## Klasifikasi Status Stunting Balita Dengan Metode
Support Vector Machine Berbasis Web
Fauzan Adzhima 1 , Elvia Budianita 2 , Alwis Nazir 3 , Fadhilah Syafria 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 11950115064@students.uin-suska.ac.id 1 , elvia.budianita@uin-suska.ac.id 2 , alwis.nazir@uin- suska.ac.id 3 , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 4
Abstrack - Parents should pay attention to their children during their toddler years because at that age, they are vulnerable to various growth and developmental disorders, one of which is stunting. Stunting is  a  growth  and  developmental  disorder  caused  by  nutritional  deficiencies  and  is  characterized  by  a height that does not meet the normal growth criteria for children of the same age. To prevent stunting, healthcare  workers  or  integrated  health  post  (Posyandu)  cadres  measures  the  anthropometry  of children’s bodies at Posyandu. The data from these body measurements are then processed manually, which  poses  a  significant  risk  of  processing  errors  due  to  human  error.  By  studying  the  patterns  in measurement data, data mining can help address issues in the data processing process. Support Vector Machine (SVM) is one of the commonly used data mining methods for classification problems, known for  its  ability  to  work  with  small  memory  and  separate  data  that  cannot  be  linearly  separated.  Age, gender,  Early  Initiation  of  Breastfeeding  (EIBF),  weight,  and  height  are  the  attributes  used  for classification using the SVM algorithm. Based on the conducted tests, there were 1172 data points with an average performance result of the best model using the parameter γ = 0.01, achieving an accuracy of 98.99%. This means that the model can be used to accurately predict new measurement data, enabling timely preventive measures for stunting.
Keywords - Children, Stunting, Data Mining, Classification, Support Vector Machine
Intisari - Orang tua harus memperhatikan anak mereka saat balita, karena di usia tersebut mereka rentan terhadap berbagai gangguan pertumbuhan dan perkembangan, salah satunya stunting . Stunting adalah gangguan pertumbuhan dan perkembangan yang disebabkan oleh kekurangan gizi dan ditandai dengan tinggi  badan  yang  tidak  memenuhi  kriteria  pertumbuhan  normal  anak  seusianya.  Untuk  mencegah stunting , tenaga kesehatan atau kader posyandu mengukur antropometri tubuh anak-anak di posyandu. Data hasil pengukuran tubuh anak diproses secara manual, sehingga ada kemungkinan besar kesalahan pemrosesan karena kesalahan manusia ( human error ). Dengan mempelajari pola data pengukuran, data mining dapat mengatasi masalah dalam proses pengolahan data pengukuran. SVM merupakan salah satu metode data  mining yang  umum  dipakai  untuk  permasalahan  klasifikasi  dengan  kelebihannya  yang dapat  bekerja  dengan  menggunakan  memori  yang  kecil  serta  dapat  memisah  data  yang  tidak  dapat dipisahkan  secara  linier.  Usia,  jenis  kelamin,  Inisiasi  Menyusui  Dini  (IMD),  berat  badan,  dan  tinggi badan adalah atribut yang digunakan untuk klasifikasi menggunakan algoritma SVM ini. Berdasarkan pengujian  yang  dilakukan,  terdapat  1172  data  dengan  hasil  rata-rata  performa  model  terbaik menggunakan  parameter  γ  =  0.01  dan  akurasi  98.99%,  sehingga  model  dapat  digunakan  untuk memprediksi  data  pengukuran  baru  secara  akurat  dan  tindakan  pencegahan stunting dapat  segera dilakukan.
Kata Kunci – Balita, Stunting , Data Mining , Klasifikasi, Support Vector Machine .

