JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 1, Tahun 2022, Halaman 130 - 139 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
APLIKASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) PADA KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA STUNTING DENGAN PENGUJIAN K-FOLD CROSS VALIDATION
Riza Rizqi Robbi Arisandi 1 , Budi Warsito 2* , Arief Rachman Hakim 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email: budiwrst2@gmail.com

## ABSTRACT
The case of stunting in Indonesia is a problem that has been discussed for a long time. One of many efforts to overcome this problem is through an accelerated stunting reduction program to improve the nutritional status of the community and also to reduce the prevalence of stunting or stunted toddlers. Generally, the index used to determine the nutritional status of stunting toddlers height compared to age. This study aims to identify the classification  results,  evaluate  the  model,  and  predict  the  nutritional  status  of stunting toddlers  using  the Naïve Bayes Classifier algorithm with K-Fold  Cross Validation testing. The data processing system used is the GUI-R (Graphical  User Interface)  in order to  facilitate the analysis process  by  implementing the Shiny Package  in  the  Rstudio  program.  The  results  of  accuracy  using Naïve  Bayes  Classifier with  10-Fold  Cross Validation test obtained the highest accuracy on the 6th iteration with an accuracy 94.39%, while the lowest accuracy  on  the  8th  iteration  with  an  accuracy  82.08%.  Overall,  the  average  accuracy  in  each  iteration  is 88.46%, so it can be concluded that Naïve Bayes Classifier model considered good enough to classified data on the nutritional status of stunting toddlers. Keywords : Stunting , Data Mining, Naïve Bayes Classifier , K-Fold Cross Validation , Shiny Package

## 1. PENDAHULUAN
Stunting adalah  kondisi  ketika  balita  memiliki  tinggi  badan  di  bawah  rata-rata.  Hal ini diakibatkan asupan gizi yang diberikan dalam waktu yang panjang tidak sesuai dengan kebutuhan. Stunting berpotensi memperlambat perkembangan otak dengan dampak jangka panjang  berupa  keterbelakangan  mental,  rendahnya  kemampuan  belajar,  dan  risiko serangan  penyakit  kronis  seperti  diabetes,  hipertensi,  hingga  obesitas  (Kemenkes  RI, 2011).  Kasus stunting di  Indonesia  merupakan  masalah  yang  sudah  mengakar  sejak dahulu.  Masalah stunting penting  untuk  diselesaikan,  karena  berpotensi  mengganggu potensi  sumber  daya  manusia  dan  berhubungan  dengan  tingkat  kesehatan,  bahkan kematian anak. Pada awal tahun 2021, Pemerintah Indonesia menargetkan angka stunting turun  menjadi  14  persen  di  tahun  2024  melalui  program  percepatan  penurunan stunting sebagai  upaya  untuk  meningkatkan  status  gizi  masyarakat  dan  juga  untuk  penurunan prevalensi stunting atau balita pendek.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  status  gizi  balita stunting perlu  dilakukan  untuk mengetahui  bagaimana  pengklasifikasian  status  gizi  balita stunting tersebut  agar  dapat diketahui secara mendetail dengan akurasi yang tepat. Salah satu algoritma yang digunakan untuk  klasifikasi  yaitu  algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) .  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan  klasifikasi  status  gizi  balita stunting dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) dengan  menambahkan  metode K-Fold  Cross  Validation . K-Fold  Cross  Validation adalah  salah  satu  dari  jenis  pengujian  Cross  Validation  yang  berfungsi  untuk  menilai kinerja  proses  sebuah  metode  algoritma  dengan  membagi  sampel  data  secara  acak  dan mengelompokkan  data  tersebut  sebanyak  nilai  K  (Rohani  et  al.,  2018).  Pengujian menggunakan K-Fold  Cross  Validation memiliki  kelebihan  dapat  melihat  model  yang memiliki  akurasi  terbaik  karena  data  secara  random  dibagi  menjadi  K-partisi  sehingga dapat  diketahui  komposisi  model  terbaik.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi status  gizi  balita stunting dengan Naïve Bayes  Classifier dengan  pengujian K-Fold  Cross Validation .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengklasifikasikan  status  gizi  balita stunting
dengan  maksimal,  mengevaluasi  model  dengan  akurasi  terbaik,  dan  mengaplikasikan model untuk memprediksi status gizi balita stunting .
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Status Gizi Balita Stunting
Menurut Supariasa (2016) Status gizi adalah perwujudan dari keadaan keseimbangan di  dalam  bentuk  variabel  tertentu,  atau  perwujudan  dari  nutriture  dalam  bentuk  variabel tertentu.  Salah  satu  metode  untuk  mengukur  status  gizi  adalah  dengan  menggunakan pengukuran  antropometri.  Pengukuran  antropometri  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu indeks tinggi badan menurut umur. Indeks Tinggi badan menurut umur adalah tinggi badan  anak  yang  dicapai  pada  umur  tertentu. Indeks  tinggi  badan  menurut  umur memberikan indikasi masalah gizi yang  sifatnnya kronis sebagai akibat dari keadaan yang berlangsung  lama.  Keadaan  tersebut  bisa  berupa  kemiskinan,  perilaku  hidup  tidak  sehat, dan  asupan  makanan  kurang  dalam  waktu  yang  lama  sehingga  mengakibatkan  anak menjadi  pendek.  Untuk  menentukan  nilai  indeks  tersebut  digunakan Z-Score . Z-Score untuk  tinggi  badan  menurut  umur  adalah  nilai  simpangan  TB  normal  menurut  baku pertumbuhan WHO. Rumus yang digunakan untuk menghitung Z-Score TB/U dirumuskan sebagai berikut:
𝑍 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑇𝐵 𝑈 = 𝑇𝐵 𝐴𝑛𝑎𝑘 − 𝑇𝐵 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑆𝑡𝑑 𝑇𝐵 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 (1)
Menurut  World Health  Organization  (2006) stunting adalah kondisi dimana keadaan tubuh yang pendek hingga melampaui defisit 2 SD ( Z-Score = < -2 SD) di bawah standar yang  ditetapkan  yaitu  median  panjang  atau  tinggi  badan  populasi  yang  menjadi  referensi internasional.

## 2.2. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klasifikasi. Naïve Bayes Classifier mengasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya.
Berikut persamaan teorema bayes.

## 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) 𝑃(𝐵|𝐴)
(2)
Keterangan: 𝐴 : Sampel data yang label kelasnya tidak diketahui. 𝐵 : Kelas hasil klasifikasi 𝑃(𝐴|𝐵) : Probabilitas terjadinya A jika B diketahui 𝑃(𝐵|𝐴) : Probabilitas terjadinya B jika A diketahui 𝑃(𝐴) : Probabilitas prior A 𝑃(𝐵) : Probabilitas prior B dan bertindak sebagai
Diasumsikan  bahwa  kumpulan  data  berisi  n instance (kasus) 𝑥 𝑖 ,  i=1,2,...,  n,  yang terdiri  dari  atribut  p,  yaitu 𝑥 𝑖 =( 𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , … , 𝑥 𝑝𝑖 ).    Setiap instance diasumsikan  milik  satu (dan  hanya  satu)  kelas  y ∈ { 𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑐 }.  Pengklasifikasian Naϊve  Bayes sederhana menggunakan  probabilitas  ini  untuk  menetapkan  sebuah instance ke  kelas.  Menerapkan teorema  Bayes  (persamaan  2)  dan  menyederhanakan  notasi  sedikit,  maka  didapat persamaan:
𝑃(𝑦 𝑗 |𝑥 𝑖 ) = 𝑃(𝑥 𝑖 |𝑦 𝑗 )𝑃(𝑦 𝑗 ) 𝑃(𝑥 𝑖 ) ( (3)
Catatan  bahwa  pembilang  dalam  persamaan  (3)  adalah  probabilitas  gabungan  dari 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑗 .  Di  sini  hanya  akan  menggunakan  x  dengan  menghilangkan  indeks  i  untuk disederhanakan. Oleh karena itu, pembilangnya dapat ditulis ulang sebagai berikut:
P(x|y j )P(y j )    =  P(x, y j ) = P(x 1 , x 2 , … , x p , y j ) Karena P(a, b) = P(a|b)P(b) , maka = P(x 1 |x 2 , x 3 , … , x p , y j )P(x 2 , x 3 , … , x p , y j ) = P(x 1 |x 2 , x 3 , … , x p , y j )P(x 2 |x 3 , x 4 , … , x p , y j )P(x 3 , x 4 , … , x p , y j ) = P(x 1 |x 2 , x 3 , … , x p , y j )P(x 2 |x 3 , x 4 , … , x p , y j ) … P(x p |y j )P(y j ) Diasumsikan  bahwa 𝑥 𝑖 tidak  bergantung  satu  sama  lain.  Asumsi  tersebut  merupakan asumsi  yang  jelas-jelas  dilanggar  di  sebagian  besar  aplikasi  praktis  dan  sebab  disebut dengan “naif”. Hal tersebut yang membedakan Bayesian dengan Naϊve Bayes. Asumsi ini menyiratkan  bahwa P(x 1 |x 2 , x 3 , … , x p , y j ) = P(x 1 |y j ) ,  misalnya.  Jadi,  probabilitas gabungan dari x dan y j adalah:
P(x|y j )P(y j ) = P(x 1 |y j ). P(x 2 |y j ) …  P(x p |y j ). P(y j ) = ∏ P(x k |y j ) 𝑝 𝑘=1 . P(y j ) ( 4)
Jika persamaan (4) dimasukkan ke persamaan (3) maka didapatkan:
P(y j |𝑥) = ∏ P(x k |y j ) 𝑝 𝑘=1 . P(y j ) P(x) ( 5)
Keterangan:
P(y j |𝑥) : Probabilitas data dengan vektor x pada kelas y
𝑃(y j ) : Probabilitas awal kelas 𝑦 ( prior probability ) ∏ P(x k |y j ) 𝑝 𝑘=1 : Probabilitas independen kelas 𝑦 dari semua fitur dalam vektor 𝑥
𝑃(𝑥) : Probabilitas dari 𝑥 , tidak bergantung pada kelasnya.
Penentuan  kelas  yang  cocok  bagi  suatu  sampel  dilakukan  dengan  cara membandingkan  nilai posterior untuk  masing-masing  kelas  dan  mengambil  kelas dengan nilai posterior yang tinggi. Kelas terbaik dalam klasifikasi Naïve Bayes ditentukan dengan mencari Maximum a Posteriori (MAP) kelas C map melalui persamaan 8 sebagai berikut:
𝐶 𝑀𝐴𝑃 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑦𝜖𝑌 𝑃(𝑦) ∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝑦) 𝑛 𝑘=1
( 6)
Argmax merupakan  fungsi  untuk  mengambil  nilai  terbesar  sub  kelas  y  dari  kelas  Y. Pada  persamaan  6  tidak  memuat  nilai P(x) ,  faktor  tersebut  dapat  dihilangkan  karena memiliki  nilai  yang  positif  dan  tetap  untuk  semua  kelas  sehingga  tidak  mempengaruhi perbandingan  nilai posterior .  Perlu  menjadi  perhatian  pula  bahwa  metode Naïve  Bayes
Classifier ini  dapat  digunakan  bila  sebelumnya  telah  tersedia  data  yang  dijadikan  acuan untuk melakukan klasifikasi.
Menurut Han & Kamber (2006) jika A k nilai kontinu, maka perhitungan nilai posterior dilakukan  dengan  cara  yang  berbeda.  Atribut  dengan  nilai  kontinu  diasumsikan  memiliki distribusi gaussian dengan mean µ dan standar deviasi σ, didefinisikan sebagai berikut.
𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) = 1 √2𝜋𝜎 𝑐 𝑖 𝑒 − (𝑥 𝑘 −𝜇 𝑐𝑖, ) 2 2𝜎 𝑐𝑖 2 (8)
Keterangan: 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) : Peluang 𝑥 𝑘 bersyarat 𝐶 𝑖 𝑥 𝑘
: Nilai data k yang akan diklasifikasi k : data yang akan diklasifikasi; k = 1, 2, 3, ..., m; m  : jumlah data yang akan diklasifikasi 𝐶 𝑖
: Sub kelas C yang dicari ( 𝐶 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 , 𝐶 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘 , 𝐶 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘 )
i : kelas yang diklasifikasikan (normal, pendek, dan sangat pendek); i = 1, 2,
3 𝜇 𝑐 𝑖 : Mean , menyatakan rata-rata atribut dengan kelas ci
𝜎 𝑐 𝑖 : Standar deviasi atribut dengan kelas ci 2.3. K-Fold Cross Validation Cross Validation adalah sebuah metode dari teknik data mining yang bertujuan untuk memperoleh hasil akurasi maksimum ketika data dibagi menjadi dua subset (data latih dan data uji). Salah satu dari jenis pengujian Cross Validation adalah K-Fold Cross Validation yang  berfungsi  untuk  menilai  kinerja  proses  sebuah  metode  algoritma  dengan  membagi sampel data secara acak dan mengelompokkan data tersebut sebanyak nilai K pada K-Fold. Pada pendekatan metode K-Fold Cross Validation , dataset dibagi menjadi sejumlah buah partisi  secara  acak.  Data  partisi  tersebut  diolah  sejumlah  K  kali  eksperimen  dengan masing-masing  eksperimen  menggunakan  data  partisi  ke-K  sebagai data  testing dan menggunakan sisa partisi lainnya sebagai data training (Kurniawan, 2017).
2.4. Evaluasi Model
Kriteria evaluasi yang dipertimbangkan adalah akurasi, standard deviation, F1 Score, Recall,  Precision  dan  specificity (Attal  et  al.,  2015).  Pada  penelitian  ini,  evaluasi  yang dilakukan adalah dengan menghitung akurasi dan F1 Score . Pengukuran kinerja klasifikasi juga dihitung dengan Confusion Matrix dengan Precision dan Recall .
Confusion  Matrix merupakan  alat  pengukuran  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  kinerja  atau  tingkat  kebenaran  proses  klasifikasi.  Penggunaan Confusion Matrix dapat  dianalisa  seberapa  baik classifier dapat  mengenali record dari  kelas-kelas yang  berbeda. Confusion  Matrix terdiri  dari  tabel  yang  berisi  jumlah  data  yang  tepat diklasifikasikan dan jumlah data yang tidak tepat diklasifikasikan (Indriani, 2014).
Akurasi  merupakan  metode  pengujian  berdasarkan  tingkat  kedekatan  antara  nilai prediksi  dengan  nilai  aktual.  Melalui  hasil  analisis  berupa  jumlah  data  yang diklasifikasikan secara benar maka dapat diketahui akurasi hasil  prediksi (Kabir & Hasan, 2017). Persamaan akurasi seperti pada persamaan berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑁 × 100% (9)
Presisi  merupakan  metode  pengujian  dengan  melakukan  perbandingan  jumlah informasi relevan yang didapatkan sistem dengan jumlah seluruh  informasi yang terambil
oleh  sistem  baik  yang  relevan  maupun  tidak  (Kabir  &  Hasan,  2017).  Persamaan  presisi ditunjukkan pada persamaan berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(10)
Recall merupakan  metode  pengujian  yang  membandingkan  jumlah  informasi relevan yang didapatkan sistem dengan jumlah seluruh informasi relevan yang ada dalam koleksi  informasi  (baik  yang  terambil  atau  tidak  terambil  oleh  sistem)  (Kabir  &  Hasan, 2017). Persamaan Recall ditunjukkan pada persamaan berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(11)
F-measure merupakan harmonic  mean dari Precision dan Recall (Tripathy  et  al.,
2016). Persamaaan F1 Score ditunjukkan pada persamaan berikut:
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (12)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data pada penelitian merupakan data sekunder yang diperoleh dari dari Puskesmas Padangsari,  Kec.  Banyumanik,  Kota  Semarang  pada  Tahun  2021.  Data  yang  digunakan yaitu data kuantitatif berupa data status gizi balita stunting dengan variabel yang digunakan yaitu  jenis  kelamin,  tinggi  badan,  berat  badan,  lingkar  lengan  atas  dan  usia.  Pada  proses pengumpulan data ini diperoleh sejumlah 1066 data.

## 3.2. Isi dari metode penelitian
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  dalam penulisan Tugas Akhir ini diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data kemudian diinput ke dalam sebuah file bertipe csv ( microsoft excel)
2. Melakukan  proses prepocesing data  untuk  menyiapkan  data  agar  bisa  diolah. Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  berupa Data  Cleaning dan Data Transformation
3. Mengidentifikasi data dengan melakukan analisis deskriptif pada data
4. Hasil prepocesing data di input ke dalam database program RStudio
5. Klasifikasi dengan Naïve Bayes Classifier
a. Menentukan nilai K untuk K-Fold Cross Validation , ditentukan K=10
b. Dataset dibagi menjadi sejumlah K buah partisi secara acak, dalam hal ini dibagi menjadi 10 partisi
c. Membagi  partisi  data  menjadi data  testing dan data  training secara bergantian sejumlah K yaitu 10 kali.
d. Melakukan klasifikasi dengan Naïve Bayes Classifier
e. Iterasi  dilakukan  sejumlah  K-kali  eksperimen,  dimana  masing-masing eksperimen  menggunakan  data  partisi  ke-K  sebagai data  testing .  Hal  ini berarti  dilakukan  10  kali  eksperimen  dan  masing-masing  partisi  digunakan sebagai data testing secara bergantian
f. Data  yang  tidak  digunakan  sebagai  data  testing  digunakan  sebagai  data training
6. Melakukan evaluasi model dengan melihat pengujian K-Fold Cross Validation dan Confusion Matrix
a. Membentuk Confusion Matrix Multiclass yaitu dengan tiga kelas
b. Menghitung nilai Accuracy, nilai Precision, nilai Recall, dan F1 Score
c. Menentukan model terbaik dari setiap iterasi yang dilakukan
7. Melakukan prediksi untuk data baru dengan menggunakan model sebelumnya yang telah ditentukan sebagai model terbaik.
8. Interpretasi dan Kesimpulan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Prepocesing Data
Data yang digunakan untuk penelitian merupakan data yang belum siap untuk diolah . Data masih memiliki variabel yang tidak digunakan, missing value , noise, dan data masih memiliki  jenis  data  yang  belum  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  sehingga  perlu dilakukan prepocesing  data. Variabel  yang  akan  digunakan  yaitu  variabel  jenis  kelamin, tinggi  badan,  berat  badan,  nilai Z-Score ,  lingkar  lengan  atas,  dan  usia  balita  yang  akan dihitung  dengan  tanggal  pengukuran  berdasarkan  tanggal  lahir  balita.  Data  kemudian dilakukan prepocesing berdasarkan  penyesuaian  yang  dibutuhkan  melalui data  cleaning dan data transformation. Berikut merupakan layout data setelah prepocesing dapat dilihat pada tabel 1 .
Tabel 1. Layout Data Prepocesing Usia JK Berat Tinggi LiLA Status 48 P 14 97 15 NORMAL 55 L 18,7 112,2 15 NORMAL 46 P 25 105,5 23 NORMAL 54 L 16,3 105 17 NORMAL 38 P 11,4 89,2 14,5 NORMAL 38 P 13 94 17 NORMAL 41 P 14 102,5 17 NORMAL 44 P 11 87,5
20 SANGAT PENDEK ... ... ... ... ...
... 49 L 10,9 84,7
17 SANGAT PENDEK
Sumber : Puskesmas Padangsari, Kec. Banyumanik, Kota Semarang

## 4.2. Analisis Deskriptif
Tabel 2. Analisis Deskriptif Data Kontinyu USIA BB TB LiLA Min. 1 2,7 45 11,4 1st Qu. 21 10 79,5 14,3 Median 32 12,2 88 15,4 Mean 32,22 12,57 87,76 15,7 3rd Qu. 45 14,9 97,5 17 Max. 59 28,85 115,5 25
Sumber : Data diolah dengan RStudio GUI RShiny
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  pada  kolom  usia  bahwa  usia  balita  menyebar  rata dari  1  bulan  sampai  59  bulan,  ukuran  penyebaran  data  kuantil  juga  tersebar  dari  kuantil pertama  21  bulan  dan  kuantil  ketiga  pada  45  bulan.  Berat  badan  balita  dan  tinggi  badan balita sangat bervariasi dari terendah sampai tertinggi memiliki rentang  yang cukup jauh. Pada variabel lingkar lengan atas rentang masih terbilang dekat dengan rata-rata.
Gambar 1. Diagram Lingkaran Jenis Kelamin
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat bahwa kecenderungan balita laki-laki lebih banyak daripada perempuan. Balita dengan jenis kelamin laki-laki didapat 605 dari 1037 populasi atau 58,34%, sedangkan balita dengan jenis kelamin perempuan berjumlah 432 dari 1037 populasi atau 41,66%.
Gambar 2. Diagram Lingkaran Status Gizi Balita Stunting
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  secara  keseluruhan  mayoritas  masih normal  tetapi  masih  ada  balita stunting yang  jumlahnya  tidak  juga  sedikit.  Balita dengan status  gizi  normal  didapat  808  dari  1037  populasi  atau  75,6%,  balita  dengan  status  gizi pendek berjumlah 195 dari 1037 populasi atau 18,8%, sedangkan balita dengan status gizi sangat pendek berjumlah 58 dari 1037 populasi atau 5,5%.

## 4.3. Klasifikasi
Pengujian ini bertujuan untuk mengeidentifikasi hasil klasifikasi, mengevaluasi kinerja dari  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dalam  mengklasifikasi  data  ke  dalam  kelas  yang telah  ditentukan,  dan  menentukan  model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi.  Data  diacak menggunakan random  seed kemudian  data  dibagi  menjadi  data  training  dan  data  testing menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation .  Berikut  merupakan  salah  satu  hasil klasifikasi pada fold ke-8 dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Fold 8 ID Usia JK TB BB LiLA Status Aktual Status Prediksi 234 13 L 11 76 15 NORMAL NORMAL 501 39 L 19,5 96,2 16,7 NORMAL NORMAL 664 14 L 8,9 77,5 14 NORMAL NORMAL 781 9 L 7,4 69,2 15,5 NORMAL NORMAL 969 29 L 11,8 87,5 14,2 NORMAL NORMAL 669 34 L 16 96 17 NORMAL NORMAL
620; 58,16% 446; 41,84% L P 808; 75,79% 199; 18,67% 59; 5,53% NORMAL PENDEK SANGAT PENDEK
772 31 L 12,3 85 16,3 PENDEK PENDEK 99 21 P 13 79 17 NORMAL NORMAL 565 48 L 15,2 107,2 17 NORMAL NORMAL 170 41 L 13,4 87,9 12,4 PENDEK PENDEK ... ... ... ... ... ... ... ... 463 46 P 16.3 103 18 NORMAL

## NORMAL
Sumber : Data diolah dengan RStudio GUI RShiny
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  101  data diklasifikasikan dengan tepat dan sebanyak 6 data salah diklasifikasikan.

## 4.4. Kinerja Klasifikasi
Tabel 4. Hasil Akurasi Klasifikasi Fold ke- Akurasi 1 0,89423 2 0,88462 3 0,81731 4 0,87500 5 0,84615 6 0,91346 7 0,87500 8 0,95146 9 0,89320 10 0,90291 Sumber : Data diolah dengan Rstudio GUI RShiny
Berdasarkan  hasil  akurasi  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier dapat  dilihat  bahwa akurasi  tertinggi  berada  pada  iterasi  ke-8  dengan  akurasi  sebesar  95,14%,  sedangkan akurasi  terendah  berada  pada  iterasi  ke-3  dengan  akurasi  sebesar  81,73%.  Secara keseluruhan rata-rata akurasi pada setiap iterasi didapat sebesar 88,53%.
Evaluasi  kinerja  dari  proses  klasifikasi  juga  dapat  diukur  dengan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  melihat  ketepatan Naïve  Bayes  Classifier dalam  menggolongkan data  pada  setiap  kelas  yang  akan  diklasifikasi . Berikut  merupakan  salah  satu confusion matrix pada fold ke-8 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Confusion Matrix Fold 8 Aktual Prediksi Normal Pendek Sangat Pendek Normal 81 0 0 Pendek 2 14 0 Sangat Pendek 0 3 3
Sumber : Data diolah dengan RStudio GUI RShiny
Pada  tabel  5  dilihat  bahwa  model  Naïve  Bayes  Classifier  memprediksi  status  gizi balita  normal  sebanyak  81,  status  gizi  balita  pendek  sebanyak  14,  dan  status  gizi  balita sangat pendek sebanyak 3; sedangkan pada data aktual  status gizi balita normal sebanyak 81, status gizi balita pendek sebanyak 16, dan status gizi balita sangat pendek sebanyak 6. Berikut merupakan salah satu statistics by class pada fold ke-6 dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 6. Statistics by Class Fold 6
Class: Normal Class: Pendek Class: Sangat Pendek Precision 1 0.875 0.5 Recall 0.9759 0.8235 1 F1 0.9878 0.8485 0.66667
Pada tabel 6 dapat dilihat bahwa pada kelas normal didapat nilai presisi sebesar 100%, nilai recall sebesar  97,59%,  dan  nilai F1-Score sebesar  98,78%;  selanjutnya  pada  kelas
pendek didapat nilai presisi sebesar 87,5%, nilai recall sebesar 82,35%, dan nilai F1-Score sebesar  84,85%;  sedangkan  pada  kelas  sangat  pendek  didapat  nilai  presisi  sebesar  50%, nilai recall sebesar 100%, dan nilai F1-Score sebesar 66,67%.

## 4.5. Prediksi
Pada tahap sebelumnya telah dilakukan klasifikasi dengan menggunakan model Naïve Bayes  Classifier .  Pada  analisis  tersebut  didapat  model  akurasi  terbaik  pada  iterasi  ke-8 sehingga  akan  dilakukan  prediksi  dengan data  training menggunakan  model  iterasi  ke-8 sebagai  model  prediksi.  Data  yang  akan  diprediksi  merupakan  data  yang  belum  pernah digunakan sebelumnya. Berikut merupakan hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Layout Data Prediksi
ID USIA JK TB BB LiLA STATUS PREDIKSI 1 26 P 13.3 94 14.8 NORMAL 2 52 L 14.1 99.5 16.5 NORMAL 3 44 L 15 102 17 NORMAL 4 27 L 10.7 81.7 12 PENDEK 5 46 L 12.7 96.5 13 NORMAL
Sumber : Data diolah dengan RStudio GUI RShiny
Model Naïve  Bayes  Classifier dapat  dilakukan  untuk  melakukan  prediksi  dengan hasil  pada  tabel  7  dan  juga  dapat  dilakukan  untuk  melakukan  prediksi  lain  dengan menggunakan variabel yang sama.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  klasifikasi  status  gizi  balita stunting didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil klasifikasi status gizi balita stunting dapat teridentifikasi dan diklasifikasikan dengan baik pada masing-masing iterasinya.
2. Hasil  kinerja  klasifikasi  menggunakan 10-Fold  Cross  Validation pada  algoritma Naïve  Bayes  Classifier memperoleh  akurasi  tertinggi  pada  iterasi  ke-8  dengan akurasi  sebesar  95,14%,  sedangkan    akurasi  terendah  berada  pada  iterasi  ke-3 dengan  akurasi  sebesar  81,73%.  Secara  keseluruhan  rata-rata  akurasi  pada  setiap iterasi didapat sebesar 88,53%.
3. Hasil klasifikasi dapat digunakan menjadi model untuk melakukan prediksi dengan karakteristik  atau  variabel  data  yang  sama,  sehingga  jika  terdapat  data  dengan variabel  yang  sama  GUI-R  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  dengan lebih cepat dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Attal, F., Mohammed, S., Dedabrishvili, M., Chamroukhi, F., Oukhellou, L., & Amirat, Y. (2015). Physical human activity recognition using wearable sensors. Sensors , 15 (12), 31314–31338.
Indriani, A. (2014). Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode NaÃ¯ ve Bayes Classifier. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 1 (1). Kabir, A., & Hasan, A. (2017). