Bulkisah et al . (2024).
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 29(1): 1-12. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10346
Bulkisah et al, Implementasi Data Mining… https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10346

## IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA DI KECAMATAN CILEDUG
1 Siti Bulkisah*, 2 Rini Astuti, 3 Agus Bahtiar 1 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, 2 Program Studi Sistem Informasi STMIK LIKMI Bandung, 3 Program Studi Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan NO. 10B, Karyamulya Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131
1 sitibulkisah3603@gmail.com, 2 riniastuti.bdg@gmail.com, 3 agusbahtiar038@gmail.com *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Asupan  gizi  berperan  penting  dalam  membantu  perkembangan  fisik  balita,  tetapi  tidak semua balita di Kecamatan Ciledug mendapatkan gizi yang baik, jumlah balita yang mengalami gangguan status gizi atau masalah gizi setiap tahunnya tidak menentu, hal ini disebabkan oleh kenaikan  dan  penurunan  jumlah  balita.  Pada  saat  ini  2,9%  balita  di  Kecamatan  Ciledug mengalami  gangguan  status  gizi.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menerapkan  proses klasifikasi dalam menentukan status gizi balita di Kecamatan Ciledug menggunakan algoritma decision tree. Hasil akurasi yang dicapai sebesar 99,18%, dengan rincian hasil prediksi yaitu, prediksi gizi normal dan benar normal sebanyak 2298 data. Hasil prediksi gizi normal dan benar tidak  normal sebanyak  23  data.  Hasil  prediksi  gizi  tidak  normal  dan  benar  gizi  tidak  normal sebanyak 2290 data. Hasil prediksi gizi tidak normal dan benar normal sebanyak 15 data . Hasil klasifikasi gizi balita berdasarkan usia, bayi usia usia 2 minggu memiliki gizi normal, balita usia 1 sampai 11 bulan memiliki gizi yang normal dan tidak normal, balita usia 12 bulan memiliki gizi normal, balita usia 13 sampai 58 bulan meemiliki gizi normal dan tidak normal dan balita usia 59 sampai 61 bulan memiliki gizi normal.
Kata Kunci : Balita, Status Gizi, Data Mining, Klasifikasi, Decision Tree.

## Abstract
The  nutritional  intake  plays  a  crucial  role  in  supporting  the  physical  development  of toddlers; however, not all toddlers in Ciledug District receive adequate nutrition. The number of toddlers  experiencing  nutritional  status  disorders  or nutritional  problems  fluctuates  annually, influenced  by  the  fluctuation  in  the  total  number  of  toddlers.  Currently,  2.9%  of  toddlers  in Ciledug District are experiencing nutritional status disorders. This study aims to implement a classification process to determine the nutritional status of toddlers in Ciledug District using the decision tree algorithm. The achieved accuracy of the results is 99.18%, with detailed predictive outcomes  as  follows:  2298  instances  correctly  predicted  as  normal  nutrition,  23  instances correctly  predicted  as  abnormal  nutrition,  2290  instances  correctly  predicted  as  abnormal nutrition,  and  15  instances  correctly  predicted  as  normal  nutrition.  The  classification  results based on age indicate that infants aged 2 weeks have normal nutrition, toddlers aged 1 to 11 months  exhibit  both  normal  and  abnormal  nutrition,  toddlers  aged  12  months  have  normal nutrition, toddlers aged 13 to 58 months show both normal and abnormal nutrition, and toddlers aged 59 to 61 months have normal nutrition.
Keywords : Toddlers, Nutritional Status, Data Mining, Classification, Decision Tree.

