## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 349-357 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Decision Tree and Support Vector Machine (SVM) Algorithm for Stunting Risk Prediction
Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Risiko Stunting pada Keluarga
Amanda Iksanul Putri 1* , Yulia Syarif 2 , Puguh Jayadi 3 , Fadlan Arrazak 4 , Febi Nur Salisah 5
1,2,4,5 Department of Information System, Faculty of Science and Technology State Islamic University of Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas PGRI Madiun, Indonesia
E-Mail: 1 12150320068@students.uin-suska.ac.id, 2 12150321439@students.uin-suska.ac.id,
3 puguh.jayadi@unipma.ac.id, 4 12150312250@students.uin-suska.ac.id, 5 febinursalisah@uin-suska.ac.id
Received Aug 30th 2023; Revised Oct 04th 2023; Accepted Nov 05th 2023 Corresponding Author: Amanda Iksanul Putri

## Abstract
Stunting is a condition of chronic malnutrition caused by inadequate food intake resulting from improper dietary habits. Stunting can lead to physical stunting in children, as well as hinder the growth and development of other organs such as the  kidneys,  heart,  and  brain.  The  increasing  cases  of  stunting  in  children  require  early  prevention  efforts.  This  study utilized 18 attributes and 5021 data records from 10 districts in Dumai City, with one of them selected as the class. To establish  which  technique  is  best  for  processing  the  data,  we  used  decision  tree  and  support  vector  machine  (SVM) algorithms. The prediction results using the Decision Tree algorithm in this study achieved an accuracy score of 96.15%, a  recall  value  of 92.06%  for  "Not  stunting"  and 97.34%  for  "Yes"  a  precision  value  of  90.99%  for  "Not  stunting"  and 97.68% for "Yes". On the other hand, using the SVM algorithm yielded an accuracy score of 62.48%, a recall value of 99.12% for "Not stunting" and 51.80% for "Yes" and a precision value of 37.49% for "Not stunting" and 99.51% for "Yes stunting."  Based  on  the  research  using  the  data,  the  accuracy  of  the  decision  tree  algorithm  is  significantly  better compared to the SVM algorithm.
Keyword: Decision Tree, Prediction, Stunting, Support Vector Machine (SVM)

## Abstrak
Kondisi  kekurangan  gizi  kronis  yang  disebabkan  oleh  asupan  makanan  yang  tidak  mencukupi  sebagai  akibat  dari kebiasaan  makan  yang  tidak  tepat  sesuai  dengan  gizi  yang  diperlukan  disebut  juga  dengan stunting . Stunting dapat membuat  fisik  anak  menjadi  lebih  pendek,  selain  itu  dapat  menghambat  pertumbuhan  dan  perkembangan  organ  lain seperti  ginjal,  jantung,  dan  otak  pada  anak.  Meningkatnya  kasus  stunting  pada  anak  memerlukan  upaya  pencegahan secara dini. Pada penelitian ini menggunakan 18 atribut dan 5021 record data dari 10 kelurahan Kota Dumai dimana salah satu  diantaranya  dijadikan  sebagai  kelas.  Pada  penelitian  ini  menerapkan  Algoritma Decision  Tree dan Support  Vactor Machine (SVM)  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang  tepat  memproses  data  tersebut.  Hasil  prediksi  dengan menggunakan Decision  Tree pada  penelitian  ini  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96.15%,  nilai  recall  Tidak  sebesar 92.06%  serta  Ya  sebesar  97.34%  dan  nilai  presisi  Tidak  sebesar  90.99%  serta  Ya  sebesar  97.68%.  Sedangkan  dengan menggunakan  Algoritma  SVM  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  62.48%,  nilai recall Tidak  sebesar  99.12%  serta  Ya sebesar  51.80% dan  nilai presisi Tidak  sebesar  37.49%  serta  Ya  sebesar  99.51%.  Berdasarkan  penelitian  menggunakan data  tersebut dapat disimpulkan bahwa akurasai algoritma Decision Tree jauh lebih baik dibandingkan dengan algoritma SVM.
Kata Kunci: Decision Tree, Prediksi, Stunting , Support Vector Machine (SVM)

