## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI STATUS STUNTING BALITA DI DESA BOJONGEMAS
Sri Widia Pebrianti 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia sw6107348@gmail.com

## ABSTRAK
Stunting pada balita menjadi salah satu permasalahan yang dialami dunia kesehatan. Stunting adalah suatu kondisi masalah kesehatan dengan dampak jangka panjang terhadap pertumbuhan dan perkembangan anak yang biasa terjadi pada periode 0-5 tahun. Kondisi ini dipengaruhi oleh pola makan dan nutrisi yang tidak sesuai dengan kebutuhan, serta berat dan tinggi badan yang tidak sesuai dengan umur. Kegiatan posyandu yang dilakukan setiap bulannya  dapat  membantu  dalam  mencegah  terjadinya  stunting.  Kegiatan  yang  rutin  dilakukan  dengan  cara memantau  perkembangan  status  gizi,  status  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak.  KNN  adalah  salah  satu algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk klasifikasi. KNN bekerja dengan cara mengukur jarak antara data yang akan diklasifikasi/diprediksi dengan data pelatihan yang sudah ada. Penelitian ini menerapkan teknik  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Mengelompokan  atau mengklasifikasikan sebuah data. Dalam penelitian ini, data yang diambil adalah usia, berat badan, tinggi badan dan  status  gizi  balita.  Pengujian  dilakukan  dengan  aplikasi  RapidMiner.  Hasil  penelitian  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  92%  dengan  jumlah  data  sebanyak  503  data.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi dalam upaya pemantauan kesehatan di Desa Bojongemas. Hasil dapat digunakan sebagai dasar untuk mengidentifikasi  balita  yang  memerlukan  perawatan  khusus  untuk  mengatasi  masalah  stunting.  Selain  itu, penerapan algoritma K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi status stunting balita diharapkan dapat meningkatkan ketepatan  identifikasi  status  stunting  sejak  dini  dan  mengoptimalkan  upaya  pencegahan  stunting.  Dengan menggunakan  K-Nearest  Neighbor,  deteksi  stunting  dapat  dilakukan  lebih  efisien  dan  sangat  memungkinkan dalam  pemberian  perawatan  yang  tepat  pada  tahap  awal  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak.  Penerapan algoritma k-Nearest Neighbor bukan hanya menghadirkan solusi teknologi informasi yang inovatif, tetapi juga berpotensi memberikan dampak positif bagi kesehatan anak-anak.
Kata kunci :  Klasifikasi, Algoritma K-Nearest Neighbor, Data Mining, Balita Stunting

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  teknologi  informasi  telah memberikan dampak besar disegala bidang kehidupan, salah  satunya  dibidang  kesehatan  dalam  upaya mengatasi  masalah  stunting.  Stunting  adalah  suatu kondisi dimana anak mengalami gangguan pertumbuhan  dan  kesehatan  akibat  ketidakcukupan gizi  yang  berlangsung  cukup  lama,  sehingga menyebabkan  tubuh  sang  anak  lebih  pendek dibandingkan  dengan  anak  seusianya.  Kondisi  ini disebabkan oleh malnutrisi dimana suatu kondisi pada seseorang  yang  disebabkan  oleh  asupan  gizi  yang terlalu  banyak  atau  terlalu  sedikit,  hal  tersebut  dapat dialami  ibu  saat  hamil  atau  anak  pada  masa pertumbuhan.  Akan  tetapi,  anak  pendek  belum  tentu stunting  bisa  saja  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor seperti genetik, hormon dan asupan nutrisi. Jadi, anak  pendek  belum  tentu  stunting  sedangkan  anak stunting sudah pasti terlihat pendek.
Saat  ini  permasalahan  yang  berdampak  cukup serius  di  wilayah  Desa  Bojongemas  ialah  masalah stunting. Stunting mengacu pada gangguan pertumbuhan  anak  sehingga  tubuh  sang  anak  lebih pendek,  hal  tersebut  dapat  berpengaruh  terhadap kualitas  hidup  dan  produktivitas  hidup  di  masa
dewasa.  Selain  itu,  stunting  juga  berkaitan  dengan ketidaksetaraan sosial dan ekonomi, karena anak-anak dari keluarga  yang berpendaatan rendah lebih rendah terhadap  kondisi  stunting.  Meskipun  upaya  telah dilakukan  untuk  mngurangi  stunting,  akan  tetapi faktor-faktor  risiko  tetap  menjadi  tangtangan.  Oleh karena  itu,  pentingnya  mengidentifikasi  anak-anak yang berisiko mengalami stunting sejak dini dan tidak boleh dipandang remeh. Hal ini memungkinkan untuk mengambil  tindakan  pencegahan  untuk  dapat membantu  mengurangi  dampak  buruk  stunting terhadap  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak. Faktor penyebab stunting seperti gizi buruk, kesehatan ibu dan lingkungan sosial ekonomi. Dalam konteks ini, penelitian  stunting  memiliki  peran  penting  dalam membantu mengidentifikasi faktor risiko dan memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  stunting  pada  masyarakat.  Pemahaman  yang lebih mendalam tentang faktor stunting sangat penting untuk mengatasi masalah ini. Tindakan terkait stunting adalah untuk mengurangi risiko dan dapat meningkatkan kualitias hidup anak.
Penelitian  sebelumnya  terkait  klasifikasi  status stunting  yang  dibuat  oleh  (Lonang  &  Normawati, 2022)  yaitu  klasifikasi  status  stunting  pada  balita
menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Berdasarkan hasil pengujian akurasi dari keberhasilan data  yang  diuji  memperoleh  hasil  92,2%.  Dari  hasil yang  diperoleh,  algoritma  KNN  cukup  baik  dalam mengklasifikasikan  data.[1]  Penelitian  yang  dibuat oleh (Saeful Bachri et al., 2021) yaitu penentuan status stunting  pada  balita  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  83%  dengan  error  rate  0,142.[2]  Penelitian selanjutnya  dibuat  oleh  (Prasetiya  et  al.,  2020)  yaitu klasisfikasi  status  stunting  balita  menggunakan  K- Nearest Neighbor (KNN). Berdasarkan hasil pengujian  akurasi  memperoleh  hasil  hasil  terbaik sebesar 98,89%.[3]
Pencapaian  yang  diingkan  dalam  penelitian  ini ialah  untuk  mengembangkan  dan  menerapkan  model klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  untuk mengidentifikasi  status  stunting  pada  balita.  Untuk mengidentifikasi  sejak  dini  kasus  stunting  dengan lebih  cepat  dan  tepat.  Dengan  penerapan  algoritma KNN  dapat  membantu  tenaga  medis  dan  penyedia layanan kesehatan dalam memutuskan tindakan  yang sesuai berdasarkan hasil klasifikasi status stunting. Ini dapat membantu dan memastikan balita yang berisiko stunting  agar  mendapatkan  perawatan  gizi  yang diperlukan. Serta memberikan wawasan, pemahaman dan penerapan teknologi dalam pemantauan keshatan anak,  khusunya  dalam  upaya  pencegahan  stunting dalam upaya mengurangi angka stunting pada balita.
