## Prediksi Anak Stunting Berdasarkan Kondisi Orang Tua Dengan Metode Support Vector Machine Dengan Study Kasus Di
Kabupaten Tabanan-Bali
Prediction of Stunting Children Based on Parental Conditions Using Support Vector Machine Method With Case Study in Tabanan Regency-Bali
I Ketut Adhi Wira Guna 1* Endang Setyati 2 Edwin Pramana 3
1 Pasca Sarjana Tehnologi Informasi, Institut Sains Dan Tehnologi Terpadu Surabaya, Indonesia 1 ketut_a20@mhs.istts.ac.id, 2 endang@istts.edu, 3 epramana@gmail.com
*Penulis Korespondensi:
I Ketut Adhi Wira Guna ketut_a20@mhs.istts.ac.id Riwayat Artikel: Diterima : 25 April 2022 Direview : 19 Mei 2022 Disetujui : 2 Juni 2022 Terbit : 16 Juni 2022

## Abstrak
Stunting adalah salah satu permasalahan gizi terhadap balita yang sedang dihadapi di dunia. Stunting adalah kondisi dimana tinggi anak dibawah standard yang ditetapkan dan merupakan masalah gizi ini disebabkan oleh kurangnya asupan makanan atau tidak sesuai dengan kebutuhan gizi. Negara Indonesia memiliki komitmen tinggi dalam upaya melakukan pencegahan terhadap stunting supaya anak-anak di Indonesia dapat tumbuh sehat dan berkembang secara optimal disertai dengan kemampuan emosional, sosial, dan fisik yang siap untuk belajar. Upaya itu ditunjukkan melalui Strategi Nasional Percepatan Pencegahan Stunting atau yang dikenal dengan istilah Stranas Stunting yang dilaksanakan tahun 2018 – 2024. Kabupaten Tabanan merupakan salah satu kota prioritas dalam program Stranas Stunting tahun 2020. Untuk memberikan suatu perubahan yang baik dan terarah pada tujuan, diharapkan mampu memberikan suatu hasil yang baik dan efisien maka peneliti melakukan penelitian tentang bagaimana melakukan prediksi terhadap anak stunting berdasarkan kondisi orang tua menggunakan metode Support Vector Machine . Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah data dari dinas kabupaten tabanan dimana data berjumlah 300 baris terdiri dari 22 variabel. Data selanjutnya diuji dengan 3 model kernel dari Support Vector Machine untuk mencari akurasi tertinggi. Pada penelitian ini dilakukan ujicoba sebanyak 15 kali dengan software Matlab. Dari proses tersebut didapatkan nilai akurasi tertinggi menggunakan 18 variabel dari total 22 variabel sebesar 0.9889 atau 98.89%, dan kernel yang paling tinggi akurasinya adalah kernel polynomial.
Kata Kunci: support vector machine, prediksi, stunting

## Abstract
Stunting is one of the nutritional problems faced by children in the world. Stunting is a condition where the child's height is below the established standard and is a chronic nutritional problem caused by food intake that is not in accordance with nutritional needs. The state of Indonesia has a high commitment to preventing stunting so that Indonesian children can grow and develop optimally accompanied by ready emotional, social and physical abilities. to learn. This effort is shown through the National Strategy for the Acceleration of Stunting Prevention or known as Stranas Stunting, which will be implemented in 2018-2024. Tabanan Regency is one of the priority cities in the 2020 Stranas Stunting program. To give a good and efficient result, the researchers conducted research on how to predict stunting children based on the condition of their parents using the Support Vector Machine method. In this study, the data used is data from the Tabanan district office where the data is 300 data consisting of 22 variables tested with 3 kernel models from the Support Vector Machine to find the highest accuracy. In this study, The trial was carried out 15 times with Matlab and the highest
accuracy value was obtained using 18 variables from a total of 22 variables of 0.9889 or 98.89%, and the kernel with the highest accuracy was using a polynomial.
Keywords: support vector machine, predict, stunting