## 1. INTRODUCTION
Kondisi kekurangan gizi kronis yang disebabkan oleh asupan makanan yang tidak mencukupi sebagai akibat  dari  kebiasaan  makan  yang  tidak  tepat  sesuai  dengan  gizi  yang  diperlukan  disebut  juga  dengan
stunting . Stunting bisa dimulai saat anak masih dalam kandungan dan tidak terlihat hingga berusia dua tahun [1]. Stunting dapat membuat fisik anak menjadi lebih pendek, selain itu dapat menghambat pertumbuhan dan perkembangan  organ  lain  seperti  ginjal,  jantung,  dan  otak  pada  anak.  Akibatnya,  anak  yang stunting akan mengalami  gangguan  perkembangan  neurosensori  dan  motorik, IQ rendah,  dan  gangguan  kinerja psikomotorik [2]. Dampak berbahaya langsung dan jangka panjang dapat diakibatkan oleh stunting . Stunting dapat  memperlambat  pertumbuhan  tubuh,  metabolisme,  dan  perkembangan  otak  dalam  jangka  pendek.  Di sisi lain, dampak negatif jangka panjang antara lain penurunan kinerja kognitif dan pembelajaran, penurunan daya tahan fisik yang meningkatkan risiko penyakit, dan penyakit  kronis seperti diabetes, obesitas, penyakit kardiovaskular,  kanker,  stroke,  dan  gangguan  geriatri.  Mungkin  juga  ada  peningkatan  risiko  penyakit. Stunting juga dapat mengakibatkan pekerjaan berkualitas rendah, yang menurunkan hasil ekonomi [3]. Stunting dipengaruhi  oleh  penyebab  bawaan  dan  eksternal. Stunting pada  anak  disebabkan  oleh variabel internal yang berhubungan langsung dengan tumbuh kembangnya, seperti pola asuh orang tua, ASI eksklusif,  makanan  pendamping  ASI,  imunisasi  lengkap,  asupan  protein  dan  mineral  yang  cukup,  kelainan virus, dan genetik. Di sisi lain, karakteristik sosial ekonomi keluarga yang meliputi tingkat pendidikan ibu, posisi  pekerjaan  ibu,  dan  pendapatan  rumah  tangga  berpengaruh  secara  eksternal  [4].  Untuk  menurunkan bahaya stunting , pemerintah Indonesia telah menerapkan sejumlah kebijakan. Intervensi nutrisi adalah salah satunya,  dengan  penekanan  pada  dua  jenis  terapi:  intervensi  nutrisi  sensitif  dan  intervensi  nutrisi  yang ditargetkan. Sementara perawatan nutrisi yang ditargetkan berfokus pada asupan makanan, intervensi nutrisi yang  sensitif  mencoba  mengatasi  faktor  tidak  langsung  yang  berkontribusi  terhadap stunting ,  seperti ketahanan  pangan,  akses  ke  layanan  kesehatan,  kebersihan  lingkungan,  dan  gaya  pengasuhan.  Infeksi  dan penyakit merupakan salah satu penyebab langsung stunting yang menjadi sasaran [5].
Anak  yang  tergolong  stunting  yaitu  mereka  yang  status  gizinya  ditentukan  oleh  panjang  atau  tinggi badannya berdasarkan pedoman WHO-MGRS ( Multicenter Growth Reference Study ) untuk anak seusianya. Menurut  data  WHO  tentang  kejadian stunting anak,  Indonesia  memiliki  tingkat stunting tertinggi  ketiga  di Kawasan Asia Tenggara (SEAR) [6]. Menurut WHO, masalah kesehatan masyarakat dapat dikatakan kronis jika  prevalensi stunting lebih  tinggi  dari  20%  [7].  Menurut  situs  web  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia, prevalensi stunting di Indonesia adalah 21,6%, yang tidak memenuhi standar yang ditetapkan oleh WHO (kemkes.go.id). Namun, stunting sendiri dapat dideteksi sejak dini ( early warning) dengan memantau pola  makan  anak  [8]. Early  Warning pada stunting sangat  sulit  dilakukan  dikarenakan  beberapa  hal penyebabnya  yaitu  sebagian  besar  ibu  yang  membesarkan  anak-anak  yang  mengalami stunting hanya memiliki  sedikit  atau  bahkan  tidak  memiliki  pendidikan  dan  tidak  memiliki  pengetahuan  informal  tentang stunting [9],  Rendahnya  keterlibatan  masyarakat  dalam  pemeriksaan  kesehatan  di  puskesmas  seperti Posyandu  [10],  Sulit  bagi  masyarakat  untuk  mengambil  tindakan  ketika  terkena  stunting  terjadi  karena terbatasnya sumber daya untuk menyelenggarakan pelatihan rutin dan teratur, terbatasnya tenaga kesehatan, yang  mengakibatkan  perawatan  kesehatan  yang  tidak  memadai,  dan  terbatasnya  tenaga  profesional  [11], tidak memiliki alat ukur panjang badan yang standar, alat tidak terpasang dengan baik, cara pengukuran yang tidak benar, seperti posisi anak, pembacaan hasil dan koreksi hasil pengukuran [12]. Semua pihak, termasuk iptek, harus menjawab kompleksitas tantangan yang berkaitan dengan stunting dan bertanggung jawab [13]. Dalam  penelitian  ini, Decision  Tree dan Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  dua  teknik  yang digunakan.di  bidang Machine  Learning (ML),  algoritma  klasifikasi  termasuk Decision  Tree dan  SVM . Sebagai  subbidang  kecerdasan  buatan,  pembelajaran  ML  memungkinkan  sistem  untuk  belajar  secara otomatis  tanpa  pemrograman  yang  membosankan  [14].  Hasil  klasifikasi  dari Decision  Tree atau SVM bisa digunakan sebagai early warning stunting, pengolahan data yang banyak menggunakan ML disebut juga data mining.  Data  mining  adalah  proses  menganalisis  sebuah  kasus  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang bekerja  paling  baik.  Kumpulan  data  besar  dapat  ditambang  menggunakan  teknik  penambangan  data  untuk mengungkap pola dan informasi [15]. Selain itu, algoritma Decision Tree dan SVM telah digunakan dalam penelitian  berbagai  penyakit  seperti  kanker  payudara  [16], Acute  Lymphoblastic  Leukimia (ALL)  [17]  dan virus covid-19 varian omicron [18].
Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan uji-t untuk memprediksi stunting keluarga dan bertujuan untuk  menentukan  algoritma  mana  yang  lebih  baik  diantara  keduanya.  Kami  dapat  menentukan  algoritma mana yang berkinerja lebih baik berkat aplikasi Rapidminer.