## I. P ENDAHULUAN
Gangguan  petumbuhan  atau stunting masih  menjadi  masalah  utama  yang  banyak ditemukan  pada  balita  di  Indonesia.  Hasil  dari  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  yang diumumkan  oleh  Kementrian  Kesehatan  pada  Rapat  Kerja  Nasional  BKKBN  tahun  2023 menunjukkan  bahwa  prevalensi stunting di  Indonesia  mengalami  penurunan  dari  24,4%
menjadi 21,6% di tahun 2022 [1]. Pemerintah terus berupaya untuk menekan angka stunting balita berada di bawah 20%, mengikuti standar dari WHO.
Stunting merupakan  gangguan  pertumbuhan  yang  dialami  oleh  anak-anak  karena  gizi buruk,  infeksi  yang  berulang,  dan  stimulasi  psikososial  yang  kurang  memadai  [2]. Stunting ditandai  dengan  kondisi  tubuh  yang  pendek  atau  sangat  pendek  berdasarkan  indeks  Panjang Badan menurut Umur (PB/U) atau Tinggi Badan menurut Umur (TB/U) berada pada ambang batas ( z-score ) antara -3 SD sampai dengan < -2 SD [3]. Faktor yang menyebabkan terjadinya stunting pada balita terbagi menjadi dua, yaitu faktor eksternal dari lingkungan masyarakat dan faktor internal yang meliputi keadaan di dalam lingkungan rumah. Faktor eksternal penyebab stunting diantaranya yaitu kebudayaan, pendidikan, pelayanan kesehatan, keadaan ekonomi dan politik,  keadaan  pertanian  dan  sistem  pangan,  serta  kondisi  air,  sanitasi  dan  lingkungan. Sedangkan  faktor  internal  dapat  disebabkan  dari  perawatan  anak  yang  kurang  memadai, pemberian Air Susu Ibu (ASI) eksklusif dan Makanan Pendamping Air Susu Ibu (MPASI) yang kurang  optimal,  keadaan  ibu,  kondisi  rumah,  kualitas  makanan  yang  rendah,  keamanan makanan dan air, dan infeksi [4].
Penelitian  terkait  klasifikasi stunting juga  dilakukan  dengan  menerapkan  beberapa algoritma tertentu, seperti pada penelitian Syahrani Lonang dan Dwi Normawati dengan judul Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature Selection Backward Elimination . Penelitian tersebut menggunakan data dengan 2 kelas dan 9 atribut yaitu jenis kelamin, umur, berat, tinggi, berat badan dibandingkan umur (bb/u), z-score bb/u, berat badan dibandingkan tinggi badan (bb/tb), z-score bb/tb, z-score tb/u, mendapatkan hasil nilai akurasi 92,2%, presisi 93,7%, recall 71% dan f1-score 77,8% dengan menerapkan algoritma KNN dengan seleksi fitur backward elimination [5]. Penelitian lain yang dilakukan oleh  Monica  Yoshe  Titimeidara  dan  Wiwien  Hadikurniawati  dengan  judul  penelitian Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Stunting  Pada Balita , mendapatkan hasil akurasi 88% dari proses klasifikasi terhadap data dengan 2 kelas dan 5 atribut yang disederhanakan menjadi 3 atribut yaitu umur, berat badan dan tinggi badan [6] Proses  klasifikasi stunting dalam  penelitian-penelitian  tersebut  menerapkan  prinsip-prinsip data mining .
Data mining merupakan sebuah proses menemukan atau mengekstrak pola-pola, asosiasi, perubahan,  anomali  dan  struktur  yang  penting  dari  kumpulan  data  yang  disimpan  dalam beberapa sumber data seperti file system , basis data, data warehouse atau tempat penyimpanan informasi lainnya [7]. Metode data mining dapat dibagi menjadi 2 kategori, yaitu deskriptif dan prediktif [8]. Metode deskriptif mencirikan sifat umum dari data, seperti analisa asosiasi dan analisas klastering. Sedangkan metode prediktif meringkas terhadap data yang tersedia, seperti analisa regresi dan analisa klasifikasi.
Klasifikasi merupakan proses menemukan model atau fungsi yang membedakan kelas data [9]. Proses utama dari klasifikasi yaitu membangun model dan melakukan klasifikasi (prediksi) pada objek data lain agar kelas objek tersebut dapat dilihat kemiripan karakteristiknya terhadap objek yang sudah tersimpan dalam model [10].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Dimas Aryo Anggoro dan Naqshauliza Devi Kurnia dengan judul Comparison of Accuracy Level of Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithms in Predicting Heart Disease , digunakan sebuah dataset berjumlah 304  data  dengan  14  atribut.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  akurasi  dari algoritma  SVM  yaitu  90,10%,  lebih  besar  dari  akurasi  algoritma  KNN  yaitu  81,31%  [11]. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Yash  Jayesh  Chauhan  dengan  judul Cardiovascular Disease Prediction using Classification Algorithms of Machine Learning , data yang digunakan sebanyak 3751 data, terdiri dari 2 kelas yaitu pasien yang beresiko terkena penyakit  jantung dan  pasien  yang  tidak  beresiko  terkena  penyakit  jantung  dengan  14  atribut.  Berdasarkan penelitian  tersebut,  algoritma  SVM  mendapatkan  hasil  akurasi  88,13%  [12].  Penelitian
mengenai  klasifikasi stunting dengan  algoritma  SVM  oleh  Izzati  Rahmi,  Mega  Susanti, Hazmira Yozza dan Frilianda Wulandari menggunakan data balita sebanyak 440 data. Atribut yang  digunakan  antara  lain  yaitu  umur,  panjang  bayi  saat  lahir,  jumlah  tanggungan,  jenis kelamin,  pemasukan  rata-rata,  status  pekerjaan,  status  menyusui,  status  kebiasaan  ibu, pendidikan terakhir ibu, dan status pengetahuan ibu. Dari penelitian tersebut, parameter terbaik algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasikan  data  tersebut  adalah  dengan  menggunakan cost = 10, gamma = 5 dan fungsi kernel RBF, dengan akurasi yang didapat yaitu 100%, menunjukkan bahwa data dapat diklasifikasikan dengan sangat baik [13].
Dalam  penelitian  ini,  penulis  bertujuan  untuk  menerapkan  metode data  mining dengan algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasi  status stunting pada  balita  yang  berbasis  web  untuk mengetahui  apakah  balita  tersebut  masuk  dalam  kategori stunting ,  sehingga  dapat  dilakukan tindakan pencegahan dini. Berdasarkan penelitian tentang penyebab dan gejala stunting yang telah  dijelaskan,  penelitian  ini  akan  menggunakan  data  dengan  5  atribut  yaitu  usia,  jenis kelamin, berat badan, tinggi badan dan Inisiasi Menyusui Dini (IMD).

