## ASIMETRIS: JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN SAINS
p-ISSN 2721 – 8724, e-ISSN 2722 – 0214
Website Jurnal: http://journal.umuslim.ac.id/index.php/asm/
Info Artikel: Disubmit pada 1 Oktober 2023 Direview pada 3 Oktober 2023 Direvisi pada 10 Oktober 2023
Diterima pada 26 Oktober 2023
Tersedia secara daring pada 31 Oktober 2023
© 2023 oleh authors. Asimetris: Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains. Artikel ini bersifat open Access yang didistribusikan di bawah syarat dan ketentuan Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International

## PENGKLASIFIKASIAN VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI TERJADINYA STUNTING DI KOTA MEDAN DENGAN METODE CHI-SQUARE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION (CHAID)
Fibri Rakhmawati 1 , Mei Yunina Arianti 2 , Rina Widyasari 3 *, Hendra Cipta 4 1,2,3,4 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Alamat email: rinawidyasari@uinsu.ac.id *
ABSTRAK. Tujuan penelitian ini adalah pengklasifikasian  dan menganalisis faktor mana yang sangat berepengaruh  terhadap kejadian stunting di Kota Medan menggunakan metode CHAID. Metode CHAID ini bekerja dengan mengidentifikasi hubungan antara variabel dependen dan independen lalu menggunakan hubungan ini untuk mengklasifikasikan sampel. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada  kejadian  stunting  terhadap  bayi  usia  24-59  bulan  di  Kota  Medan berdasarkan  hasil  analisis  metode  CHAID  adalah  Riwayat  Pemerian  ASI  Eksklusif  dan  Sanitasi.  Dari  hasil  analisis  metode CHAID diperoleh tiga pengklasifikasian berbeda yaitu: (1) Bayi usia 24-59 bulan yang mengalami stunting sangat pendek adalah bayi dengan keadaan Riwayat Pemberian ASI Eksklusif tidak diberikan sebesar 54% dan sanitasi tidak layak sebesar 66,7%. (2) Bayi usia 24-59 bulan yang mengalami stunting adalah bayi dengan keadaan Riwayat Pemberian ASI Eksklusif tidak diberikan sebesar  54%  dan  sanitasi  layak  sebesar  25%  dan  (3)  Bayi  usia  24-59  bulan  yang  tidak  mengalami  stunting  sangat  pendek adalah bayi dengan keadaan Riwayat Pemberian ASI Eksklusif diberikan 23%. Sehingga hasil temuan penelitian ini diharapkan memberikan masukan kepada pihak terkait dalam mengantisipasi terjadinya kasus stunting dengan mengklasifikasi factor-faktor mana saja yang sangat mempengaruhi kasus stunting ini.
Kata Kunci: Metode CHAID, Klasifikasi,  Variabel Dependen, Variabel Independen, Status Gizi, dan Stunting
ABSTRACT. The aim of this research is to classify and analyze which factors have a very influence on the incidence of stunting in Medan City using the CHAID method. This method works by identifying the relationship between dependent and independent variables and then using this relationship to classify the sample. The research results show that the factors that influence  the incidence of stunting in babies aged 24-59 months in Medan City based on the results of the CHAID method analysis are history of exclusive breastfeeding and sanitation. From the results of the CHAID method analysis,  three different classifications were obtained, namely: (1) Babies aged 24-59 months who experienced very short stunting were babies with a history of not being given exclusive breast milk at 54% and inadequate sanitation at 66.7%. (2) Babies aged 24-59 months who experience stunting are babies with a history of exclusive breastfeeding not being given at 54% and proper sanitation at 25% and (3) Babies aged 24-59 months who do not experience very short stunting are babies with History of Exclusive Breastfeeding was given by 23%. So it is hoped that the results of this research will provide input to related parties in anticipating the occurrence of stunting cases by classifying which factors greatly influence these stunting cases.