## 2. MATERIALS AND METHOD
Gambar  1  menampilkan  proses  yang  digunakan  dalam  investigasi  ini.  Metode  penelitian  ini berlangsung  dari  berbagai  tahap  proses,  tahap  pertama  yaitu  mengumpulkan  dan  melakukan  proses preprocessing data yang ditujukan untuk penelitian. Kami membagi data menjadi dua, masing-masing 70:30 untuk set pelatihan dan tes. Tahap selanjutnya adalah membuat dan menjalankan model algoritma SVM dan Decision  Tree setelah  membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan  70:30.  Langkah selanjutnya  adalah  mengeksplorasi  performa  model  menggunakan  data  uji.  Data  uji  kemudian  digunakan untuk memprediksi hasil, dan hasil prediksi tersebut dibandingkan dengan nilai parameter yang sebenarnya
dari data uji. Dengan membandingkan prediksi dan nilai parameter sebenarnya, kita dapat mengukur tingkat kesalahan dalam proses prediksi model pada data pengujian.

## Gambar 1. Research Methodology

## 2.1 Akusisi Data
Data  stunting  besrumber  dari  Dinas  Pengendalian  Penduduk  dan  Keluarga  Brenecana  Kota  Dumai Provinsi  Riau.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  18  atribut  dan  5021  record  data  dari  10  kelurahan  Kota Dumai,  yaitu  Kelurahan  Bagan  Besar,  Kelurahan  Bagan  Keladi,  Kelurahan  Basilan  Baru,  Kelurahan Guntung,  Kelurahan  Jaya  Mukti,  Kelurahan  Kayu  Kapur,  Kelurahan  Purnama,  Kelurahan  STDI,  dan Kelurahan Teluk Binjai. Atribut yang dipertimbangkan dalam penyelidikan ini tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Data Stunting
No Atribut Keterangan Jumlah Data Value (X) Value (V) Value (-) Missing Value 1 Baduta Bawah Dua Tahun (0-23 bulan) 5021 4270 750 0 1 2 Balita Bawah Lima Tahun (24-59 bulan) 5021 3471 1549 0 1 3 PUS Pasangan Usia Subur 5021 100 4921 0 0 4 PUS Hamil Pasangan Usia Subur Hamil 5021 4785 236 0 0 5 Anak 7- 15 Tahun Ada Anak 7-15 Tahun Tidak Sekolah 5021 142 221 4657 1 6 Sumber Penghasil an Tidak ada anggota keluarga yang mampu menutupi kebutuhan pokok mereka setiap bulan 5021 4954 67 0 0 7 Jenis Lantai Tanah Jenis Lantai Rumah Tanah, Semen, atau Keramik 5021 4977 44 0 0 8 Jenis Makanan Tidak semua orang makan "aneka makanan" lebih dari dua kali sehari di rumah tangga 5021 4993 28 0 0 9 Keluarga Pra Sejahtera Keluarga Yang Tidak Mampu Memenuhi Kebutuhan Dasar nya, Seperti Kebutuhan Pendidikan, Agama, Sandang, Pangan, dan Kesehatan. 5021 4714 307 0 0 10 Sumber Air Minum keluarga tanpa akses ke sumber air minum dasar yang layak 5021 4915 106 0 0 11 Jenis Jamban Keluarga Yang Tidak Mempunyai Kamar Mandi Yang Layak 5021 4662 359 0 0 12 Jenis Keluarga Tidak Mempunyai 5021 4067 954 0 0
No Atribut Keterangan Jumlah Data Value (X) Value (V) Value (-) Missing Value Rumah Rumah Layak Huni 13 Pendidik an Ibu Pendidikan Terakhir Ibu Dibawah SLTP 5021 3766 1246 0 0 14 Terlalu Muda Umur Istri Kurang Dari 20 Tahun 5021 4816 130 74 1 15 Terlalu Tua (>35 Tahun) Umur Istri Lebih Dari 35 Tahun 5021 2047 2490 119 2 16 Terlalu Dekat (< 2 Tahun) Umur Anak Jaraknya Hanya 2 Tahun 5021 3205 252 1558 6 17 Terlalu Banyak (3 Anak) Memiliki Anak Yang Terlalu Banyak 5021 2956 1964 86 2 18 Class Kategori keluarga berpotensi resiko stunting 5021

