga kemudian masuk ke  tahap  KDD  yaitu  selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining,  dan  evaluasi,  sehingga  kemudian didapatkan kesimpulan dari penelitian yang sudah dilakukan.

## 2.5 Perumusan Masalah
Tahap awal dalam melakukan penelitian adalah rumusan masalah. Pada tahap ini peneliti akan mencari masalah yang ingin diteliti dari berbagai sumber baik itu dari lingkungan sekitar, buku, dll. Kemudian dari masalah yang ditemukan,  peneliti  akan  mempelajari  masalah  tersebut,  dan  menemukan  solusi  untuk  mengatasi  hal  tersebut. Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini adalah “Bagaimana menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam klasifikasi status gizi balita pada puskesmas Rambah Samo I” serta “Pengujian K-Fold Cross Validation mana yang menghasilkan akurasi tertinggi”.

## 2.6 Pengumpulan Data
Setelah perumusan masalah selanjutnya akan dilakukan tahap pengumpulan data dengan dua cara yaitu : a. Studi Pustaka
Pada suatu penelitian, tahap awal dalam pengumpulan data adalah studi pustaka (studi literatur). Studi pustaka dilakukan dengan menemukan informasi atau data yang dapat digunakan dan juga mendukung penelitian yang dilakukan dengan menelusurinya dari berbagai sumber seperti buku, karya ilmiah maupun jurnal.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
b. Pengambilan Data
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengambilan  data  yang  digunakan  pada  penelitian.  Data  yang  akan  digunakan berupa data primer yang diambil dari status gizi balita pada bulan Agustus 2022 di Puskesmas Rambah Samo I yang berjumlah sebanyak 1700 data.

## 2.7 Data Selection
Data pada penelitian selanjutnya akan melalui proses KDD atau Knowledge Discovery Database. Tahapan pertama dari proses KDD adalah data selection. Pada tahapan ini terdapat pemilihan atau penseleksian data dari sekumpulan data operasional.

## 2.8 PreProcessing/ Cleaning
Pembersihan  data  merupakan  proses  yang  dilakukan  dalam  tahap  preprocessing yaitu proses  untuk  menghapus data yang sama (duplikat), memeriksa data yang inkonsistensi dan data yang memiliki kesalahan akan diperbaiki dan menghapus data yang tidak memiliki value pada salah satu atributnya.

## 2.9 Transformation
Data  transformation  digunakan  untuk  mengubah  data  kedalam  tipe  yang  sesuai  dalam  data  mining.  Pada penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  dalam  tipe  numerical,  sehingga  data  yang  masih  dalam  tipe kategorial  harus  diubah  terlebih  dahulu.  Seperti  pada  data  penelitian  ini,  atribut  jenis  kelamin  akan  diubah kedalam bentuk  biner yaitu 0  dan  1,  dimana 0  menunjukan  jenis  kelamin perempuan  dan  1  menunjukan  jenis kelamin laki-laki.

## 2.10 Data Mining
Data mining merupakan proses untuk mendapatkan model, pola, dan aturan dari sekumpulan data besar dengan menggunakan berbagai teknik untuk memprediksi hasil. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma Naïve Bayes  Classifier.  Sebelum  dilakukan  klasifikasi  data  akan  dibagi  terlebih  dahulu  menggunakan  k-fold  cross validation dengan penggunaan k=10.

