## PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE, SVM, NAÏVE BAYES DALAM DETEKSI STUNTING PADA BALITA
1 Kharis Hudaiby Hanif  , 2 Novita Ranti Muntiari
1 Teknik Komputer, Universitas Borneo Tarakan, Tarakan, Indonesia
2 Sistem Informasi, Politeknik Bisnis Kaltara, Tarakan, Indonesia Email: hudaiby21@borneo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp105-109

## ABSTRACT
Stunting is a toddler's body condition that is short according to body length according to age (PB/U), ≤ 2 Standard Deviations  (SD),  with  a  z-score  between  -3  standard  deviations  (SD).  Where  checking  the  stunting  status  of toddlers takes quite a long time because it is done manually and is also prone to errors. Therefore, it is hoped that a  system  can  classify  toddler  examination  data  quickly  and  accurately  to  predict  children's  stunting  status. Building a system that uses an algorithm to classify the stunting status of toddlers using decision tree, naïve bayes, and SVM. With what level of accuracy is the best of the 3 algorithms? Results from testing with 30% testing data and 70% training data using an algorithm decision tree, naïve bayes, and SVM. Accuracy level test results decision tree by 99%, naïve bayes of 48%, and SVM of 95%. So, the algorithm with the highest level of accuracy is decision tree amounts to 99%. Wallet hire decision tree better for detecting stunting in toddlers.
Keyword: Stunting, SVM, Decision Tree, Naïve Bayes.

## ABSTRAK
Stunting adalah kondisi tubuh balita yang pendek menurut panjang badan menurut umur (PB/U), ≤ 2 Standar Deviasi  (SD),  dengan  z-score  antara  -3  standar  deviasi  (SD).  Dimana  pemeriksaan  status  stunting  balita memerlukan waktu yang cukup lama karena dilakukan secara manual dan juga rentan terhadap kesalahan. Oleh karena itu, diharapkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan data pemeriksaan balita dengan cepat dan akurat  untuk  memprediksi  status  stunting  anak.  Membangun  sistem  yang  menggunakan  algoritma  untuk mengklasifikasikan  status  stunting  balita  menggunakan  decision  tree,  naïve  bayes,  dan  SVM.  Dengan  tingkat akurasi mana yang paling baik dari 3 algoritma tersebut. Hasil dari pengujian dengan data testing 30 % dan data training 70 % menggunakan algoritma decision tree, naïve bayes, dan SVM. Hasil uji tingkat akurasi decision tree sebesar 99%, naïve bayes sebesar 48%, dan SVM sebesar 95%. Jadi, algoritma yang tingkat akurasi paling tinggi yaitu decision tree sebesar 99%. Maka algotitma decision tree lebih baik untuk deteksi stunting pada balita. Kata Kunci: Stunting, SVM, Decision Tree, Naïve Bayes.