## 2.2 Stunting
Dengan menentukan skor indeks-z tinggi badan vs umur (TB/U), stunting dapat diidentifikasi. Hal ini menunjukkan bahwa tinggi badan (TB) individu tidak sesuai dengan usianya [19]. Jika Z-score kurang dari -2 SD  atau  kurang  dari  -3  SD,  anak  dianggap  stunting  [20].  Adapun  rumus  Z  score  adalah  ditunjukkan  pada persamaan 1 [19]:
𝑍 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑥 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔−𝑀𝐵𝑅 𝑆𝐵𝑅 (1)
Keterangan:
x = Parameter yang di ukur MBR
= Median buku rujukan
SBR
= Simpangan baku rujukan

## 2.3 Data Mining
Data Mining adalah sekelompok prosedur yang digunakan untuk mengumpulkan informasi dan pola dari kumpulan data [21]. Salah satu cabang ilmu komputer yang disebut data mining menggunakan sejumlah prosedur komputasi, metode statistik, pengelompokan, klasifikasi, dan pengenalan pola dalam kumpulan data [22].  Ada berbagai tahapan untuk proses data mining [23]:
1. Data Preprocessing
Preprocessing  merupakan  langkah  yang  dilakukan  sebelum  memulai  analisis  data  yang  sebenarnya. Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  untuk  membersihkan  dan  memproses  data,  mengintegrasikan  serta mengurangi data, melakukan transmisi, dan melakukan normalisasi data[24].

## 2. Selection Feature
Prosedur  ini  digunakan  untuk  memadatkan  dataset  stunting  dan  memilih  fitur  yang  penting  untuk diagnosis stunting.

## 3. Data Scrambling
Pengacakan  data  pada  dataset  dapat  berdampak  pada  performa.  Hal  ini  disebabkan  oleh  model klasifikasi yang dilatih pada data tersebut selama proses pelatihan. Pengacakan data akan diterapkan setelah tahap preprocessing dan reduksi data.

## 4. Data Classification
Salah  satu  pekerjaan  terpenting  dalam  data  mining  dan  pembelajaran  mesin  adalah  klasifikasi,  yang termasuk  dalam  kategori  pembelajaran  terawasi  [21].    Klasifikasi  adalah  proses  mengidentifikasi model atau fungsi yang mendefinisikan atau membedakan suatu konsep atau kelas data dengan tujuan untuk dapat menyimpulkan kelas objek yang labelnya tidak diketahui. Untuk mencapai hal ini, sebuah model  dibuat  melalui  proses  kategorisasi  yang  dapat  membagi  data  menjadi  beberapa  kelas  sesuai dengan aturan atau fungsi yang telah ditentukan sebelumnya [25].
5. Performance Evaluation
Nilai akurasi dari prosedur yang diterapkan diperiksa selama tahap evaluasi kinerja dengan melakukan perbandingan kesalahan ( error ) masing-masing algoritma dengan menggunakan data yang sama dan membagi data dengan perbandingan 70:30. Menggunakan persamaan 2.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 (2)

## 2.4 Machine Learning
Studi  tentang  pembuatan  algoritma  komputer  yang  dapat  memproses  data  untuk  menghasilkan tindakan cerdas, atau mengubah data menjadi informasi, dikenal sebagai pembelajaran mesin [21] Kumpulan data yang besar dan rumit dapat diproses dengan cepat oleh machine learning . Selain itu, machine learning juga  dapat  mengidentifikasi  pola  dan  tren  yang  tidak  dapat  dilihat  oleh  manusia  dan  meningkatkan produktivitas tanpa harus didorong oleh kesuksesan [26].