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Metode Penelitian
Tahapan dari proses klasifikasi stunting balita digambarkan dalam flowchart pada Gambar 1. Berikut proses dari penelitian yang akan dilakukan:

## Gambar 1. Proses Penelitian

## 1. Mengumpulkan Data
Data yang digunakan yaitu data stunting balita dari beberapa provinsi di Indonesia. Total data  berjumlah  1190  data  yang  disimpan  dalam  format  . xlsx ,  dengan  atribut  Kelurahan, Anak_Ke,  Tgl_Lahir,  Jenis_Kelamin,  NIK_Anak,  Nama_Anak,  BB_Lahir,  PB_Lahir, Berat_Badan, Tinggi_Badan, Buku, IMD, Nama_Orangtua, No_Hp_Orangtua, Alamat, RT dan RW.
T ABEL I S UMBER DATA
Provinsi Kota/Kabupaten Tahun Jumlah Data Jawa Tengah Grobogan 2018 20 Kalimantan Selatan Hulu Sungai Tengah 2019 49 Kalimantan Tengah Barito Utara 2017 30 Bengkulu Kepahiang 2020 508 Jambi Tanjung Jabung Timur 2018 39 Maluku Maluku Tengah 2021 29 Sulawesi Tenggara Muna Barat 2020 32 Sumatera Utara Nias Utara 2020 73 Riau Pekanbaru 2021 410 Total 1190
Gambar 2. Atribut Data

