## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Optimalisasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Kejadian Data Stunting
Sonya Dian Wahyuni * , R. Hadapiningradja Kusumodestoni
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara, Kota Jepara, Indonesia Email: 1* sonyadianwahyuni@gmail.com, 2 kusumodestoni@gmail.com Coressponding Author:  sonyadianwahyuni@gmail.com
Abstrak- Stunting adalah sebuah kondisi terhambatnya pertumbuhan linier akibat kekurangan gizi kronis, menjadi perhatian serius di Indonesia, terutama pada anak balita. Identifikasi stunting menggunakan parameter z-score tinggi badan terhadap umur (TB/U), dengan nilai kurang dari -2 SD sebagai indikator diagnostik. Faktor-faktor seperti kondisi sosial ekonomi, pola makan, infeksi, dan lingkungan mempengaruhi stunting, menjadikan upaya pencegahan dan intervensi dini sangat penting. Dampak jangka pendek stunting termasuk keterlambatan perkembangan  motorik dan gangguan kognitif, sementara dampak jangka panjang  meliputi risiko penyakit  kronis di masa dewasa. Meskipun prevalensi stunting global menurun, Indonesia masih memiliki angka yang tinggi, menempati peringkat kedua di  Asia  Tenggara.  Kolaborasi  lintas  sektor  dan  penerapan  teknologi,  seperti  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),  dapat membantu mengidentifikasi faktor risiko stunting. Dalam penelitian ini, kernel SVM linier, polinomial, RBF, dan sigmoid dievaluasi. Kernel RBF SVM terbukti paling efektif, mencapai akurasi lebih dari 90% dengan AUC 0.926. Kolaborasi dan penggunaan teknologi memberikan  harapan  untuk  mengatasi  stunting  di  Indonesia,  membutuhkan  kerja  sama  antara  pemerintah,  lembaga  swadaya masyarakat, dan komunitas ilmiah.
Kata Kunci: Stunting;SVM; Kernel Linier;Kernel Polinomial;Kernel RBF;Kernel Sigmoid
Abstract- Stunting  is  a  condition  of  inhibited  linear  growth  due  to  chronic  malnutrition,  which  is  a  serious  concern  in  Indonesia, especially among toddlers. Stunting identification utilizes the parameter of height-for-age z-score (HAZ), with a value of less than -2 SD as a diagnostic indicator. Factors such as socioeconomic conditions, dietary patterns, infections, and the environment influence stunting, making early prevention and intervention efforts crucial. Short-term effects of stunting include delayed motor development and cognitive impairment, while long-term impacts include the risk of chronic diseases in adulthood. Although the global prevalence of stunting has declined, Indonesia still has a high rate, ranking second in Southeast Asia. Cross-sector collaboration and the application of technology, such as Support Vector Machine (SVM) algorithms, can help identify stunting risk factors. In this study, SVM kernels including  linear,  polynomial,  RBF,  and  sigmoid  were  evaluated.  RBF  SVM  kernel  proved  to  be  the  most  effective,  achieving  an accuracy of over 90% with an AUC of 0.926. Collaboration and the use of technology provide hope for addressing stunting in Indonesia, requiring cooperation between the government, NGOs, and the scientific community.
Keywords : Stunting;SVM;Linear Kernel;Polynomial Kernel;RBF Kernel;Sigmoid Kernel