## 2.5 Decision Tree
Dengan  menggunakan  seperangkat  aturan  keputusan  dan  struktur  pohon  keputusan,  kumpulan  data yang sangat besar dapat dibagi menjadi kumpulan catatan yang lebih kecil. Tiga algoritma ID3, CART, dan C4.5  dapat  digabungkan  untuk  membuat  pohon  keputusan.  Algoritma  ID3,  yang  dibuat  oleh  Quinlan, diperluas  oleh  algoritma  C4.5  [15].  ID3  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  data  kategorikal,  sementara C4.5  digunakan  untuk  data  kategorikal  maupun  numerik.  Sementara  C4.5  menggunakan  rasio  perolehan sebagai kriteria pemilihan atributnya, teknik ID3 menggunakan perolehan informasi sebagai kriterianya [27].
Berikut ini adalah tahapan-tahapan dalam algoritma Decision Tree [28]:
1. Persiapkan dataset pelatihan.
2. Tentukan akar dari pohon keputusan.
3. Pilih karakteristik yang akan bertindak sebagai akar pohon keputusan dengan  menghitung nilai gain. Gain  dihitung  berdasarkan  nilai  Gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  tersedia.  Persamaan  berikut dapat digunakan untuk menghitung nilai Gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑁 𝐼=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (3)
4. Prosedur  untuk  setiap  cabang  yang  terbentuk,  ulangi  langkah  kedua.  Di  sisi  lain,  untuk  menghitung nilai  entropi,  gunakan  persamaan  yang  sesuai.  Persamaan  yang  dapat  digunakan  adalah  Persamaan dua berikut ini:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝜋 × log 2𝜋 𝑁 𝑖=1 (4)
5. Proses pembentukan pohon keputusan berakhir ketika semua cabang dari node N memiliki kelas yang sama.

## 2.6 Support Vector Machine (SVM)
Pendekatan Structural  Risk  Minimization (SRM)  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  teknik  pembelajaran mesin  yang  dikenal  sebagai Support  Vector  Machine (SVM).  Menemukan hyperplane terbaik  untuk membagi  dua  kelas  di  ruang  input  adalah  tujuan  dari  SVM.  Bidang-hiper  yang  terletak  di  tengah-tengah antara  dua  set  objek  dari  dua  kelas  adalah  bidang-hiper  yang  ideal.  Menghitung  margin hyperplane dan menentukan  titik  maksimumnya  akan  mengungkapkan hyperplane mana  yang  paling  baik  membagi  dua kelas.  Margin adalah pemisahan antara pola terdekat setiap kelas dan hyperplane . Support vector adalah pola yang paling dekat dengan hyperplane [29].
𝑓(𝑥 𝑑 ) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑛𝑠 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑥 𝑑 + 𝑏 (5)
Dimana: ns = Banyaknya support vector 𝛼𝑖
= besaran bobot dari tiap titik data
𝑦𝑖 = Kelas data 𝑥 𝑖 = Variabel Support Vector
𝑥 𝑑 = Data yang akan diklasifikasikan
b
= Nilai error

## 2.7 Rapid Miner
Perusahaan dengan nama yang sama menciptakan platform perangkat lunak yang berfokus pada sains data  yang  dikenal  sebagai  RapidMiner  [30].  Perangkat  lunak  ini  mengandung  semua  algoritma  dasar  yang diperlukan untuk tugas data mining , seperti predictive emining , descriptive mining and pre-processing data agar  data  menjadi  cocok  untuk  mining.  Perangkat  lunak  ini  juga  sangat  cocok  untuk  menggambarkan  data secara  visual  [31].  Platform  mencakup  setiap  fase  proses  pembelajaran  mesin,  termasuk  persiapan  data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan. RapidMiner dibuat menggunakan arsitektur inti terbuka [30].

## RESULTS AND DISCUSSION 3.1 Preprocessing
Sebelum  data  diproses  menggunakan  algoritma,  data  akan  dilakukan preprocessing terlebih  dahulu karena pada data terdapat value (-) dan juga missing value .  Saat dilakukannya preprocessing data, data akan diubah  dalam  bentuk  angka  agar  dapat  mempermudah  melakukan  pemrosesan.  Data  dengan  variable  (X) diubah  menjadi  angka  0  dan  data  dengan  variable  (V)  diubah  menjadi  angka  1.  Sedangkan  untuk class variable  (X)  diubah  menjadi “tidak”  dan  data  dengan  variable  (V)  diubah  menjadi  “ya”.  Selanjutnya  data- data  yang  terdapat missing  value diolah  terlebih  dahulu  menggunakan  operator missing  value yang  ada  di rapid miner. Tabel 2 menampilkan data yang telah melalui proses preprocessing .
Tabel 2. Data yang telah diprocessing
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 tidak 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 ya 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ya 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 tidak 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 ya 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 ya
… … …  … … … … … … … … … … … … … … … 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ya 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ya 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 tidak