Data balita seperti usia, berat badan, tinggi badan dan status gizi dikumpulkan dari sampel yang relevan. Teknik  analisis  data  seperti  pemrosesan,  pembagian dan  penerapan  algoritma  KNN.  Hasil  analisis  yang berkaitan  dengan  penggunaan  data  dalam  konteks kesehatan  anak  dan  pengambilan  keputusan  medis. Metode  ini  menggabungkan  teknik  informatika dengan  pemahaman  dalam  bidang  kesehatan  untuk memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  serta  dapat mengidentifikasi  dini  dalam  pencegahan  stunting balita.
Teknologi  informasi  dan  pemrosesan  data  telah menjadi alat yang semakin penting dalam pemantauan kesehatan anak dan pemahaman faktor risiko stunting. Algoritma KNN adalah metode klasifikasi yang tepat dalam  mengidentifikasi  status  stunting  berdasarkan data.  Algoritma  KNN  dapat  memperbaiki  akurasi dalam pengklasifikasian status stunting. Wilayah Desa Bojongemas  sering  menghadapi  tantangan  khusus dalam  pemantauan  kesehatan anak,  membuat teknologi berperan penting dalam mengatasi kendala. Identifikasi  faktor  risiko  stunting  dapat  membantu penyedia  layanan  kesehatan  agar  lebih  tepat  sasaran. Melalui  pemahaman  yang lebih dalam tentang faktor risiko  stunting  upaya  pencegaan  stunting  dapat difokuskan  dengan  lebih  efisien.  Penelitian  ini  dapat berpotensi memengaruhi perbaikan kebijakan kesehatan anak.
2. TINJAUAN PUSTAKA
Klasifikasi Status Stuning Pada Balita Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature
Selection  Backward  elimination.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi  status  stunting  pada balita dengan menggunakan metode KNN menggunakan  seleksi  fitur  backward  elimination. Hasil  penelitian  menunjukan  rata-rata  akurasi  ialah 91,90% dan hasil algoritma KNN dengan penambahan backward elimination sebesar 92,20%. Hasil  tersebut menunjukan  bahwa  penerapan  backward  elimination mampu  menaikan  nilai  akurasi  pada  algoritma KNN.[1]
Penentuan  Status  Stunting  Pada  Anak  Dengan Menggunakan  Algorima  KNN.  Stunting  yang  terjadi di Desa Sirampog Kabupaten Brebes masih cenderung tinggi sekitar 3,77% balita yang masih mengalami gizi buruk  dan  stunting,  serta  13,20%  balita  yang  masih mengalami  gizi  kurang  dan  cenderung  stunting. Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan klasifikasi status gizi balita dengan menggunakan algoritma KNN.[2]
Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slagit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini  menggunakan  pendekatan  data  mining  dengan algoritma KNN yaitu menggunakan perhitungan jarak euclidean. Sebuah metode untuk mengelompokan atau mengklasifikasikan  sebuah  data.  Parameter  yang dipakai pada penelitian ini ialah umur, berat badan dan tinggi badan. [3]
Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Gizi  Balita.  Data  yang  diambil  dari puskesmas haurgeulis indramayu mengenai perkembangan  gizi  balita  diwilayah  tersebut  bisa dibilang  kurang  baik  karena  status  gizi  diwilayah tersebut mencapai 2228 balita. Yang mempunyai gizi baik berjumlah 1927, gizi buruk 8, gizi kurang 64 dan gizi  lebih  229  balita.  Dari  data  tersebut  dapat disimpulkan bahwa perkembangan gizi balita di Desa Haurgeulis  cukup  baik.  Mungkin  yang  perlu diperhatikan  adalah  jumlah  baita  yang  memiliki  gizi lebih,  karena  itu  akan  berdampak  ke  masa pertumbuhan dan ditakutkan akan menjadi obesitas.[4]
Penerapan Algoritma K-Narest Neighbor (KNN) Dengan  Fitur  Relief-F  Dalam  Penentuan  Status Stunting.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan algoritma KNN dengan metode seleksi Relief-F unuk menentukan  atribut  terbaik  dan  akurasi  pada  balita dalam penentuan status stunting atau normal. Dataset yang digunakan dari tahun 2020-2022 sebanyak 6.913 data  dan  diambil  dari  Puskesmas  Tanjungsari..  Dari eksperiman  dataset  yang  tidak  balance  dan  yang balance  di  setiap  kelasnya,  eksperimen  nilai  K  pada splitting data 10% (90 : 10) , splitting data 20 % (80 : 20), splitting data 30% (70 : 30), splitting data 40% (60 : 40) , dan splitting data 50% (50 : 50), secara umum menunjukan  bahwa  peningkatan  akurasi  terhadap  K- Nearest  Neighbor  pada  kasus  data  balita  dalam penentuan stunting tidak terlalu signifikan. Dan hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  seleksi  fitur  pada  5 Atribut yang berdasarkan iterasi dari Relief-F berhasil menaikkan  nilai  akurasi  dengan  bobot  terbaik  yang ditemukan pada iterasi ke-5 adalah pada  atribut  Usia
Saat Ukur dan Tinggi. Nilai akurasi terbaik ada pada nilai K = 1, data test 50% (50:50) dengan seleksi fitur 2 atribut menghasilkan akurasi 98,16%.[5]
Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes Dalam  Menentukan  Status  Gizi  Balita.  Tujuan penelitian ini adalah untuk mempermudah masyarakat khususnya  orang  tua  dalam  mengatasi  permasalahan gizi  yang  dialami  dengan  cara  memberikan  fasilitas berupa  sistem  informasi  berbasis  website,  serta memberikan  rekomendasi  metode  mana  yang  paling akurat  diantara  KNN  dan  Naive  Bayes  dalam menentukan  status.    Hasil  dari  penelitian  ini  tingkat akurasi metode Naive Bayes lebih unggul dengan nilai sebesar 87,5% sedangkan metode KNN 71,25%.[6]
Penerapan  KNN  dan  ANN  Pada  Klasifikasi Status Gizi Balita Berdasarkan Indeks Antropomentri. Berdasarkan  pengukuran  antropometri,  pengukuran status gizi balita dilakukan dengan variabel umur, jenis kelamin, berat badan dan tinggi badan. Hasil penelitian menunjukan nilai akurasi yang paling optimum (99%) dengan nilai error (0.007).[7]
Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada Klasifikasi  Penentuan  Gizi  Balita  (Studi  Kasus  di Posyandu Desa Bluto). Metode KNN  pada klasifikasi penentuan  gizi  balita  dengan  uji  akurasi  confusion matrix  nilai  klasifikasi  Berdasarkan  dari  hasil pengujian akurasi terhadap nilai K = 3 dan K = 5 dapat di  lihat  nilai  akurasi  yang  di  peroleh  terdapat perbedaan  nilai  akurasi.  Berdasarkan  uji  coba  yang dilakukan  terhadap  25  data  uji  nilai  akurasi  K  =  3 mempunyai akurasi 88% dan nilai K = 5 mempunyai nilai  akurasi  84%.  Nilai  akurasi  akan  berkurang dengan bertambahnya nilai K.[8]
Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Berbasis Web. Penelitian ini menggunakan 412 data gizi balita. Hasil dengan  naive  bayes  mendapat  akurasi  80,60% sedangkan  dengan  KNN  didapatkan  akurasi  91.79%. Metode  KNN  mempunyai  kelebihan  karena  mampu bekerja dengan maksimal.[9]
Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan  metode  KNN,  dimana  metode  KNN merupakan metode pengklasifikasian atau mengelompokkan  data  uji  yang  belum  diketahui kelasnya  ke  beberapa  tetangga  terdekat  dengan menggunakan rumus perhitungan jarak. Variabel yang digunakan  pada  sistem  ini  berdasarkan  data Anthropometri  atau  pengukuran  tubuh  manusia  yaitu U(Umur), BB (Berat Badan), TB (Tinggi Badan), LK (Lingkar  Kepala).  Hasil  dari  sistem  ini  adalah  status gizi berdasarkan BB/U (Berat Badan menurut Umur) yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, gizi lebih.[10]
Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Dalam  Penentuan  Klasifikasi  Tingkat  Kedalaman Kemiskinan  Provinsi  Jawa  Timur.  Kemiskinan menjadi  masalah  yang  dijumpai  diseluruh  Negara, khususnya  Negara  berkembang  seperti  Indonesia. Rendahnya  tingkat  ketimpangan  dalam  pengeluaran antar  masyarakat  miskin  disuatu  daerah  dapat
diketahui  dengan  melihat  turunnya  nilai  indeks kedalaman  kemiskinan  yang  menunjukkan  bahwa rata-rata  pengeluaran  mendekati  garis  kemiskinan. Pengklasifikasian tingkat kemiskinan yang tepat akan bermanfaat dalam pengambilan kebijakan pemerintah dalam  pemberantasan  kemiskinan.  Tujuan  penelitian ini  untuk  mendeskripsikan  karakteristik  tingkat kedalaman kemiskinan provinsi Jawa Timur 2020 dan mendapatkan  hasil  klasifikasi  tingkat  kedalaman kemiskinan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  terdapat  23  Kabupaten/Kota  yang  termasuk dalam kategori klasifikasi tingkat  kemiskinan kurang dari  rata-rata  dan  15  Kabupaten/Kota  sisanya  masuk dalam  kategori  klasifikasi  tingkat  kemiskinan  lebih dari  rata-rata.  Hasil  akurasi  yang  dihasilkan  dari klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor  menunjukkan  akurasi  tertinggi  sebesar 76.67% dengan nilai  parameter k terbaik  yaitu k  =  1 dan k = 2.[11]
Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Stunting  Pada  Baita. Stunting di Kota Semarang sebesar 20,37%. Penelitian ini  menggunakan  data  yang  diambil  dari  Puskesmas Pandanaran. Data tersebut kemudian akan diolah dan dijadikan  sebagai  informasi  mengenai  normal  atau tidaknya status gizi stunting pada balita. Hasil akurasi metode Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan stunting status gizi mencapai 88% dengan jumlah data 300 data.[12]
Klasifikasi Stunting Balita Menggunakan Naive Bayes  Dengan  Seleksi  Fitur  Forward  Selection. Penelitian  ini  menggunakan  data  balita  tahun  2018 yang  di  dapat  dari  Puskesmas  Pandanaran  Kota Semarang dengan usia balita 0 – 59 bulan. Penelitian ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan kinerja  algoritma  Naive  Bayes  Classifier  itu  sendiri pada proses klasifikasi status gizi stunting pada balita dengan  bantuan  metode  foward  selection.  Dataset diolah kemudian membandingkan hasil yang diperoleh antara  hanya  dengan  menerapkan  algoritma  Naive Bayes Classifier dan algoritma Naive Bayes Classifier dengan  metode  foward  selection.  Terbukti  dari  hasil pengujian  dengan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier saja,  yang  dilakukan  pada  seluruh  data  pada  dataset berjumlah  300  record  akurasinya  adalah  85,33% Sedangkan hasil akurasi dari percobaan menggunakan algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dengan  metode foward  selection  adalah  89,67  %.  Artinya  pengujian menggunakan  metode  forward  selection  dapat meningkatkan  hasil  akurasi.  Hasil  kenaikan  akurasi sebesar 4,34%.[13]
Algoritma  K-Means  Untuk  Klasifikasi  Provinsi di  Indonesia  Berdasarkan  Paket  Pelayanan  Stunting. Indonesia  merupakan  negara  urutan  kelima  yang memiliki  prevalensi  anak  stunting  tertinggi  setelah India, China, Nigeria dan Pakistan. Pada penelitian ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi  indikator  paket layanan stunting berdasrkan provinsi di Indonesia dan data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang
diperoleh  dari  Publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Republik  Indonesia  Tahun  2022.  Penelitian  ini diperolah  hasil  bahwa  terdapat  3  cluster  dalam klasifikasi  program  paket  layanan  stunting  di Indonesia  yaitu  cltuster  0  terdiri  dari  Provinsi Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Kepulauan Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  DI Yogyakarta,  Banten,  Bali,  NTB,  Kalimantan  Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Tenggara  Gorontalo.  Cluster  1 terdiri dari Provinsi Aceh, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Cluster 2 terdiri dari Provinsi Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  NTT dan Sulawesi Selatan.[14]
Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection  Dalam  Pengklasifikasian  Status  Gizi Stunting  Pada  Puskesmas  Pandanaran  Semarang. Meningkatnya  kasus  stunting  pada  balita  ini memerlukan  suatu  upaya  dalam  penanganan  dan pencegahan secara dini. Untuk memperoleh informasi tersebut  diperlukan  metode  data  mining  dengan menerapkan  Naive  Bayes  dan  penggunaan  fitur Forward  Selection. Untuk  mendapatkan hasil keputusan  dari  klasifikasi  status  gizi  stunting digunakanlah  algoritma  NBC,  sedangkan  untuk meningkatkan  nilai  akurasinya  menggunakan  foward selection  dengan  melakukan  seleksi  fitur  yaitu menghapus sebagian atribut yang tidak sesuai di dalam
tahapan klasifikasinya. Hasil akurasi klasifikasi status gizi  stunting  pada  balita  dengan  algortima  NBC  saja pada penelitian ini sebesar 83,33%, sedangkan untuk algoritma  NBC  dengan  fitur  Forward  Selection mencapai  86,00%.  Peningkatan  hasil  akurasi  tampak baik  ketika  dilakukan  penggabungan  algoritma  NBC dengan fitur Foward Selection.[15]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode penelitian stunting melibatkan beberapa tahapan-tahapan untuk mengumpulkan dan menganalisis data terkait stunting. Tahapan penelitian yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  meliputi  study literature,  pengumpulan  data,  analisis  data,  proses perhitungan,  analisis  hasil,  dan  kesimpulan.  Berikut adalah bagan tahapan-tahapan metode penelitian:
Gambar 1. Metode Penelitian Tabel 1 Penjelasan Metode Penelitian Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Study Literature Dampak stunting pada pertumbuhan fisik, kesehatan anak dan lingkungann sosial ekonomi Pengumpulan data stunting Pengumpulan Data Pengukuran tinggi badan, berat badan harus dilakukan dengan benar. Kesalahan dalam pengukuran dapat menghasilkan data yang tidak akurat Pengumpulan data stunting Analisis Data Tingkat stunting diberbagai kelompok usia, jenis kelamin dan apa penyebabnya Menganalisis data Proses Perhitungan Memastikan perhitungan stunting benar Memeriksa data Analisis Hasil Memastikan hasil penghitungan benar Memastikan hasil perhitungan benar Kesimpulan Merangkum semua hasil Merangkum semua hasil

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  relevan  dalam  klasifikasi status  stunting  balita  dapat  berasal  dari  berbagai sumber. Data penelitian ini diambil di setiap posyandu di Desa Bojongemas. Data tersebut termasuk kedalam data  primer,  data  primer  adalah  data  yang  diperoleh dan  dikumpulkan  langsung  dari  objek  yang  di  teliti, data tersebut berisi tentang data posyandu setiap bulan di Desa Bojongemas.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  secara  langsung dengan  mengambil  hasil  di  setiap  posyandu  di  Desa Bojongemas  dengan melibatkan atribut penimbangan berat badan, pengukuran tinggi badan dan status gizi. Ini  dapat  dilakukan  dengan  bantuan  alat  pengukuran
yang  sesuai.  Selain  itu,  informasi  seperti  usia,  jenis kelamin  dan  riwayat  pertumbuhan  balita  perlu diketahui. Informasi tentang faktor-faktor lingkungan dapat dikumpulkan melalui wawancara orang tua atau wali  balita.  Sehingga  dapat  menghasilkan  data  yang relevan.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik  penelitian  ini  melibatkan  beberapa tahapan  dan  langkah-langkah  dengan  menerapkan algoritma KNN untuk klasifikasi status stunting pada balita.  Serta  menggunakan  metode  KDD  untuk mengelompokan  status  stunting  pada  balita.  Yang akan  dilakukan  dalam  proses  penelitian  ini, diantaranya :
Study Literature Kesimpulan Pengumpulan Data Analisis Data Proses Perhitungan Analisis Hasil
Gambar 2. Metode KDD
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam menerapkan  algoritma  KNN  untuk  pengelompokan status  stunting  balita  di  Desa  Bojongemas  adalah dengan  menggunakan  metode  Knowledge  Discovery in  Databases  (KDD).  Berikut  beberapa  tahapan diantaranya :
Tabel 2 Penjelasan Metode KDD
Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas 1. Selection Seleksi Data Data tidak semua dipakai, oleh karena itu hanya data yang digunakan untuk dianalisis yang akan diambil. Untuk analisis diperoleh dari posyandu (Usia, Berat Badan, Tinggi Badan, Status Gizi dan Wawancara Orangtua/Wali). 2. Preprocessing Pemilihan Data Data yang terkumpul selanjutnya diseleksi mana saja yang dibutuhkan dan yang tidak dibutuhkan untuk mempermudah dalam memahami dan meningkatkan kualitas data. 3. Transformation Transfortasi Data Transfortasi data dilakukan dengan jelas pada bentuk data yang valid atau siap untuk dilakukan proses data mining. 4. Data Mining Mengidentifikasi Informasi Pada proses ini dilakukan pemodelan data dengan menggunakan algoritma. 5. Interpretation/Evaluation Interpretasi/Evaluasi
Proses yang mudah dipahami yang berasal dari proses data mining pada pola informasi.

## 3.5. Jadwal Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  selama  4  bulan  (1 semester)  di  Desa  Bojongemas  dengan  waktu  yang diperlukan pada penelitian ini adalah:
Gambar 3. Jadwal Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  ini  akan  menyajikan  data  hasil temuan  selama  proses  penelitian  berlangsung.  Data disajikan  dalam  bentuk  tabel,  statistik,  dan  gambar. Pada  penelitian  ini  dataset  posyandu  di  Desa Bojongemas  sebanyak  503  data  pada  tahun  2023 menggunakan atribut seperti usia, berat badan, tinggi badan  dan  status  gizi.  Kemudian  dilakukan perhitungan  pengklasifikasian  menggunakan  aplikasi Rapidminer.

## 4.2. Data Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  stunting  di  Desa  Bojongemas  pada  tahun  2023. Kemudian data tersebut diseleksi dan akan digunakan untuk  diolah  dalam  klasifikasi  status  stunting menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Tahapan  seleksi dilakukan  di  Micrososft  Excel  dengan  atribut  yang digunakan diantaranya usia, berat badan, tinggi badan dan  status  gizi.  Hasil  seleksi  data  menghasilkan  503 data.

