## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI ANAK STUNTING DI KOTA PAGAR ALAM
Revaldo Xsanal Hakim, Ferry Putrawansyah, Riduan Syahri Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam Jln. Masik Siagim No.75 Simpang Mbacang, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia feyputrawansyah@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 menggunakan black box testing memperoleh total 4.35 masuk ke kategori sangat layak . Hasil dalam penelitian ini berupa sebuah sistem. Pohon keputusan diwujudkan sebagai aturan dalam sistem. 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

## 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  memprediksi  suatu  kejadian hanya  dengan  memasukkan  beberapa  variabel  yang telah  ditentukan.  Seorang  stoner  hanya  tinggal memasukkan  beberapa  data,  sehingga  dari  data tersebut  sistem  dapat  langsung  memprediksi  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  organisme  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  memprediksi status  gizi  balita  di  kecamatan  Bringin.  Pengujian
dilakukan  pada  sistem  yang  dibangun  oleh  penulis, serta melibatkan pengujian homemade dan menggunakan RapidMiner 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  Naïve  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 Naïve  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  representatif.  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  memprediksi  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  memprediksi  stunting  pada anak di Kota Pagar Alam.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penerapan/Implementasi
Menurut  [7],  penerapan  merujuk  pada  langkah- langkah  yang  diambil  baik  oleh  individu  maupun kelompok,  yang  bertujuan  mencapai  sasaran  yang telah  ditetapkan  dalam  suatu  keputusan.  Sementara menurut [8],
Implementasi,  atau  penerapan,  melibatkan  perluasan kegiatan  yang  secara  bersinergi  menyelaraskan interaksi antara tujuan dan tindakan guna mencapainya.  Proses  ini  memerlukan  kerjasama  dari jaringan pelaksana kegiatan dan birokrasi yang sesuai. Berdasarkan  penjelasan  para  ahli  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  adalah  suatu  metode yang  digunakan  dalam  kegiatan  untuk  menerapkan pengetahuan  dengan  tepat  dan  akurat  kepada masyarakat. Menurut [3]

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5 adaalah  termasuk  salah  satu algoritma  untuk  membangun  pohon  keputusan  yang dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan. Algoritma  C4.5 merupakan  bagian  dari  algoritma Decision  Tree . Sementara menurut  [3], Algoritma C4.5  juga dikenal sebagai  Pohon  Keputusan  atau  decision  tree. Berdasarkan  opini  ahli  tersebut,  dapat  disimpulkan Algoritma  C4.5  merupakan  suatu  algoritma  yang efektif  untuk  melakukan  prediksi  menggunakan struktur pohon keputusan.
Menurut [11], proses pelatihan dalam Algoritma C4.5 dapat didefinisikan sebagai berikut:
a. Mencari  akar  pohon  menggunakan  gain  ratio,  di mana  atribut  eksperimen  untuk  simpul  dipilih berdasarkan gain ratio tertinggi. Proses perhitungan gain ratio melibatkan: a. Menghitung Entropi  pada  setiap  atribut  dalam  dataset.  b. Menghitung  nilai  gain  untuk  setiap  atribut menggunakan  metode  information  gain.  c. Menghitung  split  info  untuk  setiap  atribut.  d. Setelah mendapatkan nilai-nilai tersebut, perhitungan  gain  ratio  dilakukan  untuk  semua atribut.
Gambar 1. Flowchart Algoritma C4.5
b. Menentukan Leaf Node berikutnya: a. Label yang mencakup nilai Positif (+) dan Negatif (-) menjadi leaf node berikutnya. b. Node yang dipilih adalah node dengan gain ratio tertinggi.  c. Jika beberapa node  memiliki  gain  ratio  yang  sama,  keputusan diambil oleh ahli (expert).
Melakukan  langkah-langkah  serupa  untuk  leaf node berikutnya.

## S
kasus A Atribut c Si
s = =
= =
=
Himpunan Jumlah Kasus A Jumlah Kasus c
Jumlah  kasus  pada  partisi ke-i Jumlah kasus dalam s
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam Algoritma C4.5, pelatihan melibatkan perhitungan gain ratio untuk membentuk pohon keputusan yang digunakan untuk prediksi.