Keyword: CHAID Method, Classification, Dependent Variable, Independent Variable, Nutritional Status, and Stunting

## I. PENDAHULUAN
Stunting merupakan  satu  diantara penyakit permasalahan gizi yang cukup serius di berbagai daerah yang ada di Indonesia. Stunting
adalah  gagal  tumbuh  pada  anak  yang disebabkan  oleh  asupan  makanan  yang  buruk selama  waktu  yang  lama,  biasanya  karena asupan  makanan  yang  tidak  memenuhi
kebutuhan nutrisi anak (Siregar et al., 2020) dan (Fitriani  et  al.,  2022).  Balita  Pendek  (Stunting) merupakan keadaan status gizi yang didasarkan pada  indeks  PB/U  atau  TB/U,  yang  hasilnya berada di ambang batas (ZScore) dalam standar antropometri  untuk  menilai  status  gizi  anak  <-2 SD sampai dengan -3 SD (pendek/ stunted) dan <-3 SD (sangat pendek / severely stunted) (Beal et al., 2018).
Kondisi  ini  disebabkan  oleh  kekurangan gizi sejak masa kehamilan hingga anak berusia 2 tahun  (Periode  1000  Hari  Pertama  Kehidupan) yang  merupakan  masa  kritis  (Yadika  et  al., 2019).  Periode  1000  Hari  Pertama  Kehidupan (HPK)  meliputi  270  hari  selama  kehamilan  dan 730  hari  pertama  setelah  bayi  dilahirkan merupakan  periode  kritis  yang  menentukan kualitas  kehidupan  anak  (Damanik  dkk.,  2021). Banyak  faktor  lingkungan  yang  dapat menyebabkan stunting, termasuk berat lahir yang rendah,  pengasuhan  dan  stimulasi  anak  yang buruk,  asupan  nutrisi  yang  buruk,  dan  infeksi berulang. (Nugroho et al., 2021).
Saat  ini  kasus  stunting  di  Kota  Medan mengalami  penurunan  yang  cukup  drastis. Berdasarkan  hasil  EPPGBM,  pada  tahun  2022 prevalensi stunting di Kota Medan yaitu sebesar 2%.  Masih  menjadi  pembicaraan  banyak  orang terkait  permasalahan stunting mengapa  bisa terjadi di kota besar (Simanullang & Laia, 2022) dan . Oleh karena itu, perlu adanya penanganan agar  kasus  stunting  bisa  cepat  turun.  Untuk  itu, perlu  diketahui  faktor  apa  yang  sebenarnya sangat  berpengaruh  pada  kejadian  stunting  di kota Medan dengan melakukan pengklasifikasian terhadap stunting.
Metode  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua kelompok:  non-parametrik  dan  parametrik. Kedua pendekatan digunakan untuk mempelajari sekumpulan data dan menghasilkan aturan untuk mengklasifikasikan  data  baru  (Atti  &  Dodo, 2018). Selain itu, dengan menggunakan metode klasifikasi,  dapat  melihat  bagaimana  variabel independen  dan  variabel  dependen  berinteraksi satu  sama  lain.  Teknik  klasifikasi  pertama  kali digunakan pada tahun 1900 oleh G.V Kass pada tahun  1980  ialah  metode  CHAID  (Rodríguez-
Sabiote et al., 2021). Metode ini bekerja dengan mempelajari hubungan antara variabel dependen dan  independen  kemudian  mengklasifikasikan sampel berdasarkan hubungan tersebut (Prasetyono et al., 2020). Pada metode ini ada 3 tahapan  yaitu  penggabungan (merging) , pemisahan (splitting) dan penghentian (stopping) (Syahdan  et  al.,  2022).  Kelebihan  dari  metode CHAID  ialah  tepat  sasaran,  mendefiniskan  ke dalam  kelas  regu  yang  sesuai  dan  bersifat interatif. Pada kasus stunting ini akan diklasifikasi dan  analisis  faktor  mana  yang  sangat berepengaruh  pada  kejadian  stunting  di  Kota Medan menggunakan metode CHAID. Metode ini akan  membentuk  kelompok-kelompok  dari  data stunting berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh  pada  kejadian  stunting.  Hasil pengklasifikasin  akan  menunjukkan  faktor  mana yang  sangat  berepengaruh  pada  kejasdian stunting sehingga berdampak signifikan terhadap penurunan  kejadian stunting pada  bayi  usia  24- 59 bulan di Kota Medan.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  kuantitatif  ini  menggunakan data  skunder  dari  data stunting balita  di  Kota Medan,  yang  terdiri  dari  48  anak  yang  berusia antara  24  dan  59  bulan  pada  tahun  2022.  Data ini  berasal  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Medan. Variabel  dependen  (Y)  dan  variabel  independen (X) digunakan dalam penelitian ini dan tercantum dalam tabel 1.

