## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 257-265 P-ISSN: 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Predicting Child Stunting

## Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Stunting pada Anak
Indah Pratiwi Putri 1 , Terttiaavini 2* , Nur Arminarahmah 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Sains, Universitas Indo Global Mandiri, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, FakultasTeknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan MAB Banjarmasin, Indonesia
E-Mail: 1 wiwid@uigm.ac.id, 2 avini.saputra@uigm.ac.id, 3 nur.armina@gmail.com
Received Nov 04th 2023; Revised Dec 28th 2023; Accepted Jan 14th 2024 Corresponding Author: Terttiaavini

## Abstract
This  study  highlights  the  serious  issue  of  childhood  stunting,  particularly  inconsistent  data  collection  and  the  lack  of accurate information in evaluating this condition. Its aim is to develop a Machine Learning (ML) model to predict stunting cases more effectively. The research methodology involves three ML algorithms: Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Random Forest, evaluated based on Accuracy, Precision, and Recall. This research utilises the KNIME platform to help manage  data  more  efficiently  and  accurately.  The  evaluation  results  indicate  that  Random  Forest  exhibits  the  highest accuracy  (87.75%)  and  F1-score  (0.922),  demonstrating  a  good  balance  between  Precision  and  Recall.  However,  K- Nearest Neighbors excel in identifying a majority of the actual stunting cases. Consequently, the Random Forest model might be  the optimal  choice  for diagnosing  stunting  in  children due  to  its  high  accuracy  and  superior  ability  to detect stunting  cases  compared  to  other  models.  This  study  provides  insights  into  applying  ML  to  support  early  detection  of stunting, enabling more precise and prompt healthcare interventions for children requiring intensive attention.
Keyword: Childhood Stunting, K-Nearest Neighbors, KNIME, Machine Learning, Naive Baye, Random Forest

## Abstrak
Penelitian ini menyoroti permasalahan serius stunting pada anak-anak, terutama dalam pendataan yang tidak konsisten dan kurangnya informasi akurat dalam evaluasi kondisi tersebut. Tujuannya adalah mengembangkan model Machine Learning (ML)  untuk memprediksi kasus stunting dengan lebih baik. Metode penelitian melibatkan tiga algoritma ML: Naive Bayes , K-Nearest  Neighbors ,  dan Random  Forest ,  dievaluasi  berdasarkan Accuracy , Precision ,  dan recall .  Penelitian  ini memanfaatkan  platform  KNIME  untuk  membantu  pengelolaan  data  yang  lebih  efisien  dan  akurat.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa Random  Forest memiliki  akurasi  tertinggi  (87.75%)  dan F1-score (0.922),  menunjukkan keseimbangan  yang  baik  antara Precision dan recall .  Meskipun  demikian,  K-Nearest  Neighbors  menonjol  dalam menemukan  sebagian  besar  kasus  stunting  yang  sebenarnya.  Kesimpulannya,  model Random  Forest mungkin  menjadi pilihan terbaik untuk mendiagnosis stunting pada anak-anak, karena kombinasi akurasi tinggi dan kemampuan menemukan kasus  stunting  yang  lebih  baik  dari  model  lainnya.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  penerapan  ML  dalam mendukung deteksi dini stunting, memungkinkan intervensi yang lebih tepat dan cepat bagi anak-anak yang membutuhkan perhatian kesehatan yang lebih intensif.
Kata Kunci: KNIME , K-Nearest Neighbors , Naive Bayes , Random Forest , Stunting pada Anak

