## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 278-285, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.188 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## OPTIMASI ALGORITMA NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI BACKWARD ELIMINATION UNTUK KLASIFIKASI PREVALENSI STUNTING
Muhajir Yunus 1)* , Muhammad Kunta Biddinika 1) , Abdul Fadlil 1)
1 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: muhajiryunus@gmail.com

## Abstrak
Stunting adalah masalah kekurangan gizi kronis yang ditandai dengan tinggi badan anak di bawah normal  untuk usianya.  Anak  yang  mengalami  stunting  memiliki  risiko  lebih  tinggi  terhadap  berbagai  penyakit  kronis  dan masalah kesehatan lainnya dan cenderung memiliki intelligence quotient yang lebih rendah dan performa yang buruk di sekolah karena sebanyak 90% jumlah sel otak tercipta sejak dalam kandungan hingga anak berumur 24 bulan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi prevalensi stunting pada anak usia di bawah 5 tahun dengan mengimplementasikan metode naïve bayes menggunakan fitur seleksi backward elimination berdasarkan data perhitungan z-score dengan data sampel berjumlah 224 record , yang terdiri dari 4 atribut dan 1 label yaitu jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan dan status gizi. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  92,54%  sedangkan  hasil  dari  pengujian  model  tanpa  menggunakan  seleksi  fitur mendapatkan akurasi sebesar 53,50%. Penelitian ini menggunakan data traning dan testing dengan ratio sebesar 70%:30%.
Kata kunci : backward elimination; data mining; machine learning; naïve bayes; stunting.

## NAÏVE BAYES ALGORITHM OPTIMIZATION USING BACKWARD ELIMINATION SELECTION FEATURE FOR STUNTING PREVALENCE CLASSIFICATION

## Abstract
Stunting is a chronic nutritional deficiency problem characterized by a child's below-normal height for their age. Children who experience stunting have a higher risk of various chronic diseases and other health problems. They tend to have a lower intelligence quotient and perform poorly in school because around 90% of brain cells are developed from conception to the age of 24 months. The aim of this research is to classify the prevalence of stunting in  children  under  5  years  old  by  implementing  the  naive  Bayes  method  using  backward  elimination  feature selection  based  on  z-score  calculation  data.  The  sample  data  consists  of  224  records,  including  4  attributes (gender, age, weight, height) and 1 label (nutritional status). The research yielded the highest accuracy value of 92.54% when using feature selection, whereas testing the model without feature selection resulted in an accuracy of 53.50%. The research employed a training and testing data ratio of 70%:30%.
Keywords: backward elimination; data mining; machine learning; naïve bayes; stunting.
Submitted: 27 April 2023 Reviewed: 1 Mei 2023 Accepted: 6 Juni 2023 Published: 12 Juli 2023

