## 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. 1 April 2023, pp: 8-14 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison Algorithm of K-Nearest Neighbor and Naïve Bayes Classifier for Classifying Nutritional Status in Toddlers

## Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Pada Balita
Septi Kenia Pita Loka 1* , Arif Marsal 2
1,2 Department of Information System, Faculty of Scienceand Technology, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
1 Puzzle Research Data Technology (Predatech) Faculty of Science and Technology Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
E-Mail: 1 12050323230@students.uin-suska.ac.id, 2 arif.marsal@uin-suska.ac.id
Received Nov 21th 2022; Revised Dec 1st 2022; Accepted Feb 04th 2023 Corresponding Author: Septi Kenia Pita Loka

## Abstract
Nutritional status is a person's physical condition which can be seen from the food and substances digested by the body so that it can affect a person's cognitive level. Based on data on an increase in toddlers experiencing wasting from 2019 to 2020, there were 4 health center with a total of 3,536 toddlers, and among the 4 puskesmas, the highest cases were at the Tanjung Paku health center with 103 respondents, the Tanah Garam health center 50 respondents and the lowest health center was Nan Balimo. This research aims to test and compare the performance of the K-Nearest Neighbors and Naïve Bayes Classifier algorithms for classifying children's mass-weighing data in Solok City. The accuracy value obtained from the KNN algorithm is 96.10% while the NBC algorithm is 90.94%.
Keyword: Clasification, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, Nutritional Status

## Abstrak
Status  gizi  merupakan  suatu  kondisi  fisik  seseorang  yang  dapat  dilihat  dari  makanan  dan  zat-zat  yang  dicerna  tubuh sehingga dapat mempengaruhi tingkat kognitif seseorang. Berdasarkan data peningkatan balita yang mengalami wasting dari tahun 2019 hingga 2020 ada 4 puskesmas dengan jumlah bailta 3536, dan diantara 4 puskesmas  tersebut memiliki kasus  tertinggi  yaitu  puskesmas  Tanjung  paku  sebanyak  103  responden,  puskesmas  Tanah  Garam  50  Responden  lalu puskesmas Nan balimo yang terendah. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membandingkan peforma algoritma K- Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier untuk klasifikasi data penimbangan masal balita di Kota Solok. Nilai akurasi yang diperoleh dari algoritma KNN sebesar 96,10 % sedangkan pada algoritma NBC sebesar 90,94%.
Kata Kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Classifier, Status Gizi

## 1. PENDAHULUAN
Gizi merupakan zat makanan yang dibutuhkan untuk membantu proses tumbuh kembang seorang balita [1].  Baik  atau  buruk  gizi  seorang  balita  sebagian  besar  dipengaruhi  oleh  asupan  yang  diperoleh  [2].  Di Indonesia banyak balita mengalami permasalahan gizi diantaranya gizi ganda (double burden), dimana pada satu kondisi mengalami obesitas atau kegemukan, namun di sisi lainnya mengalami stunting, kurus, anemia, hingga gizi buruk [3].
Berdasarkan data yang diperoleh dari laman website paudpedia.kemdikbud.go.id pada tanggal 14 April 2022 Indonesia masih memiliki angka prevalensi stunting cukup tinggi, yaitu 24,4% yang mana masih berada di atas angka standar yang ditoleransi WHO, yaitu di bawah 20%. Kasus gizi buruk pada balita hampir dialami secara merata di Indonesia, salah satunya Kota Solok. Berdasarkan data peningkatan balita yang mengalami wasting dari tahun 2019 hingga 2020 ada 4 puskesmas dengan jumlah bailta 3536, dan diantara 4 puskesmas tersebut memiliki kasus tertinggi yaitu puskesmas Tanjung paku sebanyak 103 responden, puskesmas Tanah Garam 50 Responden lalu puskesmas Nan balimo menjadi yang terendah [4]. Sehingga dibutuhkan klasifikasi untuk mempresdiksi status gizi berdasarkan data penimbangan masal balita.
