## Optimasi Klasifikasi Data Stunting Melalui Ensemble Learning pada Label Multiclass dengan Imbalance Data
Optimizing Stunting Data Classification Through Ensemble Learning on Multiclass Labels with Imbalance Data
Eko Prasetyo 1 , Kristiawan Nugroho 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank
1 ekoprasetyo0007@mhs.unisbank.ac.id, 2 kristiawan@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  permasalahan  kesehatan  yang  sering  ditemui  di  banyak  negara  termasuk  Indonesia adalah  stunting.  Stunting  telah  mendapat  banyak  perhatian  di  Indonesia,  terlihat  dari  alokasi APBN masing-masing sebesar Rp48,3 triliun dan Rp49,4 triliun pada tahun 2022 dan 2023 untuk bidang  ini.  Pada  tahun  2022,  Kementerian  Kesehatan  merilis  temuan  dari  Survei  Status  Gizi Indonesia (SSGI) yang menyatakan bahwa angka stunting di Indonesia mencapai 21,6% pada saat Rapat  Kerja  Nasional  BKKBN  pada  25  Januari  2023. Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  untuk mengerti pemahaman mendalam tentang faktor-faktor yang mengidentifikasi anak-anak berisiko tinggi terkena stunting. Banyak penelitian sebelumnya yang membahas faktor resiko stunting, namun masih sedikit penerapannya dalam metode machine learning, dalam data yang kompleks dan tidak seimbang. Penelitian ini mengevaluasi kinerja dari berbagai metode machine learning yang bertujuan dapat memberikan kontribusi penting dalam bidang kesehatan anak dan analisis data. Diantara metode machine learning yang dipilih metode Bagging Decision Tree mendapatkan nilai accuracy yang terbaik sebesar 78,93%, precision 78% dan recall sebesar 77,99%. Dalam penelitian ini menunjukkan bahwa metode ensemble learning mampu bekerja dengan baik dalam atribut multiclass dan data yang tidak seimbang pada dataset pertumbuhan balita.
Kata kunci: Machine Learning, Bagging, Boosting, Stacking, Imbalance

## Abstract
A health issue that is frequently seen in many nations including Indonesia is stunting. Stunting has drawn a lot of attention in Indonesia, as seen by the IDR 48.3 trillion and IDR 49.4 trillion APBN allocations in 2022 and 2023, respectively, for this area. In 2022 the Ministry of Health released findings from the Indonesian Nutrition Status Survey (SSGI) stating that the stunting rate, in the country stood at 21.6% during the National Working Meeting of BKKBN on January 25 2023. This demonstrates how crucial it is to have a thorough grasp of the characteristics that set  children  up  for  stunting.  Stunting  risk  variables  have  been  the  subject  of  several  prior research, but their use in machine learning techniques for complicated and unbalanced data is still rather limited. This study assesses the effectiveness of many machine learning techniques with the goal of significantly advancing data analysis and child health. The Bagging Decision Tree  method  outperformed  the  other  machine  learning  techniques,  with  the  highest  accuracy (78.93%), precision (78%), and recall (77.99%). This study demonstrates that the toddler growth dataset's  multiclass  traits  and  imbalanced  data  may  be  effectively  handled  by  the  ensemble learning approach.
Keywords: Machine Learning, Bagging, Boosting, Stacking, Imbalance

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  gizi  yang  sering  dialami  banyak  anak  di  berbagai  negara,  terutama  di  Indonesia, adalah stunting [1]. Masalah ini disebabkan oleh kekurangan asupan gizi yang cukup pada masa pertumbuhan, yang mengakibatkan gangguan pertumbuhan fisik dan perkembangan pada anak
[2,3].  Stunting  tidak  hanya  berdampak  jangka  panjang  pada  kesehatan  fisik,  perkembangan kognitif,  motoric  [4]  dan  produktifitas  anak  di  kemudian  hari,  tetapi  juga  dapat  berpotensi mengancam pembangunan sosial dan ekonomi suatu Negara [3]. Oleh karena itu, pemahaman mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  stunting  dan  upaya  untuk mengidentifikasi anak-anak yang berisiko tinggi terkena stunting sangat penting.
Dalam era digital yang semakin maju, kita dihadapkan pada jumlah data yang besar, kompleks [5] dan terdistribusi secara tidak merata dengan banyaknya variabel yang saling berkaitan [6]. Hal ini berakibat sulitnya dalam pengolahan data, proses analisis yang memerlukan waktu cukup lama dan ketrampilan analisis data yang tinggi. Oleh sebab itu, sangat penting untuk memiliki metode klasifikasi yang efektif dan akurat untuk mengambil informasi berharga dari data tersebut [7].
Beberapa  teknik  machine  learning  telah  diterapkan  pada  klasifikasi  data  stunting  pada penelitian  sebelumnya  [6,7,8,9].  Meski  begitu,  performa  model  pada  penelitian  sebelumnya masih dapat ditingkatkan lebih lanjut. Salah satu metode yang efektif untuk meningkatkan akurasi dan  keandalan  klasifikasi  adalah  menggunakan  metode  ensamble  learning,  dengan  cara menggabungkan beberapa model algoritma klasifikasi machine learning [10]. Metode ensemble learning terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi seperti dalam pengenalan pola [11], anallisis citra  medis  [10,12]  dan  pemprosesan  bahasa  alami  [13,14].  Pada  penerapannya,  ensemble learning  dapat  memperkuat  kekurangan  model  tunggal  dalam  algoritma  klasifikasi  dan meningkatkan  prediksi  dengan  menggabungkan  hasil  keluaran  dari  beberapa  model  algoritma klasifikasi [10]. Oleh karena itu, untuk meningkatkan akurasi klasifikasi data stunting pada balita, penelitian  ini  mengkaji  penggunaan  teknik  ensemble  learning  seperti Bagging,  Boosting dan Stacking . Hal ini dimaksudkan agar permasalahan umum seperti ketidakseimbangan data [15], kompleksitas model [16] dan generalisasi yang buruk dapat diatasi dengan memanfaatkan metode ensemble learning.
Berbagai  riset  mengenai  stunting  sudah  banyak  dilakukan,  antara  lain  pada  tahun  2020, Talukder dan Ahammed dalam penelitiaannya menggunakan berbagai macam algoritma machine learning  dalam  analisis  survey  demografi  dan  kesehatan  di  Bangladesh,  dapat  dianggap memprediksi secara akurat status gizi pada anak-anak. Algoritma Random Forest memberikan hasil terbesar dengan tingkat akurasi sebesar 68,51%, sensivitas 94,66% dan spesifisitas 69,76%, berdasarkan metric pengukuran kinerja dalam penelitian [17]. Penelitian lainnya dilakukan oleh Khan, dkk pada tahun 2021, mengkaji penerapan metode machine learning untuk memprediksi stunting di Bangladesh menggunakan algoritma klasifikasi Gradient Boosting, Random Forests , SVM,  Clasification  Tree dan Logistic  Regression .  Hasil  dari  penelitian  mendapatkan  bahwa Gradient Boosting memiliki performa yang terbaik sebesar 68,47% dibanding dengan algoritma klasifikasi lainnya. Selain itu dalam penelitian, Khan juga mengungkapkan bahwa karakteristik orang tua, gizi dan rumah tangga merupakan faktor penting dalam memprediksi stunting [18].
Penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  teknik  klasifikasi  machine  learning,  termasuk Decision  Tree,  Naive  Bayes,  dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN).  Pemilihan  metode  k-NN dikarenakan meskipun telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi klasifikasi [19,20], tetapi masih  ada  tantangan  dalam  mengoptimalkan  kinerjanya,  terutama  ketika  digunakan  untuk memprediksi stunting pada anak-anak. Naïve Bayes adalah teknik klasifikasi probabilistik untuk mengklasifikasikan  data  menggunakan  teorema  Bayes  berdasarkan  probabilitas  atribut-atribut yang ada dalam data [21]. Selain itu, dari semua algoritma machine learning yang telah diujikan dengan  teknik  normalisasi  data,  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  yang  memiliki  performa paling stabil [8], karena hal itulah metode naïve bayes digunakan dalam penelitian ini. Metode selanjutnya  Decision  Tree,  merupakan  metode  klasifikasi  berbasis  pohon  keputusan  yang membantu dalam analisis data dimana variabel dataset mempunyai multikolinearitas dan variabel hubungan  membentuk  algoritma  random  forest  [9]  yang  termasuk  dalam  metode Bagging ensemble learning [22]. Akurasi yang diberikan oleh ketiga algoritma klasifikasi tersebut akan dievaluasi dengan menggunakan pendekatan ensemble machine learning.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk mencapai tujuan klasifikasi, terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan.  Berikut adalah tahapan diagram penelitain ini:

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Setelah melakukan observasi di beberapa posyandu, didapatkan 2.578 data dari 15 desa yang terkumpul  di  Puskesmas  Tlogowungu  Kabupaten  Pati.  Penelitian  ini  menggunakan  data pertumbuhan balita di bulan Oktober 2023 dengan atribut Nomor Induk Kependudukan, Nama Anak, Jenis Kelamin, Tanggal Lahir, Berat Badan lahir, Tinggi Badan lahir, Nama Orang Tua, Provinsi, Kabupaten/Kota, Puskesmas, Desa/Kelurahan, Posyandu, RT, RW, Alamat, Usia Waktu Pengukuran,  Umur,  Ukur,  Tanggal  Saat  Pengukuran,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan,  Lingkar Kepala, BB/U, TB/U, ZS BB/U, ZS TB/U, dan ZS BB/TB. Penggunaan data tersebut membantu penelitian ini dalam memastikan keandalan dan validitas hasil sesuai dengan tujuan penelitian.

## 2.2 Pre-Processing Data
Langkah pertama dan terpenting dalam menyiapkan data untuk pemodelan klasifikasi adalah pre-processing. Beberapa tahapan persiapan pada penelitian ini adalah:
1). Seleksi Data Pada tahapan ini dilakukan seleksi atau pengambilan atribut penting yang berkaitan dengan penggunaan pengolahan klasifikasi data stunting seperti: JK, Umur, BB Lahir, TB Lahir, Berat,  Tinggi,  ZS  BB/U,  ZS  TB/U,  ZS  BB/TB  dan  Status  Stunting  sebagai  variabel kelasnya.
2). Pembersihan Data
Tahap ini memastikan bahwa tidak ada data yang salah, kosong dan terduplikat, sehingga tahapan klasifikasi menjadi lebih akurat.
3). Transform Data
Pada tahapan ini dilakukan pengkonversian type data nominal ke data numeric, membagi dataset ke variabel X dan Y.
4). Balancing Data
Merupakan tahapan akhir dalam pre-processing yang sangat menentukan nilai pada saat masuk  ke  dalam  tahapan  pengujian.  Pada  Balacing  Data,  digunakan  metode  ensemble untuk  menyeimbangkan  data  latih  dan  data  uji  menjadi  1000  data  sampel  pada  kelas
klasifikasi yang memiliki multi kelas yaitu Tinggi, Normal, Pendek dan Sangat Pendek dengan teknik RUSBoostClassifier.

## Gambar 3 Data Imbalance
Pada grafik di atas, terlihat total atau jumlah ketidakseimbangan data untuk variabel Status Stunting dan dijelaskan pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1 Total  Imbalance Valu e Total/Jumlah Status Stunting 0 2613 Normal 1 118 Pendek 2 26 Sangat Pendek 3 1 Tinggi

## 2.3 Model Klasifikasi
Klasifikasi merupakan metode yang dilakukan dalam penelitian ini untuk melakukan proses klasifikasi data stunting. Dalam pemodelan klasifikasi digunakan tiga jenis model tunggal yaitu:
1). Decision Tree
Decision tree merupakan salah satu teknik machine learning yang sering digunakan dalam proses  kategorisasi  atau  pengambilan  keputusan  berdasarkan  sekumpulan  aturan  yang dibuat berdasarkan fitur (atribut) [23]. Formula persamaan yang digunakan dalam metode decision tree dapat dilihat dalam persamaan (1) dibawah ini:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ ! "#$ |& ! | |&| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (1)
Keterangan: S = Himpunan
A  = Atribut data
n = Jumlah partisi atribut dalam A.
|S i |  = Jumlah kasus dalam partisi ke I.
|S|   = Jumlah kasus dalam S.
Sedangkan formula dasar entropy nya adalah: 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ ! "#$ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 % 𝑝𝑖 (2)
Keterangan: S  = Merupakan suatu himpunan. n  = Merupakan jumlah partisi dalam S. pi  = Merupakan proporsi S i terhadap S.
2). Naïve Bayes
Naïve  Bayes  bekerja  dengan  melihat  frekuensi  setiap  set  pelatihan  yang  dipilih  untuk memutuskan mana yang menawarkan peluang terbaik untuk klasifikasi menggunakan teori probabilitas.  Untuk  menentukan  parameter,  metode  Naïve  Bayes  hanya  membutuhkan sedikit data latih selama proses klasifikasi. Pada proses Naïve Bayes digunakan formula persamaan (3) [24].
𝑃 3 & ' 4 = () ! " *((&) ((') (3) Keterangan: X = Data yang belum diketahui kelasnya. H = Hipotesis data X merupakan suatu kelas yang spesifik. P(H|X)  =  Probabilitas kondisi hipotesis H berdasarkan kondisi.
X P(H)  =  Probabilitas hipotesis H. P(X|H)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut. P(X)    = Probabilitas dari X. 3). k-NN
Pada  metode  ini,  menentukan  nilai  k  yang  tepat  merupakan  langkah  penting  dalam melakukan  klasifikasi  k-NN  karena  hal  ini  mempengaruhi  sensitivitas  sistem  dalam bekerja.  Formula  statistik  yang  digunakan  dalam  Algoritma  k-NN  dapat  dilihat  pada persamaan (4) [25].
𝑑 " = 6∑ ! "#$ (𝑥 " − 𝑦 " ) 2 (4)
Keterangan: d   = Jarak. x   = Data latih. y   = Data uji.
n   = Dimensi data.
i    = Variabel data.
Algoritma k-NN nilai k dapat berupa konstanta yang ditentukan atau variabel acak, dimana metrik  jarak  yang  digunakan  dapat  berupa  jarak Euclidean,  Minkowski,  Manhattan, Chebychev, Korelasi, dan lain-lain [26].

## 2.4 Ensemble Learning
Pada  tahapan  ensemble  learning  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  metode  yang  akan dilakukan, yaitu:
1). Bagging
Teknik  Bagging  sering  juga  disebut bootstrap  aggregating .  Bagging  merupakan  teknik pelatihan  beberapa  model  menggunakan  metode  algoritma  klasifikasi  yang  sama menggunakan data sampel yang berbeda dari kumpulan dataset aslinya [18,27,28,29].
2). Boosting
Pada metode Boosting, dalam melakukan peningkatan dilakukan pelatihan terhadap model- model dasar atau lemah secara berurutan secara berulang sampai mendapatkan model yang terbaik [27,28,29].
3). Stacking
Fungsi  metode  Stacking  adalah  untuk  meningkatkan  keakuratan  algoritma  klasifikasi dengan cara menggabungkan model-model klasifikasi yang berbeda untuk meningkatkan kinerja keseluruhan model klasifikasi yang digunakan [27,28,29].

## 2.5 Pengujian
Confusion  matrix  digunakan  untuk  pengujian  akurasi  dengan  teknik  data  mining  [19,30]. Skala pengukuran dalam pengujian di penelitian ini menggunakan accuracy, precision dan recall.