## 1. PENDAHULUAN
Stunting pada anak-anak merupakan permasalahan kesehatan yang serius yang harus segera ditangani. Data dari PBB tahun 2020  menunjukkan bahwa lebih dari 149 juta atau sekitar 22% balita di seluruh dunia menderita stunting. Di Indonesia, sekitar 6,3 juta balita terkena dampak kondisi ini [1], [2]. Indonesia sendiri menargetkan  penurunan  stunting  sebesar  14%  di  tahun  2024  [3].  Namun,  upaya  penanggulangan  stunting menghadapi  tantangan  dalam  pendataan  stunting  yang  lengkap  dan  konsisten.  Variabilitas  dalam  standar
pengukuran, perbedaan metode pengumpulan data, serta keterbatasan sumber daya manusia dan teknologi di beberapa wilayah Indonesia menjadi hambatan utama dalam upaya pendataan stunting.
Untuk  menyimpulkan  kondisi  seorang  balita  atau  anak  terkait  stunting, dibutuhkan  pendekatan  yang holistik dan data yang komprehensif. Evaluasi stunting pada seorang anak dapat melibatkan beberapa aspek, yaitu pengukuran antropometri, penilaian kesehatan secara keseluruhan, pemeriksaan gizi dan nutrisi, asesmen psikososial, riwayat perkembangan [4]. Namun, terkadang informasi yang diperoleh untuk melakukan evaluasi tidak  akurat,  hal  ini  dapat  menghasilkan  kesimpulan  yang  kurang  tepat  tentang  kondisi  stunting  anak. Akibatnya, penanganan atau intervensi yang diperlukan untuk mengatasi masalah stunting pada anak tersebut menjadi lambat.
Ketidaklengkapan  atau  ketidakakuratan  informasi  dalam  evaluasi  stunting  dapat  memperlambat identifikasi kasus-kasus stunting yang memerlukan perhatian khusus dan intervensi segera. Permasalahan ini membutuhkan  penanganan  dalam  memprediksi  untuk  menangani  kasus-kasus  stunting  secara  lebih  efisien. Diperlukan  pendekatan  yang  lebih  canggih  dalam  pengumpulan  dan  analisis  data,  serta  perbaikan  dalam infrastruktur pendataan dan penilaian stunting. Dalam menangani masalah evaluasi stunting pada anak-anak, diperlukan penerapan teknik evaluasi yang lebih inovatif dengan menggunakan machine learning (ML) untuk memprediksi kemungkinan anak teridentifikasi mengalami stunting, sehingga langkah-langkah preventif dapat dilakukan secara lebih tepat dan proaktif. Penerapan ML dalam klasifikasi melibatkan sejumlah algoritma yang dapat  digunakan  [5],  [6].  Untuk  mengembangkan  model  klasifikasi  yang  optimal,  diperlukan  eksperimen perbandingan  beberapa  algoritma  menggunakan dataset yang  spesifik  agar  mendapatkan  gambaran  yang komprehensif terkait performa algoritma klasifikasi dalam memprediksi kasus stunting dengan tingkat akurasi dan responsifitas yang lebih baik [7].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  model  klasifikasi  yang  terbaik  dengan  cara membandingkan kinerja dari tiga algoritma machine learning untuk memprediksi kasus stunting pada anak. Diharapkan hasil penelitian akan memberikan pemahaman yang lebih tentang performa algoritma klasifikasi, sehingga  memungkinkan  pengembangan  model yang  lebih  efektif dalam  mendiagnosis  kasus  stunting  pada anak  lebih  dini.  Penelitian  ini  memanfaatkan  platform  KNIME  untuk  mengelola,  membersihkan,  dan menganalisis  data  stunting  pada  anak-anak.  Melalui  alat  ini,  peneliti  dapat  melakukan  berbagai  langkah pemrosesan  data  seperti  pembersihan,  transformasi,  pemilihan  fitur,  dan  pemisahan  data  secara  efisien  [8]. Harapannya, model hasil penelitian ini mampu menjadi landasan yang baik untuk deteksi dini kasus stunting, memungkinkan intervensi yang lebih tepat dan cepat bagi anak-anak yang membutuhkan perhatian kesehatan yang lebih intensif. Dengan perbaikan dalam metode evaluasi, diharapkan dapat mengurangi dampak negatif jangka panjang dari kondisi stunting terhadap pertumbuhan dan perkembangan anak-anak.

## 2. LITERATURE REVIEW

## 2.1.   Studi terdahulu tentang Stunting pada Anak-anak
Stunting  merujuk  pada  kondisi  terhambatnya  pertumbuhan  anak  secara  fisik  yang  umumnya disebabkan  oleh  kekurangan  gizi  kronis  dan  kondisi  lingkungan  yang  tidak  memadai  selama  periode  kritis pertumbuhan,  biasanya  dari  masa  kehamilan  hingga  dua  tahun  pertama  kehidupan  [4].    Stunting  ditandai dengan tinggi badan yang lebih pendek dari rata-rata usia dan jenis kelamin anak, dan bisa memiliki dampak jangka  panjang  terhadap  kesehatan  fisik,  kognitif,  dan  perkembangan  anak.  Sejumlah  studi  terdahulu  telah secara konsisten menyoroti stunting pada anak-anak sebagai hasil dari beragam faktor. Faktor risiko terkait stunting pada anak-anak meliputi kondisi gizi yang tidak memadai, lingkungan yang kurang higienis, akses yang terbatas terhadap pelayanan Kesehatan [9]–[11], serta faktor sosial ekonomi yang rendah [12]–[14].
Dengan pemahaman yang lebih pada faktor-faktor penyebab stunting, memungkinkan penyedia layanan kesehatan  dan  pemangku  kepentingan  terkait  dapat  mengimplementasikan  strategi  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan pemahaman pada masyarakat, guna mengurangi prevalensi stunting.