Data  mining  merupakan  proses  untuk  mencari  kesamaan, pola,  dan  tren  baru  yang  mengandung  arti dengan mengkategorikan data dalam jumlah besar yang disimpan di dalam repositori, menggunakan teknologi pengenalan pola serta teknik statistik dan matematika  [5]. Klasifikasi merupakan proses untuk mencari atau menghimpun obyek yang tidak terstruktur nanti akan di kelompokkan sesuai dengan ciri yang serupa [6].
Silitonga dan damanik (2021) membandingkan algoritma K-Nearest Neighbors (K- NN) dan Support Vektor  Machines  (SVM)  untuk  klasifikasi  pengenalan  citra  wajah,  persentasi  AUC  tertinggi  terdapat  pada algoritma K-NN dengan pembagian data 80% : 20% sebesar 100% [7]. Maulidah dkk (2022) pernah melakukan perbandingan algoritma K-NN dan ID3 untuk prediksi kelulusan mahasiswa di Universitas Muhammadiyah Jember  menghasilkan  nilai  Accuracy,  Recall,  dan  Precission  untuk  K-NN  berturut-turut  adalah  91.66%, 96.66%, dan 87.87%, sedangkan ID3 menghasilkan nilai beturut-turut yakni 93.33%, 93.33%, dan 93.33% [8]. Kemudian  Galih  dan  Eriyadi  membandingkan  algoritma  NBC,  SVM  dan  C4.5  untuk  mengukur  kinerja Karyawan  Berprestasi  Pasca  pandemic  Covid-19  yang  menyatakan  NBC  lebih  baik  dengan  accuracy  pada rapidminer sebesar 84.52%, sedangkan menggunakan Weka  sebesar 81.93% [9].
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Setiawan & Triayudi pada tahun 2022 tentang Klasifikasi Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Web,  diperoleh  hasil perbandingan akuasi, recall, dan precision Naïve Bayes Classifier berturut-turut 80.60%, 80.60%, dan 79.66% sedangkan untuk K-Nearest Neighbor akuasi, recall, dan precision berturut-turut 91.79%, 91.79%, dan 91.17% [10]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Lestari, dkk pada tahun 2022 tentang Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifiasi Status Gizi Obesitas Anak Disabilitas, dihasilkan akurasi tertinggi pada algoritma KNN dengan akurasi sebesar 68% sedangkan NBC 48% [11]. Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Tio Prasetiya, dkk pada tahun 2020 tentang Klasifikasi Status Stunting Balita di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor, dihasilkan akurasi sebesar 98,89% pada pengujian 300 data balita [12]. Pada penelitian menggunakan algoritma NBC yang dilakukan oleh Nanik Rahmawati, dkk pada  tahun  2020  tentang  Klasifikasi  Kondisi  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus Posyandu Melati IV), dihasilkan akurasi sebesar 60% dengan jumlah data training 219 data kemudian data di bandingkan dengan kondisi gizi yang sebenarnya [13].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka  akan  dilakukan pengklasifikasian  terhadap  status  gizi  balita  dengan  data  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Solok. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Classifier kemudian  akan  di  dapat  nilai  akurasi  dari  masing-masing  algoritma.  Sehingga  dapat  membantu  Dinas Kesehatan Kota Solok dalam menentukan status gizi balita secara efektif dan efesien serta untuk meningkatkan pengetahuan.

## 2. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  memiliki  tahapan  sebagai  alur  dari  proses  yang  dilakukan.  Dimulai  dengan pengumpulan data penimbangan masal balita yang bersumber dari Dinas Kesehatan Kota Solok. Kemudian dilakukan preprocessing terhadap data yang sudah dikumpulkan yang terdiri dari cleaning dan transformasi data. Selanjutnya dilakukan proses pengukuran peforma algoritma dengan melakukan hold-out terhadap data lalu pada algoritma KNN akan dilakukan pengujian nilai k, dimana nilai k yang terbaik akan di bandingkan akurasinya dengan akurasi algoritma NBC. Perbandingan masing-masing algoritma dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes  Classifier serta  tool RapidMiner .  Secara  detail  metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1 Status Gizi
Status gizi merupakan suatu kondisi fisik seseorang yang bisa diprediksi dari asupan makanan dan zat- zat yang dicerna tubuh sehingga dapat mempengaruhi tingkat kognitif seseorang [14][15]. Salah satu cara untuk mengukur  status  gizi  anak  dengan  antropemetri.  Hasil  data  yang  dihasilkan  dari  pengukuran  antropemetri akurat dan mampu mendeteksi status gizi lampau [16].

