Vol. 4, No. 2, Juli 2024, Hal: 392-405 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i2.279 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
Eko Rizky Dirta 1 , Dewi Maharani 2 , Abdul Karim Syahputra 3
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia
2 Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia 3 Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia
Artikel Info
Kata Kunci:
Atribut;
Data Mining; Klasifikasi Status Gizi; Naïve Bayes.
Keywords: Attributes; Data Mining; Classification Of Nutritional Status;
Naïve Bayes.
Abstrak: Posyandu  merupakan  salah  satu  pelayanan  desa  untuk mempermudah  masyarakat  dalam  memeriksa  kesehatan  terutama ibu  dan  anak.  Pada  Puskesmas  kelurahan  Gambir  baru  masih menggunakan perhitungan manual dan belum adanya sistem yang dapat menentukan status gizi balita sehingga status gizi balita belum effesien.  Untuk  mengetahui  proses  perhitungan jumlah  data  status gizi balita pada posyandu kelurahan karang anyer dan membangun aplikasi  dalam  menentukan  probabilitas  status  gizi  balita menggunakan script PHP  dan database  MySQL ,  metode  Algoritma Naïve  bayes digunakan  untuk  klasifikasikan  dengan  teorema  bayes dengan  nilai  antar  variabel  saling  bebas  (independen)  pada  suatu nilai  output,  menggunakan  probabilitas  untuk  menentukan  status gizi balita  dengan kategori  BB/U,  TB/U,  BB/TB  yang  menghasilkan klasifikasi  status  gizi  baik  dan  gizi  kurang.  Dalam  proses pembangunan  sistem  ini  untuk  menentukan  klasifikasi  status  gizi balita yang tepat di gunakan oleh posyandu menggunakan metode Naïve  bayes .  Dengan  atribut-atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan. Dimana atribut kondisi yaitu, nama balita, umur balita, BB/U, TB/U, BB/TB,  dan  atribut  keputusan  yaitu  gizi  baik  dan  gizi  kurang. Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  yang  dibangun  dapat membantu dalam menentukan status gizi balita yang akurat untuk digunakan  oleh  posyandu  kelurahan  Karang  anyer  untuk menentukan klasifikasi status gizi balita.
Abstract: Posyandu is one of the village services to facilitate the community in  checking  health,  especially  mothers  and  children.  At  the  new  Gambir village health center still uses manual calculations and there is no system that can determine the nutritional status of toddlers so that the nutritional status of toddlers is not efficient. To find out the process of calculating the amount of data on the nutritional status of toddlers at the posyandu Karang Anyer  village  and  building  applications  in  determining  the  probability  of nutritional status of toddlers using PHP scripts and MySQL databases, the Naïve Bayes Algorithm method is used to classify with the Bayes theorem with the value between variables mutually independent (independent) on an output  value,  using  probability  to  determine  the  nutritional  status  of toddlers  with  categories  BB  /  U,  TB  /  U,  BB  /  TB  which  results  in  the classification of good nutritional status and malnutrition. In the process of building this system to determine the classification of nutritional status of toddlers  who  are  appropriately  used  by  posyandu  using  the  Naïve  Bayes method.  With  condition  attributes  and  decision  attributes.  Where  the condition attributes are, toddler name, toddler age, BB / U, TB / U, BB / TB, and decision attributes are good nutrition and malnutrition. Based on the test  results,  the  system  built  can  help  in  determining  the  accurate
Riwayat Artikel:
Submitted: 30 Juni 2023 Accepted:  24 Februari 2024 Published: 16 Mei 2024
Eko Rizky Dirta, Dewi Maharani, Abdul Karim Syahputra
nutritional  status  of  toddlers  to  be  used  by  the  Karang  Anyer  village posyandu to determine the classification of nutritional status of toddlers.
Corresponding Author: Eko Rizky Dirta Email: ekorizkydirta006@gmail.com

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  meningkat  pesat  seiring  waktu  dari  zaman  ke  zaman. Pengaruhnya berdampak pada bidang ekonomi, kesehatan, dan kehidupan. Teknologi informasi dapat di  terapkan  dalam  aspek  pengerjaan  maupun  pemerintahan,  diharapkan  dapat  membantu  instansi pemerintah dalam mengembangkan serta menerapkan program visi misi dari instansi tersebut. Salah satu  program  kerja  puskesmas  dalam  bidang  kesehatan  untuk  masyarakat  setempat  yaitu  dengan adanya penyuluhan status gizi balita melalui posyandu pada setiap lingkungan di kelurahan Karang Anyer. Berdasarkan Hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) tahun 2021 yang sudah dilakukan oleh Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, sejumlah balita berumur 0-23 bulan dan balita berumur 0- 59  bulan  prevelensi  balita stunted (PB/U)  mencapai  45,2%,  balita underwight (BB/U)  mencapai  30,6%, balita wasted (BB/PB)  mencapai  14,9%,  balita overweight (BB/PB)  mencapai  7,2%  (Setiawan  &  Utama, 2022). Berdasarkan presentase hasil studi yang dilakukan Kementrian Indonesia. Posyandu merupakan salah satu pelayanan kesehatan di desa/kelurahan untuk memudahkan masyarakat mengetahui atau memeriksakan kesehatan terutama untuk ibu hamil  dan anak balita. Keaktifaan keluarga dan  setiap posyandu tentu akan berpengaruh pada status gizi anak balitanya karena salah satu tujuan posyandu adalah memantau peningkatan status gizi masyarakat terutama anak balita dan ibu hamil.