Setelah  pohon  keputusan  terbentuk,  langkah selanjutnya
adalah merumuskan aturan
berdasarkan struktur pohon keputusan
tersebut Aturan yang  terbentuk  dari  pohon keputusan untuk membuat model. Apabila terdapat hasil data yang bertentangan pada proses  ini  maka  diperlukan  seorang  pakar  untuk pengambilan keputusan.
Beberapa tahap  dalam  menggunakan Algoritma C4.5 yaitu :
 Menyusun data latihan. Data latihan umumnya diambil dari catatan sejarah peristiwa sebelumnya  yang  telah  dikelompokkan  ke dalam kategori-kategori tertentu.
 Menentukan  simpul  akar  pohon.  Dalam pembentukan  pohon  keputusan  menggunakan metode  algoritma  Decision  Tree  (C4.5), simpul akar diambil dari atribut terpilih dengan menghitung nilai gain pada setiap atribut.
 Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari  atribut tersebut,  perlu  dilakukan  perhitungan  nilai entropy menggunakan rumus:
Entropy (S) = ∑ 𝑛𝑖 =1 − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖
Keterangan : S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S
Pi = Proporsi dari S i terhadap S
(1) Kemudian hitung nilai gain dengan metode information gain :
Gain (S, A)=
Entropy(S) ∑ 𝑛𝑖 = 1 |𝑠𝑖| |𝑠| * Entropy (S i ) (2)
Information  gain  memeriksa  pola  data  dan menggunakan  pola  tersebut  sebagai pedoman untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan dalam  pembuatan  pohon  keputusan.  Atribut yang  dipilih  akan  menghasilkan  pembagian data yang seragam dan berpotensi menghasilkan pohon keputusan yang sederhana dengan  jumlah  percabangan  yang  minimal. Untuk  menilai  gain  ratio,  perlu  dilakukan perhitungan  pemisahan  informasi  (split  info). Metode penghitungan split info melibatkan: atribut  tersebut,  perlu  dilakukan perhitungan nilai entropy menggunakan rumus:
SplitInfo (S, A) = - ∑ 𝑐𝑖 = 1 |𝑠𝑖| |𝑠| log 2 |𝑠𝑖| |𝑠| (3)
keterangan : S kasus A Atribut c Si s = = = =
=
Himpunan Jumlah Kasus A Jumlah Kasus c Jumlah kasus pada partisi ke-i
Jumlah kasus dalam s
dengan cara :
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) Gain Ratio ( S, A ) = 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 (S, 𝐴 ) (4)
Keterangan :
S = Himpunan kasus
A = Atribut  Setelah memperoleh  nilai  gain  ratio,  langkah berikutnya  melibatkan  penentuan  variabel berikutnya:  a)  Variabel  yang  mencakup  nilai Positif  (+)  dan  Negatif  (-)  dianggap  sebagai variabel  berikutnya.  b)  Variabel  yang  dipilih
adalah variabel  yang memiliki nilai gain ratio tertinggi.
 Proses serupa diulang untuk variabel berikutnya. Setelah terbentuk Pohon
Keputusan, langkah selanjutnya adalah merumuskan  aturan  berdasarkan  struktur pohon keputusan yang telah dibuat.

## 2.3. Prediksi
Menurut  [12],  prediksi  merujuk  pada  tindakan meramalkan  atau  memperkirakan  suatu  peristiwa. Sementara  menurut  [14], Ramalan  atau  peramalan adalah disiplin ilmu yang mengeksplorasi upaya untuk meramalkan  peristiwa  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang.  Dengan  merujuk  pada  definisi  para  ahli tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  prediksi  adalah suatu  proses  perkiraan  terhadap  kejadian  di  masa depan  berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan  dan dipelajari.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian menggunakan metode CRISP DM:
3.1. Metode Pengembangan Sistem Pendekatan Pengembangan Sistem Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP- DM)  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  (CRISP  aDM) menurut  [15].  Tahap-tahap  dalam  metode  ini melibatkan:

## Gambar 2. Metode CRIPS_DM
a. Pengertian Bisnis: Fase ini secara rinci mendefinisikan  tujuan  dan  persyaratan  proyek dalam  kerangka  keseluruhan  unit  penelitian  [16]. Tujuan dan batasan diterjemahkan menjadi rumus untuk merinci masalah penambangan data.