## PENDAHULUAN
Balita  usia  1  sampai  5  merupakan kelompok umur yang mudah terkena masalah gizi[1][2][3][4].  Status  gizi  merupakan  salah satu  tolak  ukur  perkembangan  anak  yang digunakan untuk mengetahui asupan gizi yang diperlukan[5]. Selain itu status gizi adalah hal yang paling berdampak pada tumbuh kembang balita[6][4].  Gizi  seimbang  memiliki  banyak mamfaat  untuk  kesehatan  tubuh,  seperti tumbuh  sehat,  memiliki  sistem  kekebalan tubuh, meningkatkan energi, kondisi kesehatan  gigi  dan  mulut  tetap  terjaga, keadaan  emosi  tetap  terjaga,  menigkatkan konsenterasi dan perkembangan otak sempurna[7][8].  Setiap  anak  memiliki  status gizi yang berbeda, tergantung usia, berat badan dan  tinggi  badan  pada  masing-masing  balita, salah  satu  metode  untuk  menilai  status  gizi yaitu dengan mengukur berat badan dan tinggi badan[9].  Penentuan  status  gizi  bertujuan mencapai, memperbaiki, dan menjaga kesehatan  tubuh  dengan  mengatur  asupan makanan.  [9].  Status  gizi  yang  baik  tercapai ketika asupan nutrisi  sesuai dengan kebutuhannya[10].
Salah  satu  permasalahan  di  Kabupaten Cirebon  yaitu  status  gizi,  jumlah  balita  yang mengalami masalah status gizi setiap tahunnya tidak menentu, ini dikarenakan oleh kenaikan dan  penurunan  jumlah  balita.  Permasalahan yang  dihadapi  dalam  penelitian  ini  yaitu membuat  role  model  klasifikasi  status  gizi balita  yang  merupakan  rujukan  dari  Dinas
Kesehatan  Kabupaten  Cirebon.  Penerapan yang  digunakan  adalah  metode decision  tree algoritma C4.5 dengan menggunakan pendekatan data mining . peneliti
menggunakan algoritma C4.5 karena memiliki keunggulan  dibandingkan  dengan  algoritma- algoritma yaitu dapat diinterpretasikan dengan mudah,  memiliki  keakuratan  yang  dapat diakui,  dan  efektif  dalam  memproses  atribut, baik  yang  memiliki  sifat  diskrit  maupun numerik[2].
Studi  sebelumnya  terkait data  mining menggunakan  algoritma  C4.5  dilaksanakan oleh Zami Ahmad Zam, Nurdiawan Odi, dan Dwilestari  Ghifthera  (2022),  bertujuan membuat  pola  klasifikasi  status  gizi  balita, hasil  akurasi  yang  berhasil  dicapai  sebesar 98,86% [11]. Studi berikutnya dilakukan oleh Lestari  Sri,  Amalia  Runi  Amanda  (2023), memiliki  tujuan  untuk  memahami  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  masalah gizi,  tingkat  akurasi  yang  berhasil  dicapai dalam  penelitian  ini  sebesar  95,50%[12]. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Mahpuz Muliawan  Nur,  Amri  Samsu,  L.M  (2022), memiliki  tujuan  untuk    membantu    dan mempermudah  tugas  tenaga  posyandu  Desa Dames Damai dalam menilai status gizi balita, hasil akurasi yang didapat sebesar 97.02%[13].
Merujuk pada informasi yang diberikan oleh  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Cirebon, penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan menerapkan  proses  klasifikasi  sebagai  upaya untuk  mempermudah  serta  mempercepat pengelolaan  data  yang  ada  pada  posyandu
dalam membantu menentukan status gizi balita
secara cepat dan akurat, sehingga meningkatkan  kecepatan  dalam  pengambilan keputusan  untuk  menanggani  balita  yang mengalami masalah gizi. Selain itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk untuk mengidentifikasi  faktor  yang  memiliki dampak  paling  signifikan  pada  masalah  gizi sehingga  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  untuk  perbaikan  program  kesehatan dan intervensi yang lebih efektif di kecamatan ciledug.

## METODE PENELITIAN

## 1. Metode Penelitian
Tahapan  yang  diterapkan  untuk meneliti  data  dalam  penelitian  ini menggunakan proses knowledge
discovery  in  database (KDD)  yakni
data  yaitu  sekumpulan  data  yang belum  diolah, data  selection  dan cleaning yaitu  menyeleksi  data  dari
sekumpulan data mentah dan
memperbaiki  kesalahan  pada  data , data transformation yaitu bergantung kepada  jenis  informasi  yang  akan dicari  dalam kumpulan  data ,  data mining yaitu  proses  menerapkan algoritma , dan evaluation yaitu memeriksa  informasi  yang  telah ditetapkan , untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1.
2. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diperoleh  melalui wawancara  dan  dikumpulkan  secara langsung  dari  Dinas  Kesehatan  di Kabupaten  Cirebon  pada  tanggal  28 Agustus  2023,  jumlah  data  yang berhasil  dikumpulkan  sebanyak  2944 data balita, dataset ini akan dijadikan objek  studi  penelitian,  data  ini  terdiri dari  varyabel  prediksi  dan  varyabel target.
Gambar 1. Metode Penelitian[1]
3. Data Training dan Data Testing
Dalam  memisahkan  data  penulis menggunakan metode cross- validation yang terdapat pada aplikasi
rapidminer , penulis menggunakan 10
lipatan cross  validation .  Artinya dataset dibagi  sepuluh  kelompok dengan  jumlah  yang  hampir  sama, setiap  iterasi  dari  proses cross validation ,  salah  satu  kelompok
tersebut  akan  diambil  sebagai data testing ,  sementara  kelompok  yang tersisa  digunakan  sebagai data training, proses ini diulangi sebanyak
10  kali,  dimana  setiap  kelompok menjadi data testing secara bergantian.  Dengan  cara  ini  dapat menguji  dan  melatih  model  pada
seluruh dataset . Hasil pengujian pada setiap  iterasi  diambil  sebagai  metrik evaluasi model, dan performa keseluruhan  dihitung  berdasarkan rata-rata atau metode lainnya.
Pembagian data  training dan testing ini  memungkinkan  model  untuk dilatih  dan  diuji  pada  subset  yang berbeda  dari dataset ,  membantu menghasilkan  evaluasi  yang  lebih konsisten  dan  mengurangi  risiko overfitting atau underfitting.
4. Teknik Pengumpulan Data Penulis mengimplementasikan beberapa metode untuk mengumpulkan  data,  antara  lain sebagai berikut:
a. Observasi
Peneliti  melakukan  observasi langsung  ke  dinas  kesehatan  di kabupaten cirebon.
b. Wawancara
Peneliti  melakukan  wawancara secara langsung kepada salah satu perangkat  Dinas  di  Kabupaten Cirebon,  wawancara  dilakukan selama 7:24 menit.
c. Studi Pustaka
Peneliti membaca sejumlah
referensi  yaitu  buku,  artikel  dan jurnal yang sejenis, ini bermanfaat untuk  mendapatkan  dasar  teori terkait permasalahan penelitian, di mana  peneliti  menemukan  15 jurnal berkualitas yang memanfaatkan  metode  klasifikasi dalam  konteks  penentuan  status
gizi.

## 5. Teknik Analisis Data
Algoritma C4.5 digunakan untuk membuat  pohon  keputusan  dengan cara  yang  ringkas  dan  mudah dimengerti [11]. Kelebihan metode ini hasilnya  dapat  diilustrasikan  dalam bentuk  pohon  keputusan  yang  dapat dilihat  secara  langsung[8].  Berikut merupakan  rumus  yang  digunakan untuk mencari gain dan enthropy [14][15].
Gain (S,A) = 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) −
∑ 0 123 |51| |6| ∗ 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) ..........(1)
𝐸𝑛𝑡ℎ𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) =   ∑ . 0 123 − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 .......................................... (2)
Bersarkan  rumus  diatas  S  yaitu himpunan kasus, A yaitu fitur, n yaitu jumlah  partisi,  |Si|  yaitu  proporsi  Si terhadap  S,  |S|  yaitu  jumlah  kasus dalam S dan Pi yaitu proporsi dari Si terhadap S.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Data
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian ini  adalah  data  status  gizi  balita  yang diambil  langsung  dari  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Cirebon  dalam  format  excel pada tanggal 18 Agustus tahun 2023. Data yang  berhasil  dikumpulkan  yaitu  2944 data balita dan 11 atribut, atribut tersebut adalah nomor induk kependudukan, nama balita, nama orang tua, usia, berat badan, tinggi  badan  dan  status gizi,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 1.