Posyandu  diasumsikan  sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  tepat  untuk  menurunkan  angka kematian dan kesakitan balita serta dapat meningkatkan status gizi balita. Tetapi masih banyak minat masyarakat yang kurang untuk datang ke posyandu hanya sekedar memeriksa kesehatan anak mereka sendiri dan melihat perkembangan tumbuh anak mereka. Status gizi adalah ukuran keberhasilan dalam pemenuhan nutrisi untuk anak yang diindikasikan oleh berat badan dan tinggi badan anak. Status gizi juga didefinisikan sebagai status kesehatan yang dihasilkan oleh keseimbangan antara kebutuhan dan masukan  nutrient  (nutrisi).  Menentukan  gizi  pada  balita  dibutuhkan  perhitungan  atribut-atribut kondisi  yaitu  umur  balita,  tanggal  lahir  balita,  panjang  badan  balita,  berat  badan  balita,  dan  tinggi badan balita dengan hasil akhir akan menentukan status gizi balita dengan menginput umur, panjang badan, berat badan, jenis kelamin, dan data imunisasi suntik hepatitis B, suntik BCG, polio, suntik DPT, tetes vitamin A Biru, tetes  vitamin A merah, dan juga suntik campak. Data diklasifikasikan menjadi empat  yaitu  Gizi  Lebih,  Gizi  Baik,  Gizi  Kurang  dan  Gizi  Buruk.  Dari  berbagai  hasil  ujicoba  yang dilakukan dengan menggunakan 100 data.
Sistem adalah kumpulan atau kesatuan dari data-data yang saling terhubung dan menyimpan data serta untuk menyimpan, mengelola, mengendalikan dan melaporkan informasi sedemikian rupa sehingga sebuah organisasi dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan (Triandini et al., 2019). Sistem adalah  sebuah  perangkat  elemen  yang  membentuk  sekumpulan  prosedur  dengan  tujuan  bersama untuk mengoperasikan data pada waktu penunjuk tertentu untuk menghasilkan semacam informasi (Listijo  et  al.,  2022)  mengetahui  ciri-ciri  dan  kriterianya  sebagai  prameter  suatu  keberhasilan  dan menjadi  dasar  suatu  pengendalian  (Rahmawati,  2019).  Komponen  fungsional  (dengan  satuan  fungsi dan  tugas  khusus)  yang  saling  berhubungan  dan  secara  bersama-sama  bertujuan  untuk  memenuhi suatu proses tertentu (Novendri et al., 2019).
Sistem  Informasi  merupakan  elemen-elemen  yang  saling  berinteraksi  secara  sistematis  dan teratur  untuk  menciptakan  dan  membentuk  aliran  informasi  yang  akan  mendukung  pembuatan keputusan dan melakukan kontrol terhadap jalannya Perusahaan (Rahayu et al., 2018). Sistem informasi
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
adalah  komponen-komponen  yang  membentuk  sistem  yang  menghasilkan  suatu  informasi  yang berfungsi sebagai penyedia informasi atau laporan (Harfizar et al., 2017).