1). Accuracy
Merupakan ukuran kerja yang paling intuitif untuk mendapatkan prediksi yang konsisten dari rasio pengamatan di semua set data [19,30].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = -(.-/ -( . 1( . -/ . 1/ (5)
2). Precision
Merupakan  acuan  pada  prediksi  positif  yang  secara  akurat  berasal  dari  prediksi  yang dihitung dari keseluruhan prediksi positif [19,30].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = -( -/ . 1( (6)
3). Recall
Merupakan  ukuran  efektivitas  atau  kapasitas  sistem  untuk  menemukan  informasi  dari sekumpulan data (dataset) [19,30].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = -( -( . 1( (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemrograman  python  digunakan  pada  penelitian  ini  bersama  dengan  Google  Colab  yang teritegrasi dengan Google drive secara online. Tahapan dalam pemodelan klasifikasinya adalah sebagai berikut:

## 3.1 Metode Tunggal
Pada metode tunggal, dilakukan proses klasifikasi dengan metode Decision Tree, Naïve Bayes dan k-NN. Sebelum melakukan analisis dengan metode tunggal perlu dibuat code estimator = [ ] untuk  mendeklarasikan  variabel  pada  daftar  model  yang  akan  dianalisis  atau  diuji.  Hasil pengukuran kinerja metode tunggal dari Accuracy, Precision serta Recall terlihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2 Hasil Kinerja Metode Tunggal Metode Accuracy Precision Recall Decision Tree 60,67% 59,24% 58,53% Naïve Bayes 67,20% 64,38% 64,21% k-NN 66,67% 65,49% 65,15%
Tabel 2 diatas menunjukkan bahwa dalam analisis metode tunggal Naïve Bayes mendapatkan nilai accuracy tertinggi sebesar 67,20% diikuti oleh metode k-NN sebesar 66,67% dan Decision Tree sebesar 60,67%.

## 3.2 Ensemble Learning
Ensemble learning berfungsi untuk meningkat kinerja klasifikasi model tunggal yang telah dilakukan. Dalam metode ensemble learning akan dilakukan beberapa model untuk menganalisis metode ensemble mana yang paling baik dalam klasifikasi data pertumbuhan balita.
1). Bagging
Pemodelan  Bagging  bekerja  melakukan  pengujian  terhadap  masing-masing  metode tunggal dengan menggunakan data sampel yang berbeda dari dataset aslinya. Pada tabel 3 dibawah ini menunjukkan hasil pengukuran kinerja masing-masing metode tunggal dengan pemodelan Bagging.
Tabel 3 Hasil Kinerja Model Bagging Metode Accuracy Precision Recall Model Bagging Decision Tree 78,93% 78% 77,99% Model Bagging Naïve Bayes 69,60% 67,06% 66,96% Model Bagging k-NN 72,93% 72,14% 69,65%
Hasil  pengujian  kinerja  pada  model  Bagging  nilai  accuracy  tertinggi  sebesar  78,93% diperoleh oleh model Bagging Decision Tree diikuti model Bagging pada k-NN sebesar 72,93% dan model Bagging Naïve Bayes sebesar 69,60%.
2). Boosting
Boosting  dilakukan  untuk  melakukan  pelatihan  berulang  terhadap  metode  klasifikasi tunggal sampai mendapatkan model klasifikasi yang terbaik. Penelitian ini dilakukan tiga
macam  model  Boosting  yaitu  AdaBoost,  Gradient  Boosting  dan  XGBoost  dengan  hasil pengukuran kinerja sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Kinerja Model Boosting Metode Accuracy Precision Recall AdaBoost 53,87% 52,53% 52,14% Gradient Boosting 70,27% 67,80% 67,49% XGBoost 67,87% 64,29% 64,15%
Gradient  Boosting  memperoleh  nilai  accuracy  tertinggi  sebesar  70,27%  setelahnya XGBoost  sebesar  67,87%.  XGBoost  merupakan  pengembangan  dari  model  Gradient Boosting  yang    bertujuan  untuk  mencegah  overfitting  dan  optimalisasi  sumber  daya komputasi  yang  tersedia  [28].  Accuracy  model  Adaboost  merupakan  nilai  accuracy terendah dalam pemodelan Boosting sebesar 53,87%. Nilai accuracy tersebut dihasilkan dari  meningkatkan  model  performa  machine  learning  dengan  menggabungkan  model lemah menjadi model yang kuat [31].