## 2.2.   Model Klasifikasi untuk Mendiagnosis Stunting
Model klasifikasi akan mencapai optimal, jika menggunakan algoritma yang sesuai dengan karakteristik data. Tidak ada satu metode yang menjadi pilihan terbaik untuk semua situasi. Pemilihan model yang optimal membutuhkan  pemahaman  mendalam  terhadap  data  dan  tujuan  analisisnya.  Algortima  klasifikasi  dapat diterapkan mendiagnosis Stunting adalah Random Forest , Naive Bayes , K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector  Machine (SVM), Decision  Tree dan Logistic  Regression .  Beberapa  penelitian  yang  bertujuan  untuk membangun  model  klasifikasi  stunting  dilakukan  oleh  M.  S.  Haris,  M.  Anshori  dan  A.  N.  Khudori  (2023) membahasa tentang prevalensi stunting menggunakan Algoritma Random Forest dengan menggunakan data stunting di Provinsi Jawa Timur, menghasilkan nilai akurasi = 93% [15], penelitian lain yang dilakukan oleh Harliana  dan  Anggraini  (2023)  menggunakan  algoritma naïve  bayes dengan  sumber  data  stunting  dari Posyandu Desa Kalitengah menghasilkan nilai akurasi 87,3% [16]. Penelitian yang dilakukan oleh S. Lonang and  D.  Normawati  (2022)  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN)  pada  seluruh  data  anak Indonesia  dengan  penambahan  teknik Backward  Elimination dan  parameter  k=8  mencapai  akurasi  sebesar 92,20% [17].
Beberapa studi membandingkan berbagai model untuk menentukan model yang paling efektif dalam melakukan klasifikasi [18]. Evaluasi terhadap keakuratan, kehandalan, dan kesesuaian model tersebut dalam mendiagnosis stunting memberikan wawasan penting dalam mengembangkan solusi prediktif yang lebih tepat dan responsif terhadap kondisi stunting pada anak-anak. Penelitian yang dilakukan oleh Lonang dkk (2023) melakukan evaluasi komparatif pada lima algoritma klasifikasi, yakni Logistic Regression , Decision Tree [19], Random  Forest , K-Nearest  Neighbors (KNN),  dan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  mengklasifikasi balita stunting. Studi ini menggunakan dataset dari pencatatan dan pelaporan gizi balita berbasis masyarakat (EPPGBM) Puskesmas Ubung, Lombok Tengah, Indonesia. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa model KNN dinilai sebagai yang terbaik, dengan tingkat akurasi mencapai 94,85% [20].
Penelitian berbeda dilakukan oleh Kusumaningrum dkk (2020) mengevaluasi secara komparatif kinerja empat algoritma, yaitu Regresi logistik , Naive Bayes , Random Forest , dan Support Vector Machine (SVM) menggunakan data Indonesia. Metode SVM digabungkan dengan TF-IDF menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 0,98 dengan standar deviasi 0,03 [21].
Perbandingan antara model klasifikasi dapat melibatkan beberapa metrik evaluasi untuk menghasilkan nilai  Akurasi  ( Accuracy ),  Presisi  ( Precision ), Recall ( Sensitivity ), F1-Score dan Confusion  Matrix.  hasil Perbandingan model klasifikasi memberikan gambaran yang jelas tentang performa relatif dari setiap model dalam  mendiagnosis  stunting  pada  anak-anak.  Oleh  karena  itu,  dengan  mempertimbangkan  keseluruhan evaluasi  metrik-metrik  tersebut  akan  mendapatkan  gambaran  yang  holistik  dan  memilih  model yang  paling sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam penanganan stunting pada anak-anak.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian merujuk pada langkah-langkah sistematis yang digunakan untuk merencanakan, melaksanakan, dan menganalisis sebuah penelitian. Pada penelitian ini, metodologi yang digunakan terdiri dari beberapa tahap. Gambar 1 menjelaskan tentang tahapan penelitian dalam bentuk diagram .
Gambar 1 . Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  secara  rinci  melibatkan  proses  yang  terstruktur  untuk  mengarahkan  dan melaksanakan penelitian ini. Berikut adalah penjelasan dari tahapan penelitian tersebut:

## 3.2.   Pengumpulan Data
Data yang digunakan tersebut terdiri dari jenis kelamin ( gender ), umur ( age ), berat lahir ( birth weight ), panjang lahir ( birth length ), berat badan ( body weight ), panjang badan ( body length ), menyusui ( breastfeeding ). Sumber data berasal dari data stunting di Indonesia tahun 2022 dengan jumlah data = 10.000 Jumlah data dari masing -masing atribut dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1 . Jumlah data pada masing-masing atribut Nama Variabel Katagori dan jumlah data Jenis kelamin Male    = 6204 Female = 3792 Umur 0-5     bulan =      0 6-11   bulan = 3827 12-23 bulan = 5430 24-35 bulan =   248 36-47 bulan =   358 48-59 bulan =   137 Berat Lahir 2.0 Kg =   678 2.3 Kg = 1130 Pengumpulan Data (1) Pemrosesan Data (2) Pemodelan Machine Learning (3) Validasi Model (4) Evaluasi Kinerja Model (5) Interpretasi Hasil (6)
Nama Variabel Katagori dan jumlah data 2.7 Kg =   483 2.8 Kg = 3409 2.9 Kg = 1807 3.0 Kg = 1969 3.1 Kg =   524 Panjang Lahir 48 cm =   449 49 cm = 7928 50 cm = 1623 berat badan < 6.0 Kg = 610 6.0 – 6.9 Kg = 1931 7.0 – 7.9 Kg = 3000 8.0 – 8.9 Kg = 1722 9.0 – 9.9 Kg = 1520 10.0 – 10.9 Kg = 1217 Panjang Badan < 50 cm =702 50 – 59 cm =      0 60 – 69 cm = 5729 70 – 79 cm = 2492 80 – 89 cm =   492 90 – 99 cm =   585 Stunting Yes = 7955 No  = 2045
Sumber data: data stunting anak di Indonesia tahun 2023
Dataset stunting  menggunakan  tipe  data  numerik  untuk  mewakili  katagori  yang  relevan  dengan pertumbuhan  dan  kondisi  kesehatan  anak.  Data  numerik  ini  memungkinkan  model machine  learning dapat bekerja dengan baik pada dataset tersebut.