Data mining atau menambang data merupakan proses pengolahan data berskala besar dan diolah guna  menemukan  pola  yang  tersumbunyi  di  dalamnya  (Ordila  et  al.,  2020).  Data  yang  telah  diolah dengan data mining akan menghasilkan sebuah informasi baru berdasarkan dari analisis sekumpulan data dalam jumlah besar kemudian akan menjadi tolak ukur dalam mengambil sebuah keputusan di masa mendatang (Wanto, Anjar, 2020). Menurut Sudirman, Windarto dan Wanto (Sudirman et al., 2018) data  mining adalah  sebuah  proses  yang  menggunakan  beberapa  teknik  dan  alat  analisis  data  guna menemukan  relasi  dan  pola  yang  tersembunyi  atau  yang  tidak  dapat  ditemukan  dengan  cara perhitungan manual. Berdasarkan metode yang tepat yaitu metode Naïve bayes . Algoritma menggunakan teorema bayes dan mengansumsikan semua atribut independen atau tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas.  Naive  Bayes  didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara konditional saling  bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output, probabilitas mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu (Rahmawati, 2019), Algoritma  naïve bayes  bertujuan melakukan klasifikasi data  pada  klas  tertentu.    Konsep  probabilitas  merupakan  salah  satu  bentuk  model  statistik.  Dalam menentukan  Status  gizi  balita  dapat  diukur  menggunakan  indikator  Antropometri.  Terdiri  dari  3 indeks yakni (BB/U) , berat badan menurut usia, terbagi dalam 4 Status gizi, berat badan lebih , normal, berat badan kurang dan berat badan sangat kurang (TB/U) tinggi badan menurut usia, terbagi dalam 4 status  gizi  ,  tinggi,  normal,  pendek  dan  sangat  pendek  (BB/TB)  berat  badat  menurut  tinggi  badan, terbagi menjadi 5 Status gizi yaitu , obesitas, gizi lebih, normal, gizi kurang, dan gizi buruk (Listijo et al., 2022).
Algoritma Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara konditional saling bebas jika diberikan nilai output (Rahmawati, 2019). Konsep probabilitas merupakan salah satu bentuk model statistik. Satu metode yang menggunakan konsep probabilitas algoritma naïve bayes . Pada metode ini, semua atribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan, dengan bobot atribut yang sama penting dan setiap atribut saling bebas satu sama lain. Berdasarkan uraian permasalahan, penulis tertarik melakukan penelitian merancang sistem informasi berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP & MYSQL. PHP (PHP: Hypertext Preprocessor ) adalah sebuah bahasa pemrograman server side scripting yang bersifat open source yang artinya pengguna dapat memodifikasi dan mengembangkan sesuai dengan kebutuhan.    MySQL disebut  juga  SQL  ( Structured  Query  Languange )  adalah  bahasa  terstruktur  yang digunakan dalam mengelola database dan bersifat open source (Novendri et al., 2019). Pada metode ini, semua atribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan, dengan bobot atribut yang  sama  penting  dan  setiap  atribut  saling  bebas  satu  sama  lain.  Oleh  karen  itu,  penulis  akan mengajukan karya ilmiah yang berjudul “ Pemanfaatan  Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer”.

## METODE
Algoritma menggunakan teorema bayes dan mengansumsikan semua atribut independen atau tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas.  Naive  Bayes  didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara konditional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output, probabilitas mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu (Penelitian et al., 2022).
P(C|x) = 𝒑( 𝑿 | 𝑪 )𝒑(𝒄) 𝒑(𝒙) (1)
Dimana :
X
: Data dengan kelas yang belum diketahui
C : Hipotesis data X merupakan suatu kelas spesifik
Eko Rizky Dirta, Dewi Maharani, Abdul Karim Syahputra
P (C|X) : Probabilitas hipotesis C berdasar kondisi X (probabilitas posterior)
P(C) : Probabailitas hipotesis C (probabilitas prior)
P(X|C)  : Probablitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis C P(X) : Probabilitas X (Dahri et al., 2016).
Algoritma  Naive  Bayes  didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara konditional saling bebas jika diberikan nilai output. Pada tahap ini merupakan tahap terakhir dalam menyimpulkan apakah metode klasifikasi menggunakan algoritma Naïve bayes dan Forward selection baik untuk diterapkan dalam klasifikasi Status gizi balita. Dari tingkat akurasi yang di hasilkan pada evaluasi klasifikasi tersebut, manakah algortima yang baik untuk di gunakan, dan atribut yang paling berpengaruh  dalam  klasifikasi  Status  gizi  balita.  Adapun  jenis  data  yang  digunakan  adalah  data kuantitatif,  yaitu  data  yang  dapat  dihitung  dan  diukur  secara  langsung  sebagai  variabel angka  atau bilangan. Teorema bayes dapat ditulis menggunakan persamaan 1 (Saputro & Sari, 2020).

## Kerangka Kerja Pengembangan Sistem
Kerangka kerja ( framework ) perlu disusun secara sistematis dan jelas agar tujuan dari penelitian sesuai dengan yang sudah direncanakan. Kerangka kerja merupakan gambaran dari tahapan-tahapan yang  akan  dilakukan  dalam  pemecahan  masalah  yang  akan  dibahas.  Adapun  kerangka  kerja  dari penelitian ini dapat diilustrasikan sebagai berikut:
Studi Literatur Pengumpulan Data Analisis Sistem Desain Sistem Implementasi Sistem Pengujian Sistem Perawatan Sistem ( Maintenace )
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
Berikut uraian masing-masing tahapan dalam kerangka kerja penelitian ini, diantaranya:

## 1. Studi Literatur
Kegiatan dalam tahap ini adalah mencari landasan teori yang diperoleh dari beberapa buku dan jural yang didapat melalui pencarian internet untuk melengkapi konsep dan teori sehingga penelitian memiliki landasan ilmiah yang relavan.

## 2. Pengumpulan Data
Adapun pengambilan data dari posyandu kelurahan karang anyer yang meliputi lingkungan1, lingkungan2, lingkungan3, lingkungan4, lingkungan5, dan lingkungan6 adalah salah satu pelayanan kesehatan masyarakat yang ada di kelurahan Karang Anyer, Kota Kisaran Timur, Kabupaten Asahan. Kegiatan  posyandu  antara  lain  menimbang  berat  badan  balita,  memeriksa  masa  pertumbuhan balita,memeriksa gizi pada balita dan memeriksa kesehatan ibu balita. Dalam menentukan Status gizi balita dapat diukur menggunakan indikator Antropometri. Terdiri dari 3 indeks yakni (BB/U) , berat badan menurut usia, terbagi dalam 4 Status gizi, berat badan lebih , normal, berat badan kurang dan berat  badan  sangat  kurang  (TB/U)  tinggi  badan  menurut  usia,  terbagi  dalam  4  status  gizi  ,  tinggi, normal, pendek dan sangat pendek (BB/TB) berat badat menurut tinggi badan, terbagi menjadi 5 Status gizi yaitu , obesitas, gizi lebih, normal, gizi kurang, dan gizi buruk. Proses pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara dan observasi untuk pengamatan dan analisa terhadap proses penentuan gizi kurang pada balita di posyandu kelurahan karang anyer sehingga mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan oleh peneliti.

## 3. Analisis Sistem
Pada proses ini dilakukan  kegiatan identifikasi  masalah dari sistem yang sedang berjalan dan merancang  sistem  yang  akan  diusulkan.  Dari  identifikasi  tersebut  diharapkan  penulis  dapat menemukan permasalaahan yang terjadi pada proses penentuan gizi kurang pada balita di posyandu kelurahan karang anyer, dan menemukan solusi bagi permasalahan tersebut.
4. Desain Sistem
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  merancang  sistem  yang  akan  diusulkan. Perancangan mencakup, tampilan user , database dan coding program dari suatu informasi.
5. Implementasi Sistem
Setelah sistem dirancang tahap selanjutnya adalah mengimplementasikan sistem tersebut agar penulis dapat melihat sejauh mana hasil dari perancangan dan pembuatan sistem tersebut.

## 6. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  & MYSQL dilakukan  untuk mengevaluasi  dan  memastikan  bahwa  sistem  yang  sudah  dibangun  dapat  berjalan  sebagaimana mestinya dan sesuai dengan kebutuhan yang sudah diuraikan sebelumnya. Konfigurasi sistem diawali dengan  tahap  penelitian  data  gizi  buruk  pada  balita,  dilanjutkan  dengan  tahap  pengolahan  data kedalam software yang  disesuaikan  dengan  perhitungan  probabilitas,  selanjutnya  melakukan normalisasi data atau perancangan database dan iterface program.
7. Perawatan ( Maintenance )
Setiap software perlu  dilakukan  perawatan  agar  mengurangi  dan  menghindari  kerusakan  dari perlatan dengan cara memastikan tingkat kinerja serta meminimalisir beban perawatan.
Unified Modeling Language (UML)
Unified Modeling Language (UML) adalah sebuah alat dalam teknik pengembangan sistem yang berorientasi objek dalam pendokumentasian dan melakukan spesifikasi pada objek. UML pertama kali
Eko Rizky Dirta, Dewi Maharani, Abdul Karim Syahputra
dipopulerkan oleh Grady Booch dana OMT, kemudian Ivar Jacobson, yang menciptakan Object Oriented Software  Engineering (OOSE)  ikut  bergabung.  Standar  UML  dikelola  oleh Object  Management  Group (OMG)  (Mulyani,  2017).  Ada  beberapa  diagram  pada Unified  Modeling  Language (UML),  berikut penjelasannya.
1. Use Case Diagram
Merupakan  diagram  yang  harus  dibuat  pertama  kali  saat  pemodelan  perangkat  lunak berorientasi  objek  dilakukan. Use  case  diagram menjelaskan  manfaat  sistem  jika  dilihat  menurut pandangan orang yang berada di luar sistem ( actor ).