## 1. PENDAHULUAN
Stunting  adalah  suatu  kondisi  terhambatnya  pertumbuhan  linier  yang  disebabkan  oleh  kekurangan  gizi  kronis, infeksi berulang, atau faktor lainnya. Identifikasi stunting dapat dilakukan dengan mengukur nilai z-score tinggi badan terhadap umur (TB/U), dengan nilai kurang dari  -2 SD sebagai parameter diagnostik. [1] Stunting pada anak balita di Indonesia terkait gizi buruk memerlukan perhatian khusus. Intervensi gizi pada bayi stunting hingga usia 2 tahun penting untuk mengatasi dampak jangka panjang dan meningkatkan kesehatan generasi mendatang. Faktor-faktor seperti kondisi sosial ekonomi, asupan makanan, infeksi dan lingkungan mempengaruhi kondisi stunting, sehingga upaya pencegahan dan  intervensi  dini  perlu  diperkuat.  [2]  [3]  Stunting  mempunyai  dampak  jangka  pendek  terhadap  keterlambatan perkembangan motorik, gangguan fungsi kognitif, dan peningkatan kerentanan terhadap infeksi pada anak. Risiko jangka panjang antara lain penurunan tinggi badan, penurunan fungsi kognitif, dan peningkatan risiko penyakit kronis seperti diabetes dan penyakit kardiovaskular di masa dewasa. [4]
Berdasarkan data Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), terdapat 22% atau 149,2 juta prevalensi stunting di seluruh dunia. Angka tersebut mengalami penurunan dibandingkan tahun 2005 sebanyak 192,3 juta jiwa, tahun 2010 sebanyak 180,5 juta jiwa, dan pada tahun 2015 terus menurun menjadi 163,4 juta jiwa. Pada tahun 2020, kejadian stunting di Asia Selatan memiliki proporsi terbesar yaitu 58,7%, disusul Asia Tenggara (8,2%), Asia Timur (4,8%), dan Asia Barat (3,5%), dengan proporsi terkecil.
Indonesia menduduki peringkat kedua tertinggi di antara negara-negara di Asia Tenggara dengan angka stunting sebesar (31,8%), setelah Timor Leste (48,8%). [5] Berdasarkan laporan hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) yang dilakukan Kementerian  Kesehatan,  prevalensi  stunting  di  Indonesia  mengalami  fluktuasi  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  tahun  2022 menunjukkan sebanyak (21,6%) anak balita akan mengalami stunting. Angka kejadian stunting mengalami penurunan sebesar  (2,8%)  dari  tahun  2021  sebesar  (21,6%).  [6]  Namun  masih  diperlukan  upaya  untuk  menurunkannya  sebesar (3,8%) per tahun agar target (14%) pada tahun 2024 dapat tercapai. [7]
Penanganan  masalah stunting  memerlukan  keterlibatan dan tanggung jawab semua pihak, termasuk ilmu pengetahuan dan teknologi. [8] [9] Penggunaan algoritma Machine Learning untuk mengidentifikasi dan memprediksi faktor risiko utama stunting untuk mengenali potensi risiko malnutrisi. [10] Penggunaan pendekatan data mining dapat memprediksi stunting pada anak. Salah satu metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), sebuah pendekatan yang berkembang  dalam  ilmu  komputer  sejak  tahun  1990an  dan  semakin  populer  saat  ini.  [11]  Telah  dilakukan  penelitian