## 3.3. Pemrosesan Data
Penelitian ini menggunakan KNIME dalam pemrosesan data. KNIME merupakan salah satu platform analisis data yang memungkinkan pemrosesan data yang efisien untuk pembangunan model data [22]. Dalam konteks penelitian ini, KNIME digunakan untuk berbagai langkah pemrosesan data, termasuk membersihkan data,  transformasi,  pemilihan  fitur,  dan  pemisahan  data.  Kelebihan  KNIME  adalah  antarmuka  yang  intuitif dengan  pendekatan  berbasis  simpul  ( node-based )  yang  memungkinkan  peneliti  untuk  mengatur  alur  kerja ( workflow ) secara visual. Dengan memanfaatkan node-node yang tersedia, para peneliti dapat membangun dan mengatur  proses  pemrosesan  data  secara  sistematis  dan  efektif  serta  memberikan  fleksibilitas  dalam menyesuaikan alur kerja ( workflow ) sesuai dengan kebutuhan analisis yang spesifik [23].

## 3.4.   Pemodelan Machine Learning (ML)
Pemodelan  ML  pada  penelitian  ini  menggunakan  tiga  model  klasifikasi  yaitu Naive  Bayes , Random Forest dan K-Nearest Neighbors (KNN).

## 3.4.1   Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  algoritma  klasifikasi  menggunakan  teorema  Bayes  yang  digunakan  untuk memperbarui probabilitas suatu kejadian berdasarkan informasi baru. Secara umum, rumus Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu kejadian yang terjadi ( posterior ) berdasarkan informasi yang telah diamati ( prior ) dapat  dihitung  dari  probabilitas  kejadian  tersebut  terjadi  ( likelihood )  dan  probabilitas  kejadian  lain  yang mungkin terjadi ( evidence ). Dalam rumus ini, posterior probability (probabilitas kelas setelah observasi fitur) dapat dihitung dari likelihood probability (probabilitas fitur terjadi pada kelas tertentu) dan prior probability (probabilitas kelas sebelum melihat fitur). Langkah-langkah algoritma Naïve Bayes adalah sebagai berikut  :
1. Persiapan Data: Siapkan dataset dengan fitur-fitur yang menggambarkan entitas dan label kelas yang ingin diprediksi. Bagi data menjadi data latih dan data uji.
2. Perhitungan  Probabilitas  kelas:  Hitung  probabilitas  masing-masing  kelas  dari  data  latih.  Rumus Probabilitas Kelas (Priors), yaitu:
𝑃(𝐶 𝑘 )   = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝐶𝑘
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙
(1)
3. Perhitungan Probabilitas Fitur Terhadap Kelas: Hitung probabilitas masing-masing fitur untuk setiap kelas. Rumus Probabilitas Fitur Terhadap Kelas ( Likelihood ), yaitu
𝑃(𝓍 𝑖 𝐶 𝑘 )   = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟 𝓍𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝐶𝑘
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝐶𝑘 (2)
4. Prediksi  Kelas  Baru:  Dengan  menggunakan  probabilitas  yang  telah  dihitung,  untuk  setiap  data  uji, hitung  probabilitas  kelas  untuk  setiap  kemungkinan  kelas  berdasarkan  fitur-fiturnya.  Ini  melibatkan perkalian probabilitas fitur dalam kelas tertentu. Kemudian, prediksi kelas dari data baru adalah kelas dengan probabilitas tertinggi. Rumus Probabilitas Posterior ( Predictive ), yaitu
𝑃 (𝐶 𝑘 | 𝓍 1 , 𝓍 2 , … , 𝓍 𝑛 ) =  𝑃 (𝐶 𝑘 ) x ∏ 𝑃(𝓍 1 |𝐶 𝑘 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana 𝑃 (𝐶 𝑘 ) adalah probabilitas kelas 𝐶 𝑘 sebelum melihat data, 𝑃(𝓍 1 |𝐶 𝑘 ) adalah probabilitas fitur 𝓍 𝑖 terjadi dalam kelas (𝐶 𝑘 ) , 𝑃 (𝐶 𝑘 | 𝓍 1 , 𝓍 2 , … , 𝓍 𝑛 ) adalah probabilitas posterior kelas 𝐶 𝑘 setelah melihat data dengan fitur 𝓍 1 , 𝓍 2 , … , 𝓍 𝑛 , 𝑛 adalah jumlah fitur dalam data.
5. Evaluasi dan Validasi: Evaluasi performa model Naïve Bayes menggunakan data uji atau teknik validasi silang untuk mengevaluasi seberapa baik model tersebut dapat memprediksi kelas-kelas yang benar.
Data dalam penelitian ini diolah menggunakan platform KNIME sebagai alat utama untuk analisis. Data disimpan dalam file Excel yang diakses oleh KNIME melalui node Excel Reader . Total dataset yang digunakan adalah n=10,000, seperti yang dijelaskan dalam Tabel 1. Dataset stunting tidak memiliki nilai null , sehingga tidak  memerlukan  penghapusan  atau  penggantian  nilai  kosong.  Kemudian,  dataset  stunting  dipartisi menggunakan node partitioning dengan 95% data training dan 5% data testing. Perbandingan antara jumlah data  testing  dan  training  ditentukan  melalui  serangkaian  percobaan  untuk  memastikan  diperolehnya  nilai akurasi yang optimal.
Model  klasifikasi  Naïve  Bayes  dibangun  menggunakan node  Naïve  Bayes  Learner .  Model  yang terbentuk diuji menggunakan node Naïve Bayes Predictor . Hasil uji coba ditampilkan melalui node Scorer . Workflow KNIME untuk algoritma Naïve Bayes ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Workflow KNIME untuk algoritma Naïve Bayes