## Gambar 4. Data Selection

## 4.3. Data Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan preprosessing data yaitu proses  cleaning  atau  pembersihan  data.  Proses penghapusan data yang tidak diperlukan seperti nama, jenis  kelamin,  dan  nama  orang  tua.  Sedangkan  data yang akan digunakan adalah usia, berat badan, tinggi badan  dan  status  gizi.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan penentuan  label.  Label  yang  akan  digunakan  yaitu BB/TB.

## 4.4. Data Transformation
Pada  tahap  transformation  ini  dilakukan  proses transformasi data kedalam bentuk format yang sesuai untuk  diproses  kedalam  data  mining.  Proses pembentukan  data  berdasarkan  data  yang  ada,  data diseleksi  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  atribut mana yang dapat memengaruhi stunting.

## 4.5. Data Mining
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian ini adalah klasifikasi status stunting dengan menggunakan algoritma KNN dan akan diaplikasikan kedalam  aplikasi  Rapidminer.  Rapidminer  sendiri adalah platform peangkat lunak yang digunakan untuk analisis data. Ini menyediakan berbagai alat dan fitur
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Observasi Wawancara
Perancangan Pengumpulan Data Penulisan Laporan SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER Tahapan Penelitan DESEMBER
BULAN
No Usia Berat Tinggi BB/U ZS
BB/U TB/U ZS TB/U BB/TB ZS
BB/TB 1 1 Tahun - 6 Bulan - 30 Hari 8.25 79 Berat Badan Normal -1.97 Normal -0.92 Gizi Kurang -2.1 2 4 Tahun - 1 Bulan - 5 Hari 14.15 94 Berat Badan Normal -1.03 Pendek -2.17 Gizi Baik 0.41 3 4 Tahun - 0 Bulan - 1 Hari 14 90 Berat Badan Normal -1.02 Pendek -2.96 Risiko Gizi Lebih 1.12 4 3 Tahun - 7 Bulan - 9 Hari 13 89 Berat Badan Normal -1.45 Pendek -2.9 Gizi Baik 0.34 5 4 Tahun - 2 Bulan - 20 Hari 12 91 Kurang -2.65 Sangat Pendek -3.22 Gizi Baik -1.13 6 2 Tahun - 6 Bulan - 12 Hari 12 85 Berat Badan Normal -0.92 Pendek -2.11 Gizi Baik 0.34 7 1 Tahun - 6 Bulan - 9 Hari 8.3 73 Berat Badan Normal -1.8 Pendek -2.74 Gizi Baik -0.61 8 1 Tahun - 5 Bulan - 24 Hari 8.2 74 Berat Badan Normal -1.82 Pendek -2.25 Gizi Baik -1 9 1 Tahun - 3 Bulan - 8 Hari 9.3 72 Berat Badan Normal -0.99 Pendek -2.92 Gizi Baik 0.57 10 ............................................ ..... ... ..... ..... ..... ..... ..... ..... 503 3 Tahun - 1 Bulan - 27 Hari 14.09 93 Berat Badan Normal 0,07 Pendek -2,7 Risiko Gizi Lebih 1,86
untuk  membantu  pengguna  menjalankan  proses analisis  data,  mulai  dari  import  data  hingga  hasil. Berikut  adalah  tahapan-tahapan  pengklasifikasian status stunting balita. Diantaranya:
a. Tampilan halaman utama Rapidminer
Gambar 5. Halaman Utama Rapidminer
Pada  gambar  di  atas  adalah  tampilan  halaman utama  Rapidminer  ketika  dibuka.  Rapidminer  adalah platform  analisis  data  yang  mudah  digunakan  serta perangkat  lunak  mandiri  untuk  analisis  data  mining, text  mining  dan  analisis  prediksi.  Halaman  utama Rapidminer menyediakan akses cepat ke berbagai fitur dan fungsi yang tersedia dalam platform tersebut.
b. Proses input data dengan format Excel
Gambar 6. Input Data Excel
Read  Excel  adalah  salah  satu  operator  atau  alat yang  umumnya  digunakan  dalam  platform  analisis data. Gambar di atas menjelaskan proses penginputan data.  Data  yang  diinput  bisa  berbagai  macam  format seperti  CSV,  Excel  dan  masih  banyak  lainnya.  Akan tetapi  file  yang  akan  diuji  di  aplikasi  Rapidminer  ini menggunakan  data  dengan  format  Excel  yang  sudah disiapkan.
c. Set Role Gambar 7. Set Role Gambar 8. Pelabelan
Set  Role  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menentukan peran atau jenis variabel dari suatu atribut dalam  dataset.  Pada  gambar  di  atas  menjelaskan penggunaan operator set role, setelah data dimasukan sesuai dengan format yang dibutuhkan kemudian akan dilakukan  pelabelan.  Label  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah TB/BB.
d. Split Data dengan penentuan Ratio
Gambar 9. Split Data
Split  Data  digunakan  dalam  Rapidminer  untuk membagi  dataset  menjadi  dua  bagian  atau  lebih, dengan penentuan ratio tertentu antara bagian-bagian tersebut.  Pada  gambar  di  atas  menjelaskan  split  data digunakan  untuk  membagi  data  training  dan  testing secara otomatis dengan ketentuan ratio 0,9 dan 0,1.
Gambar 10. Penentuan Ratio
e. Proses K-Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 11. KNN
K-Nearest Neighbor adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi. Pada gambar di atas menjelaskna penerapan Algoritma K-Nearest  Neighbor  untuk  pengklasifikasian  data. Dalam  penelitian  in  K-Nearest  Neighbor  digunakan untuk mengklasifikasi data.
f. Apply Model

## Gambar 12. Apply Model
Pada gambar di atas, menjelaskan Apply Model di  mana  kemampuan  model  yang  telah  dilatih  untuk menghasilkan  prediksi  data  yang  diuji.  Apply  model ini  menggunakan  evaluasi  yang  sesuai  dengan  tipe masalah  yang  sedang  dihadapi,  di  antaranya klasifikasi.  Setelah  model  dilatih  dengan  dataset pelatihan,  operator  Apply  Model  digunakan  untuk menerapkan  model  tersebut  pada  dataset  pengujian atau  dataset  baru  yang  belum  terlihat  sebelumnya. Kemudian,  model  memberikan  klasifikasi  data  di dalam  dataset  pengujian,  memungkinkan  evaluasi kinerja  model  berdasarkan  metrik  klasifikasi  yang
sesuai  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  lainnya. Dengan  menggunakan  evaluasi  klasifikasi  yang sesuai, kita dapat mengukur sejauh mana model dapat mengklasifikasikan  data  dengan  benar,  memberikan wawasan  yang  berharga  untuk  mengoptimalkan kinerja model pada tugas klasifikasi tertentu.
g. Performance
Gambar 13. Performance
Pada  gambar  di  atas  menjelaskan  metode  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  atau hasil  dari  proses  analisis  data.  Performance memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model atau  algoritma  berkinerja  dalam  melakukan  tugas klasifikasi.  Kinerja  model  merupakan  langkah  dalam proses  data  mining  yang  memungkinkan  pengguna untuk  mengukur  sejauh  mana  model  mampu memberikan klasifikasi yang akurat dan relevan.