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
mengenai  metode prediksi dan penerapan algoritma SVM  dengan  memanfaatkan sejumlah lembar data yang berbeda- beda. Penelitian tersebut meliputi [12] [13] [14] [15]
KK Kishore dan JV Suman, melakukan penelitian prediksi menggunakan lembar data survei kesehatan dan gizi pada anak di bawah 2 tahun. Data yang digunakan diperoleh dari UNICEF dan mencakup informasi tinggi dan berat badan anak. Dalam penelitian ini, berbagai algoritma seperti SVM, KNN, Logistic Regression, Naive Bayes, dan Bilayered Neural Network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dan Two Layer Neural Network menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam mengenali malnutrisi terutama menggunakan Z score seperti LAZ dan WAZ dibandingkan dengan algoritma lainnya. [13] Diagnosis stunting diselidiki oleh [15]. Terdapat 1731 data yang diolah. Hasil akurasi tertinggi pada model SVM  dengan  kernel  RBF  sebesar  78,10%.  SVM-RBF  secara  konsisten  mendominasi  akurasi  dibandingkan  10  model lainnya dengan parameter default.
Penggunaan metode data mining mode clustering dapat dilakukan melalui berbagai aplikasi seperti Python, Rapid Miner, R, Orange, dan lain-lain. [16][17] [18] Penelitian menggunakan rapid miner diteliti oleh rapid miner. itu digunakan untuk melaksanakan  klasifikasi  penerima  bantuan  fasilitas.  hasil  clustering  sehingga  cluster  ke  3  yang  masuk  dalam  cluster prioritas  mendapat  bantuan.  [19]  Penelitian  selanjutnya  yaitu  menggunakan  Python,  python  dipilih  untuk mengembangkan library kernelmethods karena dukungan pustaka ilmu data yang kuat seperti NumPy dan scikit-learn. Evaluasi menunjukkan bahwa kernelmethods memiliki cakupan pengujian 95% dan kinerja yang sebanding dengan scikit- learn, menyederhanakan implementasi metode kernel dalam pembelajaran mesin.[20]Kajian optimasi algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi data stunting dengan Particle Swarm Optimization (PSO) meningkatkan kinerja SVM, dengan kernel Radial Basic Function terbukti paling efektif (Akurasi 78%, Presisi 89%, 66% Ingat, dan 72% Skor F1).  [21]SVM  sangat  penting  untuk  mengidentifikasi  dan  memprediksi  faktor  risiko  malnutrisi  pada  anak,  sehingga membantu upaya mengatasi stunting di Indonesia. Kolaborasi antar pemangku kepentingan, termasuk komunitas ilmiah, sangat  penting  untuk  mengatasi  kompleksitas  stunting.  Teknik  SVM  dan  optimasi  dapat  meningkatkan  intervensi pemerintah  dalam  klasifikasi  malnutrisi.Penelitian  ini  menggunakan  lembar  data  akademik  dan  perilaku  siswa,  hasil SVM-POLY  dengan  nilai  C  sebesar  0,1,  nilai  γ  sebesar  0,005,  dan  nilai  derajat  sebesar  1,  model  SVM-POLY  ini meningkat  secara  signifikan  dari  akurasi  90,5%  menjadi  95,2%,  dapat  memberikan  kinerja  terbaik  dalam mengklasifikasikan kinerja siswa selama kegiatan pembelajaran online.[22]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan  stunting  dan  gizi  buruk  pada  anak  di  Indonesia  dengan menggunakan  algoritma  pembelajaran,  khususnya  Support  Vector  Machines  (SVM),  untuk  mengklasifikasikan  data status gizi dan memprediksi faktor risiko stunting, wasting, dan underweight pada anak. Python dipilih sebagai bahasa pemrograman  utama  karena  fleksibilitasnya  dan  dukungan  terhadap  berbagai  fungsi  kernel  seperti  linier,  polinomial, sigmoid, dan RBF. Penggunaan Python memungkinkan penanganan yang efektif terhadap berbagai jenis data dan kendala pengambilan  keputusan.  Diharapkan,  dengan  memanfaatkan  variasi  fungsi  kernel  ini,  SVM  dapat  meningkatkan kinerjanya dalam mengklasifikasikan data nonlinier terkait status gizi anak, serta berkontribusi pada upaya meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan anak di Indonesia yang terkena dampak stunting dan gizi buruk.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  memanfaatkan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Kompleksitas  proses  KDD ditekankan,  tidak  hanya  mencakup  analisis  data  tetapi  juga  persiapan  data,  interpretasi  pengetahuan,  dan  penerapan informasi yang baru diperoleh. [23]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Proses data mining merupakan tahap tunggal dalam perkembangan berulang prosedur KDD, seperti yang digambarkan pada  Gambar  1.  Perkembangan  ini  dimulai  dengan  identifikasi  kumpulan  data  dan  pembuatan  model,  kemudian dilanjutkan melalui tahapan pengumpulan data, pemrosesan, transformasi, data mining, dan interpretasi.[24] Dataset yang digunakan adalah data stunting dari laman https://www.kaggle.com/datasets/muhtarom/stunting. Datasheet berisi 6500 data . Beberapa atribut yang dimanfaatkan dalam penelitian ini meliputi:
a. Sex
: Jenis Kelamin
b. Age : Umur c. Birth Weight : Berat Badan Lahir d. Birth Leght : Panjang Badan Lahir
e. Body Weight : Berat Badan
f. Body Length : Panjang Badan
g. Asi Ekslusif
h. Outcome Stunting