## 2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah  proses  observasi  data dan informasi  besar  yang    sebelumnya  belum terdeteksi, namun dapat dimengerti [17]. Data mining dibagi menjadi beberapa metode berdasarkan fungsinya, yaitu Asosiasi, Pengklusteran (clustering), prediksi, estimasi, dan klasifikasi [18].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses pengkategorian kelas dari data yang tidak diketahui apa labelnya  [19]. Pada  klasifikasi  nantinya  akan  dibedakan  kelas  data  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  kelas  yang  tidak diketahui dari suatu objek [20].
Mulai
Pengumpulan Data Preprocessing Data Pengukuran Peforma K- NN dan NBC Hasil dan Kesimpulan Selesai Naive Bayes Classifier K-Nearest Neighbors Perbandingan Peforma K-NN dan NBC
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.4 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma  KNN  merupakan  bagian  dari supervised  learning ,  yang  mana  algoritma  ini  merupakan sebuah metode untuk mengklasifikasi berdasarkan kedekatan atau jarak dari suatu data dengan data yang lain [21]. Dalam penerapan algoritma KNN, digunakan persamaan 1 [22].
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d  = Jarak x  = Data Latih y  = Data uji n  = Dimensi data i = Variabel data

## 2.5 Algoritm Naïve Bayes Classifier
NBC merupakan klasifikasi statistik yang bisa digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas dengan akurasi dan kecepatan tinggi saat diterapkan ke database dengan data besar  [23]. Dalam penerapan algoritma NBC, digunakan persamaan 2 [6].
𝑃(H X ⁄ ) = 𝑃(𝑋 𝐻 ⁄ ) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2) Keterangan: X = Data yang belum diketahui classnya H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H/X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X/H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian menggunakan data dari Dinas Kesehatan Kota Solok, Provinsi Sumatera Barat. Data yang di dapat berupa data penimbangan masal balita pada 2 bulan yaitu bulan Agustus dan November 2022. Data yang diperoleh dari pengumpulan pada bulan Agustus ada sebanyak 1000 data. Lalu ditambah dengan data pada bulan November sebanyak 100 data. Atribut yang terdapat pada data antara lain Jenis Kelamin, Umur, Berat Badan (BB), Tinggi Badan (TB), dengan Status BB/TB sebagai label. Pada penelitian ini digunakan digunakan dua jenis data yaitu data awal penimbangan masal balita yang telah memiliki label kemudian data susulan yang
belum memiliki kelas. Dari data tersebutlah nanti akan dibagi menjadi data testing dan data training . Adapun data yang diperoleh terdapat pada tabel 1 dan tabel 2.
Table 1. Data Awal No. Jenis Kelamin Umur (Bln) BB (Kg) TB (Cm) Status BB/TB 1 P 5 5 62 Gizi Baik 2 L 42 15 97 Gizi Baik 3 L 3 7 61 Gizi Lebih 4 L 17 11 83 Gizi Baik 5 P 14 10 76 Gizi Baik ... ... ... ... ... ... 989 L 57 15 103 Gizi Baik Table 2. Data Susulan No. Jenis Kelamin Umur (Bln) BB (Kg) TB (Cm) Status BB/TB 1 L 58 14 103 ? 2 P 54 15 109 ? 3 L 57 20 113 ? 4 L 54 14 102 ? 5 L 55 14 98 ? ... ... ... ... ... ... 100 P 55 16 102 ?