## Tabel 1 Variabel Independen
No Nama Variabel Tipe Kategori
1. 1 : X Jenis Kelamin Nominal  0 = Laki – Laki 1 = perempuan
2.
2 : X Riwayat Pemberian ASI Eksklusif Nominal  0 = Tidak diberikan 1= Diberikan
3.
3 : X
Pendidikan Ibu Ordinal  0 = Tidak Sekolah 1= SD 2 = SMP 3 = SMA 4 = Pergu.
Tinggi 4. 4 :
X Pendapatan Keluarga Ordinal  0 = 1.000.000- 2.000.000 1 = 3.000.000- 5.000.000 2 = > 5.000.0000 5. 5 : X Sanitasi Nominal  0 = Layak 1 = Tidak Layak
6. 6 : X Jumlah Anggota Keluarga Ordinal  0 = < 3 anggota 1 = 3 -5 anggota
2 = anggota
Sumber:  Pendataan  Keluarga  Program  BKKBN  Provinsi Sumatera Utara 2022 sub Kasus Stunting Kota Medan
Adapun  prosedur  penelitian  dilakukan  melalui proses:
1. Input semua  data  berdasarkan kategori yang ditentukan.
2. Penentuan  tipe  variabel  yang  akan digunakan.
3. Pengklasifikasian  dengan  metode  CHAID dengan  3  tahapan  (Collins,  2021)  and (Nguyen et al., 2020):
a. Tahap penggabungan ( Merging) Membuat  tabel  kontingensi  untuk  setiap variabel  dependen  terhadap  variabel independennya.  menghitung  uji Chi Square untuk  mengidentifikasi  variabel independen  yang  paling  signifikan  yang akan dijadikan pemisah awal dalam pohon keputusan.  Setelah  itu  menghitung masing-masing Chi-Square dengan rumus (Zian Bula, Resmawan & Salmun K. Nasib, 2022):
( ) 2 2 1 1 b k ij ij i j ij n e E  = = − =   (1)
dimana:
ij n : Total eksperimen nan ialah grup ke-i s dari atribut  awal  serta  grup  ke-j  dari atribut s kedua
ij E :  Besarnya  impian  eksperimen  nan  ialah grup ke-i dari atribut awal serta grup ke-j dari atribut s kedua b : Banyaknya grup saat atribut s pertama k : Banyaknya grup saat atribut kedua
b. Tahap pemisahan (Splitting) Memilih variabel independen yang memiliki nilai  terbesar 2 hitung  dan p-value tekecil dengan  pengali Bonferroni pada  tahap penggabungan  yang  akan  digunakan sebagai pemisah simpul. Pengali Bonferroni digunakan untuk mengkalkulasi kecocokan  bentuk  atribut  independent (Nabilah  et  al.,  2021).  Koreksi Bonferroni berisi (Zhao & Nie, 2021): Variabel monotoni:
1 1 c M r −   =   −   (2)
dimana: M : Pengali s Bonferroni c : Total grup atribut independen s awal r : Total grup atribut independen s setelah penggabungan
Variabel bebas:
( ) ( ) ( ) 1 0 1 1 ! ! c r i i r M i r i − = − = − −  (3)
dimana: i : Kategori Baru ke-i
Variabel Mengambang:
2 2 2 2 c c M r r r − −     = +     − −     (4)
c. Tahap penghentian (Stopping)
Kembali  lagi  ke  tindakan  penggabungan dan pemisahan agar mendapatkan simpul berikutnya
4. Menggambarkan  diagram  pohon  CHAID stunting .
5. Menginterpretasikan  diagram  pohon  CHAID stunting yakni  dengan  menentukan  urutan keterkaitan  setiap  variabel  independen terhadap stunting

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Penelitian ini menggunakan tujuh variabel yang diduga  berpengaruh  terhadap  kejadian  stunting diantaranya  jenis  kelamin,  riwayat  pemberian  ASI eksklusif,  pendidikan  Ibu,  pendapatan  keluarga, sanitasi,  dan  jumlah  anggota  keluarga.  Untuk mendapatkan  gambaran  secara  menyeluruh mengenai  tingkat stunting di  Kota  Medan,  maka dilakukan  dengan  penggambaran  secara  statistik terhadap  pengklasifikasian  tingkat stunting .  Berikut ini  data  distribusi  responden  menurut  karakteristik stunting bayi usia 24-59 bulan di Kota Medan tahun 2022.