## 2.2 Support Vector Machine (SVM)
Metode Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu teknik yang efektif dalam melakukan prediksi baik dalam pengklasifikasian maupun regresi. Thorsten Joachim adalah salah satu yang pertama kali mengusulkan penggunaan algoritma SVM untuk klasifikasi teks dengan menggunakan bobot indeks term sebagai fitur. Penggunaan SVM dalam pembelajaran  telah  diperkenalkan  sejak  tahun  1992  oleh  Boser,  Guyon,  dan  Vapnik.  SVM  mampu  menangani permasalahan baik yang bersifat linier maupun non-linier.[25]
Dalam  algoritma  SVM,  terdapat  kernel  di  mana  terdapat  SVM  linear  dan  SVM  nonlinier.  SVM  hyperplane  linear beroperasi  hanya  pada  data  yang  dapat  dipisahkan  dengan  cara  linier  dengan  kernel  linier,  SVM  mampu  membangun hyperplane linier yang efisien memisahkan dua kelas data dalam ruang fitur berdimensi tinggi, memungkinkan klasifikasi yang  akurat  pada  data  yang  dapat  dipisahkan  secara  linier,  sedangkan  SVM  nonlinier  digunakan  untuk  data  yang berdistribusi pada kelas yang tidak linier dengan menerapkan pendekatan kernel pada fitur awal set. Contoh kernel non- linier  yang  sering  digunakan  dalam  SVM  meliputi  kernel  polinomial,  kernel  berbasis  radial  (RBF),  dan  kernel sigmoid.[26]  [27]  Fungsi  kernel  memungkinkan  pemetaan  data  ke  ruang  berdimensi  lebih  tinggi  secara  efisien, memfasilitasi pemisahan linier dan non-linier. Setiap jenis fungsi kernel memiliki parameter spesifik yang memerlukan penyetelan optimal untuk mencapai hasil optimal. Fungsi Kernel sebagai berikut:[28]

## 2.2.1 Kernel Linier
Fungsi kernel linier dalam mesin vektor dukungan (SVM) merupakan jenis fungsi kernel yang memetakan data ke dalam dimensi fitur yang lebih tinggi. Fungsi ini sederhana dan tidak melakukan transformasi nonlinier pada data, hanya memetakan data ke dalam dimensi fitur yang sama. Kernel linier sesuai digunakan saat data dapat dipisahkan secara linier dalam dimensi fitur asli. Meskipun simpel, kernel linier tetap efektif dalam banyak kasus klasifikasi data linier. Parameter yang umum terkait dengan kernel linier adalah parameter bias (c), yang mengatur posisi batas keputusan SVM. Dalam  kernel  linier,  nilai  c  dapat  memengaruhi  margin  dan  letak  hyperplane  yang  memisahkan  kelas  data.Dengan menggunakan kernel linier, SVM mampu menangani data yang dapat dipisahkan secara linier dalam dimensi fitur asli tanpa perlu melakukan transformasi nonlinier yang rumit.

## 2.2.2 Kernel Polinominal
Gangguan data atau representasi fitur yang buruk kadang membuatnya sulit untuk memisahkan data secara linier. Untuk  mengatasi  hal  ini,  data  dapat  dipetakan  ke  dalam  ruang  dimensi  yang  lebih  tinggi  menggunakan  fungsi  kernel polinomial.  Fungsi  kernel  polinomial  digunakan  baik  untuk  hard  margin  maupun  soft  margin  dalam  menangani  pola nonlinier. Parameter bebas seperti c digunakan dalam polinomial untuk menyeimbangkan efek antara suku tingkat tinggi dan  rendah.  Selain  itu,  terdapat  parameter  optimasi  lainnya  seperti  d,  ÿ,  c,  dan  ÿ  yang  perlu  diperhatikan.  Polinomial dianggap  sebagai  kernel  non-stasioner  yang  cocok  digunakan  ketika  seluruh  sampel  pelatihan  sudah  dinormalisasi. Pengaturan  parameter  kemiringan  gamma  juga  penting  dalam  penggunaan  kernel  ini.  Dalam  konteks  ini,  c merepresentasikan suku konstanta dan d adalah derajat polinomial yang digunakan.