Table 1. Simbol Use Case Diagram No. Gambar Nama Keterangan 1 Actor Merupakan penggunaan dari sistem. Penamaan aktor menggunakan kata benda. 2 Use Case Merupakan pekerjaan/aktivitas yang dilakukan  oleh  aktor.  Penamaan  use  case dengan kata kerja. 3 Generalization Hubungan  dimana  objek  anak  ( descendent ) berbagi perilaku dan struktur data dari objek yang ada di atasnya objek induk (ancestor).
4 Include Menspesifikasikan  bahwa use  case sumber secara eksplisit. 5 Extend Hubungan  antara use  case dengan use  case , extends menyatakan bahwa
5 Extend jika  pekerjaan  yang  dilakukan  tidak  sesuai atau terdapat kondisi khusus, maka lakukan pekerjaan itu. 6 Association Apa yang menghubungkan antara objek satu dengan objek lainnya.

## 2. Sequence Diagram
Sequence  Diagram adalah  Diagram  ini  diatur  berdasarkan  waktu.  Objek-objek  yang  berkaitan dengan proses berjalannya operasi diurutkan dari kiri ke kanan berdasarkan waktu  terjadinya dalam pesan yang terurut (Sano, 2020).
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
Table 2. Simbol Squence Diagram No. Gambar Nama Keterangan 1 Aktor Menspesifikasikan himpuan peran yang pengguna  mainkan  ketika  berinteraksi  dengan use case. 2 Objek Sebuah  objek  yang  berasal  dari  kelas.  Atau dapat  dinamai  dengan  kelasnya  saja.  Aktor termasuk objek. 3 Aktivitas Menunjukkan masa hidup dari objek Message. 4 Message Spesifikasi  dari  komunikasi  antar  objek  yang memuat  informasi-informasi  tentang  aktifitas yang terjadi 5 Return Pesan kembalian dari komunikasi antar objek. 3. Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses  bisnis. Activity  diagram menggambarkan  berbagai  aliran  aktivitas  dalam  sistem  yang  sedang dirancang.
Table 3. Simbol Activity Diagram No Gambar Nama Keterangan 1 Start Point Bagaimana  objek  dibentuk  atau  diawali. Diletakkan  pada  pojok  kiri  atas  dan merupakan awal aktivitas. 2 End Point Akhir dari sebuah aktivitas. 3 Activity Menggambar  kan  suatu  proses/kegiatan bisnis.  Memperlihatkan  bagaimana  masing- masing  kelas  antarmuka  saling  berinteraksi satu sama lain. 4 Fork Node Fork/percabangan, digunakan untuk menunjukkan kegiatan yang dilakukan secara paralel  atau  untuk  menggabung  kan  dua kegiatan paralel menjadi satu.
Join Join  (penggabungan)  atau  rake,  digunakan untuk menunjukkan adanya dekomposisi.
4. Class Diagram
Class  Diagram dibuat  setelah  diagram use  case dibuat  terlebih  dahulu.  Pada  diagram  ini  harus menjelaskan  hubungan  apa  saja  yang  terjadi  antara  suatu  objek  dengan  objek  lainnya  sehingga terbentuklah  suatu  sistem  aplikasi.  Class  diagram  memperlihatkan  penelitian  dan  struktur  class, package dan objek beserta hubunganya satu sama lain. Objek merupakan hasil dari sebuah instasiasi dari sebuah class .
Table 4.Simbol Class Diagram No Gambar Nama Keterangan 1 Class Kelas pada struktur sistem. Himpunan  dari  objek-objek  yang berbagi  atribut  serta  operasi  yang sama. 2 Interface Sama dengan kondep interface dalam pemrograman berorientasi objek. 3 Association Relasi antar kelas menghubungkan antara  objek  satu  dengan  objek lainnya, biasannya disertai multiplicity . 4 Asosiasi bearah/ directed association Relasi  antar  kelas  dengan  makna kelas  yang  satu  digunakan  oleh kelas yang lain, 5 Generalisasi/ Generalication Relasi  antar  kelas  dengan  makna generalisasi-  spesialisasi  (umum khusus). 6 Dependency Relasi  antar  kelas  dengan  makna ketergantungan antar kelas. 7 Agresiasi/aggregation Relasi  antar  kelas  dengan  makna semua-bagian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang  dibangun  ialah berupa sistem yang sebelumnya belum diterapkan oleh pihak Pusksesmas sehingga perhitungan masih menggunakan penentuan secara manual dan data tidak  bisa  terarsip  dengan  semestinya,  Dengan  adanya  perancangan  aplikasi  metode naïve  bayes diharapkan  dapat  membantu  pihak  Puskesmas  Gambir  baru  meningkatkan  kinerja  pada  bidang kesehatan  di  masing-  masing  posyandu  Kelurahan  Karang  Anyer,  dimana  ketentuan  itu  didapati melalui hasil perhitungan berdasarkan probabilitas data balita keseluruhan menjadi lebih efesien.