## 2.11 Interpretation / Evaluation
Tahap evaluasi ini dilakukan dengan cara mengecek nilai akurasi, presisi, dan recall. Akurasi adalah suatu proses yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  performa  dengan  melihat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya[16]. Nilai akurasi diperoleh dari hasil analisis terkait jumlah data yang dapat diklasifikasikan secara tepat. Adapun persamaan akurasi sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑁 × 100% (2)
Recall  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  performa  dengan  melihat  perbandingan antara jumlah informasi relevan yang ditemukan dengan jumlah total informasi relevan pada koleksi informasi[16]. Adapun persamaan recall sebagai berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(3)
Precision  atau  presisi  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  performa  dengan  melihat perbandingan antara jumlah informasi relevan yang  ditemukan dengan jumlah total informasi yang diambil oleh sistem baik yang relevan maupun tidak[16]. Adapun persamaan presisi sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data  status gizi balita pada  Puskesmas Rambah Samo I dengan jumlah data sebanyak 1700 record data. Atribut yang digunakan yaitu Jenis Kelamin, Berat Badan Lahir, Tinggi Badan Lahir, Usia Saat Ukur, Berat Badan, Tinggi Badan, ZS BB/U, BB/U, ZS TB/U, TB/U, dan atribut terakhir yaitu sebagai class dengan atribut BB/TB. Atribut dari data pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Atribut Data Status Gizi Balita
No Item Penjelasan Jumlah Data 1 Jenis Kelamin Jenis Kelamin Balita yaitu Perempuan atau Laki-laki 1700 2 Berat Badan Lahir Berat Badan Balita saat Lahir 1700 3 Tinggi Badan Lahir Tinggi Badan Balita saat Lahir 1700

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
No Item Penjelasan Jumlah Data 4 Usia Saat Ukur Usia Balita pada saat pengukuran 1700 5 Berat Badan Berat Badan Balita pada saat pengukuran 1700 6 Tinggi Badan Tinggi Badan Balita pada saat pengukuran 1700 7 ZS BB/U Nilai Z-Skor Berat Badan menurut Umur 1700 8 BB/U Berat Badan menurut Umur yaitu Sangat Kurang, Kurang, Berat Badan Normal, Resiko Lebih 1700 9 ZS TB/U Nilai Z-Skor Tinggi Badan menurut Umur 1700 10 TB/U Tinggi Badan menurut Umur yaitu Sangat Pendek, Pendek, Normal, dan Tinggi 1700 11 BB/TB Berat Badan menurut Tinggi Badan yaitu Gizi Buruk, Gizi Kurang, Gizi Baik, Risiko Gizi Lebih, Gizi Lebih, Obesitas 1700
Pada tabel 1 tersebut berisi seluruh atribut yang ada pada data status gizi balita beserta dengan penjelasan dari masing-masing atributnya, mulai dari atribut jenis kelamin hingga atribut BB/TB yang berfungsi sebagai kelas atau  target.  Adapun  data  yang  digunakan  pada  penelitian  masih  belum  seimbang  antara  setiap  kelas  targetnya dimana  kelas  gizi  baik  lebih  banyak  dibandingankan  dengan  kelas  lainnya,  perbandingan  jumlah  data  antara masing-masing kelas ditunjukkan pada gambar 2 berikut :

## Gambar 2. Perbandingan Jumlah Data Setiap Kelas
Pada  gambar  2  tersebut  menunjukkan  bahwa  perbandingan  jumlah  data  antara  setiap  kelasnya  tidak seimbang. Dari 6 kelas target tersebut lebih didominasi oleh kelas gizi baik, sedangkan kelas lainnya yaitu gizi buruk, gizi kurang, risiko gizi lebih, gizi lebih dan obesitas jumlahnya jauh lebih kecil dibandingkan gizi baik.

## 3.2 Data Selection
Setelah  data  pada  penelitian  didapatkan  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  Knowledge  Discovery  Database (KDD).  Data  tersebut  akan  melalui  tahap  data  selection  yang  merupakan  tahapan  pertama  dari  Knowledge Discovery Database (KDD). Data tersebut akan dipilih atau diseleksi dari sekumpulan data yang ada.

## 3.3 PreProcessing/ Cleaning
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  belum  siap  untuk  diolah.  Sehingga  perlu  dilakukan  preprocessing terlebih dahulu yaitu dengan menghilangkan missing value, menghilangkan data duplikat dan juga memperbaiki data yang memiliki kesalahan.