2. Data Selection
Pada  tahap selection dilakukan  data yang  relevan,  data  yang  berhasil diperoleh sebanyak 11 data, dari 11 data
tersebut,  peneliti  hanya  memilih  4  data untuk dijadikan atribut dalam penelitian, atribut  yang  diambil  yaitu  usia,  berat badan, tinngi badan dan status gizi.
3. Data Preprocesing
Pada  tahap preprocesing dilakukan penghapusan data yang tidak lengkap atau data yang double , tujuannnya yaitu untuk memastikan keakuratan, jumlah data yang diambil  sebanyak  2381  balita  dari  2944 balita
4. Data Transformation
Tahapan Transformation adalah proses  mengubah  data  dari  representasi awal  menjadi  format  yang  lebih  sesuai untuk pengujian pada tahap data mining.
Dimana atribut usia pada saat pengukuran yang awalnya tercatat 4 tahun 11 bulan 4 hari  diubah  menjadi 59  bulan, jenis  data akan  dikelompokan  menjadi  variabel prediksi  dan  variabel  target.  Atribut Status  gizi  pada  data  gizi  akan  diubah menjadi  label,  sehingga  memudahkan dalam  proses  klasifikasi  atau  analisis berdasarkan kriteria status gizi yang telah ditetapkan,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Data Status Gizi No NIK Nama Ibu Usia (Bulan) Berat Badan  Tinggi Badan Status 1 xx Syaidan  Hana 4 Tahun - 11 Bulan - 2 Hari 15 101 Gizi Baik 2 xx Fzaizun Uun 4 Tahun - 10 Bulan - 14 Hari 16 105 Gizi Baik 3 xx Kamila  Casri 4 Tahun - 7 Bulan - 3 Hari 13 93 Gizi Baik 4 xx Natasya Nia 4 Tahun - 6 Bulan - 1 Hari 11 91 Gizi Baik 5 xx Kayla Titin 4 Tahun - 4 Bulan - 28 Hari 16 100 Gizi Baik 6 xx Gibran Nur 4 Tahun - 4 Bulan - 12 Hari 16 104 Gizi Baik 7 xx Albais Trita 4 Tahun - 3 Bulan - 11 Hari 17 105 Gizi Baik 8 xx Abizar Ipah 4 Tahun - 3 Bulan - 0 Hari 14 100 Gizi Baik ..... .... ..... ..... ..... ..... ..... ..... 2944 xx Aruna Nur 3 Tahun - 11 Bulan - 21 Hari 2 48 Gizi Baik
Tabel 2. Transformation No Usia Berat  Tinggi Status 1 50 15 101 Gizi Baik 2 50 16 105 Gizi Baik 3 50 13 93 Gizi Baik 4 50 11 91 Gizi Baik 5 50 16 100 Gizi Baik 6 50 16 104 Gizi Baik 7 50 17 105 Gizi Baik 8 49 14 100 Gizi Baik ..... ..... ..... ..... ..... 2381 50 13 97 Gizi Baik 5. Data Mining Pada  tahap  data  mining,  dilakukan proses penerapan data mining menggunakan  algoritma decision  tree C4.5.  seperti  yang  dijabarkan  pada gambar  2.  dalam  pembentukan  model algoritma decision tree, terdapat beberapa operator  yang  akan  dimanfaatkan,  yaitu operator read  excel untuk  memasukan data , smote up sampling untuk mencegah overfitting dan cross  validation untuk validasi model. Berdasarkan penggambaran  pada  gambar  3.,  model algoritma menggunakan operator decision  tree untuk  menentukan  pohon
keputusan , kemudian apply  model untuk
mepelajari  informasi exampleset yang telah dilatih dan digunakan untuk prediksi lalu operator performance untuk mengukur akurasi . Pada tabel 3 sampai 8 dibawah  ini  merupakan  percobaan mengubah  nilai Number  Of  Neighbord, Nominal Chagne Rate, Cross Validation, Maximal  Depth,  Confidence,  Minimal Gain,  Minimal  Leap  Size,  Minimal  Size For  Split,  Number  of  Prepruning Alternative, percobaan  ini  dilakukan untuk  mengoptimalkan  kinerja  model decision  tree dalam  memprediksi  status gizi  balita  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi.