Tabel 2 Distribusi Responden Menurut Karekteristik Stunting di Kota Medan
Variabel Frekuensi Persentase (%) Stunting Pendek 29 60,42 Sangat Pendek 19 39,58 Jenis Kelamin Laki-Laki 22 45,83 Perempuan 26 54,17 Riwayat Pemberian ASI Eksklusif Tidak Diberikan 26 54,17 Diberikan 22 45,83 Pendidikan Ibu Tidak Sekolah 23 47,91 SD 8 16,67 SMP 9 18,75 SMA 6 12,5 Perguruan Tinggi 2 4,17 Pendapatan Keluarga Rp 1.000.000 – Rp 2.500.000 26 54,17 Rp 2.600.000 – 20 41,67
Rp 3.500.000 Rp 3.600.000 – Rp 5.000.000 2 4,17 Sanitasi Tidak Layak 32 66,67 Layak 16 33,33 Jumlah Anggota Keluarga < 3 Anggota 20 41,67 3- 5 Anggota 2 4,17 Anggota 26 54,16 Sumber:  Pendataan  Keluarga  Program  BKKBN  Provinsi Sumatera Utara 2022 sub Kasus Stunting Kota Medan
Pengklasifikasian Stunting dengan  Metode CHAID 1. Tahap Merging
Pada  tahap  ini,  dibentuk  tabel  kontingensi untuk  setiap  variabel  independen  dengan variabel  dependennya.  Setelah  itu  menghitung masing-masing Chi-Square dengan rumus (1). 2. Tahap Splitting dan  Menggambar  pohon CHAID Pada  tahap  ini,  akan  dipilih  variabel independen  yang  memiliki p-value tekecil  dari proses  penggabungan)  (Aksu  &  Reyhanlioglu Keceoglu,  2019).  Proses  ini  dilakukan  secara berulang  hingga  proses  ke- n .  Berikut  akan ditampilkan hasil perhitungan Chi-Square :
Tabel 3 Hasil Pengujian Chi-Square Pertama
Variabel 2 hitung  2 tabel  p- Value Keterang an Jenis Kelamin* Stunting 0,030 3,841 0,863 Tidak Signifikan Pendidikan Ibu* Stunting 2,143 9,487 0,710 Tidak Signifikan Riwayat Pemberian ASI Eksklusif*Stunting 4,825 3,841 0,028  Signifikan Pendapatan Keluarga* Stunting 1,392 7,7794  0,498 Tidak Signifikan Sanitasi* Stunting 2,724 3,841 0,099 Tidak Signifikan Jumlah Anggota Keluarga* Stunting 6,539 5,9915  0,038  Signifikan
Dari  tabel  3  diatas,  dari  6  variabel  independen riwayat pemberian ASI eksklusif memiliki p-value terkecil  dibandingkan  dengan  variabel  indepden yang  lain.  Oleh  karena  itu,  variabel  riwayat pemberian  ASI  eksklusif  dipilih  selaku  pemutus atausawal dalam pembentukan pohon keputusan.  Sehingga  diperoleh  pohon  awal keputusan CHAID seperti gambar 1 dibawah
Gambar 1 Pohon Awal CHAID
Pengujian Chi-Square kembali  dilakukan  pada masing-masing  kategori  untuk  memastikan apakah masih ada cabang pada node 1 variabel riwayat  pemberian  ASI  Eksklusif.  Ini  akan menemukan  cabang  dari  kategori  riwayat pemberian  ASI  Eksklusif  yang  tidak  diberikan, dan  variabel  riwayat  pemberian  ASI  Eksklusif tidak  akan  lagi  memasukkan  kategori  tidak diberikan  dalam  perhitungan.  Hasil  dari pengujian Chi-Square kedua  yang  dilakukan pada  masing-masing  variabel  ditunjukkan  pada tabel 4.
