## Optimasi Algoritma Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Status Stunting
Omar Pahlevi 1* , Amrin 2 , Yopi Handrianto 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 omar.opi@bsi.ac.id , 2 amrin.ain@bsi.ac.id , 3 yopi.yph@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 19-11-2023 | Direvisi : 16-01-2024 | Disetujui : 23-01-2024
Abstrak - Setiap orangtua menginginkan buah hatinya tumbuh dengan sehat. Pola makan dengan mengkonsumsi makanan yang sehat dapat meminimalisir stunting . Kekurangan nutrisi dalam jangka panjang dapat menyebabkan stunting, yaitu masalah gizi kronis yang mengganggu pertumbuhan dan perkembangan fisik, termasuk berat badan dan tinggi badan yang rendah. Tindakan prefentif terhadap stunting merupakan kegiatan fundamental yang harus segera dikerjakan dapat berupa penyuluhan dan melakukan tindakan medis lebih lanjut. Pada data mining terdapat beberapa metode untuk mengekstraksi informasi diantaranya klasifikasi. Dalam penelitian ini, peneliti menerapkan algoritma Naïve  Bayes dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO)  untuk  klasifikasi  status  stunting  agar  dapat mengetahui apakah seorang anak mengalami kasus stunting atau tidak berdasarkan gender , age , birth weight , body weight , body length , dan breastfeeding . Pada hasil akhir penelitian diketahui bahwa tingkat akurasi kebenaran yang diperoleh melalui performa model algoritma Naïve Bayes sebesar 80,69% dan skor sebesar 0,801 dihasilkan dari Area  Under  the  Curva (AUC).  Kemudian  berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  model  algoritma Naïve  Bayes dengan Particle Swarm Optimization dapat diperoleh tingkat akurasi kebenaran sebesar 83,06% dengan nilai Area Under  the Curve (AUC) sebesar 0,801. Berdasarkan nilai akhir yang diperoleh bahwa pola penerapan  optimasi Particle  Swarm  Optimization pada  algoritma Naïve  Bayes dapat  meningkatkan  kinerja  metode  klasifikasi  yang digunakan pada kegiatan penelitian ini.
Kata Kunci : Klasifikasi, Naïve Bayes , Particle Swarm Optimization , Status Stunting
Abstracts - Every parent  wants their children to grow up healthy. Eating a healthy diet can  minimize stunting. Long-term nutritional deficiencies can lead to stunting, a chronic nutritional problem that impairs physical growth and  development,  including  low  body  weight  and  height.  Preventive  action  against  stunting  is  a  fundamental activity that must be done immediately in the form of counseling and taking further medical action.  In data mining there  are  several  methods  for  extracting  information  including  classification.  There  are  various  methods  for extracting information  using data mining, such as classification. In this  research, researchers will  apply Naïve Bayes  with  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  for  the  classification  of  stunting  status  in  order  to  determine whether a child has a case of stunting or not based on gender, age, birth weight, body weight, body length, and breastfeeding. In the final results of the research, it is known that the accuracy of the truth obtained through the performance of the Naïve Bayes algorithm model is 80.69% and a score of 0.801 resulting from Area Under the Curva (AUC). Then based on the calculation results with the Naïve Bayes algorithm model with Particle Swarm Optimization, it can be obtained a truth accuracy rate of 83.06% with an Area Under the Curve (AUC) value of 0.801. Based on the final value obtained, the pattern of applying Particle Swarm Optimization to the Naïve Bayes algorithm can improve the performance of the classification method used in this research activity.