Gambar 3. Algoritma dan Pengujian
Tabel 3. Number Of Neighbours Number Of Neighbours  Accuracy  Precision   Recall 1 97.78 98.64 95.89 2 98.51 98.79 98.23 3 98.25 98.44 98.05 4 95.50 97.90 92.99 5 97.51 98.10 96.93 6 95.09 97.20 92.91 7 95.98 97.92 93.95 8 97.08 98.11 96.02 9 95.20 98.00 92.70 10 94.51 96.98 91.92 Tabel 4. Nominal Change Rate Nominal Change Rate  Accuracy  Precision   Recall 0.1 98.51 98.79 98.23 0.2 98.51 98.79 98.23 0.3 98.51 98.79 98.23 0.4 98.51 98.79 98.23 0.5 98.51 98.79 98.23 0.6 98.51 98.79 98.23 0.7 98.51 98.79 98.23 0.8 98.51 98.79 98.23 0.9 98.51 98.79 98.23 Tabel 5. Cross Validation Cross Validation  Accuracy  Precision   Recall 1 2 98.40 98.19 98.62 3 98.14 98.40 97.98 4 98.55 98.82 98.27 5 98.85 98.75 98.96 6 98.72 98.87 98.57 7 98.64 98.96 98.31 8 98.64 98.83 98.44 9 98.64 98.91 98.36 10 98.51 98.79 98.23
Tabel 6. Maximal Depth Maximal Depth  Accuracy  Precision  Recall 1 49.96 49.95 40.00 2 63.25 97.35 37.24 3 75.36 89.88 57.16 4 82.88 89.96 74.06 5 84.83 94.40 74.06 6 92.72 98.43 86.81 7 94.03 95.89 92.04 8 95.66 98.84 92.39 9 98.08 98.56 97.58 10 98.85 98.75 98.96 Tabel 7. Confidence Confidence  Accuracy  Precision  Recall 0.1 98.85 98.75 98.96 0.2 99.11 99.18 99.05 0.3 98.88 98.79 98.96 0.4 98.64 98.66 98.62 0.5 98.85 98.73 98.96 Tabel 8. Minimal Gain Minimal Gain  Accuracy  Precision  Recall 0.01 99.11 99.18 99.05 0.02 98.90 98.75 99.05 0.03 98.83 98.62 99.05 0.04 98.70 98.62 98.79 0.05 98.70 98.62 98.79 0.06 98.49 98.49 98.49 0.07 97.34 96.31 98.49 0.08 96.71 95.75 98.23 0.09 96.65 95.35 98.10 Tabel 9. Minimal Leap Size Min Leap Size  Accuracy  Precision   Recall 1 99.18 99.35 99.01 2 99.11 99.18 99.05 3 98.94 98.96 98.92 4 98.81 98.75 98.88 5 98.81 98.75 98.88 6 98.57 98.28 98.88 7 98.42 97.99 98.88 8 98.08 97.65 98.53 9 97.99 97.64 98.36 10 97.90 97.50 98.27
Tabel 10. Minimal Size For Split Min Size For Split  Accuracy  Precision  Recall 1 99.18 99.35 99.01 2 99.18 99.35 99.01 3 99.18 99.35 99.01 4 99.18 99.35 99.01 5 99.18 99.31 99.05 6 99.16 99.26 99.05 7 99.16 99.26 99.05 8 99.11 99.18 99.05 9 99.11 99.18 99.05 10 99.05 99.13 99.96 Tabel 11. Number of Prepruning Alternative Number Of Prepruning Alternatives  Accuracy  Precision  Recall 1 99.18 99.35 99.01 2 99.18 99.35 99.01 3 99.18 99.35 99.01 4 99.18 99.35 99.01 5 99.18 99.35 99.01 6 99.18 99.35 99.01 7 99.18 99.35 99.01 8 99.18 99.35 99.01 9 99.18 99.35 99.01 10 99.18 99.35 99.01
Gambar 4. Evaluasi
6. Evaluation
Pada langkah ini dilakukan evaluasi terhadap  prediksi  yang  dihasilkan algoritma decision tree , evaluasi dilakukan dengan memanfaatkan metode
confusion  matrix ,  nilai performance diukur  melalui accuracy,  precision  dan recall .  Berikut  perhitungan accuracy,
precision, recall secara manual[16][17] .