## 3.4.2  K-Nearest Neighbors (KNN)
KNN merupakan teknik yang memungkinkan klasifikasi objek dengan menggunakan data latih yang memiliki jarak paling dekat dengan objek yang akan diklasifikasikan. Cara kerja KNN adalah dengan mencari jarak  terpendek  antara  data  yang  akan  diprediksi  dengan k tetangga  terdekatnya  dalam  kumpulan  data pembelajaran.
KNN  memiliki  keunggulan  dalam  kemudahan  pemahaman  dan  implementasi,  serta  fleksibilitasnya dalam menangani data non-linier dan dinamis tanpa memerlukan proses pelatihan yang kompleks. Algoritma ini  mampu  menyesuaikan  diri  dengan  data  baru  tanpa  perlu  pelatihan  ulang,  cocok  untuk  data  yang  tidak memiliki struktur yang jelas. Namun, KNN rentan terhadap perubahan skala fitur yang dapat memengaruhi kinerjanya, rentan terhadap nilai pencilan ( outliers ), dan membutuhkan komputasi yang tinggi karena perlu menghitung jarak dari setiap data baru ke semua data latih saat melakukan prediksi.
Prinsip utama KKN adalah dengan mencari k tetangga terdekat dari data yang akan diprediksi di dalam dataset latih, menggunakan pengukuran jarak dengan Euclidean distance [24]. KNN tidak melakukan proses pelatihan yang kompleks; ia hanya menyimpan data latih untuk digunakan dalam pengklasifikasian data baru. Dalam proses ini, pemilihan nilai k yang optimal sangat penting karena akan memengaruhi akurasi prediksi: nilai k yang terlalu kecil bisa sensitif terhadap noise , sementara nilai k yang terlalu besar bisa memperkenalkan bias yang tidak diinginkan.
Langkah-langkah algoritma Euclidean distance adalah:
1. Pilih jumlah tetangga (K) yang akan digunakan untuk menentukan kelas,
2. Hitung jarak antara data baru dengan setiap data poin dalam dataset,
3. Pilih  K  data  poin  dengan  jarak  terdekat,  lalu  identifikasi  kelas  dari  data  baru  berdasarkan  mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut. Persamaan Euclidean distance adalah sebagai berikut:
𝑑 (𝑥,𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Dimana 𝑥 𝑖 1 adalah sampel data, 𝑦 𝑖 adalah data uji dan 𝑑 (𝑥,𝑦) adalah jarak antara 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖
Pada  KNIME,  pembentukan  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  dimulai  dengan node Excel  Reader .  Data  kemudian  dipartisi  menjadi  95%  untuk  data  training  dan  5% untuk data  testing.  Proses KNN  melibatkan  normalisasi  data  menjadi  rentang  [1,0].  Model  klasifikasi  KNN  diimplementasikan menggunakan node  K-Nearest  Neighbor ,  dan  hasil  pengujian  ditampilkan  melalui node  Scorer .  Workflow KNIME untuk algoritma K-Nearest Neighbors dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Workflow KNIME untuk algoritma K-Nearest Neighbors