3). Stacking
Model  Stacking  bekerja  dalam  2  tahapan  dengan  mempelajari  kumpulan  data  yang dianalisis. Tahapan pertama Stacking mengumpulkan hasil metode tunggal untuk membuat kumpulan  data  baru  dan  selanjutnya  dilakukan  proses  meta-learning  untuk  memberikan hasil  akhir  [27].  Tabel  5  dibawah  ini  menunjukkan  pengukuran  kinerja  dalam  model Stacking:
Tabel 5 Hasil Kinerja Model Stacking Metode Accurac y Precisio n Recall Stacking 70,93% 68,85% 68,94%
4). Pengujian
Dengan  menggunakan  sekumpulan  data  yang  diketahui  nilai  sebenarnya,  dilakukan pengujian  confusion  matrix  dalam  bentuk  tabel  matriks  yang  merinci  kinerja  model klasifikasi. Gambar 4 dibawah menujukkan empat kombinasi nilai prediksi dan nilai actual dalam penelitian:

## Gambar 4  Tabel Confusion Matrix
Kesimpulan berikut ini adalah penjelasan dari tabel 4 diatas:
1). True Positif (TP) = 9200, artinya model klasifikasi yang dibangun dapat  memprediksi dengan tepat dan data memang benar sebanyak 9200
2). True  Negatif  (TN)  =  8200,  artinya  model  klasifikasi  yang    dibangun  dapat memprediksi dengan tepat dan data memang tidak salah sebanyak 8200
3). False Positif (FP) = 3500, artinya model klasifikasi yang dibangun dapat memprediksi dengan salah dan data memang benar  sebanyak 3500
4). False  Negatif  (FN)  =  3500,  artinya  model  klasifikasi  yang  dibangun  dapat memprediksi dengan  salah dan data memang salah sebanyak 3500.
Hasil  analisis  penelitian  ini  memberikan  suatu  kontribusi  pengetahuan  pada  analisis  data, bahwa  tidak  semua  metode  ensemble  learning  dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  model klasifikasi  tunggal  seperti  yang  dijelaskan  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Penyebab perbedaan  hasil  akurasi  dikarenakan  perbedaan  jumlah  data  (imbalance),  atribut  dan  jumlah multiclass yang tidak sama. Permasalahan ini terbukti dengan tidak semua penggunaan teknik resampling sesuai diterapkan dalam penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa tidak semua metode ensemble learning dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  model  klasifikasi  tunggal.  Teknik  RUSBoostClassifier merupakan teknik yang  sesuai untuk  menangani data imbalance  dalam penelitian  dikarenakan rentang jarak data yang terlalu jauh. Diantara metode tunggal yang dipilih, metode Naïve Bayes memiliki nilai accuracy yang terbaik sebesar 67,20% dibandingkan metode Decision Tree dan k- NN. Sedangkan diantara metode ensemble, model Bagging Decision Tree memiliki nilai accuracy paling  baik  sebesar  78,93%,  precision  78%  dan  recall  sebesar  77,99%.  Pengukuran  kinerja klasifikasi  ini  mungkin  dapat  lebih  optimal  bila  dilakukan  penelitian  pengaturan  jumlah  data sampel,  jumlah  data  latih,  jumlah  data  uji,  pengaturan  random  state  dan  penggunaan  data imbalance dengan rentang yang tidak terlalu jauh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Aditianti, I. Raswanti, S. Sudikno, D. Izwardy, and S. E. Irianto, “Prevalensi Dan Faktor Risiko Stunting  Pada  Balita  24-59  Bulan  Di  Indonesia:  Analisis  Data  Riset  Kesehatan  Dasar  2018 [Prevalence and Stunting Risk Factors in Children 24-59 Months in Indonesia: Analysis of Basic Health Research Data 2018],” Penelit. Gizi dan Makanan (The J. Nutr. Food Res. , vol. 43, no. 2, pp. 51–64, 2021, doi: 10.22435/pgm.v43i2.3862.