Accuracy = >?@>A >?@>A@B?@BA =
CCDE@CCDF CCDE@CCDF@3G@CH = 0,9918
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = >?
>?@BA = CCDE CCDE@3G = 0,9935
Recal = >? >?@BA = CCDE CCDL@CH = 0,9901
Berdasarkan  rumus  diatas  TP  yaitu Jumlah prediksi positif dan benar positif, TN  yaitu  Jumlah  prediksi  negatif  dan benar  negatif,  FP  yaitu  Jumlah  prediksi positif  tetapi  benar  negatif,  FN  yaitu Jumlah rediksi negatif tetapi benar positif. Berdasarkan  gambar  4.  terdapat  hasil prediksi  normal  dan  tidak  normal,  yang merupakan  hasil  dari  algoritma  dalam mengidentifikasi  pola  data  yang  dapat membedakan  dua  kategori  tersebut, decision  tree membaagi  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  semakin  kecil berdasarkan  atribut-atribut  tertentu,  dan pada  tahap  pemisahan  ini  algoritma mecoba menentukan kategori yang paling sesuai,  akurasi  yang  berhasil  diperoleh mencapai 91,18% dengan rincian sebagai berikut:
a. Prediksi gizi normal dan benar gizi normal sebesar 2298 data.
b. Prediksi gizi normal dan benar gizi tidak normal sebesar 23 data.
c. Prediksi  gizi  tidak  normal  dan benar  gizi  tidak  normal  sebesar 2290 data.
d. Prediksi  gizi  tidak  normal  dan benar gizi normal sebesar 15 data.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian yang telah dilakukan penulis menghasilkan  beberapa  kesimpulan,  kriteria yang digunakan yaitu usia, berat badan tinggi badan  dan  status  gizi,  akurasi  yang  berhasil dicapai  dalam  penelitian  ini  sebesar  99.16%. Selain  itu,  hasil  klasifikasi  gizi  balita berdasarkan  usia  menunjukkan  bahwa  usia  2 minggu memiliki gizi normal, usia 1 sampai 11 bulan  memiliki  gizi  yang  normal  dan  tidak normal,  usia  12  bulan  memiliki  gizi  normal, usia 13 sampai 58 bulan meemiliki gizi normal dan tidak normal dan usia 59 sampai 61 bulan memiliki  gizi  normal.  Adapun  saran  dalam penelitian  ini  yaitu  perlu  adanya  pengujian lebih lanjut dengan menggunakan metode lain seperti naive  bayes dan neural  network agar memperoleh  perbandingan  dengan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  penentuan status gizi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Z.  Zami,  O.  Nurdiawan,  and  G.
Dwiletari,  “Klasifikasi  Kondisi  Gizi Bayi  Bawah  Lima  Tahun  Pada Posyandu Melati Dengan Menggunakan Algoritma  Decision  Tree,” J.  Sist.
Komputer  dan  Informatika. ,  2022, [Online]. Available:
http://www.ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/JSON/articl e/view/3892
[2] Firdausia  Ismi  Nurhayati,  B.  Nugroho, and I. Yuniar Purbasari, “Implementasi Metode Decision Tree Pada Identifikasi Status Gizi Balita,” J. Inform. dan Sist.
Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  204–213,  2021, doi: 10.33005/jifosi.v2i2.326.