## Muhajir Yunus, Muhammad Kunta Biddinika, Abdul Fadlil

## PENDAHULUAN
Stunting  adalah  salah  satu  bentuk  malnutrisi  yang  terjadi  pada  anak-anak  yang disebabkan  oleh  kurangnya  asupan  gizi  yang  seimbang  sejak  masa  kehamilan  hingga  usia  2 tahun (Ponum et al. 2020). Masalah stunting pada anak meliputi faktor biologis, ekonomi, sosial dan lingkungan (Mutiarasari et al. 2021). Beberapa faktor yang mempengaruhi stunting antara lain  kurangnya  akses  terhadap  makanan  bergizi,  air  bersih  dan  sanitasi  yang  buruk,  serta kurangnya pengetahuan tentang gizi dan perwatan Kesehatan (Imam et al. 2021). Stunting dapat menyebabkan masalah kesehatan jangka Panjang dan mempengaruhi perkembangan intelektual dan  sosial-emosional  anak  (Fentiana  et  al.  2022).  Tahun  2014,  World  Health  Organization (WHO)  menyatakan  terdapat  162  juta  anak  di  bawah  usia  5  tahun  yang  menderita  stunting. WHO juga memprediksi pada tahun 2025 akan ada tambahan 125 juta penderita stunting jika anak tidak tertangani (World Health Organization (WHO) 2014). Stunting memiliki efek jangka Panjang dan berpotensi menjadi penyakit degenerative atau penyaki keturunan seperti diabetes (Anita, Purwati, and Desmarnita 2021).
Teknologi  informasi  meyediakan  kemudahan  bagi  setiap  orang  untuk  mengakses  dan memperoleh informasi dari berbagai sumber (Bai et al. 2020). Teknologi seperti internet dan perangkat  mobile  membuat  informasi  dapat  diakses  dengan  cepat  dan  mudah,  tanpa  batasan waktu  dan  tempat  (Demir,  Döven,  and  Sezen  2019).  Namun  hal  ini  juga  menimbulkan tantangan  baru,  seperti  memastikan  keabsahan  dan  keakuratan  informasi  atau  data  yang diperoleh. Data semakin tumbuh dan berkembang cepat, namun tidak sebanding manfaatnya. Data harus diolah mejadi pengetahuan agar memberikan manfaat yang besar (Sima et al. 2020).
Data  mining  adalah  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  metode  untuk  mengekstraksi informasi  dari data   (Fernandes  et  al.  2019). Data yang sedemikian besar tentunya memiliki informasi  yang  tersembunyi  di  dalamnya,  namun  kemampuan  manusia  terbatas  dalam menganalisis data atau menggali pengetahuan dari data tesebut (Wahono, 2016). Pengetahuan tersebut  tentunya  sangat  berguna  untuk  mendukung  pengambilan  kebijakan  atau  keputusan. Selain  itu,  kemampuan  komputasi  yang  semakin  canggih  dan  terjangkau,  serta  persaingan bisnis  yang  semakin  kompetitif  merupakan  faktor-faktor  lainnya  mengapa  Data  Mining semakin berperan dalam mendukung pengambilan keputusan (Asaad and Abdulhakim, 2021).
Naïve  Bayes  adalah  sebuah  algoritma  klasifikasi  probabilistik  yang  menggunakan teorema  bayes  untuk  meperkirakan  kemungkinan  suatu  kelas  berdasarkan  suatu  input. Algoritma  Naïve  Bayes  umumnya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  teks,  seperti  email spam  atau  dokumen  yang  menggunakan  fitur  seperti  kata-kata  yang  terkandung  dalam  teks tersebut  (Chen  et  al.  2020).  Namun  kelemahan  algoritma  Naïve  Bayes  yang  perlu dipertimbangkan jika data yang tersedia sangat sedikit dan terdapat fitur yang tidak terwakili dalam data latih dapat mempengaruhi tingkat akurasi. Backward elimination adalah salah satu teknik  dalam  pemodelan  statistik  untuk  memilih  variabel  yang  paling  signifikan  atau  yang paling penting dalam suatu model untuk meningkatkan akurasi dari proses klasifikasi dengan cara kerja sistem pemilihan mundur (Deng et al. 2019).
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  masalah  stunting  seperti  pada  penelitian  yang dilakukan oleh (Chilyabanyama et al. 2022) menunjukkan bahwa algoritma machine learning random forest yang memiliki akurasi prediksi tertinggi untuk stunting di bandingkan dengan model  algoritma  yang  lain.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Islam  et  al.  2022)  menunjukkan klasifikasi menggunakan metode random forest mendapatkan akurasi 81,4% dan 0,837 AUC untuk kekurangan berat badan dan akurasi 82,4% dan 0,853 AUC untuk kelebihan berat badan.
Penelitian lain yang dilakukan oleh (Bitew, Sparks, and Nyarko 2022) Algoritma xgbTree adalah  algoritma  machine  learning  yang  cukup  unggul  untuk  memprediksi  kekurangan  gizi masa kanak-kanak di Ethopia di bandingkan dengan metode machine learning lainnya. Maka dari penelitian terdahulu, penulis tertarik untuk meneliti implementasi gausian untuk klasifikasi kejadian stunting pada anak usia di bawah lima tahun menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 278-285
Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Fitur Seleksi Backward Elimination untuk Klasifikasi Prevalensi Stunting