## 3.2 Klasifikasi Decision Tree
Dataset survei dibaca dalam format CSV. Dataset dibagi menjadi partisi data latih dan partisi data uji menggunakan operator pemisahan data, dengan persentase masing-masing set 70% dan 30%. Menggunakan perhitungan  dari  algoritma Decision  Tree .  Selanjutnya  menggunakan  data  pelatihan  pengujian,  operator Apply Model digunakan untuk menerapkan model pra-pelatihan. Kinerja, operator terakhir, sangat membantu untuk memeriksa evaluasi metode klasifikasi. Hasil penerapan algoritma Decision Tree pada informasi pada Tabel 3.
Tabel 3. Performance Algoritma Decision Tree
Accuracy: 96,15%
True Tidak True Ya Class Precision Pred Tidak 313 31 90,99% Pred Ya 27 1135 97,68% Class Recall 92,05% 97,34%
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  metode  pohon  keputusan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  96,15%. 92,06%  nilai recall dari  kelas  tidak  ,  sedangkan  kelas  ya  97,34%.  Skor  presisi  untuk  setiap  kelas  adalah 90,99% untuk kelas Tidak dan 97,68% untuk  kelas Ya. Angka akurasi ini dihasilkan dari sistem yang salah mengklasifikasikan data tertentu. Dengan kata lain, 31 data Ya termasuk dalam kelas No, sedangkan 27 data Tidak  termasuk  dalam  kelas  Ya.  Visualisasi  dari Performance Algoritma Decision  Tree dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Visualisasi Performance Algoritma Decision Tree 92,05% 90,99% 97,34% 97,68% 86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% 96,00% 98,00% 100,00% Class Recall Class Precision Tidak Ya

## 3.3 Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Secara  keseluruhan  operator  yang  digunakan  dalam  algoritma  SVM  sama  dengan  yang  digunakan dalam implementasi algoritma Decision Tree . Namun, operator SVM digunakan dalam pengujian ini. Hasil pengujian algoritma pada dataset penelitian ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Performance Algoritma SVM
Accuracy: 62,48% True Tidak True Ya Class Precision Pred Tidak 337 562 37,49% Pred Ya 3 604 99,51% Class Recall 99,12% 51,8%
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  akurasi  algoritma  SVM  adalah  62,48%.  99,12%    adalah  nilai recall untuk kelas Tidak, sedangkan 51,80%  recall untuk kelas Ya. Persentase presisi untuk kelas Tidak dan kelas Ya  berturut-turut  adalah  37,49%  dan  99,51%.  Angka  akurasi  ini  dihasilkan  dari  sistem  yang  salah mengklasifikasikan  data  tertentu.  Dengan  kata  lain,  3  data  Tidak  diklasifikasikan  sebagai  kelas  Ya, sedangkan  562  data  Ya  dikelompokkan  pada  kelas  Tidak.  Visualisasi  dari Performance Algoritma  SVM dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Performance Algoritma SVM

## 3.4 Perbandingan Klasifikasi Decision Tree dan SVM
Berdasarkan hasil imlementasi algoritma decision tree dan SVM, nilai performance keduanya ditunjukan pada tabel 5.

## Tabel 5. Perbandingan Performance Decision Tree dan SVM
No Algoritma Akurasi Recall Presisi True Tidak True Ya Pred. Tidak Pred. Ya 1 Decision Tree 96.15% 92.06% 97.34% 90.99% 97.68% 2 SVM 62.48% 99.12% 51.80% 37.49% 99.51%
Terlihat  dari  data  diatas,  algoritma  yang  tercantum  tidak  memiliki  nilai  akurasi  yang  sama. Algoritma decision  tree mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar  96.15%.  Sedangkan  untuk akurasi  SVM  sendiri  sangat  jauh  dibawah Decision  Tree yaitu  hanya  sebesar  62.48%.  Untuk Recall data Tidak SVM lebih unggul dibandingkan Decision Tree sebesar 99.12% namun untuk data Ya Decision Tree jauh  lebih  unggul  dibandingkan  SVM  97.34%.  Untuk  presisi  kelas  Tidak Decision  Tree jauh  lebih  unggul dibandingkan  SVM  yaitu  sebesar  90.99%,  sedangkan  pada  kelas  Ya  SVM  lebih  unggul  dibandingkan decision  tree  yaitu  sebesar  99.51%.  Pada  gambar  4  terdapat  visualisasi  akurasi  dari  kedua  algoritma  yaitu Decision Tree dan SVM.

## 4. CONCLUSION
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  membuahkan  hasil  akurasi  algoritma Decision  Tree jauh  lebih baik  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM  dalam dataset  stunting yang  digunakan  dalam  riset  ini.  Pada algoritma Decision  Tree didapatkan  akurasi  sebesar  96.15%  sedangkan  pada  algoritma  SVM  akurasi  yang didapatkan  memiliki  selisih  33.67%  dengan  algoritma Decision  Tree yaitu  sebesar  62.48%.  Apabila  pada
51,80% 99,51% 99,12% 37,49% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Class Recall Class Precision Ya Tidak
penelitian  selanjutnya  terdapat  pola  data  yang  hampir  sama  dapat  menggunakan Decision  Tree untuk pengolahannya.