Proses pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi langsung objek penelitian yaitu Puskesmas Gambir Baru untuk mengetahui data jumlah balita dan kategori BB/U, TB/U, BB/TB untuk  mendukung  keputusan  dalam  menentukan  status  gizi  balita  pada  bagian  gizi  balita.  Berikut diketahui dari Puskesmas Gambir Baru Daerah Kabupaten Asahan dari tahun 2021 hingga 2022 dapat dilihat pada Tabel 5.
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
Tabel 5. Status Gizi Pada Balita Puskesmas Kelurahan Gambir Baru Daerah Kabupaten
Asahan 2021-2022 No Posyandu BB/U TB/U BB/TB Total Balita N K SK N P N TN 1 Cempaka 36 10 2 41 7 41 7 144 2 Bukit 42 4 0 43 3 42 4 138 3 Flamboyan 26 4 0 30 0 25 5 90 4 Mawar 1 39 14 0 51 2 41 12 159 5 Mawar 2 31 12 1 38 6 35 9 132 6 Karang Rejo 14 0 1 12 3 14 1 45 Sumber: Puskesmas Kelurahan Karang Anyer Daerah Kabupaten Asahan 2021-2022

## Probabilitas Kriteria Dependen Berat Badan Per Umur (Bb/U)
Menentukan probabilitas berdasarkan berat badan/ umur balita diambil dari keseluruhan data balita diurut berdasarkan kelas yang diurutkan pada tabel BB/U 1.1.
Tabel 6. Perhitungan Probabilitas BB/U BB/U Jmh Data Gizi Baik Jmh Data Gizi Kurang Probalitas Gizi Baik Probalitas Gizi Kurang Berat Badan Normal 179 9 179 208 = 0.8606 9 28 = 0.3214 Kurang 19 16 19 208 = 0.0913 16 28 = 0.5714 Risiko Lebih 8 1 8 208 = 0.0385 1 28 = 0.0357 Sangat Kurang 2 2 2 208 = 0.0096 2 28 = 0.0714 Total 208 28
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  diatas  klasifikasi  status  gizi  balita  berdasarkan  BB/U memiliki data paling banyak yaitu berat badan normal dengan probabilitasnya gizi baik, melalui proses yang diambil berdasarkan rumus (1).

## Probabilitas Kriteria Dependen Tinggi Badan Per Umur (TB/U)
Menentukan  probabilitas  berdasarkan  tinggi  badan/  umur  balita  diambil  dari  data  balita diambil dari keseluruhan data balita diurut berdasarkan kelas yang diurutkan pada Tabel TB/U 5.
Tabel 7. Perhitungan Probabilitas TB/U TB/U Jmh Data Gizi Baik Jmh Data Gizi Kurang Probalitas Gizi Baik Probalitas Gizi Kurang Normal 190 25 190 208 = 0.9135 25 28 = 0.8929 Pendek 15 3 15 208 = 0.0721 3 28 = 0.1071 Sangat Pendek 3 0 3 208 = 0.0144 0 28 = 0.000 Total 208 28
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  diatas  klasifikasi  status  gizi  balita  berdasarkan  TB/U memiliki  data  paling  banyak  yaitu  tinggi  badan  normal  dengan  probabilitasnya  gizi  baik,  melalui proses yang diambil berdasarkan rumus (1).

## Probabilitas Kriteria Dependen Berat Badan Per Tinggi Badan (Bb/Tb)
Menentukan probabilitas berdasarkan tinggi badan/ tinggi badan balita diambil dari data balita pada Tabel 7.
Tabel 8. Perhitungan Probabilitas BB/TB BB/TB Jmh Data Gizi Baik Jmh Data Gizi Kurang Probalitas Gizi Baik Probalitas Gizi Kurang Normal 198 3 198 208 = 0.9519 3 28 = 0.1071 Tidak Normal 10 25 10 208 = 0.0481 25 28 = 0.8929 Total 208 28
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  diatas  klasifikasi  status  gizi  balita  berdasarkan  BB/TB memiliki  data  paling  banyak  yaitu  berat  dan  tinggi  balita  normal  dengan  probabilitasnya  gizi  baik. Untuk  menjelaskan  teorema  Naive  Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan sejumlah  petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut diketahui  berdasarkan  jumlah  data  gizi  baik  dan  gizi  buruk,  Dimana  Variabel  C  merepresentasikan kelas, sementara variabel X1 ... Xn merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan  klasifikasi  atau  kriteria.  Maka  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya sampel karakteristik tertentu dalam kelas C (Posterior) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut, seringkali disebut prior), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik- karakteristik  sampel  pada  kelas  C  (disebut  juga  likelihood),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan karakteristik-karakteristik  sampel  secara  global  (disebut  juga  evidence)  berdasarkan  pada  rumus  (1) (Dahri et al., 2016).