## METODE
Tahapan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan proses knowledge discovery in databases (KDD) seperti yang di ilustrasikan pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  menjelaskan  bahwa  tahapan  penelitian  ini  di  bagi  menjadi beberapa  tahap.  Pertama  peneliti  mengumpulkan  data  bertujuan  untuk  mengidentifikasi kebutuhan  entitas  dan  atribut  data  sesuai  tujuan  teknis  data  sciene.  Dataset  yang  digunakan adalah data survey prevalensi stunting di daerah Kabupaten Gorontalo yang terdiri dari 4 atribut dan  1  label  yaitu  Jenis  Kelamin,  Usia,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan  dan  Status  Gizi,  dengan rincian 122 data Normal dan 122 data Stunting.
Tabel 1. Dataset Klasifikasi Prevalensi Stunting
No. Gender Age Weight Height Nutrion 1 Perempuan 26 10 84 Normal 2 Laki-Laki 18 8,5 76 Normal 3 Perempuan 38 10.1 89 Stunting 4 Laki-Laki 21 10.5 78 Stunting …. …. …. …. …. …. 224 Laki-Laki 17 9 76 Stunting
Tahap kedua Preprocessing. Tahapan ini bertujuan untuk melakukan pembersihan data yang  kotor  yaitu  mencoba  untuk  mengisi  nilai  yang  hilang,  menghaluskan noise saat mengidentifikasi adanya outlier pada data dan memperbaiki inkonsistensi dalam data. Tahap ketiga  transformasi  data.  Tahap  ini  meberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai akan  disesuaikan  tipe  datanya  seperti  mengubah  jenis  kelamin  Laki-Laki  menjadi  “L”  dan Perempuan menjadi “P” kemudian untuk tipe datanya dirubah menjadi binominal karena hanya mempunyai dua kategori yaitu Laki-laki dan Perempuan, begitu juga dengan label/kelas target yaitu  normal  dan  stunting.  Kemudian  untuk  data  kontinu  tipe  datanya  dirubah  menjadi polynominal karena mempunyai nilai lebih dari dua.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 278-285
Gambar 2. Transformasi Data
Tahap  ketiga  adalah  pembuatan  model.  Pada  tahap  ini  peneliti  mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes sebagai metode untuk mengklasifikasikan data. Peneliti menggunakan beberapa  operator  pada  RapidMiner  untuk  menganalisa  data  seperti  “Select  Attributes” operator  ini  memilih  atribut  mana  dari  sebuah dataset yang  harus  dipertahankan  dan  atribut mana yang harus dihapus. Ini digunakan dalam kasus ketika tidak semua atribut dari sebuah dataset diperlukan.  Kemudian  “Map”  operator  ini  memetakan  ke  nilai  tertentu  dari  atribut tersebut ke nilai baru sama hal nya dengan melakukan transformasi data. Kemudian “Replace Missing  Values”  operator  ini  mengganti  nilai  yang  hilang  dalam  contoh  atribut  yang  dipilih dengan penggantian tertentu. “Split Data” operator ini menghasilkan jumlah himpunan bagian yang  diinginkan.  Penelitian  ini  membagi  data  traning  dan  testing  dengan  ratio  70%  :  30%. Kemudian Backward “Elimination” operator ini bertujuan untuk memilih variabel yang paling berpengaruh  terhadap  variabel  target  atau  variabel  dependent.  “Apply  Model”  operator  ini menerapkan  model  yang  sudah  dipelajari  atau  dilatih  pada dataset .  Kemudian  “Performace” operator ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari model.
Gambar 3. Pemodelan Naïve Bayes menggunakan Backward Elimination
Persamaan teorema Bayes didasarkan pada rumus umum berikut (Singh et al. 2019):
P(H|X) = P(X|H x P(H) P(X) . . . . . . . . . . . (1) Keterangan X : Data dengan class yang belum diketahui
H
: Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)  : Probabilitas hipotesis  H berdasar kondisi X (posteriori probability)

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 278-285
Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Fitur Seleksi Backward Elimination untuk Klasifikasi Prevalensi Stunting
P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Ide dasar di balik aturan Bayes adalah bahwa hasil dari suatu hipotesis atau peristiwa (H) dapat diprediksi berdasarkan beberapa bukti yang diamati (X). Secara umum, naive bayes untuk atribut  tipe  kategorikal  mudah  dihitung.  Namun,  ada  perlakuan  khusus  untuk  fitur  numerik (kontinu) sebelum diintegrasikan ke dalam Naive Bayes, yaitu melalui penggunaan probability density function . (Nagesh Singh Chauhan 2020).
Keterangan 𝜇 : Mean 𝜎 : Standard deviation f ( x )  : Normal distribution