Tabel 4 Hasil Pengujian Chi-Square Kedua
Variabel 2 hitung  2 tabel  P- Value Keterangan Jenis Kelamin* Stunting 0,735  3,841 0,391 Tidak Signifikan Pendidikan Ibu* 1,689  9,487 0,793 Signifikan
Stunting Pendapatan Keluarga* Stunting 0,133  7,7794  0,396 Tidak Signifikan Sanitasi* Stunting 3,869  3,841 0,049 Signifikan Jumlah Anggota Keluarga* Stunting 5,776  5,9915  0,056 Tidak Signifikan
Dari  tabel  2  diatas,  diatas,  dari  5  variabel independen  di  atas  variabel  sanitasi  memiliki  p- value  terkecil  dibandingkan  dengan  variabel independen  yang  lain.  Oleh  karena  itu,  variabel sanitasi dipilih selaku cabang dari pohon node 1 riwayat  pemebrian  ASI  eksklusif  tidak  diberikan dalam pembentukan pohon keputusan. Sehingga diperoleh  pohon  keputusan  seperti  gambar  2 dibawah ini.
Gambar 2 Pohon CHAID Untuk Penambahan Variabel Sanitasi
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  node  1 bercabang  menjadi  node  3  dan  4;  node  3 menunjukkan  variabel  sanitasi  dengan  kategori tidak  layak,  sedangkan  node  5  menunjukkan variabel sanitasi dengan kategori layak. Dengan demikian,  bayi  yang  mengalami  stunting  lebih
sering  terjadi  pada  bayi  dengan  kondisi  sanitasi tidak layak daripada bayi dengan kondisi sanitasi layak.  Pengujian  Chi-Square  pada  masing- masing  kategori  dapat  dilakukan  lagi  untuk mengetahui  apakah  masih  ada  cabang  pada atribut  riwayat  pemberian  ASI  eksklusif  dari kategori  yang  diberikan.  Penguji  Chi-Square tidak  lagi  memasukkan  riwayat  pemberian  ASI eksklusif  dari  kategori  yang  diberikan  dalam perhitungannya.  Hasil  pengujian  Chi-Square ketiga pada masing-masing variabel dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5 Hasil Pengujian Chi-Square Ketiga
Variabel 2 hitung  2 tabel  P- Value Keterangan Jenis Kelamin* Stunting 0,259 3,841 0,611 Tidak Signifikan Pendidikan Ibu* Stunting 1,216 9,487 0,749 Tidak Signifikan Pendapatan Keluarga* Stunting 0,647 7,7794  0,724 Tidak Signifikan Jumlah Anggota Keluarga* Stunting 3,115 5,9915  0,078 Tidak Signifikan
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  variabel independen  yang  signifikan;  sebagai  akibatnya, tidak  ada  cabang  untuk  node  2.  Selanjutnya, pengujian Chi-Square keempat  akan  digunakan untuk  menemukan  cabang  untuk  node  3.  Hasil dari  pengujian Chi-Square keempat  untuk masing-masing  variabel  dapat  ditemukan  pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil Pengujian Chi-Square Keempat
Variabel 2 hitung
 2 tabel  P- Value Keterangan Jenis Kelamin* Stunting 1,000 3,841 0,31 Tidak Signifikan Pendidikan Ibu* 3,00 9,487 0,392  Tidak Signifikan
Stunting Pendapatan Keluarga* Stunting 0,00 7,7794  1,000  Tidak Signifikan Jumlah Anggota Keluarga* Stunting 5,625 5,9915  0,060  Tidak Signifikan
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  variabel independen  yang  signifikan;  sebagai  akibatnya, tidak  ada  cabang  di  node  3.  Selanjutnya, pengujian Chi-Square kelima  akan  digunakan untuk  menemukan  cabang  di  node  4.  Hasil  dari pengujian Chi-Square keempat  untuk  masing- masing variabel disajikan di tabel 7.
Tabel 7 Hasil Pengujian Chi-Square Kelima
Variabel 2 hitung  2 tabel  P- Value Keterangan Jenis Kelamin* Stunting 0,889 3,841 0,346 Tidak Signifikan Pendidikan Ibu* Stunting 5,333 9,487 0,149 Tidak Signifikan Pendapatan Keluarga* Stunting 1,600 7,7794  0,206 Tidak Signifikan Jumlah Anggota Keluarga* Stunting 4,444 5,9915  0,035 Tidak Signifikan
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  variabel independen  yang  signifikan.  Karena  tidak  ada variabel  yang  signifikan,  node  4  tidak  memiliki cabang.  Pengujian  chi-square  kelima  akan digunakan untuk menemukan cabang node 4.