## PENDAHULUAN
Stunting  gangguan  kesehatan  yang  disebabkan oleh kekurangan atau ketidakselimbangan zat gizi yang diperlukan untuk pertumbuhan, aktivitas berpikir, dan semula  hal-hal  penting  lainnya  dalam  kehidupan (Tinendung  &  Zufria,  2023).  Stunting  adalah  kondisi tubuh  balita  yang  pendek  menurut  panjang  badan menurut umur (PB/U), dengan z-score antara -3 standar deviasi (SD) dan ≤ 2 Standar Deviasi (SD) (Makmur, et al., 2023).
Beberapa  faktor  dapat  menyebabkan  stunting, seperti  praktik  pengasuhan  yang  buruk,  pemahaman ibu  kurang  tentang  kesehatan  dan  nutrisi,  layanan kesehatan  terbatasnya,  kurangnya  akses  keluarga  ke makanan bergizi, dan kurangnya akses ke air bersih dan sanitasi (TNP2K, 2017).
Dimana  pemeriksaan  status  stunting  balita memerlukan waktu yang cukup lama karena dilakukan secara  manual  dan  juga  rentan  terhadap  kesalahan. Diharapkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan  data  pemeriksaan  balita  dengan cepat  dan  akurat  untuk  mendeteksi  anak  balita termasuk katagori stunting atau tidak.
Machine  learning juga  dikenal  sebagai penambangan  data,  proses  penggalian  data  untuk menemukan masalah tertentu diselesaikan menggunakan pola dan hubungan (Fauzan et al., 2023). Metode  pengkategorian  yaitu  klasifikasi  untuk mengidentifikasi  kelas  data  (Andiani  et  al.,  2019). Tujuan  utama  klasifikasi  adalah  memprediksi  label kelas.  Proses  klasifikasi  terdiri  dari  dua  tahap. Pembelajaran  adalah  algoritma  klasifikasi  digunakan
untuk  menganalisa  data,  klasifikasi  menggunakan  uji data untuk memprediksi ketepatan klasifikasi. (Lonang & Normawati, 2022).
Algoritma  dalam Machine  learning antara  lain naural  network,  k-nearest, dan  sebagainya.  Penelitian ini menggunakan SVM, naïve bayes dan decision tree. Algoritma decision tree adalah metode klasifikasi data berbasis  pohon,  algoritma  seringkali  terlalu  sesuai dengan data dan dapat ditingkatkan kembali (Kristanto et al., 2023). Naïve bayes karena memiliki kemampuan untuk meningkatkan akurasi menggunakan jumlah data pelatihan  yang  minimal  (Zeniarja  et  al.,  2020). Algoritma Support Vector Machine (SVM) memungkinkan  penyelesaian  masalah  keputusan, terutama dalam kasus sampel data yang kecil (Lonang & Normawati, 2022).
Peneliti  terdahulu  menurut  Makmur  Mulyono, dkk  (Makmur  et  al.,  2023)  dengan  judul  “Klasifikasi Status  Stunting  Balita  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Gaussian Berbasis  Web  “  digunakan  untuk klasifikasi  status  stunting  balita.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  tipe  data  numerik  untuk  atribut usia,  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  nominal  jenis kelamin,  Inisiasi  Menyusui  Dini  (IMD),  memiliki akurasi  tertinggi  pada  perbandingan  data  80:20,  atau 80,34%, dengan 1172 data total.
Kesimpulan  maka  penelitian  akan  membuat sistem mengklasifikasi stunting balita dengan algoritma decision tree, naïve bayes, dan SVM. Dengan tingkat akurasi mana yang paling baik dari 3 algoritma tersebut.

## METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  alur  penelitian  terdiri dari  pengumpulan  data,  pengolahan  data,  klasifikasi hingga evaluasi.

## Pengumpulan Data
Data  diperoleh  dari  Kaggle  Stunting  Toddler (Balita)  oleh  Eduardo  d’anjour.  File  didapat  ekstensi .csv  dengan  jumlah  data  120.999  dengan  data  balita stunting 33.684 dan tidak stunting 87.315. Memiliki 4 atribut yaitu umur (bulan), jenis kelamin, tinggi badan (cm), dan status gizi. Atribut ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Dataset Atribut Nama Atribut Keterangan Umur (bulan) Umur balita (0-59bulan) Jenis Kelamin Laki-laki, Perempuan Tinggi Badan (cm) Tinggi badan balita (cm) Status Gizi severely  stunted :  0, stunted :  1, normal: 2, tinggi: 3

## Preprocessing
Preprocessing proses penting karena data yang dikumpulkan  tidak  lengkap  atau  tidak  konsisten (Lonang  &  Normawati,  2022).  Selanjutnya  proses dapat dimulai karena data status gizi balita pemeriksaan digunakan konsisten.

## Transformasi Data
Tujuan  dari  proses  transformasi  adalah  untuk mengubah  data  yang  memiliki  Untuk  membuat implementasi  mudah,  nilai  kategori  diubah  menjadi data  bernilai  angka.  (Nikmatun  &  Waspada,  2019). Jenis  kelamin  dan  status  gizi  adalah  dua  atribut  yang akan di transformasi. Jenis kelamin 0 perempuan akan diberi nilai 1. Data tinggi badan dibandingkan dengan umur (bulan) terbagi menjadi empat kategori: severely stunted,  stunted,  normal,  tinggi  lebih.  Nilai-nilai  ini akan  diubah  menjadi  0,1,2,3.  Transformasi  Data ditunjukkanpada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Transformasi Jenis Kelamin Status Gizi 0 1 0 3 0 2 0 2

## Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  di machine  learning dibagi menjadi  dua  bagian.  Melatih  model  klasifikasi digunakan data latih, dan data uji digunakan untuk uji (Muntiari  et  al.,  2021).  70  %  data  digunakan  untuk klasifikasi,  dan  30%  data  digunakan  untuk  pengujian ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Klasifikasi

## Decision Tree
Decision  tree dibentuk  dengan  menggunakan pohon  keputusan,  yang  merupakan  salah  satu pendekatan  yang  paling  umum. Decision  tree diklasifikasikan  sebagai  pohon  yang  terdiri  dari  node yang membentuk akar dan tidak memiliki input. Node internal  atau  node  pengujian  adalah  node  lain  yang bukan root tetapi  memiliki  salah satu  inputnya.  Node lainnya  disebut  daun.  Target  tepat  dari  setiap  kelas diwakili oleh daun (Muntiari & Hanif, 2022) .

## Naïve Bayes
Naive  bayes memanfaatkan  teorema bayes kemungkinan  masa  depan  berdasarkan  data  atau pengalaman  sebelumnya.  Menurut  korelasi  hipotesis, bukti  klasifikasi,  dan  hubungan naive  bayes dengan klasifikasi, teorema bayes menggambarkan label kelas menjadi  sasaran  pemetaan.  Karakteristik  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  (Ginantra  et  al., 2021).

## SVM
Metode  klasifikasi  vektorisasi  instruksional diperkenalkan oleh Vapnik 1995 adalah Support Vector Machine (SVM). Pengklasifikasi diskriminan
digunakan  untuk  menemukan hyperplane yang  ideal berdasarkan maksimalisasi margin. Digunakan biasanya  untuk  data  terpisah  linier  dan  non-linier (Muntiari et al., 2023).

## Confusion Matrix
Tabel 3. Confusion Matrix
Tabel  3  menunjukkan confusion  matrix yang digunakan  sebagai  pengukuran  kinerja  parameter algoritma yaitu fl-measure, recall , akurasi, dan presisi . Rumus untuk menghitung precision .ditunjukkan dalam Persamaan  (1).  Persamaan  (2)  rumus  menghitung recall ,  di  mana recall. merupakan  parameter  untuk mengukur  ketepatan  suatu  algoritma,  dan  Persamaan (3)  rumus  menghitung  F.  Rumus  untuk  mengukur ketepatan menggunakan persamaan (4). Nilai tertinggi 1 . Salah satu perhitungan yang sering digunakan untuk mengevaluasi kinerja sebuah algoritma adalah akurasi, yang  dihitung  dengan  membandingkan  rasio  jumlah data  yang  diprediksi  secara  akurat  oleh  algoritma dengan jumlah total data yang ada dalam dataset.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) F-measure = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  menggunakan  data  dengan  jumlah data  120.999  dengan  data  balita  stunting  13.815, stunting  parah  19.869,  tinggi  19.560,  dan  normal 67.755  dan  tidak  stunting  87.315.  Persentase  data ditunjukkan pada Gambar 3.
Prediction Class + - + TP FN - FP TN
Berdasarkan data uji diatas klasifikasi data, data testing 30 % dan training 70 %. Dilakukan penggujian menggunakan decision tree, SVM, dan naïve bayes.
Gambar 4. Hasil Uji Decision Tree
Hasil  uji  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4 algoritma decision  tree hasil  akurasi  rata-rata  sebesar 99%, recall 100% ,  precison 100% , dan f1-score 100%.
Gambar 5. Confusion Matrix Decision Tree
Gambar  5  menjelaskan confusion  matrix pada algoritma decision tree.
Hasil  uji  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6 algoritma naïve  bayes hasil  akurasi  rata-rata  akurasi 48%, recall sebesar 35% , precison 30% , dan f1-score 30%.
Gambar 6. Hasil Uji Naïve Bayes
Gambar 7. Confusion Matrix Naïve Bayes
Gambar  7  menjelaskan confusion  matrix pada algoritma naïve bayes.