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  algoritma  naive  bayes  menggunakan  seleksi  fitur Backward Elimination , diperoleh akurasi tertinggi sebesar 92.54% seperti pada gambar berikut.
Gambar 4. Performa Model Naïve Bayes menggunakan Backward Elimination
Hasil optimasi model yang diperoleh dari penerapan seleksi fitur terhadap data prevalensi stunting, dapat dilihat dari hasil perbandingan pada skenario pengujian yang telah dilakukan seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Perbandingan Skenario Pengujian
Skenario 1 Skenario 2 Algoritma NB + BE NB Akurasi % 92,54 53,50 Precision % 89,74 51,65 Recall % 97,22 61,84 AUC 0,975 0,523
Keterangan NB  : Naïve Bayes BE  : Backward Elimination
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  skenario  1  yaitu  model  Naïve  Bayes menggunakan seleksi  fitur backward  elimintaion memiliki akurasi  tertinggi  sebesar 92.54%. Sedangkan akurasi terendah terdapat pada skenario 2 yaitu model Naïve Bayes tanpa seleksi fitur backward  elimination dengan  nilai  akurasi  53.50%.  Grafik  area  under  curve  (AUC) perbandingan skenario 1 dan 2 diilustrasikan pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Grafik AUC Skenario 1
Gambar 6. Grafik AUC Skenario 2

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 278-285
Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Fitur Seleksi Backward Elimination untuk Klasifikasi Prevalensi Stunting

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  pada  klasifikasi  prevalensi  stunting  dengan  mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes menggunakan seleksi fitur Backward Elimination menghasilkan akurasi yang cukup signifikan. Penggunaan seleksi fitur dalam klasifikasi prevalensi stunting berhasil meningkatkan akurasi sebesar 39,04%.
Saran  dari  penelitian  ini  diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan jumlah atribut dan record pada data.

## DAFTAR PUSTAKA
Anita,  A.,  P.  Purwati,  and  Ulty  Desmarnita.  2021.  “Book  of  Stunting  Risk  Detection  and Monitoring Health (DRSMK) and Stunting Prevention Behavior in Children the First 1000  Days  of  Life.” Jurnal  Aisyah :  Jurnal  Ilmu  Kesehatan 6(1),  279-284. 10.30604/jika.v6i1.605.
Asaad,  R.  R.,  &  Abdulhakim,  R.  M.  (2021).  The  Concept  of  Data  Mining  and  Knowledge Extraction
Techniques. Qubahan Academic Journal , 1 (2), 17-20. https://doi.org/10.48161/qaj.v1n2a43
Bai, C., Dallasega, P., Orzes, G., & Sarkis, J. (2020). Industry 4.0 technologies assessment: A sustainability perspective. International journal of production economics , 229 , 107776. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107776
Bitew, F. H., Sparks, C. S., & Nyarko, S. H. (2022). Machine learning algorithms for predicting undernutrition  among  under-five  children  in  Ethiopia. Public  health  nutrition , 25 (2), 269-280. 10.1017/S1368980021004262.
Chen,  S.,  Webb,  G.  I.,  Liu,  L.,  &  Ma,  X.  (2020).  A  novel  selective  naïve  Bayes algorithm. Knowledge-Based Systems , 192 , 105361. 10.1016/j.knosys.2019.105361.
Chilyabanyama, O. N., Chilengi, R., Simuyandi, M., Chisenga, C. C., Chirwa, M., Hamusonde, K.,  ...  &  Bosomprah,  S.  (2022).  Performance  of  machine  learning  classifiers  in classifying  stunting  among  under-five  children  in  Zambia. Children , 9 (7),  1-11. https://doi.org/10.3390/children9071082
Demir,  K.  A.,  Döven,  G.,  &  Sezen,  B.  (2019).  Industry  5.0  and  human-robot  co- working. Procedia computer science , 158 , 688-695.
Deng,  X.,  Li,  Y.,  Weng,  J.,  &  Zhang,  J.  (2019).  Feature  selection  for  text  classification:  A review. Multimedia  Tools  and  Applications , 78(5) ,  3797-3816.  10.1007/s11042-018- 6083-5.
Fentiana,  N.,  Achadi,  E.  L.,  Besral,  B.,  Kamiza,  A.,  &  Sudiarti,  T.  (2022).  A  Stunting Prevention Risk Factors Pathway Model for Indonesian Districts/Cities with a Stunting Prevalence of≥ 30%. Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional (National Public Health Journal) , 17 (3), 175-183. http://dx.doi.org/10.21109/kesmas.v17i3.5954
Fernandes, E., Holanda, M., Victorino, M., Borges, V., Carvalho, R., & Van Erven, G. (2019). Educational data mining: Predictive analysis of academic performance of public-school students  in  the  capital  of  Brazil. Journal  of  business  research , 94 ,  335-343. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.02.012
Imam, A., Hassan-Hanga, F., Sallahdeen, A., & Farouk, Z. L. (2021). A cross-sectional study of  prevalence  and  risk  factors  for  stunting  among  under-fives  attending  acute malnutrition treatment programmes in north-western Nigeria: Should these programmes