## 3.4 Transformation
Setelah  dilakukan  preprocessing  data,  selanjutnya  data  yang  tipenya  belum  sesuai  akan  ditransformasi  terlebih dahulu. Dari data penelitian tersebut terdapat beberapa atribut yang belum sesuai diantaranya jenis kelamin, usia saat ukur, BB/U, TB/U, dan kelas targetnya yaitu BB/TB. Untuk atribut jenis kelamin akan diubah kedalam bentuk biner yaitu 0 dan 1, dimana 0 menunjukan jenis kelamin perempuan dan 1 menunjukan jenis kelamin laki-laki. Untuk atribut usia saat ukur yang awalnya berbentuk x tahun x bulan x hari diubah menjadi kedalam bentuk x bulan, seperti tabel 2 berikut :
Tabel 2. Transformasi Atribut Usia Sebelum Transformasi Sesudah Transformasi 0 Tahun – 1 Bulan – 9 Hari 1 0 Tahun – 1 Bulan – 29 Hari 1

## Perbandingan Jumlah Data Setiap Kelas
Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Baik Risiko Gizi Lebih
Gizi Lebih Obesitas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
Sebelum Transformasi Sesudah Transformasi 1 Tahun – 2 Bulan – 22 Hari 14 2 Tahun – 3 Bulan – 3 Hari 27
Pada tabel 2 tersebut diketahui bahwa untuk atribut usia balita dihitung dalam bulan penuh, seperti untuk usia 0 Tahun – 1 Bulan – 29 Hari dihitung menjadi 1 bulan[21]. Kemudian untuk atribut BB/U, TB/U, dan kelas targetnya yaitu BB/TB akan ditransformasikan dengan menggunakan label encoding seperti tabel 3 berikut :
Tabel 3. Transformasi Atribut BB/TB
BB/TB Sebelum Transformasi BB/TB Setelah Transformasi Gizi Buruk 1 Gizi Kurang 2 Gizi Baik 3 Risiko Gizi Lebih 4 Gizi Lebih 5 Obesitas 6
Pada  tabel  3  tersebut  menunjukkan  transformasi  dari  atribut  BB/TB  yang  sebelumnya  tipe  datanya kategorial  diubah  menjadi  tipe  data  numerical  dengan  menggunakan  label  encoding.  Sehingga  atribut  BB/TB tersebut  menjadi  dalam  bentuk  angka  1-6.  Adapun  label  encoding  digunakan  karena  terdapat  unsur  ordinalitas pada atribut tersebut[22].