## 2. Analisa Kebutuhan Data
Data  yang  digunakan  berjumlah  1190  data stunting balita  yang  diambil  dari  hasil pengukuran  balita  di  beberapa  provinsi  di  Indonesia.  Untuk  memaksimalkaan  performa  dari model yang akan dibangun, perlu dilakukan preprocessing terhadap data yang akan digunakan.
a) Data Selection
Langkah  pertama  dari  tahapan preprocessing adalah  memilih  atribut  yang  memiliki pengaruh signifikan terhadap karakteristik dari kelas dari data. Dalam penelitian ini, atribut yang dipakai yaitu usia, jenis kelamin, Inisiasi Menyusui Dini (IMD), berat badan, tinggi badan, dan 2 kelas yaitu status dengan nilai normal dan stunting .
b) Data Cleaning Tahap berikutnya dari preprocessing yaitu  membersihkan data. Tujuannya  adalah untuk membersihkan data dari baris data yang kosong dan tidak konsisten, sehingga model dapat dibangun  dengan  performa  yang  baik.  Setelah  melakukan  pembersihan,  data  berkurang menjadi  1172  data  dengan  851  kelas  normal  dan  321  kelas stunting .  Data  kemudian disimpan dalam format . xlsx dengan menggunakan aplikasi Microsoft Office Excel .
c) Data Encoding Data dilakukan proses encoding untuk menyesuaikan dengan algoritma yang dipakai yaitu SVM.  Metode encoding yang  digunakan  adalah One-Hot  Encoding .  Metode  ini menghasilkan  atribut  baru  dari  atribut  nominal  seperti  atribut  jenis  kelamin  dan  IMD. Sedangkan  untuk  kelas  menggunakan  metode Label  Encoding ,  sehingga  kelas  normal menjadi bernilai 0 dan kelas stunting menjadi bernilai 1.

## 3. Analisa Metode SVM
Metode  atau  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine )  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi yang bekerja dengan cara memisah dua buah kelas dengan sebuah hyperplane terbaik yang ditemukan. Metode SVM menggunakan fungsi-fungsi linier dalam ruang fitur berdimensi tinggi.  Akurasi  dari  model  SVM  yang  dibangun  sangat  bergantung  pada  fungsi kernel dan parameter yang digunakan [14].
Langkah-langkah  dalam  melakukan  perhitungan  dari  klasifikasi  dengan  metode  SVM dapat  dijelaskan  sebagai  berikut.  Pertama,  tentukan kernel yang  akan  dipakai,  dalam  hal  ini yaitu kernel polynomial . Fungsi dari kernel ini ditunjukkan dengan persamaan berikut.
𝐾(𝑥, 𝑦) =   (𝑥 𝑇 . y + c) 2 (1)
Dimana 𝐾(𝑥, 𝑦) merupakan fungsi kernel polynomial , 𝑥 𝑇 adalah transpose dari data x, y untuk kelas data, dan c merupakan konstanta. Berdasarkan persamaan fungsi kernel polynomial, dapat dilakukan pemetaan fitur untuk data 𝑥 , sehingga didapat persamaan pemetaan fitur.
𝜑(𝑥) = [(𝑥 𝑇 . x + c) 2 ] (2)
Ulangi proses ini untuk semua data x untuk mendapatkan pemetaan fitur 𝜑(𝑥) di setiap data x. Untuk mendapatkan pembatas dari tiap kelas maka digunakan persamaan berikut.
( 1 2 ) ×   ‖𝑤‖ 2 (3)
Dimana  w  adalah  bobot  vektor  yang  menentukan  pembatas,  dan  ||w||  merupakan  norma Euclidean dari  bobot  vektor  w.  Kemudian,  dengan  nilai  bobot  vektor  yang  didapat,  maka klasifikasi tiap kelas dapat ditentukan dengan persamaan berikut.
𝑦 𝑖 × (𝑤 𝑇 ×  𝜑(𝑥 𝑖 ) + 𝑏)   ≥ 1 (4)
Semua data latih (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) dihitung dengan persamaan diatas. 𝜑(𝑥 𝑖 ) adalah pemetaan fitur terhadap data  latih ke  -i, sedangkan y i adalah kelas data ke  -i.  Penentuan kelas dari data baru dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑓(𝑥 𝑗 ) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑤 𝑇 ×  𝜑(𝑥 𝑗 ) + 𝑏) (5)
𝑓(𝑥 𝑗 ) merupakan kelas data baru. Jika 𝑓(𝑥 𝑗 ) lebih besar atau sama dengan 0.5, maka data merupakan kelas stunting , dan jika 𝑓(𝑥 𝑗 ) lebih kecil dari 0.5, maka data merupakan kelas normal.