Klasifikasi status gizi dapat ditentukan jika: Balita ke 237 Memiliki
K1 : (BB/U - > KURANG ) dan
K2 : (TB/U -> NORMAL) dan
K3 : (BB/TB -> NORMAL) Maka

## Probalitas
K1 : KURANG -> GIZI BAIK = 0.0913
K1 : KURANG -> GIZI KURANG = 0.5714
K2 : NORMAL -> GIZI BAIK = 0.9135 K2 : NORMAL -> GIZI KURANG = 0.8929 K3 : Normal -> Gizi Baik = 0.9519
K3 : Normal -> Gizi Kurang = 0.1071
Nilai Gizi Baik = 0.0913 x 0.9135 x 0.9519 = 0,0794
Nilai Gizi Kurang = 0.5714 x 0.8929 x 0.1071 = 0,0546
Maka Klasifikasi gizi Untuk Balita ke 237 Adalah Gizi Baik.
Setelah  melakukan  perhitungan  probabilitas  dengan  kategori  gizi  baik  dan  gizi  kurang  maka didapati balita di Puskesmas Gambir baru, kelurahan Gambir Baru memiliki 6 posyandu dengan total balita 236 yaitu  memiliki klasifikasi sebanyak 236 balita dengan gizi baik berdasarkan proses penentuan dengan metode naïve bayes , dengan pengujian pada balita ke 237 berdasarkan probabilitas sebanyak 236 balita  dapat  diketahui  status  gizi  balita  237  adalah  gizi  baik.  Kemudian  peneliti  melakukan implementasi sistem perangkat website. Pada sata pertama kali aplikasi dijalankan tampilan utama yang
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
muncul  adalah  tampilan home adalah  tampilan  pertama  kali  ketika user mengklik  menu user pada tampilan index . Pada tampilan home ini terdiri dari beberapa menu yaitu menu daftar dan menu login .

## Gambar 2. Tampilan Layout Menu
Setelah melakukan login admin, maka diarahkan kepada halaman menu yang terdiri dari menu Klasifikasi, Data Latih, Uji Akurasi, dan Laporan Hasil.
Gambar 3. Tampian Login
Halaman ini menampilkan menu login , bagi user yang sudah melakukan form registrasi maka akan dapat melakukan konsultasi dengan menggunakan username dan password yang dimilikinya.
Gambar 4. Tampilan Halaman Klasifikasi
Tampilan    halaman  klasifikasi    adalah  tampilan    yang  berisikan  tentang  semua  data  yang berhubungan dengan database dimana menampilkan data balita dan data latih.
Gambar 5. Tampilan Halaman Uji Akurasi

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:  (1)  aplikasi  sistem  dengan  metode naïve  bayes ini  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa pemrogramanan  PHP  dan MySql agar  mampu  membantu  dalam  menentukan  status  gizi  balita berdasarkan  probabilitas  dalam  data  sebelumnya;  (2)  metode naïve  bayes dapat  di  implementasikan dalam penentuan status gizi balita pada posyandu – posyandu di Kelurahan Karang Anyer oleh kader dan dapat diketahui oleh bidan; dan (3) metode Naïve Bayes dapat diterapakan dalam sistem klasifikasi penentuan  status  gizi  pada  balita  dan  menghasilkan  nilai  yang  sama  antara  perhitungan  manual dengan sistem, dan telah terbukti melalui tahap pengujian sistem dengan bahasa pemprograman PHP. Pembuatan sistem naïve bayes ini masih sangat sederhana dan jauh dari kesempurnaan sehingga perlu adanya  pengembangan  sistem,  antara  lain:  (1)  diperlukan  perawatan  ( maintenance )  terhadap  sistem yang  sudah  dibangun,  agar  sistem  dapat  digunakan  secara  berkelanjutan;  (2)  diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  menggunakan data  mining klasifikasi  lainnya  sebagai  pembanding,  sehingga
Pemanfaatan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Balita Pada Kelurahan Karang Anyer
diketahui  tingkat  akurasi  yang  lebih  tepat;  dan  (3) Kompleksitas dan security data  terus  ditingkatkan perlunya penambahan pengetahuan pada sistem ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bhatia, P. (2019). Data Mining and Data Warehousing: Principles and Pratical Techniques. In Studies in Computational Intelligence (Vol. 47).