## 2.2.3 Kernel RBF
Fungsi  basis  Radial,  juga  dikenal  sebagai  kernel  RBF  atau  kernel  Gaussian,  menggunakan  parameter  ÿ  untuk mengatur sebaran kernel. Penyetelan ÿ harus dilakukan dengan hati-hati karena berpengaruh besar terhadap kinerja kernel ini. Jika ÿ diestimasi terlalu tinggi, perilaku eksponensialnya bisa menjadi linier dan menyebabkan kehilangan kekuatan nonliniernya  dalam  proyeksi  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Kernel  RBF  memiliki  kekurangan  dalam  regularisasi  dan keputusan batasannya cenderung sangat sensitif terhadap gangguan dalam data pelatihan jika tidak diperhatikan. Oleh karena itu, pemilihan nilai parameter ÿ harus dilakukan dengan cermat karena berdampak pada kinerja SVM.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2.4 Kernel Sigmoid
Fungsi kernel sigmoid merupakan alat dalam SVM yang memungkinkan transformasi data ke dalam bentuk nonlinier menggunakan kurva sigmoid. Ini sangat berguna ketika data tidak dapat dipisahkan secara linier dalam dimensi fitur asli. Dengan  mengatur  parameter  gamma  dan  konstanta  c  secara  optimal,  SVM  dapat  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang optimal  untuk  data  yang  kompleks  dan  tidak  linier.  Namun,  pengaturan  parameter  ini  memerlukan  perhatian  khusus karena  dapat  mempengaruhi  kinerja  keseluruhan  SVM  dengan  fungsi  kernel  sigmoid.  Oleh  karena  itu,  pemilihan parameter  yang  tepat  sangat  penting  untuk  memastikan  SVM  dapat  menangani  pola  nonlinier  dengan  efektif  dan memberikan hasil klasifikasi yang akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetuan Library yang digunakan
Pemilihan  library  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengembangan  model  data  mining.  Pemilihan  library  ini penting  karena  akan  memengaruhi  kemudahan  dalam  manipulasi  data,  implementasi  algoritma  machine  learning,  dan evaluasi hasil model. Pada tahap ini, kita akan menggunakan tiga library utama, yaitu Pandas, NumPy, dan Scikit-learn. a Pandas: Untuk membaca dan memanipulasi data tabular dari berbagai format file.
b NumPy: Untuk komputasi numerik, termasuk transformasi data dan operasi matematika pada array.
c Scikit-learn: Menyediakan algoritma ML dan alat evaluasi model.
Di sini, kita akan membangun model SVM.Penggunaan ketiga pustaka ini memanfaatkan kelebihannya masing-masing dan integrasinya yang baik, memudahkan dalam pengembangan model data mining secara efisien.
Gambar 2. Penentuan Libary

## 3.2 Load dan Standarisasi Dataset
Untuk memulai, dataset diunduh dari Kaggle dan dibaca menggunakan pustaka Pandas. Beberapa baris pertama dari dataset ditampilkan untuk pemeriksaan awal.

## Gambar 3. Load dan Standarisasi Dataset
Standarisasi  data  penting  untuk  memastikan  konsistensi  dan  performa  model  yang  lebih  baik.  Untuk  melakukannya, digunakan StandardScaler dari pustaka scikit-learn untuk menormalkan data. Proses standarisasi ini dilakukan khususnya pada atribut-atribut numerik dari dataset.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3 Pemisahan Data Traning dan Data Testing
Langkah ini adalah membagi dataset menjadi dua bagian terpisah: data training dan data testing. Tindakan ini krusial untuk mengevaluasi kinerja model dengan tepat. Dengan memisahkan dataset, kita dapat melatih model menggunakan data training dan menguji performanya menggunakan data testing yang terpisah. endekatan ini memastikan bahwa model tidak hanya dapat mempelajari pola yang ada dalam data pelatihan tetapi juga dapat menggeneralisasikan pengetahuannya dengan baik ke data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## Gambar 4. Pemisahan Data Traning dan Data Testing

## 3.4 Tahapan Pemodelan Data Mining Algoritma SVM
Fase  pemodelan  merupakan  tahapan  yang  krusial  dalam  proses  data  mining,  yang  memanfaatkan  metode  SVM (Support Vector Machine), dengan Rapidminer sebagai perangkat utamanya. Tujuan utama dari pengujian model adalah untuk melakukan optimalisasi terhadap Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan klasifikasi terhadap Kejadian Data Stunting, dengan fokus untuk mendapatkan tingkat akurasi yang optimal.

## 3.4.1 Kernel Linier
Dalam penggunaan kernel linier, iterasi terhadap nilai parameter C dilakukan dengan menggunakan rentang nilai tertentu, yaitu 10 pangkat -1,0 dan 1. Setelah melakukan iterasi, evaluasi performa model menggunakan teknik validasi silang dilakukan untuk menentukan nilai parameter C yang optimal. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi klasifikasi, memastikan bahwa nilai parameter C yang dioptimalkan menghasilkan peningkatan signifikan dalam akurasi klasifikasi dibandingkan dengan pengaturan default.