## 3.4.3   Random Forest (RF)
RF merupakan sebuah algoritma yang termasuk dalam kategori ensemble learning . RF memanfaatkan sejumlah  besar  pohon  keputusan  ( decision  trees )  yang  bekerja  secara  bersamaan  untuk melakukan prediksi atau klasifikasi. Konsep RF adalah membuat sejumlah besar pohon keputusan yang masing-masing dihasilkan dari sampel acak dari dataset yang sama, namun bervariasi. Setiap pohon dalam RF melakukan prediksi atau klasifikasi secara independen, dan output dari keseluruhan model diambil dari mayoritas hasil prediksi dari setiap pohon individual. Keunggulan utama dari RF adalah kemampuannya dalam menangani dataset yang besar, menangani fitur-fitur yang tidak terlalu penting, serta  kemampuannya  untuk  mengurangi overfitting yang  umumnya  terjadi  pada  pohon  keputusan  tunggal. Namun meskipun Random Forest sangat efektif dalam mengatasi overfitting dan menghasilkan prediksi yang kuat, kekurangannya terletak pada proses pembuatan model yang melibatkan banyak pohon keputusan menjadi komputasi yang memakan waktu, terutama pada dataset besar, sementara interpretasi model kompleks dengan banyak pohon bisa sulit. Meskipun algoritma ini secara alami mengurangi overfitting , keberadaan data noise atau fitur yang tidak relevan tetap bisa menyebabkan overfitting , serta pemilihan hyperparameter yang tidak tepat dapat memengaruhi kinerja secara keseluruhan, sementara penggunaan memori yang signifikan menjadi pertimbangan  terutama  pada  model  dengan  jumlah  pohon  yang  besar.  Rumus  yang  digunakan  untuk membangun pohon keputusan adalah menggunkan metode C.45 Langkah-langkah algoritma informasi gain dalam metode C.45, adalah
1. Hitung Entropi Data Awal menggunakan: Hitung nilai entropi dari kelas target sebelum membagi data berdasarkan  atribut  apa  pun.  Entropi  mengukur  tingkat  ketidakpastian  atau  keacakan  dalam  data. Rumusnya adalah:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) −   ∑ 𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝𝑖) 𝑐 𝑖=1 (5)
Di mana 𝑝 𝑖 adalah proporsi data yang termasuk dalam kelas tertentu dari total kelas (c).
2. Hitung  Entropi  Setiap  Atribut:  Hitung  entropi  dari  setiap  atribut  dengan  menggunakan  nilai  atribut tersebut sebagai kriteria pemisahan. Entropi dihitung untuk setiap nilai unik pada atribut tersebut.
3. Hitung Informasi Gain: Setelah mendapatkan entropi dari setiap atribut, hitung informasi gain untuk setiap  atribut.  Informasi  gain  mengukur  seberapa  baik  atribut  tersebut  dalam  memisahkan  data. Rumusnya adalah:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = |𝑆 𝜐 |  |𝑆|𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ | 𝑆𝜐 𝑆 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝜐 ) 𝜐𝜖𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) (6)
Dimana S adalah dataset awal, A adalah atribut yang sedang dievaluasi, 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) adalah nilai-nilai unik  yang  dimiliki  oleh  atribut A, | 𝑆𝜐 |  adalah  jumlah  data  pada  subset S dengan  nilai A = 𝜐 ,  dan |𝑆| adalah total jumlah data pada S.
4. Pilih Atribut dengan Informasi Gain Tertinggi: Pilih atribut dengan nilai informasi gain tertinggi sebagai kandidat pemisahan node pada pohon keputusan.
Langkah-langkah  ini  membantu  C4.5  dalam  memilih  atribut  yang  paling  informatif  untuk  membuat keputusan pemisahan yang optimal dalam pembentukan pohon keputusan.
Pembentukan model klasifikasi menggunakan algoritma RF pada KNIME dimulai dengan node Excel Reader .  Data  kemudian  dipartisi  menjadi  90%  untuk  data  training  dan  10%  untuk  data  testing.  Model klasifikasi Random  Forest diimplementasikan  menggunakan node  Random  Forest  learner ,  Model  yang terbentuk kemudian diuji menggunakan node Random Forest learner Predictor . Hasil uji coba ditampilkan melalui node Scorer . Workflow KNIME untuk algoritma Random Forest ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Workflow KNIME untuk Algoritma Random Forest