Keywords : Classification, Naïve Bayes , Particle Swarm Optimization, Stunting Status
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  faktor  terpenting  dalam  menjalankan  aktivitas  sehari-hari.  Pola  hidup  sehat  dan makanan  yang  bergizi  dapat  menopang  kesehatan  tubuh  manusia.  Di  negara-negara  berkembang,  masalah kesehatan  masyarakat  yang  signifikan  berupa  malnutrisi  pada  balita  dapat  mengakibatkan  kematian  (Danso  & Appiah,  2023).  Pada  negara  Indonesia,  masalah  gizi  masih  menjadi  fokus  utama  yang  harus  segera  ditangani, terutama berkaitan dengan masalah gizi balita.  Hal ini sesuai dengan fakta bahwa masalah gizi seperti kekurangan gizi,  stunting  atau  kekurangan  gizi,  dan  masalah  gizi  lainnya  akan  menimbulkan  tantangan  bagi  keluarga, masyarakat,  dan  negara.  Kondisi  kesehatan  balita  dan  status  gizi  mereka menunjukkan  keadaan  gizi  kesehatan masyarakat  (Matdoan  et  al.,  2022).  Seorang  anak  yang  mengidap  stunting  cenderung  mengalami  penurunan kecakapan dalam berpikir, gangguan dalam pengucapan vokal, dan kesulitan dalam memahami sesuatu yang baru dengan  cara  yang  umum  (Ali  et  al.,  2021).  Salah  satu  kekurangan  gizi  kumulatif  jangka  panjang  yang menyebabkan stunting pada anak adalah malnutrisi. Stunting sangat umum terjadi pada anak-anak berusia antara 0 dan 60 bulan karena berbagai alasan (Sutarno et al., 2021).
Korelasi  variabel  yang  dapat  mengindikasikan  seorang  anak  mengidap  stunting  ada  beberapa  cara. Indikator  kondisi  fisik  menurut  umur  seorang  anak  yang  tidak  sesuai  dikarenakan  melebihi  defisit dua  standar deviasi melalui pengukuran antrofometri juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi stunting (Saeful Bachri et al., 2021). Tidaklah cukup untuk menilai status gizi balita hanya berdasarkan perkembangan fisiknya saja (Hidayat & Laluma, 2022). Kesehatan dan pertumbuhan kandungan secara signifikan dipengaruhi oleh perkembangan ibu hamil. Berat badan lahir rendah disebabkan oleh masalah dengan pertumbuhan janin di dalam rahim (Sapriatin & Sianturi, 2021). Efek jangka panjang yang signifikan dihasilkan dari stunting tidak hanya berdampak pada kualitas hidup anak di masa depan, tetapi juga menurunkan kapasitas aktivitas mental dan pembelajaran dalam kehidupan sehari-hari. Seorang anak yang tidak sehat dari segi fisiknya juga dapat berdampak dan mengakibatkan tingginya peluang  penyakit  yang  bersifat  kronis  bagi  anak  tersebut  (Riswanto  et  al.,  2023).  Stunting  pada  anak  balita disebabkan oleh beberapa faktor, termasuk terbatasnya akses terhadap makanan kaya gizi selama masa kehamilan dan  masa  balita,  pendidikan  ibu  yang  tidak  memadai  tentang  tentang  pola  makan  dan  kesehatan  sebelum kehamilan, asupan vitamin dan mineral yang tidak memadai, kehamilan remaja kehamilan remaja dan jarak yang dekat antar kehamilan (Damayanti & Jakfar, 2023). Terlambat atau kurang dalam mengidentifikasi faktor risiko akan meningkatkan kemungkinan terjadinya masalah (Islam et al., 2022). Program-program yang berkaitan dengan stunting diselenggarakan secara berkala untuk menurunkan prevalensi stunting (Ananta et al., 2023)
Untuk mengatasi masalah tertentu, data mining digunakan dalam hal menghasilkan informasi yang akurat berdasarkan  kegiatan  pengolahan  data  yang  baik.  Menemukan  hubungan  dan  keteraturan  pada  himpunan  data untuk  memecahkan  masalah  tertentu.  Teknik  klasifikasi  pada data  mining memiliki  kegunaan  yang  dapat mengkategorisasikan atau mengelompokkan data berdasarkan class atau target yang diberikan ke dalam atribut- atribut yang berbeda (Adzim et al., 2023). Klasifikasi status gizi stunting balita akan lebih mudah diketahui melalui penelitian ini. Informasi yang diperoleh dari pengolahan data stunting akan digunakan untuk menentukan apakah kondisi gizi balita mengalami stunting atau tidak. Kemudian hasil pengolahan data ini dapat dimanfaatkan untuk menghindari terjadinya stunting pada balita, dimana data yang sudah diolah dapat menjadi tolak ukur pendataan status  gizi  stunting  yang  dialami  oleh  balita  (Titimeidara  &  Hadikurniawati,  2021).  Pada data  mining model algoritma  klasifikasi  dapat  menunjukkan  keakuratan  sistem  dalam  pembagian  data . Sedangkan teknik  validasi model yang populer yakni K-fold Cross Validation sangat bermanfaat dalam penilaian kinerja klasifikasi. Teknik ini  memverifikasi  keakuratan  model  dengan  menggunakan  sekumpulan  data  tertentu.  Kumpulan  data  dibagi menjadi dua bagian untuk metode k-fold Cross Validation diantaranya data pelatihan dan data pengujian (Anam & Santoso, 2018).