## 3.2 Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing data  akan  dilakukannya cleaning data  pada  tiap  atribut  yang  mempunyai noise . Data awal yang akan diolah setelah proses prepocessing ini menjadi 989 data sedangkan data susulan tetap 100 data. Kemudian dilakukan transformasi data dimana untuk mengubah pola data dengan teknik data mining dan menggunakan format yang sesuai. Hasil dari tranformasi ditunjukkan pada tabel 3 dan tabel 4.
Table 3. Data Training No. Jenis Kelamin Umur (Bln) BB (Kg) TB (Cm) Status BB/TB 1 2 5 5 62 Gizi Baik 2 1 42 15 97 Gizi Baik 3 1 3 7 61 Gizi 1ebih 4 1 17 11 83 Gizi Baik 5 2 14 10 76 Gizi Baik ... ... ... ... ... ... 989 1 57 15 103 Gizi Baik Table 4. Data Testing No. Jenis Kelamin Umur (Bln) BB (Kg) TB (Cm) Status BB/TB 1 1 58 14 103 ? 2 2 54 15 109 ? 3 1 57 20 113 ? 4 1 54 14 102 ? 5 1 55 14 98 ? ... ... ... ... ... ... 100 2 55 16 102 ?

## 3.3 Klasifikasi dengan Algoritma KNN dan NBC
Hasil klasifikasi algoritma KNN dan tools rapidminer dengan menggunakan hold-out sebagai pembagi data yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10 terhadap nilai k=3, k=5, k=7, dan k=9 memperoleh akurasi tertinggi pada nilai k=3 dengan hold-out 80:20 sebesar 96,10%. Adapun hasil pada tahap pengujian hold-out terhada k dapat dilihat pada gambar 2, sedangkan untuk akurasi 96,10% dapat ditunjukkan pada tabel 5.
Table 5. Hasil Pengujian KNN Accuracy : 96,10%
True Gizi Baik True Gizi Lebih True Gizi Kurang True Obesitas True Gizi Buruk Pred. Gizi Baik 789 15 16 0 0 Pred. Gizi Lebih 0 27 0 3 0 Pred. Gizi Kurang 0 0 10 0 0
True Gizi Baik True Gizi Lebih True Gizi Kurang True Obesitas True Gizi Buruk Pred. Obesitas 0 0 0 10 0 Pred. Gizi Buruk 0 0 0 0 2
Gambar 2. K Optimal Menggunakan Hold-Out
Pada tabel 5 hasil pengujian KNN dapat dijelaskan dalam bentuk Confussion Matrix yaitu berupa nilai rata- rata precission , recall , dan accuracy seperti pada tabel 6.
Table 6. Confussion Matrix KNN Parameter Nilai Precision 90% Recall 100% Accuracy 96,10%
Sedangkan klasifikasi pada algoritma NBC dengan menggunakan teknik hold-out atau membagi data menjadi dua  bagian  berupa  data  latih  dan  data  uji,  yaitu  dengan  perbandingan  60:40,  70:30,  80:20,  dan  90:10 menghasilkan akurasi tertinggi pada pembagian data 80:20 yaitu 90,94%.
Table 7. Hasil Pengujian NBC Accuracy : 90,94%
True Gizi Baik True Gizi Lebih True Gizi Kurang True Obesitas True Gizi Buruk Pred. Gizi Baik 788 42 25 10 0 Pred. Gizi Lebih 0 0 0 1 0 Pred. Gizi Kurang 1 0 1 0 0 Pred. Obesitas 0 0 0 2 0 Pred. Gizi Buruk 0 0 0 0 2
Pada tabel hasil pengujian NBC diatas dapat dijelaskan dalam bentuk Confussion Matrix yaitu berupa nilai rata-rata precission , recall , dan accuracy seperti pada tabel 8.
Table 8. Confussion Matrix NBC Parameter Nilai Precision 91,10% Recall 99,87% Accuracy 90,94%

## 3.4 Perbandingan Peforma Algoritma
Dari  proses  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  pada  algoritma  KNN  dan  NBC,  maka  akn  diperoleh peforma dari masing-masing algoritma.