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 278-285 Muhajir Yunus, Muhammad Kunta Biddinika, Abdul Fadlil
be  adapted  to  also  manage  stunting?. International  Health , 13 (3),  262-271. https://doi.org/10.1093/inthealth/ihaa043
Islam,  Md  Merajul,  Md  Jahanur  Rahman,  Md  Moidul  Islam,  Dulal  Chandra  Roy,  N.  A.  M. Faisa.  Ahmed,  Sadiq  Hussain,  Md  Amanullah,  Md  Menhazul  Abedin,  and  Md Maniruzzaman.  2022.  “Application  of  Machine  Learning  Based  Algorithm  for Prediction  of  Malnutrition  among  Women  in  Bangladesh.” International  Journal  of Cognitive Computing in Engineering 3:46–57. doi: 10.1016/j.ijcce.2022.02.002.
Mutiarasari,  D.,  Miranti,  M.,  Fitriana,  Y.,  Pakaya,  D.,  Sari,  P.,  Bohari,  B.,  ...  &  Hadju,  V. (2021). A determinant analysis of stunting prevalence on under 5-year-old children to establish  stunting  management  policy. Open  Access  Macedonian  Journal  of  Medical Sciences , 9 (B), 79-84. https://doi.org/10.3889/oamjms.2021.5622
Nagesh  Singh  Chauhan.  2020.  “Naïve  Bayes  Algorithm:  Everything  You  Need  to  Know.” Retrieved
(https://www.kdnuggets.com/2020/06/naive-bayes-algorithm- everything.html).
Ponum,  M.,  Khan,  S.,  Hasan,  O.,  Mahmood,  M.  T.,  Abbas,  A.,  Iftikhar,  M.,  &  Arshad,  R. (2020).  Stunting  diagnostic  and  awareness:  Impact  assessment  study  of sociodemographic  factors  of  stunting  among  school-going  children  of  Pakistan. Bmc Pediatrics , 20 , 1-9.
Sima,  V.,  Gheorghe,  I.  G.,  Subić,  J.,  &  Nancu,  D.  (2020).  Influences  of  the  industry  4.0 revolution  on  the  human  capital  development  and  consumer  behavior:  A  systematic review. Sustainability , 12 (10), 4035. https://doi.org/10.3390/su12104035
Singh, G., Kumar, B., Gaur, L., & Tyagi, A. (2019, April). Comparison between multinomial and Bernoulli naïve Bayes for text classification. In 2019 International Conference on Automation, Computational and Technology Management (ICACTM) (pp. 593-596).
Wahono,  R.  S.  (2016)  “Literature  Review:  Pengantar  Dan  Metode.”  Retrieved (https://romisatriawahono.net/2016/05/07/literature-review-pengantar-dan-metode/).
World  Health  Organization  (WHO).  2014. Global  Nutrition  Targets  2025 .  Vol.  122.  World Health Organization.
How to cite :
Yunus, M., Biddinika, M. K., & Fadlil, A. (2023). Optimasi Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Fitur Seleksi Backward Elimination untuk Klasifikasi Prevalensi Stunting. DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 278-285. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.188