Keakuratan perhitungan data mining kemudian dihitung menggunakan teknik confusion matrix . Teknik ini diperlukan  untuk  menilai  kinerja  model  klasifikasi.  Data  ini  kemudian  ditransformasikan  menjadi  sebuah  nilai sehingga kinerja model yang berbeda dapat dibandingkan, dimana dapat dilakukan dengan menggunakan ukuran kinerja (Sugiyarti & Maseleno, 2018). Ada beberapa istilah yang digunakan pada Confusion matrix antara lain TN ( True  Negative ),  TP  ( True  Positive ),  FP  ( False  Positive )  dan  FN  ( False  Negative )  (Simarmata  et  al.,  2022). Terlepas dari dua pendekatan yang telah dijelaskan sebelumnya, Kurva Receiver Operating Characteristics (ROC) digunakan  dalam  penelitian  ini.  Fungsi  kurva  ini  antara  lain  dapat  mendeskripsikan  lebih  terperinci, memvisualisasikan, mengatur, menyusun, dan menetapkan pengklasifikasian berdasarkan seberapa  baik  kinerja masing-masing algoritma. Kurva Receiver Operating Characteristics (ROC) digunakan agar dapat memperoleh perhitungan nilai Area Under Curve (AUC) (Bahri, 2020). Model algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization diterapkan oleh peneliti pada kegiatan penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  status  stunting.  Peneliti  menggunakan  algoritma Naive  Bayes pada penelitian  ini  dikarenakan  algoritma  dapat  menghasilkan  perhitungan  dengan  tingkat  presisi  sangat  tinggi  dan memiliki  kemampuan  meminimalisir  tingkat  standar error yang  baik  apabila  dibandingkan  dengan  semua pengklasifikasi  lainnya  (Wahyudin  et  al.,  2023).  Kemudian  peneliti  menggunakan  metode Particle  Swarm Optimization (PSO)  dikarenakan  model  optimasi  ini  menggunakan  substitusi  berbasis  populasi,  pencariannya dilakukan secara global, proses perhitungan dilakukan secara sederhana dan tidak membutuhkan banyak parameter
(Fauzi  &  Yunial,  2022).  Penelitian  yang  dikerjakan  oleh  (Zeniarja  et  al.,  2020)  memiliki  kemiripan  dalam  hal pembahasan  mengenai  topik  yang  membahas  mengenai  klasifikasi  status  gizi  stunting.  Metode  algoritma klasifikasi yang diterapkan pada penelitian ini yaitu algoritma naïve bayes . Sebanyak 300 record dalam dataset pada awalnya diberi jumlah 6 atribut dan 1 label. Hasil akurasi pengujian yang diperoleh sebesar 83,33%.