[2] O.  Saeful  Bachri,  R.  Mohamad,  and  H.  Bhakti,  “PENENTUAN  STATUS  STUNTING  PADA ANAK  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  KNN  Stunting  Status  Determination  in Children using KNN ALgorithm,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 3, no. 2, pp. 130–137, 2021.
[3] M. R. Nugroho, R. N. Sasongko, and M. Kristiawan, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kejadian Stunting pada Anak Usia Dini di Indonesia,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini , vol. 5, no. 2, pp. 2269–2276, 2021, doi: 10.31004/obsesi.v5i2.1169.
[4] Y. Permanasari et al. , “Faktor Determinan Balita Stunting Pada Desa Lokus Dan Non Lokus Di 13 Kabupaten Lokus Stunting Di Indonesia Tahun 2019,” Penelit. Gizi dan Makanan (The J. Nutr. Food Res. , vol. 44, no. 2, pp. 79–92, 2021, doi: 10.22435/pgm.v44i2.5665.
[5] A. Sumiah and N. Mirantika, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  pada  Universitas  Kuningan,” Buffer Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[6] J. D. German, A. K. S. Ong, A. A. N. Perwira Redi, and K. P. E. Robas, “Predicting factors affecting the intention to use a 3PL during the COVID-19 pandemic: A machine learning ensemble approach,” Heliyon , vol. 8, no. 11, p. e11382, 2022, doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e11382.
[7] M. Bansal, Prince, R. Yadav, and P. K. Ujjwal, “Palmistry using Machine Learning and OpenCV,” Proc.  4th  Int.  Conf.  Inven.  Syst.  Control.  ICISC  2020 ,  no.  Icisc,  pp.  536–539,  2020,  doi: 10.1109/ICISC47916.2020.9171158.
[8] M. Çakir, M. Yilmaz, M. A. Oral, H. Ö. Kazanci, and O. Oral, “Accuracy assessment of RFerns, NB, SVM, and kNN machine learning classifiers in aquaculture,” J. KING SAUD Univ. - Sci. , p. 102754, 2023, doi: 10.1016/j.jksus.2023.102754.
[9] T. Srinath and G. H.S., “Explainable machine learning in identifying credit card defaulters,” Glob. Transitions Proc. , vol. 3, no. 1, pp. 119–126, 2022, doi: 10.1016/j.gltp.2022.04.025.
[10]  Elsevier  B.V.,  “Application  of  Data  Mining  Techniques  to  Predict  Breast  Cancer,” Procedia Comput. Sci. , vol. 163, pp. 11–18, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.12.080.
[11]  H.  Ramadhan et  al. ,  “Impression  Determination  of  Batik  Image  Cloth  By  Multilabel  Ensemble Classification Using Color Difference Histogram Feature Extraction,” J. Ilm. KURSOR , vol. 7, no. 4, pp. 173–180, 2014.
[12]  S. Bashir, U. Qamar, and F. H. Khan, “Heterogeneous classifiers fusion for dynamic breast cancer diagnosis using weighted vote based ensemble,” Qual. Quant. , vol. 49, no. 5, pp. 2061–2076, 2015, doi: 10.1007/s11135-014-0090-z.
[13]  Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[14]  K.  Nugroho,  E.  Tjahjaningsih,  L.  Liana,  and  R.  Mohamad  Herdian  Bhakti,  “Prediksi  Ujaran Kebencian Berbasis Text Pada Sosial Media Menggunakan Metode Neural Network,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS , vol. 5, no. 1, pp. 60–68, 2023, doi: 10.46772/intech.v5i1.1063.
[15]  Y. Pristyanto, “Penerapan Metode Ensemble Untuk Meningkatkan Kinerja Algoritme Klasifikasi Pada Imbalanced Dataset,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i1.184.