## Gambar 5. Optimasi Kernel Linier

## 3.4.2 Kernel Polinominal
Pada  penggunaan  kernel  polinomial,  terdapat  tiga  parameter  yang  dioptimalkan,  yaitu  C,  gamma,  dan  degree. Rentang nilai untuk setiap parameter disesuaikan, misalnya dari parameter C yaitu 0,1, 0, dan 10, parameter gamma yaitu 10 pangkat -3  hingga  suku pangkat  -1 dan parameter degree  yaitu 2 sampai 3. Melalui proses iterasi,  kombinasi nilai parameter yang menghasilkan kinerja terbaik dicari.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.4.3 Kernel RBF
Dalam penggunaan kernel RBF, dua parameter utama yang disesuaikan adalah C dan gamma. Rentang nilai untuk masing-masing parameter dapat ditentukan. Rentang nilai untuk setiap parameter disesuaikan, misalnya dari parameter C yaitu  0,1,  0,  dan  10  dan  parameter  gamma  yaitu  10  pangkat  -3  hingga  suku  pangkat  -1.  Melalui  proses  iterasi,  nilai parameter yang menghasilkan kinerja terbaik dapat diidentifikasi, memungkinkan peningkatan akurasi model.

## Gambar 7. Optimasi Kernel RBF

## 3.4.4 Kernel Sigmoid
Dalam penggunaan kernel Sigmoid, dua parameter utama yang disesuaikan adalah C dan gamma. Rentang nilai untuk masing-masing parameter dapat ditentukan. Rentang nilai untuk setiap parameter disesuaikan, misalnya dari parameter C yaitu  0,1,  0,  dan  10  dan  parameter  gamma  yaitu  10  pangkat  -3  hingga  suku  pangkat  -1.  Melalui  proses  iterasi,  nilai parameter yang menghasilkan kinerja terbaik dapat diidentifikasi, memungkinkan peningkatan akurasi model.

## Gambar 8. Optimasi Kernel Sigmoid

## 3.5 Model Evaluasi
Tahap evaluasi  model adalah memverifikasi nilai kegunaan dari model  yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Dalam pengujian model untuk mengevaluasi dan mendapatkan nilai akurasi.

## 3.5.1  Hasil Pengujian Algoritma SVM
Pengujian model yang telah dilakukan menggunakkan 4 (empat) tipe kernel yang dimiliki SVM, yaitu:
a. Kernel Linier
Uji coba model SVM dengan Kernel Linier yang memanfaatkan variabel Cost telah dilakukan, dan berikut adalah laporan hasil dari sejumlah percobaan yang telah dilakukan:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Hasil  optimal  dari  eksperimen  SVM  dengan  kernel  Polinomial  yang  disebutkan  di  atas  diperoleh  tingkat  akurasi mencapai 82,42% dengan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,824.
b. Kernel Polinominal
Uji  coba  model  SVM  dengan  Kernel  Polinominal  yang  memanfaatkan  variabel  Cost,  Gamma,  dan  Degree  telah dilakukan, dan berikut adalah laporan hasil dari sejumlah percobaan yang telah dilakukan:

## Gambar 10. Akurasi Kernel Polinominal
Hasil  optimal  dari  eksperimen  SVM  dengan  kernel  Polinomial  yang  disebutkan  di  atas  diperoleh  tingkat  akurasi mencapai 85,77% dengan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,857.
c. Kernel RBF
Uji coba model SVM dengan Kernel RBF yang memanfaatkan variabel Cost dan Gamma telah dilakukan, dan berikut adalah laporan hasil dari sejumlah percobaan yang telah dilakukan:

## Gambar 11. Akurasi Kernel RBF
Hasil optimal dari eksperimen SVM dengan kernel RBF yang disebutkan di atas diperoleh tingkat akurasi mencapai 92,65% dengan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,926.
d. Kernel Sigmoid
Uji coba model SVM dengan Kernel Sigmoid yang memanfaatkan variabel Cost dan Gamma telah dilakukan, dan berikut adalah laporan hasil dari sejumlah percobaan yang telah dilakukan:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Hasil  optimal  dari  eksperimen  SVM  dengan  kernel  Sigmoid  yang  disebutkan  di  atas  diperoleh  tingkat  akurasi mencapai 62,71% dengan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,627.