## 3.5 Klasifikasi dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada  penelitian  ini  terdapat  data  sebanyak  1700  data  yang  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  NBC  dan pengujian K-Fold Cross Validation dengan bahasa pemrograman python di google colab. Berikut pada gambar 3 ditunjukkan proses input data pada google colab :
Gambar 3. Proses Input Data di Google Colab
Pada gambar 3 tersebut menunjukkan proses ketika memasukkan data yang digunakan, dan juga ditunjukkan isi dari data tersebut. Kemudian dilakukan pengolahan data di google colab dengan menggunakan algoritma NBC dan pengujian K-Fold Cross Validation yang ditunjukkan pada gambar 4 berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
Gambar 4. Proses Pengolahan Data di Google Colab
Pada gambar 4 tersebut menjukkan proses membuat model NBC, kemudian menggunakannya pada data dan melakukan evaluasi berupa menilai akurasi, presisi, dan recall. Evaluasi ini bertujuan untuk menguji performa dari algoritma Naïve Bayes Classifier dalam klasifikasi status gizi balita, dan menentukan model terbaik, yang kemudian didapatkan hasil pengujian seperti tabel 4 berikut :
Tabel 4. Hasil Pengujian Fold ke- Akurasi Presisi Recall 1 71.18% 72.86% 71.18% 2 74.12% 78.72% 74.12% 3 68.82% 72.08% 68.82% 4 78.82% 84.44% 78.82% 5 82.94% 88.17% 82.94% 6 65.88% 73.07% 65.88% 7 74.12% 82.41% 74.12% 8 81.18% 90.25% 81.18% 9 76.47% 85.58% 76.47% 10 81.18% 85.98% 81.18%
Pada  tabel  4  tersebut  diketahui  bahwa  berdasarkan  pengolahan  data  dengan  penggunaan  10-Fold  Cross Validation pada algoritma Naïve Bayes Classifier yang dilakukan, didapatkan nilai akurasi yang paling tinggi yaitu sebesar 82,94% pada iterasi ke-5, sedangkan nilai akurasi paling rendah yaitu sebesar 65,88% pada iterasi ke-6. Dengan rata-rata nilai akurasi secara keseluruhan yaitu sebesar 75,47%. Sedangkan untuk rata-rata nilai presisi yang didapatkan yaitu sebesar 81,36% dan rata-rata nilai recall sebesar 75,47%.
Pada penelitian ini juga dilakukan beberapa percobaan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classifier dan  pengujian  K-Fold  Cross  Validation.  Pada  setiap  percobaan  menggunakan  K-fold yang  sama  yaitu  10-Fold akan tetapi terdiri dari jumlah data yang berbeda yaitu 500 data, 1000 data, 1300 data, 1500 data, dan 1700 data. Kinerja klasifikasi dari setiap percobaan ditunjukkan pada tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Kinerja Klasifikasi Setiap Percobaan Dengan Jumlah Data yang Berbeda
Percobaan Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 1 500 Data 57.8% 65.87% 57.8% 2 1000 Data 67% 72.87% 67% 3 1300 Data 71.62% 78.98% 71.62% 4 1500 Data 73.47% 80.33% 73.47%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
Percobaan Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 5 1700 Data 75.48% 81.36% 75.48%
Pada  tabel  5  tersebut  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan  bahwa jumlah data mempengaruhi akurasi, presisi dan juga recall yang didapatkan. Semakin banyak jumlah datanya maka akan semakin baik nilai akurasi, presisi dan recall yang didapatkan. Pada percobaan tersebut nilai akurasi, presisi dan recall yang paling baik adalah percobaan dengan jumlah data yang paling banyak yaitu 1700 data.