[16]  M. Bansal, A. Goyal, and A. Choudhary, “A comparative analysis of K-Nearest Neighbor, Genetic, Support  Vector  Machine,  Decision  Tree,  and  Long  Short  Term  Memory  algorithms  in  machine learning,” Decis. Anal. J. , vol. 3, no. May, p. 100071, 2022, doi: 10.1016/j.dajour.2022.100071.
[17]  A. Talukder and B. Ahammed, “Machine learning algorithms for predicting malnutrition among under-five children in Bangladesh,” Nutrition , vol. 78, 2020, doi: 10.1016/j.nut.2020.110861.
[18]  J. R. Khan, J. H. Tomal, and E. Raheem, “Model and variable selection using machine learning methods with applications to childhood stunting in Bangladesh,” Informatics Heal. Soc. Care , vol. 46, no. 4, pp. 425–442, 2021, doi: 10.1080/17538157.2021.1904938.
[19]  R. Setiawan and A. Triayudi, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 777, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.
[20]  N.  Zamri et  al. ,  “River  quality  classification  using  different  distances  in  k-nearest  neighbors algorithm,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  204,  no.  2021,  pp.  180–186,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2022.08.022.
[21]  S. D. Jadhav and H. P. Channe, “Comparative Study of K-NN, Naive Bayes and Decision Tree Classification  Techniques,” Int.  J.  Sci.  Res. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1842–1845,  2016,  doi: 10.21275/v5i1.nov153131.
[22]  R. I. Arumnisaa and A. W. Wijayanto, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Perbandingan Metode Ensemble Learning: Random Forest, Support Vector Machine, AdaBoost pada Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Comparison of Ensemble Learning Method: Random Forest, Support Vector  Machine,  AdaB,” Januari ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  2540–9719,  2023,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[23]  M. Yunus, M. K. Biddinika, and A. Fadlil, “Classification of Stunting in Children Using the C4.5 Algorithm,” J. Online Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 99–106, 2023, doi: 10.15575/join.v8i1.1062.
[24]  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 …,” …  Indones. J. Mach. Learn. … , vol. 3, no. April, pp. 8–14, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/474
[25]  P. Purwanto and D. Syarif Sihabudin Sahid, “Using KNN Algorithms for Determining the Recipient of Smart Indonesia Scholarship Program,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. Vol. 7 No. 2 (2021), pp. 163–173, 2021, doi: 10.35143/jkt.v7i2.4962.
[26]  N.  Hidayati  and  A.  Hermawan,  “K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  algorithm  with  Euclidean  and Manhattan in classification of student graduation,” J. Eng. Appl. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 86–91, 2021, doi: 10.21831/jeatech.v2i2.42777.
[27]  M. Graczyk, T. Lasota, B. Trawiński, and K. Trawiński, “Comparison of Bagging, Boosting and Stacking,” Asian Conf. Intell. Inf. Database Syst. , pp. 340–350, 2010.
[28]  M. H. D. M. Ribeiro and L. dos Santos Coelho, “Ensemble approach based on Bagging, Boosting and Stacking for short-term prediction in agribusiness time series,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 86, p. 105837, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105837.
[29]  R. O. Odegua, “An Empirical Study of Ensemble Techniques (Bagging, Boosting and Stacking) Rising Odegua Nossa Data An Empirical Study of Ensemble Techniques (Bagging, Boosting and Stacking),” Proc.  Conf.  Deep  Learn ,  no.  March  2019,  2019,  [Online].  Available:
https://www.researchgate.net/publication/338681864
[30]  M.  Riyyan  and  H.  Firdaus,  “PERBANDINGAN  ALGORITME  NAÃVE  BAYES  DAN  KNN TERHADAP  DATA  PENERIMAAN  BEASISWA  (Studi  Kasus  Lembaga  Beasiswa  Baznas Jabar),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i1.547.
[31]  K. Nugroho, T. D. Wismarini, and H. Murti, “Sales Conversion Optimization Analysis Using the Random  Forest  Method,” Sinkron ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  2699–2705,  2023,  doi: 10.33395/sinkron.v8i4.12943.