## 4. KESIMPULAN
Stunting adalah kondisi terhambatnya  pertumbuhan linier anak akibat gizi buruk,  memerlukan perhatian khusus di Indonesia. Meskipun prevalensi stunting secara global telah menunjukkan penurunan, namun Indonesia masih memiliki angka yang tinggi. Kolaborasi lintas sektor dan penerapan teknologi, termasuk algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), dapat membantu dalam mengidentifikasi dan memprediksi faktor risiko stunting. Penggunaan metode  data  mining  dan  teknologi  memberikan  peluang  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  intervensi  terhadap stunting.Dalam  hasil  penelitian  ini  menggunakan  SVM  dengan  kernel  RBF  telah  berhasil  menghasilkan  model  yang efektif dalam mengklasifikasikan stunting dengan tingkat akurasi yang tinggi (92,65%) dan Area Under Curve (AUC) sebesar 0,926. Penggunaan teknologi ini membuka pintu untuk penelitian dan intervensi lebih lanjut terhadap stunting di Indonesia. Diperlukan kerjasama antara berbagai pihak, termasuk komunitas ilmiah, pemerintah, dan lembaga swadaya masyarakat,  untuk  mengatasi  masalah  kompleks  stunting  dan  memastikan  kesehatan  anak-anak  Indonesia  di  masa mendatang.