## 4. Analisa Fungsional Sistem
Fungsionalitas  dari  sistem  klasifikasi  status stunting balita  dengan  metode  SVM  dapat dilihat pada use case diagram berikut.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Klasifikasi Status Stunting Balita Dengan SVM

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
Implementasi sistem klasifikasi status stunting balita dengan menggunakan metode SVM dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Bangun Model
Gambar 4 merupakan gambar tampilan halaman untuk membangun model. Dalam halaman ini, ada  beberapa  perintah  yang  dapat  dilakukan,  diantaranya  mengimpor dataset yang  akan digunakan,  melakukan encoding  data ,  dan  mengatur  konfigurasi  dari  model  yang  akan dibangun. Data yang digunakan saat penelitian berjumlah 1172 data, dengan 5 atribut. Proses encoding data  akan  menghasilkan  2  atribut  tambahan,  sehingga  jumlah  atribut  keseluruhan yang digunakan adalah 7 atribut, yaitu usia, berat badan, tinggi badan, jenis kelamin_L, jenis kelamin_P, IMD_Iya, IMD_Tidak.

## Gambar 5. Halaman Encoding Data
Gambar 5 menampilkan sebuah jendela untuk melakukan encoding data . Opsi dari encoding data yaitu One-Hot dan Label . One-Hot Encoding untuk data atribut, dan Label Encoding untuk data kelas. Atribut yang dapat dilakukan encoding adalah atribut dengan tipe data object , seperti yang terlihat pada gambar 5.

## Gambar 6. Halaman Konfigurasi Model
Setelah proses encoding data selesai, maka bisa dilanjutkan dengan proses konfigurasi model, dimana  parameter  dari  model  yang  akan  dibangun  dapat  diatur  untuk  mendapatkan  model dengan  performa  terbaik.  Gambar  6  menunjukkan  hasil  performa  dari  model  yang  telah dibangun, yaitu akurasi, f1-score , recall , dan precision .

## Gambar 7. Halaman Kelola Model
Model-model yang sudah dibangun disimpan ke dalam database . Model tersebut dapat dikelola oleh Admin untuk dilakukan pengujian terhadap model yang sudah dibangun, aktivasi model yang akan digunakan dalam sistem, dan penghapusan model.
Gambar 8. Halaman Prediksi Data
Prediksi dapat dilakukan dengan menginput data pengukuran balita, yaitu jenis kelamin, IMD, berat badan, tinggi badan, dan tanggal lahir.

## Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi
Gambar 9 menampilkan hasil dari prediksi status stunting balita dengan  menggunakan input data seperti yang terlihat pada gambar 8.