Penelitian lain yang berkaitan dengan kegiatan penelitian ini dikerjakan oleh (Arumi et al., 2023). Model algoritma  klasifikasi naïve  bayes digunakan  dengan  topik  pembahasan  mengenai  gizi  buruk  balita  di  kota Magelang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes berhasil memprediksi besarnya kasus gizi buruk balita  di kota Magelang dengan persentase akurasi sebesar 75% dikarenakan jumlah data training yang sangat minim, dan wilayah yang memiliki kasus gizi buruk terbanyak berada di tiga wilayah yaitu Magersari, Tidar Utara dan Panjang. Metode optimasi yang digunakan pada penelitian ini sama dengan kegiatan penelitian yang dilakukan oleh (Romli et al., 2021). Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menganalisis data produk cacat di PT Mane Indonesia dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO) dan Naïve Bayes Classifier . Hasil akurasi dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes mendapatkan  nilai  84.38%  dan  nilai  AUC  sebesar  0.953.  Nilai akurasi sebesar 88,62% dan nilai AUC sebesar 0,945 diperoleh melalui penerapan algoritma Naïve Bayes berbasis Particle  Swarm  Optimization .  Pada  penelitian  ini  dapat  diperoleh  informasi  bahwasanya  penerapan  algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dapat menghasilkan tingkat kontribusi sebesar 5,02% dalam memprediksi produk cacat.

## METODE PENELITIAN
Research  Framework yang  menjelaskan  kegiatan  penelitian  ini  diuraikan  secara  visual  pada  gambar  1, dimana  memiliki  beberapa  langkah  tahapan.  Belum  diketahuinya  algoritma  yang  tepat  dalam  klasifikasi  status stunting menjadi  topik  permasalahan  pada  kegiatan  penelitian  ini.  Suatu approach (model)  optimasi  algoritma naïve bayes berbasis Particle Swarm Optimization menjadi luaran akhir yang dihasilkan pada penelitian ini. Cross Validation , Confusion  Matrix dan  kurva Receiver  Operating  Characteristics (ROC)  diterapkan  pada  tahapan measurement .  Perangkat  lunak RapidMiner studio  8.0  digunakan  pada tahapan application  development sesuai dengan tahapan research framework ini.
Sumber: Hasil Penelitian (2023) Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Data
Pada  penelitian  ini dataset yang  digunakan  sebanyak  10.000 record ,  dimana  diperoleh  dari website https://www.kaggle.com/datasets/muhtarom/stunting-dataset . Variabel  pada  penelitian  ini  terdiri  dari Gender, Age, Birth Weight, Body Weight, Body Length, Breastfeeding, Stunting . Pada dataset ini variabel Stunting menjadi target  dengan  status Yes atau No .  Tabel  1  menjabarkan  sampel  himpunan  data  yang  digunakan  untuk  menguji algoritma yang akan diuji.
Tabel 1. Sample Dataset Gender Age Birth Weight Birth Length Body Weight Body Length Breastfeeding Stunting

## PROBLEMS
Belum diketahui algoritma yang akurat untuk  klasifikasi status stunting

## IMPLEMENTATION
Data pasien yang terdiagnosa  penyakit
stunting

## APPROACH
Optimasi algoritma
naïve bayes berbasis Particle Swarm Optimization

## DEVELOPMENT

## Framework
RapidMiner studio
8.0.