## 1. Pendahuluan
Gizi adalah salah satu faktor utama untuk tercapainya keberhasilan yang bagi pertumbuhan dan perkembangan bayi. Diperlukan dukungan gizi yang baik pada Periode emas pertumbuhan untuk mendapatkan tumbuh kembang bayi yang sehat. Pada awalnya Kekurangan gizi yang terjadi pada awal kehidupan mengakibatkan tejadinya gagal tumbuh sehingga bayi akan menjadi anak yang lebih pendek dari biasanya[1]. Kejadian balita yang tidak tumbuh normal atau disebut dengan stunting adalah salah satu masalah gizi yang sering dialami oleh balita di dunia saat ini. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan (growth faltering) akibat ketidakcukupan nutrisi pada anak yang berlangsung lama mulai dari masa kehamilan sampai usia 24 bulan [1]. Masalah anak kerdil atau stunting merupakan salah satu permasalahan kekurangan gizi yang dihadapi dunia, khususnya di negara - negara miskin dan berkembang [2].
Kompleksitas permasalahan stunting menuntut penanganan dan tanggung jawab semua pihak, termasuk ilmu pengetahuan dan teknologi. Oleh sebab itu perlu adanya upaya baik itu dari pihak swasta maupun pemerintah untuk saling mendukung dan memberi solusi terhadap permasalahan stunting bagi anak - anak Indonesia. Untuk memberikan suatu kontribusi terhadap pencegahan terhadap anak stunting dan diharapkan mampu memberikan suatu hasil yang baik dan esien maka akan dilakukan penelitian dengan judul Prediksi Anak Stunting Berdasarkan Kondisi Orang Tua Dengan Metode Support Vector Machine Dengan Studi Kasus Di Kabupaten Tabanan-Bali.
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Tabanan yang berjumlah 300 baris terdiri dari 22 variabel. Data selanjutnya diuji dengan 3 model kernel yaitu rbf, linear dan polynomial untuk mencari akurasi tertinggi dalam memprediksi apakah data yang diteliti tersebut dinyatakan stunting atau tidak stunting . Pada penelitian ini dilakukan ujicoba sebanyak 15 kali dengan software Matlab. Dari proses tersebut didapatkan nilai akurasi tertinggi menggunakan 18 variabel dari total 22 variabel sebesar 0.9889 atau 98.89%, dan kernel yang paling tinggi akurasinya adalah kernel polynomial.

## 2. Metode Penelitian
Berikut adalah diagram dari arsitektur system mengenai penelitian yang akan dilakukan untuk memprediksi anak stunting berdasarkan kondisi orang tua.

## Gambar 2. Arsitektur Sistem
Pada gambar 2 menunjukkan arsitektur dasar dari sistem yang di bangun. Diawali dengan pengumpulan input data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Tabanan, dilanjutkan dengan
PrediksiAnakStuntingBerdasarkanKondisiOrangTuaDenganMetodeSupport VectorMachineDenganStudyKasusDiKabupatenTabanan- Bali
beberapa proses sampai output dari proses ini digunakan untuk melakukan proses prediksi dengan SVM.

## Input Data
Pada tahap awal dilakukan pengumpulan data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Tabanan sebanyak 300 datadari tahun 206 sampai 2020.

## Data Cleaning
Pada tahap ini dilakukan pembersihan data dengan menghapus data yang bersifat tidak konsisten seperti nama dan alamat pasien.

## Data Integration
Pada proses ini berfungsi untuk mengumpulkan tempat penyimpanan data yang berbeda ke dalam satu data.

## Data Reduction
Didalam tahap ini beberapa atribut yang tidak terpakai akan dihapus.

## Normalisasi
Data di normalisasi terlebih dahulu menggunakan Min-Max Normalization. Tujuan penerapan metode normalisasi adalah untuk membuat rentang nilai atribut kedalam skala tertentu.

## Modeling
Pada proses modeling ini model yang dipakai adalah Support Vector Machine (SVM) dimana proses ini menggunakan software matlab.
Data Training Pada tahap ini data dilatih sebagai proses pembelajaran untuk model pembelajaran Support Vector machine untuk data uji,data yang digunakan untuk testing adalah sebanyak 210 data atau 70% dari total data.

## Data Testing
Tahapan testing merupakan tahapan yang digunakan untuk menguji data data penelitian. Pengujian berfungsi untuk menguji keakuratan metode Support Vector Machine, data yang digunakan adalah sebanyak 90 data atau 30% dari total data.