K = 3 K = 5 K = 7 K = 9 60:40 95,87% 92,97% 91,28% 91,28% 70:30 95,66% 93,04% 91,06% 90,93% 80:20 96,10% 92,89% 91,51% 90,71% 90:10 95,82% 92,45% 91,73% 90,92% 90,00% 91,00% 92,00% 93,00% 94,00% 95,00% 96,00% 97,00% 60:40 70:30 80:20 90:10
Gambar 3. Perbandingan Peforma Algoritma
Pada  gambar  2  didapatkan  nilai precision , recall ,  dan accuracy pada  algoritma  KNN  berturu-turut  sebesar 90%, 100%, dan 96,10%. Sedangkan pada algoritma NBC sebesar 91,10%, 99,87%, dan 90,94%. Sehingga diperoleh  nilai  tertinggi  pada  algoritma  KNN.  Sehingga  pada  penelitian  ini  diketahui  bahwa  klasifikasi menggunakan algoritma KNN memiliki peforma lebih baik daripada NBC.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian yang menggunakan data penimbangan masal balita di Kota Solok dengan atribut Jenis Kelamin, Umur, Berat Badan (BB), Tinggi Badan (TB), dan Status BB/TB sebagai label sebanyak 1089 yang terdiri  dari  989  data  training  dan  100  data  testing,  kemudian  dengan  menggunakan Tools  RapidMiner didapatkan hasil perbandingan nilai akurasi dari algoritma KNN dan NBC. Dari standar antropometri status balita dengan menggunakan BB/TB diperoleh nilai akurasi dari algoritma KNN sebesar 96,10 % sedangkan pada  algoritma  NBC  di  dapat  sebesar  90,94%  .  Sehingga  pada  penelitian  ini  klasifikasi  data  penimbangan masal balita menggunakan algoritma KNN lebih baik dari pada algoritma NBC.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimaksih  kepada  Dinas  Kesehatan  Kota  Solok  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melaksanakan penelitian. Juga terimakasih kepada keluarga besar Puzzle Research dan Data Technology yang selalu memberikan masukan, dorongan dan semangat dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] M. K-means, O. Purwaningrum, Y. Y. Putra, and A. A. Arifiyanti, “Penentuan Kelompok Status Gizi Balita dengan Menggunakan,” vol. 15, no. 2, pp. 129–136, 2021.
[2] R. A. Rani and L. Novianti, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  dan  Pengelompokan  Balita  Berpotensi  Gizi  Buruk  Tertinggi  pada Wilayah  Kota  Prabumulih  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (  Studi  Kasus :  Dinas Kesehatan,” vol. 2, pp. 0–5, 2022.
[3] S. A. Agustina and M. P. Rahmadhena, “Analisis Determinan Masalah Gizi Balita,” J. Kesehat. , vol. 7, no. 2, pp. 353–360, 2020.
[4] G.  R.  Maulani  and  T.  Julianawati,  “Pengaruh  Pemberian  MP-ASI  dan  Penyakit  Infeksi  Terhadap Kejadian Wasting Pada Balita Usia 0-59 Bulan di Kota Solok Dan Kota Pariaman,” J. Promot. Prev. , vol. 4, no. 2, pp. 88–93, 2022, doi: 10.47650/jpp.v4i2.363.
[5] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[6] D. Pramana and M. Mustakim, “Prediksi Status Penanganan Pasien Covid-19 dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier di Provinsi Riau,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 202–208, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3570.
[7] P. D. Silitonga and R. Damanik, “Perbandingan Algoritma k-Nearest Neighbors (k-NN) dan Support Vector Machines (SVM) untuk Klasifikasi Pengenalan Citra Wajah,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 20, no. 1, pp. 186–191, 2021, doi: 10.36054/jict-ikmi.v20i1.354.
[8] I. Maulidah, T. W. Timur, and Q. A’yun, “Jurnal Smart Teknologi Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor  (  K-Nn  )  Dan  Id3  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah  Jember  Comparison  Of  K-Nearest  Neighbor  (  K-Nn  )  And  Id3  Algorithm  For
90% 100% 96,10% 91,10% 99,87% 90,94% 84% 86% 88% 90% 92% 94% 96% 98% 100% 102% Precision Recall Accuracy Perbandingan Peforma Algoritm KNN NBC
Graduation Prediction Of S,” vol. 3, no. 4, pp. 374–381, 2022.