Kemudian pada penelitian ini juga dilakukan beberapa percobaan terhadap jumlah data yang sama tetapi dengan  perbandingan  jumlah  data  setiap  kelas  yang  berbeda.  Dilakukan  percobaan  terhadap  500  data  dengan jumlah  data untuk  setiap  kelasnya  masing-masing  terdiri dari  4:68:212:168:37:11 menghasilkan  akurasi  57,8% presisi 65,87% dan recall sebesar 57,8%. Kemudian dipercobaan selanjutnya dengan jumlah data yang sama tetapi jumlah  data  setiap  kelas  yang  berbeda  yaitu  digunakan  jumlah  data  setiap  kelas  masing-masing  terdiri  dari 4:40:296:130:20:10  menghasilkan  nilai  akurasi  65%  presisi  72,56%  dan  recall  65%.  Kemudian  dipercobaan selanjutnya dengan jumlah data yang sama tetapi jumlah data setiap kelas yang berbeda yaitu digunakan jumlah data setiap kelas masing-masing terdiri dari 4:32:340:100:16:8 menghasilkan nilai akurasi 66,4% presisi 72,18% dan recall 66,4%. Adapun perbandingan dari setiap percobaan ditunjukkan pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6. Perbandingan Hasil Kinerja Klasifikasi dengan Jumlah Data Yang Sama Jumlah Data Setiap Kelas Perbandingan Jumlah Data Setiap Kelas Akurasi Presisi Recall 4:68:212:168:37:11 1:17:53:42:9,25:2,75 57.8% 65.87% 57.8% 4:40:296:130:20:10 1:10:74:32,5:5:2,5 65% 72.56% 65% 4:32:340:100:16:8 1:8:85:25:4:2 66.4% 72.18% 66.4%
Pada tabel 6 tersebut menunjukkan bahwa berdasarkan percobaan yang dilakukan didapatkan bahwa jumlah data antara setiap kelas target berpengaruh pada nilai akurasi, presisi dan juga recall yang didapatkan. Dengan jumlah data yang sama, tapi dengan jumlah data setiap kelas target yang berbeda maka akan menghasilkan nilai akurasi,  presisi,  dan  recall  yang  berbeda.  Semakin  seimbang  jumlah  data  antara  setiap  kelas  target  maka  nilai akurasi, presisi dan recall yang didapatkan akan semakin baik. Pada percobaan dengan jumlah data yang sama yaitu  500  data,  didapatkan  bahwa  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall  yang  paling  baik  adalah  percobaan  dengan jumlah data antara setiap kelasnya adalah 4:32:340:100:16:8.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  memperlihatkan bahwa  klasifikasi  status  gizi  balita  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan pengujian K-Fold Cross Validation bisa mengklasifikasikan status gizi balita secara  tepat.  Kemudian pada pengujian dengan  10-Fold  Cross  Validation  didapatkan bahwa  nilai  akurasi  yang paling tinggi yaitu sebesar 82,94% pada iterasi ke-5, sedangkan nilai akurasi paling rendah yaitu sebesar 65,88% pada iterasi ke-6. Dengan rata-rata nilai akurasi secara keseluruhan yaitu sebesar 75,47%. Sedangkan untuk rata- rata nilai presisi yang didapatkan yaitu sebesar 81,36% dan rata-rata nilai recall sebesar 75,47%. Dari percobaan yang dilakukan diketahui juga bahwa kinerja klasifikasi dipengaruhi oleh beberapa faktor lain diantaranya yaitu jumlah data yang digunakan serta keseimbangan data tersebut. Pada faktor jumlah data yang digunakan, diketahui bahwa semakin banyak jumlah datanya maka akan semakin baik nilai akurasi, presisi dan recall yang didapatkan. Selain itu  untuk faktor keseimbangan data, diketahui bahwa semakin  seimbang jumlah data antara setiap kelas target  maka  akan  semakin  baik  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall  yang  didapatkan.  Sehingga  untuk  penelitian berikutnya diharapkan dapat menggunakan algoritma yang berbeda serta dengan jumlah data yang lebih banyak dan data yang digunakan juga lebih seimbang.