## REFERENCES
[1] K.  Rahmadhita,  “Permasalahan  Stunting  dan  Pencegahannya  Stunting  Problems  and  Prevention,” Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husadah ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  225–229,  2020,  doi: 10.35816/jiskh.v10i2.253.
[2] R.  A.  Saputri  and  J.  Tumangger,  “Hulu-Hilir  Penanggulangan  Stunting  Di  Indonesia,” Journal  of Political Issues , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2019, doi: 10.33019/jpi.v1i1.2.
[3] A. Rahmadhani, “LITERATURE REVIEW PENGALAMAN IBU DENGAN ANAK STUNTING.”
[4] L.  S.  Nisa,  “KEBIJAKAN  PENANGGULANGAN  STUNTING  DI  INDONESIA  STUNTING PREVENTION  POLICIES IN  INDONESIA,” Jurnal  Kebijakan  Pembangunan ,  vol.  13,  no.  02,  pp. 173–179, 2018.
[5] R. T. Handayani, A. T. Darmayanti, C. Setyorini, A. Widiyanto, and J. T. Atmojo, “Intervensi Gizi dalam  Penanganan  dan  Pencegahan  Stunting  di  Asia:  Tinjauan  Sistematis,” Jurnal  Keperawatan Global , vol. 5, no. 1, pp. 26–30, 2020.
[6] Komalasari,  E.  Supriati,  R.  Sanjaya,  and  H.  Ifayanti,  “Faktor-Faktor  Penyebab  Kejadian  Stunting Pada Balita,” Majalah Kesehatam Indonesia , vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2020.
[7] A.  Daracantika,  Ainin,  and  Besral,  “Systematic  Literature  Review:  Pengaruh  Negatif  Stunting terhadap Perkembangan Kognitif Anak,” 2021.
[8] D.  Dwi  Astuti,  R.  Benya  Adriani,  T.  Widyastuti  Handayani,  J.  Keperawatan,  and  P.  Kemenkes Surakarta,  “PEMBERDAYAAN  MASYARAKAT  DALAM  RANGKA  STOP  GENERASI STUNTING,” Jurnal  Masyarakat  Mandiri ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  156–162,  2020,  doi: 10.31764/jmm.v4i2.1910.
[9] J.  Mantik,  M.  Ula,  A.  Faridhatul  Ulva,  and  I.  Sahputra,  “Implementation  of  Machine  Learning  in Determining  Nutritional  Status  using  the  Complete  Linkage  Agglomerative  Hierarchical  Clustering Method,” Jurnal Mantik , vol. 5, no. 3, pp. 1910–1914, 2021.
[10] H.  Maruli  Siregar et  al. ,  “UPAYA  PENINGKATAN  KUNJUNGAN  POSYANDU  DI  DUSUN SERAI  SERUMPUN  DESA  SUMBER  AGUNG,” Jurnal  Pengembangan  dan  Pengabdian Masyarakat , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2022.
[11] K.  Isni et  al. ,  “Pelatihan  Pengukuran  Status  Gizi  Balita  sebagai  Upaya  Pencegahan  Stunting  Sejak Dini pada ibu di Dusun Randugunting, Sleman, DIY Toddler Nutrition Status Measurement Training as an Early Prevention of Stunting to Mothers in Dusun Randugunting,”  2020. [Online]. Available: http://journal.unhas.ac.id/index.php/panritaabdi
[12] F.  N.  Rohmah  and  Siti  Arifah,  “OPTIMALISASI  PERAN  KADER  KESEHATAN  DALAM DETEKSI DINI STUNTING,” BEMAS: Jurnal Bermasyarakat , vol. 1, no. 2, pp. 95–102, Mar. 2021, doi: 10.37373/bemas.v1i2.88.
[13] I. K. A. W. Guna, E. Setyati, and E. Pramana, “Prediksi Anak Stunting Berdasarkan Kondisi Orang Tua  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Dengan  Study  Kasus  Di  Kabupaten  Tabanan-Bali,” SMATIKA JURNAL , vol. 12, no. 01, pp. 47–54, Jun. 2022, doi: 10.32664/smatika.v12i01.662.
[14] A.  Rozaq,  Y.  Yunitasari,  K.  Sussolaikah,  E.  R.  N.  Sari,  and  R.  I.  Syahputra,  “Analisis  Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K- Nearest Neighboars Dan Decision Tree,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 2, p. 746, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3554.
[15] Ardiyansyah,  P.  Agustia  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset  Blogger  Dengan  Rapid  Miner,” JURNAL  KHATULISTIWA INFORMATIKA , vol. VI, no. 1, pp. 20–28, 2018.
[16] L.  Indah  Prahartiwi,  W.  Dari,  and  S.  Nusa  Mandiri,  “Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes,  Decision Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk  Prediksi  Penyakit  Kanker  Payudara,” Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[17] F. Alamsyah, M. Dzikrullah Suratin, and M. Hamid, “Analisis Perbandingan Metode Support Vector Machine  (SVM)  dan  Decision  Tree  Pada  Klasifikasi  Penyakit  Acute  Lymphoblastic  Leukimia (ALL),” Jurnal PRODUKTIF , vol. 6, no. 2, pp. 581–587, 2022.