[9] G.  Galih  and  M.  Eriyadi,  “Perbandingan  Model  NBC,  SVM,  dan  C4.5  dalam  Mengukur  Kinerja Karyawan  Berprestasi  Pasca  Pandemi  Covid-19,” J.  Inform. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  123–130,  2022,  doi: 10.31294/inf.v9i2.13772.
[10] R. Setiawan and A. Triayudi, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Klasifikasi Status Gizi  Balita  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Web,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, pp. 777–785, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.
[11] E.  T.  Lestari  and  J.  Adhiva,  “Implementation  Naive  Bayes  Classifier  Algorithm  and  K-Nearest Neighbor For Obesity Nutritional Status of Children with Disabilities Implementasi Algoritma Naive Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifiasi  Status  Gizi  Obesitas  Anak  Disabilitas,” SENTIMAS Semin. Masional Penelit. dan Penabdian Masy. , pp. 1–11, 2022.
[12] T. Prasetiya, I. Ali, C. L. Rohmat, and O. Nurdiawan, “Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 93, 2020, doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[13] N. Rahmawati and Y. Novianto, “Klasifikasi Kondisi Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus Posyandu Melati IV),” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, 2020.
[14] N. Julyantari,  I. Budiarta, and N. Putri,  “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita ( Studi Kasus Banjar Titih ) Implementation of K-Means for Clustering the Nutritional Status of Toddlers ( Banjar Titih Case Study ),” vol. 1, no. 2, pp. 92–101, 2021, doi: 10.25008/janitra.
[15] H. Sulastri, H. Mubarok, J. Informatika, F. Teknik, and U. Siliwangi, “Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Penentuan Cluster Status Gizi Balita,” vol. 5, no. 2, pp. 184–191, 2021.
[16] N. Chasanah and A. Faizah, “SIS TEM P E NENT UAN S T A TUS GI Z I B AL I TA M E NG GUNA KAN ME T O DE N A I VE B AY E S CL ASSIFIER ( St u di K a su s : Pos ya ndu Ang grek Pu tih Dsn Seblak Desa Kwaron ) = Proba lilitas h ipo tesisi H dengan nilai X,” pp. 1–8.
[17] Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B, and Dikwan Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[18] A.  A.  N.  Risal,  N.  I.  Yusuf,  A.  B.  Kaswar,  and  F.  Adiba,  “Penerapan  Data  Mining  dalam Mengklasifikasikan  Tingkat  Kasus  Covid-19  di  Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” Indones. J. Fundam. Scienes , vol. 7, no. 1, pp. 18–28, 2021.
[19] S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[20] D.  Fitrianingsih,  M.  Bettiza,  and  A.  Uperiati,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Pada  Pertumbuhan  Balita Menggunakan K-Nearest Neighbor (Knn),” Student Online J. , vol. 2, no. 1, pp. 106–111, 2021.
[21] M. R. Yuliansyah, M. B, and A. Franz, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier  Pada  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  di  Puskesmas  Muara  Jawa  Kota  Samarinda,” Adopsi Teknol.  dan  Sist.  Informasi(ATASI) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  8–20,  2022,  [Online].  Available:  https://e- journals2.unmul.ac.id/index.php/atasi/article/view/25/30
[22] H.  H.  Sutarno,  R.  Latuconsina2,  and  A.  Dinimaharawati3,  “Prediksi  Stunting  Pada  Balita  Dengan Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbors Stunting  Prediction  in  Children  Using  K- Nearest Neighbors Classification Algorithm,” vol. 8, no. 5, pp. 6657–6661, 2021, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/16456/1616 7
[23] A.  Ridwan  and  T.  N.  Sari,  “The  comparison  of  accuracy  between  naïve  bayes  clasifier  and  c4.5 algorithm in classifying toddler nutrition status based on anthropometry index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1764, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1764/1/012047.