## Ecaluasi
Pada tahapan ini menguji akurasi dengan memasukkan data training atau data uji, Proses evaluasi di penelitian menggunakan metode matriks konfusi yakni menghitung akurasi klasifikasi hasil prediksi dan memilih nilai parameter terbaik.
Hasil Data yang dihasilkan berupa output apakah data diprediksi akan stunting atau tidak.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan adalah data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Tabanan periode 2016 s/d 2020 sebanyak 300 data dimana 70% digunakan untuk data trining dan 30% digunakan untuk data testing dan diolah menggunakan software matlab berikut adalah atribut awal data yang digunakan pada penelitian ini:
Tabel 1. Atribut Data Anak Stunting No Atribut/Indikator Utama Tipe data 1 Pola Asuh Makanan Ibu Numeric 2 Jumlah Anggota Keluarga Numeric 3 Usia Orang Tua (ibu) Numeric 4 Penghasilan Orang Tua Numeric 5 Tinggi Badan Ayah centimeter 6 Tinggi Badan Ibu centimeter 7 Praktik Sanitasi Numeric 8 Air Susu Ibu Numeric 9 Riwayat Penyakit Orang Tua Numeric 10 Masa Kehamilan Biner
11 Asupan Gizi selama kehamilan Numeric 12 Berat badan anak Numeric 13 Tinggi badan anak Numeric 14 Riwayat kartu sehat anak (Posyandu) Numeric 15 Gizi Anak (berat badan berdasarkan Usia) Numeric 16 Berat Ayah Kilogram 17 Berat Ibu Kilogram 18 Pendidikan Ayah Numeric 19 Pendidikan Ibu Numeric 20 Usia Pernikahan Numeric 21 Sakit Infeksi berulang Numeric 22 Gangguan Mental dan Hipertensi Pada Ibu Numeric
Dapat dilihat pada tabel 1 jumlah atribut awal dari data yang digunakan adalah sebanyak 22 atribut. Kemudian dilakukan proses pemodelan menggunakan matlab. Berikut adalah contoh data yang dipakai di penelitian ini:

## Tabel 2. Data Anak
Stunting
Matlab adalah tools yang sudah memiliki library program perhitungan yang lengkap, begitu juga untuk metode Support Vector Machine. Dalam penelitian ini, terdapat dua function utama yang digunakan untuk melakukan pemodelan prediksi anak stunting berdasarkan kondisi orang tua. Dua function tersebut sudah tersedia dalam library Matlab, antara lain fitcsvm ()dan predict().
Fungsi fitsvm() adalah fungsi yang disediakan oleh matlab dan digunakan untuk melakukan proses training pada dataset menggunakan metode Support Vector Machine sehingga didapatkan fungsi hyperplane sebagai pemisah antar kelas stunting dan kelas tidak stunting. Adapun kernel yang di gunakan pada penelitian ini adalah kernel rbf, linear dan polynomial tag fitsvm() function pada penelitian ini secara general ditampilkan dengan:
Support Vector Machine. Hasil dari fungsi ini adalah klasifikasi yang sudah disesuaikan dengan proses fitsvm() sebelumnya. Berikut tag predict() function pada penelitian ini secara general pada software Matlab adalah :
fitcsvm(data_training,data_response, 'kernelFunction' ,
'rbf' , ... 'OptimizeHyperparameters' , 'auto' , ... 'HyperparameterOptimizationOptions' ,struct( 'AcquisitionFunctionN ame' , ... 'expected-improvement-plus' , 'Showplots' , true));
predict(model,xt)
PrediksiAnakStuntingBerdasarkanKondisiOrangTuaDenganMetodeSupport VectorMachineDenganStudyKasusDiKabupatenTabanan- Bali
Terdapat 2 (dua) input data yang perlu ditampilkan dalam fungsi diatas. Data pertama adalah hasil_training yang merupakan data hasil proses training menggunakan Matlab yang sudah dilakukan sebelumnya menggunakan fungsi fitsvm(). Data selanjutnya adalah data_testing yang dimana data ini merupakan data yang dipakai untuk uji coba dalam penelitian ini . Argumen data_testing ini adalah data yang berbentuk array dan mempunyai dimensi yang sama dengan data training sebelumnya,. Hasil output dari fungsi predict() ini merupakan hasil prediksi anak stunting berdasarkan kondisi orang tua yang dimaksud dalam penelitian. Pada Penelitian ini semua data atribut yang tersedia dimasukan ke dalam software matlab kemudian dilakukan proses training dan testing sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil ujicoba 22 variabel No Kernel Akurasi 1 Rbf 93.33% 2 Linear 93.33% 3 Polynomial 94.44%
Pada table 2 dapat dilihat bahwa akurasi yang di peroleh menggunakan kernel Polynomial sebesar 94.44 % dan lebih tinggi dibanding kedua kernel yang lain. Setelah itu dilakukan pengurangan atribut yang dinilai tidak berpengaruh signifikan yaitu tinggi badan ayah dan tinggi badan ibu, hal ini dilakukan karena di beberapa data ada anak yang mempunyai orang tua pendek namun anak tersebut dinyatakan tidak stunting. setelah dilakukan ujicoba menggunakan 20 atribut data maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil ujicoba ke dua dengan 20 variabel No Kernel Akurasi 1 Rbf 91.11% 2 Linear 92.22% 3 Polynomial 92.22%
Pada table 3 dapat dilihat bahwa akurasi yang di peroleh menggunakan kernel Polynomial sebesar 92.2 % sama dengan hasil kernel linear dan lebih tinggi kernel rbf. Setelah itu atribut yang dikurang sebelumnya ditambahkan kembali dan dilakukan pengurangan atribut yaitu tinggi berat badan ayah dan ibu, hal ini dilakukan karena di beberapa data ada anak yang mempunyai orang tua kurus namun anak tersebut dinyatakan tidak stunting . setelah dilakukan ujicoba kembali maka diperoleh hasil sebagai beriku:
Tabel 4. Hasil ujicoba ke tiga dengan 20 variabel
No Kernel Akurasi 1 Rbf 94.44% 2 Linear 94.44% 3 Polynomial 94.44%
Pada tabel 4 bisa dilihat bahwa nilai akurasi dari ketiga kernel semuanya sama yakni sebesar 94.44%. akurasi yang diperoleh lebih tinggi dari akurasi pada ujicoba sebelumnya. Selanjutnya dilakukan ujicoba dengan mengembalikan atribut yang dihilangkan sebelumnya dan menghilangkan satu atribut yaitu penghasilan orang tua dan mendapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil ujicoba ke keempat dengan 21 variabel
No Kernel Akurasi 1 Rbf 92.22% 2 Linear 93.33% 3 Polynomial 93.33%
Pada table 5 bisa dilihat bahwa nilai akurasi menjadi menurun dan hasil yang tertinggi diperoleh dari dua kernel yakni kernel linear dan polynomial sebesar 93.33%. kemudian dilakukan ujicoba terakhir dengan mengembalikan atribut penghasilan orang tua dan menghilangkan atribut tinggi badan ayah, tinggi badan ibu, berat badan ayah dan berat badan ibu. Setelah dilakukan ujicoba maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil ujicoba ke kelima dengan 18 variabel No Kernel Akurasi 1 Rbf 98.89% 2 Linear 98.89% 3 Polynomial 98.89%
Pada table 6 diperoleh nilai akurasi tertinggi dibanding ujicoba sebelumnya dimana ketiga kernel memperoleh nilai akurasi yang sama yakni sebesar 98.89%. Dari model SVM yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi, pada saat menggunakan data awal didapat nilai akurasi SVM paling tinggi sebesar 0.9444 dan dibuat persen menjadi 94.44%, setelah dilakukan beberapa ujicoba dan eliminasi atribut yang dinilai tidak signifikan maka didapat hasil akurasi yang lebih tinggi yakni 0.9889 atau 98.89%.

## Gambar 3. Hasil Akurasi SVM
Dari gambar diatas bisa dilihat bahwa ujicoba ke 5 menggunakan 18 variabel mendapatkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 98.89%. dan dari keseluruhan ujicoba yang dilakukan menunjukan bahwa kernel polynomial rata-rata mendapatkan akurasi tertinggi dibandingkan rbf dan linear.
Dari kelima ujicoba yang telah dilakukan dimulai dari menggunakan ke 22 variabel sampai dengan melakukan eliminasi terhadap variabel yang dinilai tidak penting maka didapat hasil perbandingan sebagai berikut:
Tabel 7 Tabel Rangkuman Rata-rata Akurasi
Akurasi % Uji coba 1 93,7 Uji coba 2 91,85 Uji coba 3 94,44 Uji coba 4 92,96 Uji coba 5 98,92
Dari Tabel 5.8 dapat dilihat bahwa rata-rata akurasi terendah didapat pada ujicoba kedua sebesar 91,85% disusul dengan ujicoba ke 4 yakni sebesar 92,96%, sedangkan untuk hasil
PrediksiAnakStuntingBerdasarkanKondisiOrangTuaDenganMetodeSupport VectorMachineDenganStudyKasusDiKabupatenTabanan- Bali
ujicoba dengan nilai akurasi tertinggi didapat pada ujicoba ke 5 menggunakan 18 variabel dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 98,92%. Berikut adalah grafik tingkat akurasi yang dihasilkan.