## 3.4.4  Evaluasi Kinerja Model
Hasil evaluasi model klasifikasi dari ketiga algoritma machine learning yakini Naive Bayes , K-Nearest Neighbors dan Random Forest dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Evaluasi Model Klasifikasi Stunting
Nilai Akurasi Naive Bayes K-Nearest Neighbors Random Forest Accuracy 83.2 84.8 87.75 Recall 0.897 0.967 0.956 Precision 0.892 0.869 0.891 F1-Score 0.895 0.916 0.922
Dari hasil evaluasi model klasifikasi stunting menggunakan tiga algoritma yang berbeda tersebut, maka dapat diambil kesimpulan, yaitu:
1. Performa Algoritma
Dalam hal akurasi, Random Forest menunjukkan hasil tertinggi dengan 87.75%, diikuti oleh K-Nearest Neighbors dengan  84.8%,  dan Naive  Bayes dengan  83.2%.  Namun,  ketika  melihat Recall ,  yang mengukur  kemampuan  model  dalam  menemukan  seluruh  kasus stunted yang  sebenarnya, K-Nearest Neighbors memiliki nilai tertinggi (0.967), diikuti oleh Random Forest (0.956) dan Naive Bayes (0.897). Recall yang tinggi menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbors cenderung lebih baik dalam menemukan kasus stunting dengan lebih baik daripada algoritma lainnya.
2. Presisi dan F1-Score
Meskipun Recall  K-Nearest  Neighbors yang  tinggi,  perlu  diperhatikan  bahwa presisi  Naive  Bayes (0.892) dan Random Forest (0.891) hampir setara dengan nilai Recall -nya. F1-Score (rata-rata harmonis dari  presisi  dan  recall) Random  Forest (0.922)  memiliki  nilai  tertinggi,  menunjukkan  keseimbangan yang baik antara presisi dan recall dalam mengidentifikasi kasus stunting.
3. Pertimbangan Holistik
Dalam pemilihan model untuk mendiagnosis stunting, sementara Random Forest memiliki akurasi yang baik, K-Nearest  Neighbors menonjol  dalam  kemampuan  menemukan  sebagian  besar  kasus  stunting yang sebenarnya. Namun, Random Forest memiliki keseimbangan yang baik antara presisi dan recall ( F1-score tinggi), menandakan bahwa model ini dapat menjadi pilihan yang baik untuk mendiagnosis stunting, menggabungkan akurasi yang baik dengan kemampuan menemukan kasus stunting yang lebih baik dari model lainnya dalam evaluasi ini.

## 4. KESIMPULAN
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi tertinggi dengan 87.75%, diikuti oleh K-Nearest Neighbors dengan 84.8%, dan Naive Bayes dengan 83.2%. Meskipun Random Forest memiliki akurasi  yang  baik, K-Nearest  Neighbors menonjol  dalam  kemampuan  menemukan  sebagian  besar  kasus stunting yang sebenarnya (nilai Recall tertinggi). Namun, Random Forest memiliki keseimbangan yang baik antara precision dan recall ( F1-score tinggi), menandakan bahwa model ini dapat menjadi pilihan yang baik untuk  mendiagnosis  stunting,  menggabungkan  akurasi  yang  baik  dengan  kemampuan  menemukan  kasus stunting yang lebih baik dari model lainnya dalam evaluasi ini.
Penelitian ini menyoroti pentingnya penerapan ML dalam mendiagnosis stunting pada anak-anak dan menyediakan  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  performa  berbagai  algoritma  dalam  hal  prediksi  stunting. Diharapkan  bahwa  model  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  landasan  yang  baik  untuk  deteksi  dini  kasus stunting, memungkinkan intervensi yang lebih tepat dan cepat bagi anak-anak yang membutuhkan perhatian kesehatan yang lebih intensif. Dengan perbaikan dalam metode evaluasi, diharapkan dapat mengurangi dampak negatif jangka panjang dari kondisi stunting terhadap pertumbuhan dan perkembangan anak-anak.

## REFERENSI
[1] Eko, “149 Juta Anak di Dunia Alami Stunting Sebanyak 6,3 Juta di Indonesia, Wapres Minta Keluarga Prioritaskan Kebutuhan Gizi,”
Direktorat Pendidikan Anak Usia Dini , 2023.
https://paudpedia.kemdikbud.go.id/berita/149-juta-anak-di-dunia-alami-stunting-sebanyak-63-juta-di- indonesia-wapres-minta-keluarga-prioritaskan-kebutuhan- gizi?do=MTY2NC01YjRhOGZkNA==&ix=MTEtYmJkNjQ3YzA= [2] T.  Beal,  A.  Tumilowicz,  A.  Sutrisna,  D.  Izwardy,  and  L.  M.  Neufeld,  “A  review  of  child  stunting determinants  in  Indonesia,” Matern.  Child  Nutr. ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  1–10,  2018,  doi: 10.1111/mcn.12617.
[3] M. Wahid and Mujib Rahman, “Rakornas 2023: Pastikan Prevalensi Stunting Turun Menjadi 14% Pada Tahun 2024,” Kementerian Sekretariat Negara RI , 2023. https://stunting.go.id/rakornas-2023-pastikan- prevalensi-stunting-turun-menjadi-14-pada-tahun-2024/
[4] M.  Rosyidah,  Y.  L.  R.  Dewi,  and  I.  Qadrijati,  “Effects of Stunting  on  Child  Development:  A  Meta- Analysis,” J. Matern. Child Heal. , vol. 6, no. 1, pp. 25–34, 2021, doi: 10.26911/thejmch.2021.06.01.03.
[5] A.  Heryati,  Erduandi,  and  Terttiaavini,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Pencapaian Prestasi Mahasiswa,” in Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , 2018, pp. 8–9.
[6] D. A. Safitri, D. Fitriani, L. Hertati, T. Terttiavini, A. Heryati, and Asmawati, “PKM Mahasiswa Indo Global  Mandiri  Pada  E-Commerce  Marketplace  Era  Pandemi  Covid  Meningkat  Tajam,” J.  Sustain. Community Serv. , vol. 1, no. 4, pp. 192–208, 2021.
[7] Hartatik et  al. , Data  Science  -  Data  Science ,  no.  September  2016.  2023.  [Online].  Available: https://www.data-science.ruhr/about_us/
[8] D. Marcelina, A. Kurnia, and T. Terttiaavini,  “Analisis Klaster Kinerja  Usaha  Kecil dan Menengah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. October, pp. 293–301, 2023.
[9] M.  Tahangnacca,  R.  Amiruddin,  Ansariadi,  and  A.  Syam,  “Model  of  stunting  determinants:  A systematic review,” Enferm. Clin. , vol. 30, pp. 241–245, 2020, doi: 10.1016/j.enfcli.2019.10.076.
[10] M. S. Islam, A. N. Zafar Ullah, S. Mainali, M. A. Imam, and M. I. Hasan, “Determinants of stunting during the first 1,000 days of life in Bangladesh: A review,” Food Sci. Nutr. , vol. 8, no. 9, pp. 4685– 4695, 2020, doi: 10.1002/fsn3.1795.
[11] T. R. Chowdhury, S. Chakrabarty, M. Rakib, S. Afrin, S. Saltmarsh, and S. Winn, “Factors associated with stunting and wasting in children under 2 years in Bangladesh,” Heliyon , vol. 6, no. 9, 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e04849.
[12] C. Scheffler and M. Hermanussen, “Stunting is the natural condition of human height,” Am. J. Hum. Biol. , vol. 34, no. 5, pp. 1–13, 2022, doi: 10.1002/ajhb.23693.
[13] T. Mulyaningsih, I. Mohanty, V. Widyaningsih, T. A. Gebremedhin, R. Miranti, and V. H. Wiyono, “Beyond personal factors: Multilevel determinants of childhood stunting in Indonesia,” PLoS One , vol. 16, no. 11 November, pp. 1–19, 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0260265.
[14] T. Huriah and N. Nurjannah, “Risk factors of stunting in developing countries: A scoping review,” Open Access Maced. J. Med. Sci. , vol. 8, no. F, pp. 155–160, 2020, doi: 10.3889/oamjms.2020.4466.
[15] M. S. Haris, M. Anshori, and A. N. Khudori, “Prediction of Stunting Prevalence in East Java Province With  Random  Forest  Algorithm,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–13,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.1.614.
[16] Harliana and D. Anggraini, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Klasifikasi Status Gizi Balita di Posyandu Desa Kalitengah (Harliana, Dewi Anggraini),” FAHMA  - J. Inform. Komputer, Bisnis dan Manaj. , vol. 21, no. 2, pp. 38–45, 2023.
[17] S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[18] T. Terttiaavini, Y. Hartono, E. Ermatita, and D. P. Rini, “Comparison of Simple Additive Weighting Method  and  Weighted  Performance  Indicator  Method  for Lecturer  Performance  Assessment,” Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 15, no. 2, pp. 1–11, 2023, doi: 10.5815/ijmecs.2023.02.01.
[19] T.  Terttiaavini,  S.  amariena  Hamim,  and  S.  Agustri,  “Aplikasi  sistem  pakar  penentu  bidang  studi ditingkat perguruan tinggi berbasis web,” J. Ilm. Inform. … , vol. 7, no. 1, pp. 67–72, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG/article/view/188
[20] S. Lonang, A. Yudhana, and M. Kunta Biddinika, “Analisis Komparatif Kinerja Algoritma Machine Learning  untuk  Deteksi  Stunting,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  pp.  2109–2117,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i4.6553.
[21] 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.
[22] A. Naik and L. Samant,  “Correlation Review  of Classification Algorithm Using Data Mining Tool: WEKA, Rapidminer, Tanagra, Orange and Knime,” Procedia Comput. Sci. , vol. 85, no. Cms, pp. 662– 668, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.05.251.
[23] KNIME  Official,  “KNIME  Analytics  Platform,”  2023.  https://www.knime.com/knime-analytics- platform
[24] N. Arminarahmah, A. D. GS, G. W. Bhawika, M. P. Dewi, and A. Wanto, “Mapping the Spread of Covid-19 in Asia Using Data Mining X-Means Algorithms,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1071, no. 1, p. 012018, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1071/1/012018.