## B. Pengujian

## 1. Pengujian Black Box
Sistem dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Black Box testing . Penggunaan Black  Box  testing bertujuan  untuk  menguji  fungsionalitas  sistem,  apakah  sistem  sudah menghasilkan  respon  yang  sesuai  terhadap  perintah  dan input pengguna,  tanpa  mengetahui secara langsung cara kerja sistem tersebut.
Hasil  dari  pengujian Black  Box terhadap  sistem  klasifikasi  status stunting balita  dengan metode SVM ditunjukkan dengan Tabel II.
T ABEL III PENGUJIAN BLACK BOX
Input Proses Output Hasil Uji Tombol home Menampilkan halaman utama Halaman home tampil Berhasil Tombol bangun model Menampilkan halaman untuk membangun model Halaman bangun model tampil Berhasil Tombol import data Menampilkan dataset yang akan digunakan Halaman bangun model dengan tabel dataset Berhasil Tombol info data Menampilkan informasi tipe data mengenai data yang digunakan Halaman bangun model dengan jendela info data Berhasil Tombol konfigurasi model Menampilkan konfigurasi parameter model yang akan dibangun Halaman bangun model dengan jendela konfigurasi model Berhasil Tombol Prediksi Melakukan proses prediksi dan menampilkan hasil prediksinya Halaman Kelola model dengan jendela prediksi Berhasil

## 2. Evaluasi Confusion Matrix
Model dilakukan evaluasi dengan menggunakan confusion matrix , dengan beberapa kali pengujian. Adapun parameter yang digunakan dalam pengujian yaitu nilai γ ( gamma ), nilai C
(konstanta C), serta perbandingan data latih dan data uji. Hasil pengujian dengan nilai γ = 0.001 terdapat pada Tabel III.
T ABEL IIIII
PENGUJIAN DENGAN 𝛾 = 0.001 γ C Data Akurasi 0.001 0.1 90:10 88.99% 0.001 1 90:10 92.37% 0.001 10 90:10 97.45% 0.001 100 90:10 97.45% 0.001 0.1 80:20 90.63% 0.001 1 80:20 93.61% 0.001 10 80:20 97.44% 0.001 100 80:20 97.83% Rata-rata 94.47%
Tabel 3 menunjukkan hasil dari pengujian dengan menggunakan parameter γ = 0.001. Hasil pengujian terbaik diperoleh pada perbandingan data 80:20 dan nilai C = 100, dengan akurasi 97.83%.  Rata-rata  dari  hasil  pengujian  dengan  nilai  γ  =  0.001  mendapatkan  model  dengan akurasi 94.47%.

## T
ABEL IVV
PENGUJIAN DENGAN 𝛾 = 0.01 γ C Data Akurasi 0.01 0.1 90:10 97.45% 0.01 1 90:10 100% 0.01 10 90:10 99.15% 0.01 100 90:10 99.15% 0.01 0.1 80:20 97.87% 0.01 1 80:20 99.57% 0.01 10 80:20 99.57% 0.01 100 80:20 99.14% Rata-rata 98.99%
Hasil pengujian dengan nilai γ = 0.01 menunjukkan performa yang lebih baik dari pengujian sebelumnya. Performa terbaik dihasilkan dari parameter γ = 0.01 dan C = 1 pada data dengan perbandingan  data  latih  dan  data  uji  yaitu  90:10.  Rata-rata  hasil  pengujian  dengan menggunakan nilai γ = 0.01 mendapatkan model dengan akurasi 98.99%. Hasil pengujian ini menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  parameter  γ  =  0.01  akan  mendapatkan  model dengan performa terbaik untuk dataset yang digunakan dalam penelitian ini.