[18] A.  Arham,  E.  R.  Swedia,  M.  Cahyanti,  and  M.  R.  D.  Septian,  “IMPLEMENTASI  SENTIMENT ANALYSIS  PADA  OPINI  MASYARAKAT  INDONESIA  DI  TWITTER  TERHADAP  VIRUS COVID-19  VARIAN  OMICRON  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES,  DECISION  TREE, DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,” Sebatik ,  vol.  26,  no.  2,  pp.  565–572,  Dec.  2022,  doi: 10.46984/sebatik.v26i2.1961.
[19] A.  Y.  Perdana,  R.  Latuconsina,  and  A.  Dinimaharawati,  “PREDIKSI  STUNTING  PADA  BALITA DENGAN  ALGORITMA  RANDOM  FOREST,”  in e-Proceeding  of  Engineering ,  2021,  pp.  6650– 6656.
[20] D. Sri Sumardilah and A. Rahmadi, “Risiko Stunting Anak Baduta (7-24 bulan),” Jurnal Kesehatan , vol. 10, no. 1, pp. 93–104, 2019, [Online]. Available: http://ejurnal.poltekkes-tjk.ac.id/index.php/JK
[21] A. Supriyatna, W. Prima Mustika, A. BSI Karawang Jl Banten No, S. Nusa Mandiri Jl Kramat Raya No,  and  J.  Pusat,  “Komparasi  Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk  Memprediksi  Keberhasilan Imunoterapi Pada Penyakit Kutil,” 2018. [Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[22] Mustakim, Rosdina, D. Ramadhani, M. Afdal, and M. Rahmawita, “The Classification Status of River Water  Quality  in  Riau  Province  Using  Modified  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  with  STORET Modeling and Water Pollution Index,” J Phys Conf Ser , vol. 1783, no. 1, p. 012020, Feb. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012020.
[23] A.  Riani,  Y.  Susianto,  and  N.  Rahman,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penyakit Jantung  Mengunakan  Metode  Naive  Bayes,” Journal  of  Innovation  Information  Technology  and Application (JINITA) , vol. 1, no. 01, pp. 25–34, Dec. 2019, doi: 10.35970/jinita.v1i01.64.
[24] Mustakim et  al. ,  “Data  Sharing  Technique  Modeling  for  Naive  Bayes  Classifier  for  Eligibility Classification of Recipient Students in the Smart Indonesia Program,” J Phys Conf Ser , vol. 1424, no. 1, p. 012009, Dec. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1424/1/012009.
[25] D. Novianti, S. Nusa, M. Jakarta, and C. Sitasi, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis  Menggunakan  Rapid  Miner,” Jurnal  Komputer  dan  Informatika  Akademi  Bina  Saran Informatika , vol. 21, no. 1, pp. 49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[26] S.  Situmorang,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  Machine  Learning  Dalam  Deteksi  Anomali  Jaringan,” Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam , vol. 1, no. 4, 2023, doi: 10.59581/konstanta.v1i4.1722.
[27] I.  Setiawati,  A.  P.  Wibowo,  A.  Hermawan,  M.  Teknologi,  I.  Universitas,  and  T.  Yogyakarta, “IMPLEMENTASI  DECISION  TREE  UNTUK  MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  LIVER,” JURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT , vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2019.
[28] F.  Akbar,  H.  Wira  Saputra,  A.  Karel  Maulaya,  and  M.  Fikri  Hidayat,  “Implementasi  Algoritma Decision  Tree  C4.5  dan  Support  Vector  Regression  untuk  Prediksi  Penyakit  Stroke,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 2, no. 2, pp. 61–67, 2022.
[29] W. S. Dharmawan, “I N F O R M A T I K A DALAM PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG,” Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer , vol. 13, no. 2, 2021.
[30] R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA  HASIL  KEUNTUNGAN  MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, Jul. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[31] A. A. R and O. H. I, “PERFORMANCE EVALUATION OF SELECTED DISTANCE-BASED AND DISTRIBUTION-BASED  CLUSTERING  ALGORITHMS,” International  Journal  of  Software Engineering  and  Computer  Systems ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  38–48,  Aug.  2018,  doi: 10.15282/ijsecs.4.2.2018.3.0047.