## REFERENCES
[1]  W. Hadikristanto and T. D. Pungkas, “Klasifikasi Status Gizi Orang Dewasa Menggunakan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus Klinik Bhakti Mulia Cikarang),” SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa, vol. 9, 2019.
[2]  M. Platinum, “Pentingnya Memperhatikan
Tercukupinya Kebutuhan Gizi pada Anak,” https://morinagaplatinum.com/id/milestone/pentingnya-memperhatikan-tercukupinya-kebutuhan-gizi-pada-ank, Aug. 24, 2021.
[3]  A.  M.  Safitri,  “6  Masalah  Gizi  yang  Paling  Sering  Terjadi  di  Indonesia,  dari  Balita  Hingga  Dewasa,” https://hellosehat.com/nutrisi/fakta-gizi/masalah-gizi-di-indonesia/, 2023.
[4]  H.  Yulian,  “Inilah  5  Masalah  Gizi  yang  Rentan  Dialami  Anak  Indonesia,”  https://www.momsmoney.id/news/inilah-5- masalah-gizi-yang-rentan-dialami-anak-indonesia, 2022.
[5]  N. Azizah, “Masalah Gizi Anak di Indonesia Masih Tinggi,” https://www.republika.co.id/berita/qye6fm463/masalah-gizi- anak-di-indonesia-masih-tinggi, 2021.
[6]  W.  Mutika  and  D.  Syamsul,  “Analisis  Permasalahan  Status  Gizi  Kurang  pada  Balita  di  Puskesmas   Teupah  Selatan Kabupaten Simeuleu,” Jurnal Kesehatan Global, vol. 1, no. 3, pp. 127–136, 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 578 − 586 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3414
[7]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit  Jantung,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  4,  no.  2,  pp.  437–444,  Apr.  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[8]  A. Tarigan, Mustakim, E. Wahyudi, and J. Adhiva, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI), 2019.
[9]  E.  Darnila,  M.  Maryana,  and  M.  Azmi,  “Aplikasi  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Android,” METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , vol. 5, no. 2, 2021, doi: 10.46880/jmika.Vol5No2.pp135-141.
[10] M. A. Bianto, Kusrini, and Sudarmawan, “Perancangan Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan Naïve Bayes,” Citec Journal, vol. 6, no. 1, 2019.
[11] N. Y. Paramitha, A. Nuryaman, A. Faisol, E. Setiawan, and D. E. Nurvazly, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode  Naïve  Bayes,”  Jurnal  Siger  Matematika,  vol.  04,  no.  01,  2023,  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/zzettrkalpakbal/full-filled-
[12] N. D. Lika, “PENERAPAN ALGORITMA NBC UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT RESIKO PENYAKIT DIABETES MELLITUS,” Jurnal Perencanaan, Sains, Teknologi, dan Komputer (JuPerSaTeK), vol. 3, no. 1, pp. 45–54, 2020.
[13] M.  Y.  Haffandi,  E.  Haerani,  F.  Syafria,  and  L.  Oktavia,  “KLASIFIKASI  PENYAKIT  PARU-PARU  DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 5, no. 2, pp. 176–186, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.649.
[14] T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “PREDIKSI  PENYAKIT  GINJAL  KRONIS  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 26–30, Apr. 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[15] A. Hutapea, M. T. Furqon, and I. Indriati, “Penerapan Algoritme Modified K-Nearest Neighbour Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 10, pp. 3957– 3961, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[16] R. R. R. Arisandi, B. Warsito, and A. R. Hakim, “Aplikasi Naive Bayes Classifier (NBC) pada Klasifikasi Status Gizi Balita Stunting dengan Pengujian K-Fold Cross Validation,” JURNAL GAUSSIAN, vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[17] E. Yanti, E. Apriyeni, D. C. Rahayuningrum, Ibrahim, and D. Ayu K,  “STATUS GIZI BAYI (6-12 bulan) DITINJAU DARI BERAT BADAN LAHIR DI POSYANDU BOUGENVILE I WILAYAH KERJA PUSKESMAS ANDALAS,” Jurnal Kesehatan Medika Saintika, vol. 13, no. 1, 2022, doi: 10.30633/jkms.v13i1.1388.
[18] S. Sutrio and M. Lupiana, “Berat Badan dan Panjang Badan Lahir Meningkatkan Kejadian Stunting,”  Jurnal Kesehatan Metro Sai Wawai, vol. 12, no. 1, pp. 21–29, 2019.
[19] Sukmawati, Hendrayati, Chaerunnimah, and Nurhumaira, “STATUS GIZI IBU SAAT HAMIL, BERAT BADAN LAHIR BAYI DENGAN STUNTING PADA BALITA,” Media Gizi Pangan, vol. 25, 2018.
[20] L.  Abdullah,  R.  Tamin,  and  A.  A.  Qashlim,  “KLASIFIKASI  PENERIMAAN  BEASISWA  MENGGUNAKAN ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DI  UNIVERSITAS  AL  ASYARIAH  MANDAR  KABUPATEN  POLEWALI MANDAR,” Journal Peqguruang: Conference Series, vol. 3, no. 1, p. 183, May 2021, doi: 10.35329/jp.v3i1.1399.
[21] PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 2 TAHUN 2020 TENTANG STANDAR ANTROPOMETRI ANAK. 2020.
[22] N.  Hajar,  N.  Y.  Setiawan,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Pengelompokan  Mahasiswa  untuk  Pengajuan  Bantuan  Uang  Kuliah Tunggal menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus BEM FILKOM UB),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 5, pp. 2353–2361, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id