Dahri, D., Agus, F., & Khairina, D. M. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi  Universitas  Mulawarman. Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,
11 (2), 29. https://doi.org/10.30872/jim.v11i2.211
Harfizar,  H.,  Yuliana,  K.,  &  Muh  Afiffudin,  M.  A.  (2017).  Perancangan  Sistem  Informasi  Pendataan Karyawan  Pada  Perusahaan  Jasa  Berbasis  Web. SENSI  Journal , 3 (2),  190 – 207. https://doi.org/10.33050/sensi.v3i2.777
Harliana,  H.,  Yusron,  R.  D.  R.,  &  Machfud,  I.  (2022).  Klasifikasi  dan  Monitoring  Status  Gizi  Balita Melalui  Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classification  Berbasis  GIS. Jurnal  Ilmiah  Intech : Information Technology Journal of UMUS , 4 (02), 161 – 168.
https://doi.org/10.46772/intech.v4i02.869
Listijo, S. M., Listijo, H., & Pesah, W. (2022). Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes Dan Forward Selection Di Puskesmas Argamakmur. Komputaki, 8(1) .
Listiyono, H., Sani, D. L., Khristianto, T., & Soelistijadi, R. (2022). Desain Sistem Informasi Perpustakaan Universitas Stikubank Semarang Berbasis Web. Pixel :Jurnal Ilmiah Komputer Grafis , 15 (1), 121 – 131. https://doi.org/10.51903/pixel.v15i1.742
Mulyani,  S.  (2017). Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Keuangan  Daerah  Notasi Pemodelan Unified Modeling Language (UML) (2nd ed.). Abdi Sistematika.
Novendri, M. S., Saputra, A., & Firman, C. E. (2019). Aplikasi Inventaris Barang Pada MTS Nurul Islam Dumai Menggunakan PHP Dan MySQL. Lentera Dumai , 10 (2).
Ordila,  R.,  Wahyuni,  R.,  Irawan,  Y.,  &  Yulia  Sari,  M.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma Clustering (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda). Jurnal Ilmu Komputer , 9 (2), 148 – 153.
Parrangan, G. A., & Pangemanan, S. S. (2017). Penerapan Sistem Informasi Akutansi Penjualan Pada PT
Deho Canning Company Bitung . ACCOUNTABILITY , 6(1) , 112 – 117.
https://doi.org/10.32400/ja.16033.6.1.2017.112-117
Putera, A. R., & Ibrahim, M. (2018). Rancang Bangun Sistem Informasi Peminjaman dan Pengembalian Buku  Perpustakaan  SMP  Negeri  1  Madiun. DoubleClick:  Journal  of  Computer  and  Information Technology , 1 (2), 57 – 61. https://doi.org/10.25273/doubleclick.v1i2.2025
Putri, H., Purnamasari, A. I., Dikananda, A. R., Nurdiawan, O., & Anwar, S. (2021). Penerima Manfaat Bantuan Non Tunai Kartu Keluarga Sejahtera Menggunakan Metode NAÏVE BAYES dan KNN.
Building of
Informatics, Technology
and Science (BITS) , 3 (3), 331 – 337.
https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1093
Rahayu, S., Sari, A. R., & Saputra, T. S. (2018). Analisa Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Pada UPT  Dinas  Pendidikan  Kecamatan  Neglasari  Kota  Tangerang. SENSI  Journal , 4 (1),  1 – 8. https://doi.org/10.33050/sensi.v4i1.703
Rahmawati, N. (2019). Klasifikasi Kondisi Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus
Posyandu Melati IV). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika , 2 (3). http://repository.unama.ac.id/id/eprint/980
Eko Rizky Dirta, Dewi Maharani, Abdul Karim Syahputra
Sano,  A.  V.  D.  (2020). Diagram  Sequence  Dalam  Analisa  &  Desain  Sistem  Informasi . https://binus.ac.id/malang/2020/12/beberapa-definisi-tentang-data-informasi-dan-sistem- informasi-menurut-beberapa-ahli/
Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2020). Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa. Creative Information Technology Journal , 6 (1), 1 – 11.
https://doi.org/10.24076/citec.2019v6i1.178
Saryoko, A., Ningsih, A. S. S., & Agustina, T. (2015). Sistem Informasi Penggajian Karyawan Pada Bekasi Montessori  Private  School . Seminar  Nasional  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  Komputer, 89 – 94. http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/sniptek/article/view/158
Setiawan, H. B., & Utama, G. P. (2022). Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) Jakarta-Indonesia , September , 1(1), 707 – 715.
Sudirman, Windarto, A. P., & Wanto, A. (2018). Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 420 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/420/1/012089
Wanto, Anjar, D. (2020). Data Mining : Algoritma dan Implementasi - Books. In Yayasan kita menulis .
Widiyanto, D. (2022). Perancangan Sistem Informasi Manajemen Inventori Berbasis Web (Studi Kasus: SMK YPT Purworejo). Jurnal Ekonomi Dan Teknik Informatika , 10 (1), 24 – 31.