## MEASUREMENT
Cross Validation , Confusion Matrix , Kurva ROC

## RESULT
Algoritma klasifikasi yang paling akurat untuk  klasifikasi status stunting
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Male 17 3 49 10 72.2 No No Female 11 2.9 49 2.9 65 No Yes Male 16 2.9 49 8.5 72.2 No Yes Male 31 2.8 49 6.4 63 No Yes Male 15 3.1 49 10.5 49 No Yes Female 11 2.8 49 8.5 65 No No Male 35 2.8 49 10.5 72.2 No Yes Female 17 2.8 49 8 63 No Yes Male 10 2.7 49 8.4 73.5 No No Female 16 2.8 49 8.5 65 No Yes Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## B. Pengujian Model
Tahapan analisa kinerja  dan pengukuran model untuk menghasilkan nilai accuracy dan AUC dikerjakan melalui kegiatan eksperimen pada model yang diusulkan. Pada penelitian ini perangkat lunak RapidMiner studio 8.0.  digunakan  beserta  metode statistik yang dapat  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja model yakni  10-fold cross-validation. Sedangkan metode pengujian untuk evaluasi memanfaatkan Confusion Matrix dan ROC Curve atau Area Under Curve (AUC). 1. Confusion Matrix
a. Algoritma Naïve Bayes
Pada Tabel 2 mendeskripsikan penerapan confusion matrix untuk algoritma Naïve Bayes . Dimana terdapat 6907 record dikategorisasikan  “ Yes ”  diestimasikan  sesuai  dengan  data  riilnya,  lalu  1048 record diestimasikan “ No ”  tetapi  hasil  yang  diperoleh  “ Yes ”.  Kemudian  1162 record dikategorisasikan  “ No ”  diestimasikan  sesuai, selanjutnya 883 record dikategorisasikan “ Yes ” tetapi hasil yang diperoleh “ No ”. Tabel 2. Model Confusion Matrix untuk Algoritma Naïve Bayes accuracy :  80.69%  +/-
1.02% (mikro: 80.69%)
true no true yes class precission pred no 1162 1048 52.58% pred yes 883 6907 88.66% class recall 56.82% 86.83% Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2023) b. Algoritma Naive Bayes dengan Particle Swarm Optimization
Pada  Tabel  3  mendeskripsikan  penerapan confusion  matrix untuk  algoritma Naive  Bayes dengan memanfaatkan  model  optimasi Particle  Swarm  Optimization .  Diketahui  7319 record dikategorisasikan  “ Yes ” diestimasikan sesuai dengan data riilnya, lalu 636 record diestimasikan “ No ” tetapi ternyata “ Yes ”. Kemudian 987 record dikategorisasikan “ No ” diestimasikan sesuai, dan 1058 record diestimasikan “ Yes ” ternyata “ No ”. Tabel 3. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Bayes dengan Particle Swarm Optimization accuracy :  83.06%  +/- 1.01% (mikro: 83.06%)
true no true yes class precission pred no 987 636 60.81% pred yes 1058 7319 87.37% class recall 48.26% 92.01% Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2023) 2. Kurva Receiver Operating Characteristics (ROC)
a. Algoritma Naïve Bayes
Pada  gambar  2  ini  mendeskripsikan  mengenai  Kurva Receiver  Operating  Characteristics (ROC)  untuk algoritma Naïve  Bayes dimana  menghasilkan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar  0.801  ( Excellent Classification )
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: Hasil Penelitian (2023) Gambar 2. Kurva Receiver Operating Characteristics algoritma Naïve Bayes
Visualisasi  mengenai confusion matrix dihasilkan berupa kurva Receiver Operating Characteristics ini. Garis horizontal adalah false positives dan garis vertikal true positives . b. Algoritma Naive Bayes dengan Particle Swarm Optimization
Pada gambar 3 ini mendeskripsikan mengenai kurva Receiver Operating Characteristics (ROC) dari hasil penghitungan Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization menghasilkan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 0.801 ( Excellent Classification ).
Sumber: Hasil Penelitian (2023) Gambar 3. Kurva Receiver Operating Characteristics algortima Naive Bayes dengan Particle Swarm
Optimization
3. Analisis Hasil Komparasi
Pada  tabel  4  ini  menjabarkan  mengenai  komparasi  nilai accuracy dan  ROC  Curve  atau  AUC  pada algoritma Naive Bayes dan Naive Bayes dengan metode optimasi Particle Swarm Optimization .