[3] N. L. Ratniasih, N. K. S. Julyantari, N. W.  N.  Jayanti,  and  N.  L.  M.  Elma
Yuniawati,  “PENENTUAN  STATUS GIZI  BALITA  PADA  POSYANDU MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST  NEIGHBOR,” J.  Inf.  dan Komputer. ,  2023,  [Online].  Available: http://dcckotabumi.ac.id/ojs/index.php/j ik/article/view/398
[4] N. Mutiara Shandhini Maylita, H. Zulfia
Zahro’, and N. Vendyansyah, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor  (Knn)  Untuk  Menentukan Status  Gizi  Balita,” JATI  (Jurnal  Mhs.
Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 953–956, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5406.
[5] E. Darnila, M. Maryana, and M. Azmi, “Aplikasi Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Berbasis  Android,” J.  Manaj.  Inform.
Kmputerisasi Akutansi. , 2021, [Online].
Available:
https://ejurnal.methodist.ac.id/index.ph
p/methomika/article/view/478 [6] S.  K.  P.  Loka  and  A.  Marsal,
“Perbandingan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Classifier untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Pada Balita  di  Kota  Solok:  Comparison Algorithm  of  K-Nearest  Neighbor  and Naive Bayes Classifier For  Classifying Nutritional  Status in Toddlers,” MALCOM    Indones.  J.  Mach.  Learn. and  Computer  Science. ,  vol.  3,  no. April,  pp.  8–14,  2023,  [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/malc om/article/view/474
[7] N. Nurainun, E. Haerani, F. Syafria, and L.  Oktavia,  “Penerapan  Algoritma Naïve Bayes Classifier Dalam Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  dengan
Pengujian K-Fold Cross Validation,” J.
Comput. System and Informatics. , 2023, [Online]. Available:
http://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/josyc/article/view/34
14
[8] M.  Iqbal,  M.  Angga  Wijaya,  T.
Herdiawan  Apandi,  and  L.  Nurlani, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Status  Gizi Balita  Dengan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Di Desa Xyz,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 3, pp. 201–208, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i3.5258. [9] M. N. F. Hidayat, “PENENTUAN GIZI ANAK MENGGUNAKAN KOMPARASI  METODE  C4.  5  DAN
K-NEAREST  NEIGHBOR  (KNN),” NJCA  (Nusantara  J.  Comput.  Its
Applications. , 2020, [Online]. Available: http://journal.csnu.or.id/index.php/njca/ article/view/202 [10]  M. Y. Titimeidara and W. Hadikurniawati, “Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi  Status  Gizi  Stunting  Pada Balita,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  9,  no.  01, pp. 54–59, 2021, doi:
10.33884/jif.v9i01.3741.
[11]  S. Lestari and R. A. Amalia, “Penerapan Algoritma C. 45 Pada Klasifikasi Status Gizi Balita di Posyandu Desa Sukalilah Cibatu Kabupaten Garut Jawa Barat,” J.
Sains  dan  Teknol. ,  2023,  [Online].
Available:
http://ejournal.sisfokomtek.org/index.p hp/saintek/article/view/1375
[12]  M.  Mahpuz,  A.  Muliawan  Nur,  and  L. M. Samsu, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam  Mengklasifikasi  Status  Gizi Balita  Pada  Posyandu  Desa  Dames Damai  Kabupaten  Lombok  Timur,”
Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  5, no.  1,  pp.  72–81,  2022,  doi: 10.29408/jit.v5i1.4414.
[13]  H. I. Islam, M. Khandava Mulyadien, U. Enri,  U.  Singaperbangsa,  and  K. Abstract,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 dalam Klasifikasi Status Gizi Balita,” J.
Ilm.  Wahana  Pendidik. ,  vol.  8,  no.  10, pp. 116–125, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.679172 2
[14]  M. Ula, A. F. Ulva, M. Mauliza, M. A.
Ali,  and  Y.  R.  Said.,  “Application  Of Machine  Learning  In  Determining  The Classification  Of  Children’s  Nutrition With  Decision  Tree,” J.  Tek.  Inform. , 2022, [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jur nal/article/view/599 [15]  R. R. R. Arisandi, B. Warsito, and A. R. Hakim, “Aplikasi Naïve Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Status
Gizi Balita Stunting Dengan Pengujian K-Fold Cross Validation,” J. Gaussian , vol. 11, no. 1, pp. 130–139, 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991.