## 4.6. Evaluation
Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi hasil dari algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengetahui kesimpulan dari proses data mining. Hasil  proses  data  mining  tersebut  perlu  ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti.
Gambar 14. Performance Vector
Pada  gambar  di  atas  adalah  hasil  evaluasi  dari Performance Vector. Performance Vector memberikan gambaran  menyeluruh  tentang  kinerja  model  K- Nearest Neighbor yang telah diterapkan dalam proses analisis  data.  Hasil  evaluasi  ini  umumnya  mencakup berbagai  kinerja  seperti  akurasi,  presisi  dan  recall. Penggunaan  Performance  Vector  untuk  membuat keputusan informasi yang lebih baik, mengoptimalkan
model,  atau  menyesuaikan  algoritma  agar  sesuai dengan kebutuhan analisis data.
Gambar 15. Hasil Data
Gambar di atas adalah hasil dari data yang telah diuji  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbor. Setelah  proses  pelatihan  model  dengan  dataset pelatihan,  model  tersebut  diuji  pada  dataset  yang sebelumnya,  dan  hasil  klasifikasi  dari  setiap  data terdapat dalam gambar di atas.

## 4.7. Klasifikasi  status  stunting  balita  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor
Gambar 16. Hasil Klasifikasi Klasifikasi status stunting pada balita menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  adalah suatu  pendekatan  dalam  analisis  data  untuk
mengklasifikasi  status  stunting  berdasarkan  data balita. KNN adalah metode pembelajaran mesin yang termasuk  dalam  kategori  pembelajaran  berbasis instans.
Gambar  16  adalah  hasil  data  yang  telah  diuji dengan  aplikasi  Rapidminer.  Hasil  akurasi  mendapat nilai  92,00% dengan jumlah data sebanyak 503 data. Jumlah  label  yang  diprediksi  benar  gizi  kurang berjumlah  15,  gizi  baik  24,  risiko  gizi  lebih  2,  gizi buruk 2, gizi lebih 2 dan obesitas 1. Sedangkan jumlah yang  diprediksi  gizi  kurang  ternyata  gizi  baik berjumlah  1,  gizi  baik  ternyata  risiko  gizi  lebih berjumlah  1  dan  gizi  kurang  ternyata  gizi  buruk berjumlah 2.
4.8. Jumlah  akurasi  dengan  algoritma  K-Nearest Neighbor  dalam  menentukan  status  stunting balita
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  K-Nearest Neighbor  telah  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 92,00%  dengan  jumlah  503  data.  Akurasi  sebesar 92,00%  menunjukkan  keberhasilan  model  dalam mengklasifikasi  status  stunting  balita.  Meskipun ukuran  dataset  relatif  sedang,  model  masih  mampu memberikan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Hasil  ini
NO BB/TB PREDICTION BB/TB USIA BERAT TINGGI BB/U ZS BB/U TB/U ZS TB/U ZS BB/TB 1 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 11 Bulan - 0 Hari 11.02 87 Berat Badan Normal -1.97 Pendek -2.3 -1.04 2 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 4 Bulan - 11 Hari 11 83 Berat Badan Normal -1.44 Pendek -2.33 -0.22 3 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 1 Bulan - 3 Hari 13.45 89.02.00 Berat Badan Normal -0.64 Pendek -2.03 0,04930556 4 Gizi Kurang Gizi Kurang 0 Tahun - 10 Bulan - 21 Hari 7 72 Berat Badan Normal -2.22 Pendek -2.75 -0.78 5 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 4 Bulan - 14 Hari 12.05 93 Kurang -1.99 Sangat Pendek -3.04 -0.11 6 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 9 Bulan - 21 Hari 13.05 94 Berat Badan Normal -1.51 Pendek -2.06 -0.46 7 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 3 Bulan - 21 Hari 12 89.04.00 Berat Badan Normal -3.05 Sangat Pendek -3.59 -1.4 8 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 0 Bulan - 13 Hari 10 83 Sangat Kurang -2.38 Pendek -2.76 -0.99 9 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 9 Bulan - 11 Hari 10 83 Kurang -1.24 Pendek -2.43 00.07 10 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 7 Bulan - 10 Hari 08.05 81 Berat Badan Normal -1.65 Pendek -2.08 -0.48 11 Obesitas Obesitas 0 Tahun - 2 Bulan - 18 Hari 05.07 54 Berat Badan Normal -1.85 Pendek -2.22 -0.93 12 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 0 Bulan - 4 Hari 09.09 78 Berat Badan Normal -2.66 Sangat Pendek -3.23 -1.15 13 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 9 Bulan - 2 Hari 07.09 77 Kurang -2.16 Pendek -2.03 -1.57 14 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 9 Bulan - 8 Hari 9 80.08.00 Kurang -2.37 Sangat Pendek -3.57 -0.27 15 Risiko Gizi Lebih Risiko Gizi Lebih 2 Tahun - 10 Bulan - 14 Hari 0,5104167 80 Berat Badan Normal -1.63 Sangat Pendek -3.2 00.42 16 Gizi Buruk Gizi Buruk 4 Tahun - 2 Bulan - 29 Hari 10.07 103 Sangat Kurang -1.24 Pendek -2.93 00.48 17 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 7 Bulan - 16 Hari 9 80.06.00 Kurang -1.85 Sangat Pendek -3.64 0,05347222 18 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 1 Bulan - 18 Hari 08.05 81 Berat Badan Normal -1.73 Sangat Pendek -3.24 00.37 19 Gizi Buruk Gizi Buruk 2 Tahun - 6 Bulan - 19 Hari 08.02 85 Sangat Kurang -1.59 Pendek -2.07 -0.49 20 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 0 Bulan - 4 Hari 07.04 74.03.00 Berat Badan Normal -1.03 Pendek -2.46 00.27 21 Risiko Gizi Lebih Gizi Baik 4 Tahun - 9 Bulan - 12 Hari 16 95 Berat Badan Normal -0.75 Pendek -2.02 0,05138889 22 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 6 Bulan - 30 Hari 08.27 81 Berat Badan Normal -1.85 Pendek -2.29 -0.87 23 Gizi Baik Gizi Baik 0 Tahun - 7 Bulan - 8 Hari 07.03 67 Berat Badan Normal -3.05 Sangat Pendek -3.59 -1.4 24 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 10 Bulan - 13 Hari 11.04 88 Berat Badan Normal -1.24 Pendek -2.93 00.48 25 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 0 Bulan - 15 Hari 09.01 84 Berat Badan Normal -1.63 Sangat Pendek -3.2 00.42 26 Gizi Kurang Gizi Kurang 3 Tahun - 10 Bulan - 6 Hari 0,4763889 94 Kurang -3.55 Normal -0.47 -4.99 27 Gizi Lebih Gizi Lebih 3 Tahun - 6 Bulan - 15 Hari 15.26 90 Berat Badan Normal -3.9 Pendek -2.03 -3.75 28 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 2 Bulan - 21 Hari 12.01 92 Kurang -1.68 Normal 02.04 -3.44 29 Gizi Kurang Gizi Kurang 0 Tahun - 6 Bulan - 25 Hari 06.06 70 Berat Badan Normal -3.66 Normal -1.03 -4.4 30 Gizi Baik Gizi Kurang 3 Tahun - 5 Bulan - 23 Hari 0,5111111 91.08.00 Kurang -1.76 Normal -0.16 -2.32 31 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 9 Bulan - 8 Hari 10.01 81 Kurang -1.78 Normal -0.36 -2.23 32 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 3 Bulan - 24 Hari 13.09 93 Berat Badan Normal -2.71 Pendek -2.2 -2.15 33 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 2 Bulan - 29 Hari 08.04 78 Berat Badan Normal -2.26 Normal -1.59 -2.03 34 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 2 Bulan - 22 Hari 11 81 Berat Badan Normal -2.33 Normal -0.58 -2.85 35 Gizi Baik Gizi Baik 0 Tahun - 7 Bulan - 21 Hari 06.04 61 Berat Badan Normal -1.59 Normal 0,06875 -2.74 36 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 2 Bulan - 11 Hari 11.06 85 Berat Badan Normal -1.74 Normal 0 -2.43 37 Gizi Buruk Gizi Kurang 0 Tahun - 11 Bulan - 28 Hari 08.02 80.06.00 Berat Badan Normal -1.99 Normal -0.94 -2.3 38 Gizi Lebih Gizi Lebih 3 Tahun - 1 Bulan - 5 Hari 16 89 Berat Badan Normal -0.75 Normal 0,1381944 -2.58 39 Risiko Gizi Lebih Risiko Gizi Lebih 2 Tahun - 2 Bulan - 25 Hari 12.03 81 Berat Badan Normal -2.9 Pendek -2.05 -2.46 40 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 2 Bulan - 13 Hari 13.03 96 Berat Badan Normal -1.28 Normal 0,0611111 -2.32 41 Gizi Baik Gizi Baik 1 Tahun - 10 Bulan - 9 Hari 10.05 80 Berat Badan Normal -1.97 Normal -0.85 -2.19 42 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 6 Bulan - 27 Hari 08.02 79 Kurang -2.71 Normal -1.85 -2.58 43 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 2 Bulan - 12 Hari 15.02 97 Berat Badan Normal -1.59 Normal -0.2 -2.18 44 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 2 Bulan - 19 Hari 11.08 90 Berat Badan Normal -1.42 Normal 0,0458333 -2.31 45 Gizi Kurang Gizi Kurang 3 Tahun - 1 Bulan - 5 Hari 11.05 96 Berat Badan Normal 00.12 Pendek -2.54 02.25 46 Gizi Kurang Gizi Kurang 1 Tahun - 4 Bulan - 4 Hari 9 83 Berat Badan Normal 0,068056 Pendek -2.04 0,14930556 47 Gizi Baik Gizi Baik 3 Tahun - 0 Bulan - 18 Hari 10.06 85 Sangat Kurang -0.53 Sangat Pendek -3.1 03.19 48 Gizi Buruk Gizi Kurang 0 Tahun - 8 Bulan - 18 Hari 05.09 73 Sangat Kurang -1.14 Sangat Pendek -3.74 01.51 49 Gizi Baik Gizi Baik 2 Tahun - 2 Bulan - 27 Hari 11 82 Berat Badan Normal -1.21 Sangat Pendek -3.02 01.05 50 Gizi Baik Gizi Baik 4 Tahun - 3 Bulan - 28 Hari 13.11 94 Berat Badan Normal 00.11 Pendek -2.42 01.09
menandakan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor dapat efektif dalam mengklasifikasikan status stunting balita.  Tingkat  akurasi  sebesar  92,00%  menandakan bahwa  sebagian  besar  prediksi  yang  dihasilkan  oleh model  sesuai  dengan  label  sebenarnya  pada  data pengujian.

## 4.9. Dampak  dari  hasil  klasifikasi  status  stunting balita menggunakan algoritma KNN
Klasifikasi  status  stunting  balita  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dapat memiliki dampak yang  signifikan  dalam  pemahaman  dan  penanganan masalah  gizi  buruk  pada  anak-anak.  Berikut diantaranya:
a. Kemampuan mendeteksi dini status stunting pada balita.
b. Hasil klasifikasi yang cepat dan akurat.
c. Hasil klasifikasi dapat digunakan untuk meningkatkan  kesadaran  masyarakat  tentang pentingnya  gizi  yang  baik  dan  perawatan  yang baik bagi anak-anak.
d. Hasil  klasifikasi  dapat  menjadi  sumber  data untuk penelitian lebih lanjut mengenai pengklasifikasian status stunting balita.