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 4  Komparasi Nilai Accuracy dan AUC NB NB+PSO Accuracy 80.69% 83.06% AUC 0.801 0.801
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner  (2023)
Hasil akhir  yang tercantum pada Tabel 4 yang membandingkan accuracy dan AUC dari algoritma Naïve Bayes tanpa Particle Swarm Optimization dan Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization (PSO), dapat diketahui  bahwa  nilai accuracy algoritma Naïve  Bayes dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO)  memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes tanpa Particle Swarm Optimization (PSO). Sedangkan  nilai AUC-nya adalah sama. Nilai AUC untuk kategorisasi penggalian data dapat dikategorikan ke dalam beberapa kelompok (Nilawati & Achyani, 2019). a. 0.90-1.00 = very good classification stages b. 0.80-0.90 = good classification stages c. 0.70-0.80 = fair classification stages d. 0.60-0.70 = bad classification stages e. 0.50-0.60 = very bad classification stages Model  algoritma Naïve  Bayes dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO)  termasuk  kategori good classification stages mengacu pada hasil kategorisasi di atas.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  menggambarkan  bahwa  metode  optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dapat memberikan hasil yang lebih presisi. Dimana berdasarkan hasil penelitian dan pengujian, diperoleh tingkat akurasi kebenaran sebesar 80,69% dengan nilai Area Under the Curva (AUC) sebesar 0,801 dengan menerapkan model Naïve Bayes .  Sedangkan  tingkat akurasi  kebenaran sebesar 83,06% dengan nilai Area Under  the Curve (AUC) sebesar  0,801  dihasilkan  melalui  pemanfaatan  model Naïve  Bayes dengan  model  optimasi Particle  Swarm Optimization memberikan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi  dan  validasi  menegaskan  bahwasanya pemanfaatan  model  optimasi Particle  Swarm  Optimization dapat  menyebabkan  kenaikkan  presisi  perhitungan klasifikasi.  Penggunaan dataset dan  atribut  yang  lebih  komprehensif  dapat  menghasilkan  model  yang  dapat diterapkan  pada  berbagai  studi  kasus.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  melibatkan  penerapan  teknik algoritma  klasifikasi  lainnya,  seperti  contohnya Support  Vector  Machine (SVM),  Algoritma  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST), Bipolar  Slope  Network (GRNN),  serta  penggunaan  algoritma  optimasi  MSO  ( Multi  Swarm Optimization ) dan Algoritma Genetika (GA).

## REFERENSI
Adzim, F., Budianita, E., Nazir, A., & Syafria, F. (2023). Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Metode C4.5 Berbasis Web. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 5 (3), 515–525.
Ali, I., Ade Kurnia, D., Pratama, M. A., & Al Ma’ruf, F. (2021). Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor. KOPERTIP:  Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Informatika  Dan Komputer , 05 (03), 35–38.
Anam, C., &  Santoso, H. B. (2018). Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa.
Energy - Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , 8 (1), 13–19. https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/111
Ananta,  C.  J.,  Fariza,  A.,  &  Asmara,  R.  (2023). Stunting  Program  Classification  in  East  Java,  Indonesia  From Internet News Using Location-Based and SVM. 2023 International Electronics Symposium (IES) , 527–532. https://doi.org/10.1109/IES59143.2023.10242418
Arumi,  E.  R., Sumarno  Adi  Subrata, &  Anisa  Rahmawati. (2023). Implementation  of  Naïve  bayes  Method  for Predictor  Prevalence  Level  for  Malnutrition  Toddlers  in  Magelang  City. Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 7 (2), 201–207. https://doi.org/10.29207/resti.v7i2.4438
Bahri, S. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Keterlambatan Jam Masuk Kerja Menggunakan Algoritma Klasifikasi. Sistem Informasi (JUSIN) , 1 (1), 11–20.
Damayanti, D. K. D., & Jakfar, M. (2023). Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Algoritma Fuzzy C- Means  (Studi  Kasus  Posyandu  RW  01  Kelurahan  Jepara  Surabaya). MATHunesa:  Jurnal  Ilmiah Matematika , 11 (03),  524–533.  https://media.neliti.com/media/publications/249234-model-infeksi-hiv- dengan-pengaruh-percob-b7e3cd43.pdf
Danso, F., & Appiah, M. A. (2023). Prevalence and associated factors influencing stunting and wasting among children  of  ages  1  to  5  years  in  Nkwanta  South  Municipality,  Ghana. Nutrition , 110 ,  111996. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.nut.2023.111996
Vol. 4 No. 1 Januari 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Fauzi,  A.,  &  Yunial,  A.  H.  (2022).  Optimasi  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  K  –  Nearest Neighbor, dan Random Forest menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization pada Diabetes Dataset. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 8 (3), 470–481. https://doi.org/10.26418/jp.v8i3.56656 Hidayat, M. T., & Laluma, R. H. (2022). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Gizi Balita.
Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi Dan Elektronika , 7 (2), 64.
https://doi.org/10.32897/infotronik.2022.7.2.1702
Islam, M. M., Rahman, M. J., Islam, M. M., Roy, D. C., Ahmed, N. A. M. F., Hussain, S., Amanullah, M., Abedin,
M.  M., &  Maniruzzaman,  M.  (2022).  Application  of  machine  learning  based  algorithm  for  prediction  of malnutrition among women in Bangladesh. International Journal of Cognitive Computing in Engineering , 3 (January), 46–57. https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2022.02.002 Matdoan, M. Y., Matdoan, U. A., & Saleh Far-Far, M. (2022). Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Paket Pelayanan Stunting. PANRITA Journal of Science, Technology, and Arts , 1 (2), 41–46. https://journal.dedikasi.org/pjsta
Nilawati,  L.,  &  Achyani,  Y.  E.  (2019).  Optimasi  Metode  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  Pada  Prediksi Penilaian  Apartemen. Paradigma  -  Jurnal  Komputer  Dan  Informatika , 21 (2),  227–234. https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6159
Riswanto, B., Setiawan, W., Cahyo, S., Sahputro, E., & Majenang, S. K. (2023). Sistem Pakar Diagnosa Stunting pada Balita Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Waterfall . 3 (2), 468– 477.
Romli, I., Pardamean,  T.,  Butsianto, S.,  Wiyatno,  T.  N.,  &  Mohamad,  E.  Bin.  (2021).  Naive  Bayes  Algorithm Implementation Based on Particle Swarm Optimization in Analyzing the Defect Product. Journal of Physics: Conference Series , 1845 (1), 6–12. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1845/1/012020 Saeful Bachri, O., Mohamad, R., & Bhakti, H. (2021). Penentuan Status Stunting pada Anak dengan Menggunakan Algoritma KNN. Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS , 3 (2), 130–137. Sapriatin, B., & Sianturi, A. F. (2021). Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi Stunting pada Balita. Jurnal Media Informatika (JUMIN) , 3 (1), 24–37.
Simarmata, K. B., Hartomo, K. D., & Hartomo, K. D. (2022). Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2055–2070. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2258
Sugiyarti,  E.,  &  Maseleno,  A.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS)  Penyeleksian  Pemilihan  Penerima Beasiswa  SMA  N  1  Ulubelu  Tanggamus  Mengunakan  Data  Mining. Konferensi  Mahasiswa  Sistem Informasi , 6 (1), 62–69.
Sutarno,  H.  H.,  Latuconsina,  R.,  &  Dinimaharawati,  A.  (2021).  Prediksi  Stunting  Pada  Balita  Dengan Menggunakan Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbors. E-Proceeding of Engineering , 8 (5), 6657–6661. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/16456/16167 Titimeidara, M. Y., & Hadikurniawati, W. (2021). Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita. Jurnal Ilmiah Informatika , 9 (01), 54–59. https://doi.org/10.33884/jif.v9i01.3741
Wahyudin, W. C., Hana, F. M., & Prihandono, A. (2023). Prediksi  Stunting  Pada Balita Di Rumah Sakit Kota Semarang Menggunakan Naive Bayes. Jurnal Ilmu Komputer Dan Matemtika , 32–36.
Zeniarja, J., Widia, K., & Sani, R. R. (2020). Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection dalam Pengklasifikasian  Status  Gizi  Stunting  pada  Puskesmas  Pandanaran  Semarang. JOINS  (Journal  of Information System) , 5 (1), 1–9. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.2745