b. Pemahaman  Data:  Pada  tahap  ini,  analisis  data digunakan untuk mengumpulkan, mengidentifikasi,  dan  mencari  pengetahuan  awal dalam data [17]
c. Persiapan Data: Fase ini melibatkan aktivitas untuk menyusun  data  akhir  (data  yang  telah  diproses dalam fase pemodelan) dari data mentah [18].
d. Pemodelan:  Pada  tahap  ini,  berbagai  teknik pemodelan  dieksplorasi  dan  dievaluasi  dengan penyesuaian  parameter  untuk  mencapai  hasil optimal [19]].
e. Evaluasi: Model yang dihasilkan dievaluasi untuk memastikan  kualitas  dan  efektivitasnya  sebelum diimplementasikan secara lebih luas [20].
f. Penyebaran: Pada tahap ini, pengetahuan dan data yang diperoleh disusun untuk penggunaan praktis. Proses  penyebaran  bisa  berupa  penyusunan laporan  atau  implementasi  siklus  penggalian  data secara berulang di organisasi [21].

## 3.2. Metode Pengumpulan Data :
Penelitian    menggunakan  teknik  pengumpulan data yang melibatkan studi pustaka dan studi lapangan yaitu observasi dan wawancara [22]:
a. Metode observasi: Langsung melakukan pengamatan ke lapangan, seperti Dinas Kesehatan Kota Pagar Alam [23].
b. Wawancara:  Menjadi  alat  verifikasi  untuk informasi  yang  diperoleh  dari  narasumber  [24], khususnya dengan Seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai sistem  prediksi  anak  stunting,  variabel  penentu, dan ketersediaan data.
c. Studi  pustaka:  Melibatkan  penelitian  terhadap jurnal, artikel, skripsi, atau tesis untuk menambah referensi  yang  relevan  dengan  desain  program sistem prediksi stunting [25].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  oleh  penulis menggunakan pendekatan  teknik  CRISP-DM  untuk  merancang Sistem  Prediksi  Anak  Stunting  di  Kota  Pagar  Alam berbasis website.
a. Sistem  Perencanaan:  Memahami  sistem  yang berjalan saat ini di Dinas Kesehatan Kota Pagar Alam dalam memprediksi stunting.
b. Pengumpulan  Data:  Mempelajari  struktur  data yang  ada  dan  menentukan  data  yang  akan digunakan  pada  proses  data  mining.  Data  yang diambil  mencakup  atribut  seperti  Nama,  Jenis Kelamin,  Usia Saat  Ukur, Tanggal  Pengukuran,
Berat, dan Tinggi.
c. Persiapan Data: Melibatkan pemilihan, pemrosesan,  dan  konversi  data,  termasuk pemilihan atribut dan pemetaan data menggunakan Algoritma C4.5.
d. Proses  Pemodelan  C4.5:  Menyertakan  langkah- langkah seperti menyiapkan atribut, menghitung Entropy, menentukan akar pohon keputusan, dan menggambarkan proses untuk mengatasi permasalahan  spesifik. Proses  pemodelan  C4.5 dijelaskan pemodelan metode dalam menyelesaikan masalah sebagai berikut:
1. Buat atribut yang akan dihitung;
2.  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
(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 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 ))
-0,301029
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
7. Pengujian Confusion Matrix
Gambar 4. Pengujian dengan Confusion Matrix
8. Selesai. Pada  tahap  Evaluasi  model  yang  dihasilkan sudah  membentuk  pohon  keputusan  dan  sudah memiliki  cabang  berdasarkan  entropy  dan  gain  yang sudah  dihitung.  Cabang  yang  berada  paling  atas merupakan atribut yang memiliki nilai Gain tertinggi. Dari  proses  data  mining  Algoritma  C4.5  yang  telah dihitung  menghasilkan  beberapa  aturan  atau  Rules yang  nantinya  akan  di  Implementasikan  ke  dalam sebuah sistem prediksi yang akan di bangun.