## Gambar 6. Hasil Uji SVM
Hasil  uji  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8 algoritma SVM hasil  akurasi  rata-rata  sebesar  95%, recall 92% ,  precison 93% , dan f1-score 93%.
Gambar 1. Confusion Matrix SVM
Gambar  9  menjelaskan confusion  matrix pada algoritma SVM.
Berdasarkan hasil uji dari 3 algoritma decision tree,  naïve  bayes, dan  SVM.    Perbandingan  hasil algoritma ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Algoritma Algoritma Tingkat Akurasi (%) Decision tree 99 % Naïve bayes 48 % SVM 95 %
Hasil  perbandingan  pada  Tabel  4  ditunjukkan Gambar 10.
Gambar 10. Grafik Perbandingan Algoritma
Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Tabel  4,  ada hasil perbandingan akurasi dari algoritma decision tree, naïve  bayes, dan  SVM.  Algoritma decision  tree menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi,  yaitu  99%, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan algoritma  ini  lebih  baik  untuk  deteksi  stunting  pada balita.

## KESIMPULAN
Hasil  dari  pengujian  dengan  data  testing  30  % dan  data  training  70  %  menggunakan  algoritma decision tree, naïve bayes, dan SVM. Hasil uji tingkat akurasi  decision tree 99%,  SVM  95%, naïve  bayes 48%,  dan.  Jadi,  algoritma  yang  tingkat  akurasi  paling tinggi  yaitu  decision tree 99%.  Maka  algotitma decision  tree lebih  baik  untuk  deteksi  stunting  pada balita.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiani, L., Sukemi, & Palupi Rini, D. (2019).
Analisis Penyakit Jantung Menggunakan Metode KNN Dan Random Forest. Prosiding Annual Research Seminar , 5 (1), 1–5.
Fauzan A., Budianita, E., Nazir, A., & Syafria, F. (2023). Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Metode C4.5 Berbasis Web.
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 5 (3), 215– 225. https://doi.org/10.31849/zn.v5i3.15828
Ginantra, N. L. W. S. R., Arifah, F. N., Wijaya, A. H.,
Septarini, R. S., Ahmad, N., Ardiana, D. P. Y., Effendy, F., Iskandar, A., Hazriani, H., Sari, I. Y., Gustiana, Z., Prianto, C., Gustian, D., & Negara, E. S. (2021). Data Mining dan Penerapan Algoritma .
Kristanto, F., Winarno, W. W., & Nasiri, A. (2023).
Perbandingan Algoritme Naïve Bayes dan Decision Tree Pada Analisis Sentimen Data Komentar Siswa Pada Aplikasi Digital Teacher Assessment. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informais , 538–548. Lonang, S., & Normawati, D. (2022). Klasifikasi Status Stunting Pada Balita Menggunakan K- Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (1), 49. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3312 Makmur, M., Elvia B., Alwis N., F. S. (2023).
Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Gaussian Berbasis Web.
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 5 (3), 215– 225. https://doi.org/10.31849/zn.v5i3.15828
Muntiari, N. R., & Hanif, K. H. (2022). Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning. Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi , 3 (1), 1– 6. https://doi.org/10.35960/ikomti.v3i1.766
Muntiari, N. R., Hanif, K. H., & Nisa, I. C. (2021).
Perbandingan Algoritma Regresi Logistik , Support Vector Machine , dan Gradient Boosting Pada Analisis Sentimen Data Komentar Siswa . 2 (1), 1–7.
Muntiari, N. R., Nisa, K., Sandi, A. S., Ashari, I. A., Kharis Hudaiby Hanif, A., & Dwinanto, R. W. (2023). Comparison of random forest algorithm, support vector machine, and k-nearest neighbor for diabetes disease classification . May .
Nikmatun, I. A., & Waspada, I. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 421–432.
Tinendung, I. S., & Zufria, I. (2023). Pengelompokan Status Stunting Pada Anak Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Media … ,
7 , 2014–2023.
https://doi.org/10.30865/mib.v7i4.6908
TNP2K. (2017). 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Anak Kerdil (Stunting): Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan . 2 , 2017.
Zeniarja, J., Widia, K., & Sani, R. R. (2020).
Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection dalam Pengklasifikasian Status Gizi Stunting pada Puskesmas Pandanaran Semarang. JOINS (Journal of Information System) , 5 (1), 1–9. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.2745