## 4. Penutup
Berdasarkan analisis terhadap hasil pengujian program, maka dapat diambil kesimpulan bahwa hasil pengujian menunjukan bahwa metode Support Vector Machineb (SVM) memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu 98.89%. Dari 3 fungsi kernel yang diuji diperoleh hasil akurasi tertinggi yakni menggunakan kernel polynomial. Nilai akurasi tertinggi diperoleh dengan dengan melakukan eliminasi pada 4 atribut yaitu tinggi badan ayah, tinggi badan ibu, berat badan ayah dan berat badan ibu. Diharapkan penelitian ini nantinya bisa dikembangkan kedepannya dan dicoba juga pada penelitian selanjutnya jika jumlah dataset dikembangkan dan didapat dari ahli di bidangnya.
5. Referensi
[1] Melyasari, Friska . 2014. Faktor Resiko Kejadian Stunting Pada Balita Usia 12 Bulan di Desa Purwekerto Patofisiologi. Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro.
[2] Kamber, M., & Han, J. 2006. Data mining; Concepts and Techniques Second Edition . San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
[3] J. R. Jang, C. Sun dan E. Mizutani. 2005. Neuro-Fuzzy And Soft Computing. United States of Amerika : Prentice-hall, Inc.
[4] Imaniar Ramadhani, Jondri, dan Rismila. 2017. Prediction Of Multi Currency Exchange Rates Using Correlation Analysis And Backpropagation. E-Health and Bioengineering Conference (EHB). Electronic ISBN: 978-1-5090-1620-4
[5] Parisa. Naraei dkk. 2016. Application of Multilayer Perceptron Neural Networks and Support Vector Machines in Classification of Healthcare Data.
[6] Lalit, Mohan dkk 2020. Support Vector Machine Accuracy Improvement with Classification [7] Sachin. Bhaskar, 2014. Managing Data in SVM Supervised Algorithm for Data Mining Technology
[8] Yo-Ping, Huang, dkk. 2017. SVM-based Decision Tree for Medical Knowledge Representation [9] Vijander, Singh dkk ,2013, Prediction of COVID-19 corona virus pandemic based on time series data using support vector machine .
[10] Dewa Nyoman Supariasa dkk ,2019, Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Stunting Pada Balita di Kabupaten Malang.
[11] Farrah, Okky dkk ,2015, The Factors Affecting Stunting on Toddlers in Rural and Urban Areas
[12] Nugroho, A. S., Witarto, A. B., & Handoko, D. (2003) Support Vector Machine dan Aplikasinya Dalam Bioinformatika.
[13] Yo- Ping , Huang, dkk. 2017. SVM-based Decision Tree for Medical Knowledge Representation. [14] Aronson, J. E., Liang, T.-P., & Turban, E. (2005). Decision support systems and intelligent systems (Vol. 4) . Pearson Prentice-Hall.
[15] Irfan. Abbas. Permatasari, Indriana. 2014. Komparasi Kernel pada Algoritma Support Vector Machine Studi Kasus Klasifikasi Penjurusan di SMA Saverius Sragen. UGM Yogyakarka.
[16] Rizky. Agung, 2016. Seleksi Atribut pada Metode Support Vector Machine untuk Menentukan Kelulusan Mahasiswa E-Learning. STIMIK Antar Bangsa.
[17] Bishwakarma, R. (2011). Spatial Inequality in Children Nutrition in Nepal: Implications of Regional Context and Individual/Household Composition . (Disertasi, University of Maryland, College Park, United States).
[18] Sugiyono. (2011) Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: AFABETA, cv.
[19] Prasetyo, Gusti R. A. dan Robandi, Imam. (2008) Peramalan Beban Jangka Pendek Untuk Hari-hari Libur Dengan Metode Support Vector Machine. Surabaya: Tugas Akhir, ITS.
[20] Parikh, K., S. dan Shah, T., P. (2016) Support Vector Machine – a Large Margin Classifier to Diagnose Skin Illnesses.
[21] Kristian, Indradiarta. Santoso. Joan.(2021) Multilabel Text Classification Menggunakan SVM dan Doc2Vec Classification pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia. ISTTS Surabaya.