## IV. K ESIMPULAN
Pengujian  fungsionalitas  sistem  dengan  metode Black  Box  testing menunjukkan  bahwa sistem klasifikasi status stunting balita dengan metode SVM dapat memberikan respon yang sesuai dengan perintah dan masukan user terhadap sistem. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan confusion matrix , dapat disimpulkan bahwa model terbaik dalam penelitian ini didapat dengan menggunakan parameter γ = 0.01 terhadap klasifikasi dengan atribut usia, jenis kelamin, Inisiasi Menyusui Dini (IMD), berat badan dan tinggi badan. Rata-rata akurasi dari model  dengan  parameter  γ  =  0.01  mencapai  98.99%.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan
bahwa  algoritma  SVM  memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma- algoritma  lainnya  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya  terkait klasifikasi stunting .
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  SVM  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi status stunting balita secara akurat, serta dengan penerapan berbasis web yang telah  diuji  secara  fungsionalitas,  diharapkan  dapat  mempermudah  dan  mempercepat pengambilan  tindakan  pencegahan  terhadap  balita  yang  terindikasi stunting bagi  tenaga kesehatan, kader posyandu, maupun orang tua.

## R EFERENSI
[1] Kementerian  Kesehatan  RI,  “Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Turun  ke  21,6%  dari 24,4%”, Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan  Publik,  Kementerian  Kesehatan  RI ,  Jan.  25,
2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available:
https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20230125/3142280/prevalensi- stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari-244/
[2] World Health Organization, “Stunting in a nutshell”, Nov. 19, 2015. Accessed: Sep. 19, 2023.  [Online].  Available:  https://www.who.int/news/item/19-11-2015-stunting-in-a- nutshell
[3] N.  D.  Yanti;,  F.  Betriana,  and  I.  R.  Kartika,  “Faktor  Penyebab  Stunting  pada  Anak: Tinjauan  Literatur”, Real  in  Nursing  Journal ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  [Online]. Available: https://ojs.fdk.ac.id/index.php/Nursing/article/view/447/227
[4] N. O. Nirmalasari, “STUNTING PADA ANAK: PENYEBAB DAN FAKTOR RISIKO
STUNTING DI INDONESIA”, QAWWAM: JOURNAL FOR GENDER MAINSTREAMING , vol. 14, no. 1, pp. 19–28, 2020.
[5] S. Lonang and D. Normawati, “Klasifikasi Status Stunting Pada Balita Menggunakan K- Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection  Backward  Elimination”, Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[6] M. Y. Titimeidara and W. Hadikurniawati, “Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita”, Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 9, no. 01, pp. 54–59, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i01.3741.
[7] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “ Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed.)” , 3rd ed. Elsevier/Morgan Kaufmann, 2012.
[8] J. Yang et al. , “Brief introduction of medical database and data mining technology in big data  era”, J  Evid  Based  Med ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  57–69,  Feb.  2020,  doi: 10.1111/jebm.12373.
[9] N.  B.  Putri  and  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing”, Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 11, no. 1, pp. 59–66, Jan. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
[10]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan”, Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 8, no. 2, Oct. 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[11]  D.  A. Anggoro  and  N.  D.  Kurnia,  “Comparison  of Accuracy  Level  of  Support  Vector Machine  (SVM)  and  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  Algorithms  in  Predicting  Heart Disease”, International Journal of Emerging Trends in Engineering Research , vol. 8, no. 5, pp. 1689–1694, 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/32852020.
[12]  Y.  J.  Chauhan,  “Cardiovascular  Disease  Prediction  using  Classification  Algorithms  of Machine Learning”, International Journal of Science and Research , vol. Volume 9, no. Isuue 5 May, pp. 194–200, 2020, doi: 10.21275/SR20501193934.
[13]  I. Rahmi, M. Susanti, H. Yozza, and F. Wulandari, “CLASSIFICATION OF STUNTING IN  CHILDREN  UNDER  FIVE  YEARS  IN  PADANG  CITY  USING  SUPPORT VECTOR MACHINE”, BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 16, no. 3, pp. 771–778, Sep. 2022, doi: 10.30598/barekengvol16iss3pp771-778.
[14]  P.  A.  Octaviani,  Y.  Wilandari,  and  D.  Ispriyanti,  “PENERAPAN  METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG”, Jurnal Gaussian , vol. 3, pp. 811–820, Oct. 2014.