4.10. Karakteristik
Stunting adalah kondisi terhambatnya pertumbuhan  fisik  dan  perkembangan  anak  akibat kekurangan  gizi  yang  berkepanjangan,  biasanya terjadi  pada  masa  pertumbuhan.  Berikut  adalah beberapa karakteristik tentang stunting:
a. Rendahnya  tinggi  badan,  anak  yang  mengalami stunting memiliki tinggi badan yang lebih pendek dibandingkan dengan anak seusianya.
b. Berat badan proposional, meskipun anak stunting memiliki  tinggi  badan  yang  lebih  pendek,  berat badan  seringkali  proposional  dengan  tinggi badannya.  Contoh  seorang  anak  stunting memiliki  tinggi  badan  yang  lebih  pendek  untuk usianya,  tetapi  berat  badannya  masih  sesuai dengan  tinggi  badan  tersebut.  Hal  ini  dapat menciptakan  perkiraan  bahwa  anak  tersebut memiliki berat badan yang normal.
c. Keterlambatan  pertumbuhan,  dapat  diukur dengan  membandingkan  tinggi  badan  anak dengan standar pertumbuhan yang sehat.
d. Pengaruh lingkungan dan gizi, stunting seringkali  disebabkan  oleh  kondisi  lingkungan yang  kurang  sehat  dan  kurangnya  nutrisi  yang memadai.

## 4.11. Rekomendasi
Pencegahan dan penanganan stunting melibatkan berbagai  aspek,  seperti  nutrisi,  perawatan  kesehatan dan lingkungan. Berikut adalah beberapa rekomendasi untuk mengatasi stungting. Diantaranya:
a. Peningkatan  gizi  ibu  hamil  seperti  memberikan pendidikian  gizi  kepada  ibu  hamil  tentang pentingnya  asupan  nutrisi  yang  cukup  selama
kehamilan  dan  mengonsumsi  makanan  bergizi seperti buah, sayuran, protein dan zat besi.
b. Asupan  nutrisi  anak  dengan  mendorong pemberian ASI eksklusif selama 6 bulan pertama kehidupan.
c. Menyediakan atau memberikan makanan tambahan yang kaya nutrisi seperti buah, sayuran sesuai dengan pertumbuhan anak.
d. Peningkatan  kebersihan  dengan  menyediakan akses air bersih.
e. Melakukan  penelitian  dan  pemantauan  terus menerus  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor risiko stunting.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, disimpulkan bahwa algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  efektif  dalam mengklasifikasi  status  stunting  pada  balita.  Dengan kemampuannya  memproses  data  usia,  berat  badan, tinggi  badan,  dan  status  gizi,  KNN  mampu memberikan  hasil  klasifikasi  yang  akurat,  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  92,00%  dari  503  data.  Hasil klasifikasi  ini  memiliki  dampak  positif  dalam mendukung  deteksi  dini  stunting  pada  balita  di  Desa Bojongemas.  Secara  keseluruhan,  penerapan  KNN dalam klasifikasi status stunting memberikan kontribusi positif dengan kinerja baik. Sebagai saran, penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan eksplorasi  algoritma  lain  atau  penggabungan  metode data  mining  untuk  hasil  yang  lebih  bervariatif. Pemilihan  dataset  dengan  periode  lebih  banyak  juga dapat meningkatkan kedalaman analisis pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  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.
[2]  O.  Saeful  Bachri  and  R.  M.  Herdian  Bhakti, “Penentuan  Status  Stunting  pada  Anak  dengan Menggunakan  Algoritma  KNN,” J.  Ilm.  Intech Inf. Technol. J. UMUS , vol. 3, no. 02, pp. 130– 137, 2021, doi: 10.46772/intech.v3i02.533.
[3]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” INFORMATICS Educ. Prof. J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  1,  p.  93,  2020,  doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[4]  M.  T.  Hidayat  and  R.  H.  Laluma,  “Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi Gizi  Balita,” Infotronik    J.  Teknol.  Inf.  dan Elektron. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  64,  2022,  doi: 10.32897/infotronik.2022.7.2.1702.
[5]  K.  M.  Rajabi,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor ( KNN ) Dengan Fitur Relief-F Dalam Penentuan  Status  Stunting,”  vol.  3,  pp.  3555–
3568, 2023.
[6]  J.  Pratama,  F.  Fauziah,  and  ...,  “Metode  K- Nearest  Neighbor  Dan  Naive  Bayes  Dalam Menentukan Status Gizi Balita,” Brahmana J. … , vol.  4,  no.  2,  pp.  214–221,  2023,  [Online]. Available: https://www.pkm.tunasbangsa.ac.id/index.php/b rahmana/article/view/197%0Ahttps://www.pkm. tunasbangsa.ac.id/index.php/brahmana/article/vi ewFile/197/196
[7]  I. P. D. Suarnatha, I. M. Agus, and O. Gunawan, “Jurnal  Computer  Science  and  Information Technology ( CoSciTech ) manusia,” CoSciTech , vol. 3, no. 2, pp. 73–80, 2022.
[8]  R.  Wahyudi,  M.  Orisa,  and  N.  Vendyansyah, “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors Pada  Klasifikasi  Penentuan  Gizi  Balita  (Studi Kasus Di Posyandu Desa Bluto),” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  750–757, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3738.
[9]  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.
[10]  H. Saleh, M. Faisal, and R. I. Musa, “Klasifikasi Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  120–126,  2019,  doi: 10.51876/simtek.v4i2.60.
[11]  C.  A.  Rachma,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Dalam  Penentuan  Klasifikasi Tingkat  Kedalaman  Kemiskinan  Provinsi  Jawa Timur,” 2022.
[12]  M.  Y.  Titimeidara  and  W.  Hadikurniawati, “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Untuk  Klasifikasi  Status  Gizi  Stunting  Pada Balita,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 01, pp. 54–59, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i01.3741.
[13]  W.  Cholid  Wahyudin,  “Klasifikasi  Stunting Balita  Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan Seleksi Fitur Forward Selection,” J. Bisnis Digit. dan Sist. Inf. , vol. 1, pp. 71–74, 2020, [Online]. Available:
https://ejr.stikesmuhkudus.ac.id/index.php/jiko ma/article/view/1220%0Ahttps://ejr.stikesmuhk udus.ac.id/index.php/jikoma/article/viewFile/12 20/760
[14]  M.  Y.  Matdoan,  U.  A.  Matdoan,  and  M.  Saleh Far-Far, “Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Provinsi  di  Indonesia  Berdasarkan  Paket Pelayanan Stunting,” PANRITA J. Sci.  Technol. Arts ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  41–46,  2022,  [Online]. Available: https://journal.dedikasi.org/pjsta
[15]  J. Zeniarja, K. Widia, and R. R. Sani, “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Forward  Selection dalam  Pengklasifikasian  Status  Gizi  Stunting pada Puskesmas Pandanaran Semarang,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol.  5, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.2745.