Gambar 5. Aturan yang terbentuk Pada  tahapan deployment merupakan  tahapan akhir dari proses crips-dm. Peneliti membangun suatu sistem  untuk  mengukur  nilai support dan confidence pada  data  transkasi  penjualan  sehingga  diharapkan dapat meningkatkan omset penjulan.
a. Use Case Diagram Menerangkan adanya satu entitas yang bertanggung  jawab  dalam  sistem,  yang  dikenal sebagai  Admin.  Admin  memiliki  peran  sentral dalam administrasi sistem, dengan tanggung jawab termasuk kemampuan untuk login ke dalam sistem
menggunakan  kombinasi  username  dan  password yang  valid.  Tugas-tugas admin  mencakup manajemen  data,  peninjauan  hasil  perhitungan Stunting,  dan  pengelolaan  informasi  pengguna lainnya.
Gambar 6. Usecase Diagram
b. Activity Diagram
Ketika Admin pertama kali mengakses situs web, halaman utama akan ditampilkan bersama dengan formulir Login. supaya bisa menggunakan Sistem, Admin harus meng input Username dan password yang benar. Jika informasi yang dimasukkan oleh Admin  tidak  akurat,  Sistem  akan  mengembalikan formulir Login. Tetapi, jika Login berhasil, menu utama  akan  terlihat,  memberikan  akses  ke  opsi seperti  Data  Balita,  Informasi  Orang  Tua,  proses Prediksi menggunakan Algoritma C4.5, dan Hasil Prediksi.  Setelah  Admin  selesai  menggunakan situs web, mereka dapat keluar dengan melakukan logout.
Gambar 7. Activity Diagram Dari  ilustrasi  yang  disajikan,  dapat  dijelaskan bahwa setelah berhasil membuka situs web, Admin akan  diarahkan  langsung  ke  halaman  Login, dimana  mereka  diminta  memasukkan  Username dan  password.  Jika  terjadi  kegagalan  saat  Login karena  kesalahan  pada  Username  atau  password, Admin  akan  tetap  berada  di  halaman  Login. Namun,  jika  informasi  yang  dimasukkan  benar, proses  Login  akan  berhasil,  dan  Admin  dapat mengakses  menu  untuk  Mengelola  Data  Kue, mengelola  data  transaksi,  melakukan  proses  FP-
Growth,  melihat  hasil  analisis,  dan  terakhir melakukan logout .
Gambar 8. Sequence Diagram
c. Class diagram
Digunakan untuk memvisualisasikan struktur kelas yang ada dalam sistem. Diagram kelas memberikan  gambaran  statis  dan  realistis  tentang hubungan  antara  kelas-kelas  tersebut.  Dalam diagram kelas ini, terdapat beberapa kelas, seperti kelas  User,  kelas  Orang  Tua  Balita,  kelas  Data Balita, kelas Data  Balita Stunting, kelas Prediksi, dan kelas Hasil.
Gambar 9. Class Diagram
d. Halaman Menu  Utama  akan  muncul  sebagai tampilan awal saat Admin ingin melakukan Login ke dalam Sistem.
Gambar 10. Tampilan Depan
Gambar 11. Menu Dashborad
e. Halaman Menu  Pengukuran  merupakan  menu yang  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran Stunting . Admin dapat  memasukkan  data  dan melihat hasil dari pengukuran.
Gambar 12. Halaman Pengukuran/Prediksi
f. 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 13. Halaman Hasil Prediksi
g. Pengujian 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 1. Tabel 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 14. Grafik Rata - Rata Koesioner
Berdasarkan hasil grafik diatas menunjukan bahwa Penerapan  Metode  asosiasi  algoritma  apriori memiliki  nilai  skor  rata-rata  4.00  dan  untu  total skor  mendapatkan  total  4.35  sanngat  layak  untuk diimplementasikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penilaian  terhadap  desain  dan  uji coba  yang  dilakukan  oleh  penulis,  penulis  dapat menyimpulkan  hasil  dari  "Implementasi  Algoritma C4.5".  Untuk  Prediksi  Anak  Stunting  Di  Kota  Pagar Alam" sebagai berikut: Penggunaan algoritma sangat dianjurkan  untuk  memprediksi  status  gizi  Anak dengan menggunakan metode algoritma C4.5 di  kota Pagar  Alam.  Karena  mampu  menghasilkan  pohon keputusan dan efisien dalam menangani atribut diskrit serta  numerik,  algoritma  ini  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  6%  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.4.5  untuk memprediksi  anak  stunting  yaitu  84,00%  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.