## REFERENCES
[1] L. Simamora, L. Simorangkir, and E. S. Rajagukguk, “Edukasi Pencegahan Stunting Dengan Metode Penyuluhan Di Puskesmas Sijamapolang Kabupaten Humbang Hasundutan Stunting Prevention Education Using Counseling Methods At The Sijamapolang Community Health Center , Humbang Hasundutan Regency,” vol. 2, no. 1, 2024.
[2] H. Hatijar, “Angka Kejadian Stunting Pada Bayi dan Balita Pendahuluan,” pp. 12–17, 2023.
[3] S. A. A. P. S. K. Haryani, “Pencegahan Stunting Melalui Pemberdayaan,” J. Pengabdi. Kesehat. , vol. 4, no. 1, p. 30, 2021.
[4] D. J. Raiten and A. A. Bremer, “Exploring the nutritional ecology of stunting: New approaches to an old problem,” Nutrients , vol. 12, no. 2, 2020, doi: 10.3390/nu12020371.
[5] UNICEF/WHO/WORLD BANK, “Levels and trends in child malnutrition UNICEF / WHO / World Bank Group Joint Child Malnutrition Estimates Key findings of the 2021 edition,” World Heal. Organ. , pp. 1–32, 2021, [Online]. Available: https://www.who.int/publications/i/item/9789240025257
[6] S. Handayani and J. Kebidanan, “SAVE THE NATION ’ S GENERATION FROM THE DANGERS OF STUNTING,” vol. 3, pp. 87–92, 2024, doi: 10.36082/jmswh.v3i2.1082.
[7] Sukmalalana;, D. Putra;, Hafiz;, and V. Cika, “Percepatan Penurunan Stunting Untuk Mewujudkan Sumber Daya Manusia Indonesia Yang Unggul,” Pus. Kaji. Akuntabilitas Keuang. Negara , vol. 1, no. 1, pp. 1–15, 2022, [Online]. Available: https://berkas.dpr.go.id/puskajiakn/analisis-ringkas-cepat/public-file/analisis-ringkas-cepat-public-52.pdf
[8] I. K. A. Wiraguna, E. Setyati, and E. Pramana, “Prediksi Anak Stunting Berdasarkan Kondisi Orang Tua Dengan Metode Support Vector Machine Dengan Study Kasus Di Kabupaten Tabanan-Bali,” Smatika J. , vol. 12, no. 01, pp. 47–54, 2022, doi: 10.32664/smatika.v12i01.662.
[9] W. Achmad, “Social Reality Stunting Prevention in Cianjur District,” J. EduHealth , vol. 13, no. 02, pp. 467–477, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/healt/article/view/575%0Ahttp://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/healt/article/download/57 5/463
[10] S. M. J. Rahman et al. , “Investigate the risk factors of stunting, wasting, and underweight among under-five Bangladeshi children and its prediction based on machine learning approach,” PLoS One , vol. 16, no. 6 June 2021, pp. 1–11, 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0253172.
[11] 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 J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 16, no. 3, pp. 771–778, 2022, doi: 10.30598/barekengvol16iss3pp771-778.
[12] R. Kusumaningrum, T. A. Indihatmoko, S. R. Juwita, A. F. Hanifah, K. Khadijah, and B. Surarso, “Benchmarking of multi-class algorithms for classifying documents related to stunting,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 23, pp. 1–13, 2020, doi: 10.3390/app10238621.
[13] K. K. Kishore and J. V. Suman, “Prediction of malnutrition in newbornInfants using machine learning techniques,” 2023.
[14] A. N. N. Azmi, S. Khairunniza-Bejo, M. Jahari, F. M. Muharram, and I. Yule, “Identification of a suitable machine learning model for detection of asymptomatic Ganoderma boninense infection in oil palm seedlings using hyperspectral data,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 24, 2021, doi: 10.3390/app112411798.
[15] S. Syahrial, R. Ilham, Z. F. Asikin, and S. S. I. Nurdin, “Stunting Classification in Children’s Measurement Data Using Machine Learning Models,” J. La Multiapp , vol. 3, no. 2, pp. 52–60, 2022, doi: 10.37899/journallamultiapp.v3i2.614.
[16] M. D. Kurnia, “Klasifikasi Customer Relationship Management Perusahaan Telekomunikasi Seluler Dengan Metode Machine Learning,” vol. 1, no. 4, pp. 63–76, 2023.
[17] C. Aldama and M. Nasir, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Support Vector Machine Pada Rumah Sakit Umum Prabumulih,” J. Ilm. Betrik , vol. 14, no. 02, pp. 376–383, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/117
[18] M. Edris Effendi, I. Yuadi, and I. Puspitasari, “Prediksi Guru Kemungkinan Tetap Bekerja di Sekolah Al Uswah Surabaya Menggunakan Machine Learning,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 129–137, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i2.361.
[19] R. Hadapinigradja Kusumodestoni\, “The 2 st Seminar Nasional dan Prosiding Scitech 2023 OCTAGONAL SHOE RACK DESIGN WITH DESIGN IDEAS,” pp. 218–223, 2023.
[20] P. R. Raamana, “Kernel methods library for pattern analysis and machine learning in python,” vol. 1, pp. 1–7, 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2005.13483
[21] S. Y. Andriyani, M. S. Lydia, and S. Efendi, “Optimization of Support Vector Machine Algorithm Using Stunting Data Classification,” Prism. Sains  J. Pengkaj. Ilmu dan Pembelajaran Mat. dan IPA IKIP Mataram , vol. 11, no. 1, p. 164, 2023, doi: 10.33394/j-ps.v11i1.6619.
[22] M. H. Mohd Zaki, M. A. Mohd Aziz, S. Sulaiman, and N. Hambali, “Student Performance Classification using Support Vector Machine (SVM) with Polynomical Kernel on Online Student Activities,” J. Electr. Electron. Syst. Res. , pp. 80–90, 2023, doi: 10.24191/jeesr.v23i1.009.
[23] A. M. Abdulkadium, R. A. A. Shekan, and H. A. Hussain, “Application of Data Mining and Knowledge Discovery in Medical Databases,” Webology , vol. 19, no. 1, pp. 4912–4924, 2022, doi: 10.14704/web/v19i1/web19329.
[24] A. H. Nasyuha et al. , “Frequent pattern growth algorithm for maximizing display items,” Telkomnika (Telecommunication Comput.
Electron. Control. , vol. 19, no. 2, pp. 390–396, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16192.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 56-64 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1247 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[25] A. Zy and Wahyu Hadikristanto, “Implementasi Algoritma Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine Tentang Pembobolan dan Kebocoran Data di Twitter,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2023, doi: 10.47065/bit.v4i1.493.
[26] I. Indriyanti, N. Ichsan, H. Fatah, T. Wahyuni, and E. Ermawati, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Harga Bitcoin,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 118–125, 2022, doi: 10.51977/jti.v4i2.762.
[27] I. S. Al-Mejibli, J. K. Alwan, and D. H. Abd, “The effect of gamma value on support vector machine performance with different kernels,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 5, pp. 5497–5506, 2020, doi: 10.11591/IJECE.V10I5.PP5497-5506.
[28] J. Shawe-Taylor and S. Sun, “Kernel Methods and Support Vector Machines,” pp. 857–881, 2020, doi: 10.1016/b978-0-12-396502- 8.00016-4.