## 3. Tahap Stopping
Karena  tidak  ada  variabel  independen  yang signifikan  dalam  pengujian  Chi-Square  kelima, keempat  node  tersebut  akan  menjadi  terminal dan  pertumbuhan  pohon  keputusan  dihentikan pada  node  keempat.  Tahap  penggabungan (merging) , pemisahan (splitting) , dan penghentian (stopping) merupakan  tiga  tahap
yang  diperlukan  untuk  membuat  pohon keputusan Chi-Square Auto-Interaction Detection (CHAID).  Pada  tahap  penggabungan,  tabel kontingensi  dibuat  untuk  setiap  variabel independen  yang  terlibat  oleh  nilai 2 hitung  terbesar  yang  nantinya  dijadikan  sebagai pemisah  supaya  memilihkan  simpul  anak. Tindakan  pertama  uji Chi-Square dapat  dilihat semua variabel independen signfikan. Selanjutnya,  dipilih  variabel  yang  paling signifikan  dengan  melihat  nilai 2 hitung  terbesar.
Dari  6  variabel  indepnden,  nilai 2 hitung  terbesar terdapat  pada  varaiabel  riwayat  pemberian  ASI Eksklusif  sebesar  4,285.  Sehingga,  Riwayat Pemberian  ASI  Ekskulif  dijadikan  sebagai pemisah supaya menjadi simpul anak. Tahap ini merupakan tindakan pemisahan (splitting) .

## IV. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa:  (1)  Faktor-faktor  yang berpengaruh  pada  kejadian  stunting  terhadap bayi usia 24-59 bulan di Kota Medan, yaitu: Jenis Kelamin,  Riwayat  Pemberian  ASI  Eksklusif, Pendidikan  Ibu,  Pendapatan  Keluarga,  Sanitasi dan  Jumlah  Anggota  keluarga.  (2)  Faktor-faktor yang  berpengaruh  pada  kejadian  stunting terhadap  bayi  usia  24-59  bulan  di  Kota  Medan berdasarkan hasil analisis Chi-Square Automatic Interaction  Detection (CHAID)  yang  berhenti dilakukan  sampai  uji  chi-square  ketiga  adalah Riwayat  Pemberian  ASI  Eksklusif  dan  Sanitasi. (3)  Hasil  analisis Chi-Square  Automatic Interaction  Detection (CHAID)  diperoleh  tiga kelompok  yang  berbeda  yaitu:  (a)  Bayi  usia  24- 59  bulan  yang  mengalami  stunting  sangat pendek  adalah  bayi  dengan  keadaan  Riwayat Pemberian  ASI  Eksklusif  tidak  diberikan  (54%) dan  sanitasi  tidak  layak  (66,7%).  (b)  Bayi  usia 24-59  bulan  yang  mengalami  stunting  adalah bayi  dengan  keadaan  Riwayat  Pemberian  ASI Eksklusif tidak diberikan (54%) dan sanitasi layak (25%).  (c)  Bayi  usia  24-59  bulan  yang  tidak mengalami  stunting  sangat  pendek  adalah  bayi dengan  keadaan  Riwayat  Pemberian  ASI
Eksklusif diberikan (23%). Diharapkan penelitian ini akan memberikan informasi tambahan tentang faktor-faktor  yang  memengaruhi  stunting, sehingga  dapat  membantu  pemerintah  Kota Medan dalam mengurangi jumlah kasus stunting. Tujuan penelitian yang akan datang adalah untuk mengembangkan  deteksi  hubungan  otomatis Chi-Square  Automatic  Interaction  Detection (CHAID).  Selain  itu,  diharapkan  mereka  akan menggunakan model pembanding yang berbeda saat  menggunakan  metode  mengelompokkan yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Aksu,  G.,  &  Reyhanlioglu  Keceoglu,  C.  (2019). Comparison of results obtained from logistic regression, chaid analysis and decision tree methods. Eurasian  Journal  of  Educational Research , 2019 (84), 115 – 134. https://doi.org/10.14689/ejer.2019.84.6
Atti,  A.,  &  Dodo,  D.  O.  (2018).  Chi-Square Automatic  Interaction  Detection  (  CHAID  ) Analysis  for  Home  Quality  Status Segmentation. American  Journal  of Engineering Research , 7 (4), 183 – 188. Beal,  T.,  Tumilowicz,  A.,  Sutrisna,  A.,  Izwardy, D.,  &  Neufeld,  L.  M.  (2018).  A  review  of child  stunting  determinants  in  Indonesia. Maternal  and  Child  Nutrition , 14 (4),  1 – 10. https://doi.org/10.1111/mcn.12617 Collins,  K.  M.  T.  (2021). Chi-Square  Automatic Interaction Detection Analysis of Qualitative Data (1st Editio). Routledge.