## DAFTAR PUSTAKA
[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:
3 4 5 Rata-Rata
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/ind ex
[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/23958 5378_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]  W.  Komala,  R.  Kurniawan,  and  Y.  A.  Wijaya, “ANALISIS  DATA  PENJUALAN  PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN K-MEANS
DENGAN CLUSTER
DISTANCE
PERFORMANCE  2023  ).  Pendekatan  yang umum  dilakukan  dalam  analisis  cluster  adalah dengan menggunakan algoritma K-Means ( No , Trisnawati  ,  and  Purnamasari  2023  ).  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  ( CRISP-DM  ).  CRISP-  DM  merupakan  standar dalam proses data mining yang digunakan untuk melakukan  tahapan  analisis  industri  sebagai dasar  strategi  pemecahan  masalah  bisnis  atau suatu penelitian ( Triyandana , Putri , and,” vol. 8, no. 1, pp. 43–50, 2024.
[17]  V. Issue, Y. Nababan, and I. Nugraha, “JUTIN : Jurnal  Teknik  Industri  Terintegrasi  Penerapan Data  Mining  Produksi  Padi  di  Pulau  Sumatera Menggunakan  Analisis  Regresi  Linear,”  vol.  7, no. 1, 2024.
[18]  A.  Wulandari,  “Analisis  Dan  Perancangan Sistem Informasi Pada Kantor Desa Bukit Rawi Berbasis Web,” Braz Dent J. , vol. 33, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[19]  V.  Issue,  “JUTIN :  Jurnal  Teknik  Industri Terintegrasi Penerapan Association Rule-Market Basket Analysis ( AR-MBA ) Dalam Menentukan  Strategi  Product  Bundling :  Studi Kasus Pada Minimarket AKPRIND,” vol. 7, no.
1, pp. 379–386, 2024, doi:
10.31004/jutin.v7i1.24873.
[20]  I. Swarsih, S. Sofian, J. T. Handoko, and M. S. Hasibuan, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pelanggan  Terhadap  Layanan  Kurir  J  &  T Express  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  (  SVM  )  Berdasarkan  Ulasan Pengguna  Di  Google  Playstore,”  pp.  92–98, 2023.
[21]  F.  Prasetyo  and  H.  Hasugian,  “Analisis  Pola Pembelian  Produk  Makanan  Menggunakan Algoritma FP-Growth
Untuk Strategi Penjualan,” Idealis Indones. J. Inf. Syst. , vol. 7, no.  1,  pp.  11–20,  2023,  [Online].  Available: http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALI S/indexFachrulPrasetyo%7Chttp://jom.fti.budilu hur.ac.id/index.php/IDEALIS/index%7C
[22]  M.  A.  Rafi,  R.  D.  Dana,  and  A.  R.  Dikananda, “PENGELOMPOKAN SKEMA MBKM BERBASIS ANALISIS CLUSTER KOMPETENSI  MAHASISWA  DI  BIDANG
PEMROGRAMAN
MENGGUNAKAN
METODE  K-MEANS,”  vol.  7,  no.  1,  pp.  464– 469, 2023.
[23]  A.  S.  Puspaningrum,  E.  R.  Susanto,  and  A. Sucipto,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Sawi,” INFORMAL Informatics J. , vol. 5, no. 3, p. 113,
2020, doi: 10.19184/isj.v5i3.20237.
[24]  M.  I.  S.  A.  Pontinak,  “IMPLEMENTASI METODE DISKUSI
DALAM
PEMBELAJARAN DI KELAS X OLEH GURU
PAI  SMA  KAPUAS  PONTIANAK  TAHUN
PELAJARAN 2022 / 2023,” vol. 2, pp. 336–347,
2024.
[25]  S.  Safitri  and  N.  Nurhayati,  “Studi  Pustaka: Pengaruh Perhatian Orang Tua Terhadap Prestasi Belajar  Siswa  Di  Sekolah,” J.  Educ.  Rev.  Res. , vol. 1, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.26737/jerr.v1i2.1624.