Fitriani,  Barangkau,  Masrah  Hasan,  Ruslang, Eka  Hardianti,  Khaeria,  Resti  Oktavia,  & Selpiana.  (2022).  Cegah  Stunting  Itu Penting! Jurnal  Pengabdian  Kepada Masyarakat  (JurDikMas)  Sosiosaintifik , 4 (2),
63 – 67. https://doi.org/10.54339/jurdikmas.v4i2.417 Nabilah, A., Lestari, D., Mardiyati, S., & Devila, S. (2021).  Predicting  risk  factors  for postoperative  coronary  artery  bypass grafting  using  logistic  regression  and CHAID. Journal  of  Physics:  Conference Series ,
1725 (1).
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1725/1/012025 Nguyen, V. N., Yariyan, P., Amiri, M., Tran, A. D., Pham, T. D., Do, M. P., Ngo, P. T. T., Nhu, V.  H.,  Long,  N.  Q.,  &  Bui,  D.  T.  (2020).  A new  modeling  approach  for  spatial prediction  of  flash  flood  with  biogeography optimized  CHAID  tree  ensemble  and remote  sensing  data. Remote  Sensing , 12 (9). https://doi.org/10.3390/RS12091373 Nugroho,  M. R.,  Sasongko, R.  N.,  &  Kristiawan, M. (2021). Faktor-faktor yang Mempengaruhi  Kejadian  Stunting  pada Anak Usia Dini di Indonesia. Jurnal Obsesi : Jurnal  Pendidikan  Anak  Usia  Dini , 5 (2),
2269 – 2276. https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i2.1169
Prasetyono,  H.,  Abdillah,  A.,  Anita,  T., Nurfarkhana,  A.,  &  Sefudin,  A.  (2020). Identification  of  the  decline  in  learning outcomes  in  statistics  courses  using  the chi-squared  automatic  interaction  detection method. Journal  of  Physics:  Conference Series , 1490 (1). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1490/1/012072 Rodríguez-Sabiote,  C.,  Álvarez-Rodríguez,  J., Álvarez-Ferrandiz,  D.,  &  Zurita-Ortega,  F. (2021).  Using  chi-squared  automatic interaction  detection  modelling  to  identify student opinion profiles regarding same-sex couples as a family structure. Heliyon , 7 (3). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e0646 9 Simanullang, P., & Laia, Y. (2022). Pengetahuan
Ibu  Tentang  Stunting  Pada  Balita  Di Puskesmas  Pulo  Brayan  Kota  Medan Tahun 2022. Jurnal Darma Agung Husada , 9 (2), 40 – 47. Siregar, F. A., Surdayati, E., & Nurmaini. (2020).
Community Empowerment in The Prevention  of  Stunting  for  Children  Under Five. ABDIMAS TALENTA: Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 5 (2),
503 – 508. https://doi.org/10.32734/abdimastalenta.v5i 2.4963 Syahdan,  S.,  Arif,  A.,  &  Megawati,  M.  (2022). Analysis of the Factors that Cause Dengue Hemorrhagic  Fever  (DHF)  Using  Chi- Square  Automatic  Interaction  Detection (CHAID). International  Journal  of  Natural Science  and  Engineering , 5 (3),  104 – 113. https://doi.org/10.23887/ijnse.v5i3.41123 Yadika, A. D. N., Berawi, K. N., & Nasution, S. H. (2019).  Pengaruh  stunting  terhadap perkembangan kognitif dan prestasi belajar.
Jurnal Majority , 8 (2), 273 – 282. Zhao,  X.,  &  Nie,  X.  (2021).  Splitting  choice  and computational  complexity  analysis  of decision  trees. Entropy , 23 (10),  1 – 12. https://doi.org/10.3390/e23101241 Zian  Bula,  Resmawan,  L.  O.  N.,  &  Salmun  K. Nasib.  (2022).  Imrpoved  Chi-Square Automatic  Interaction  Detection  Pada Kasus  Literasi  Informasi. Jurnal  Statistika Dan Aplikasinya , 2 (1), 214 – 222. https://journal.universitasbumigora.ac.id/ind ex.php/bite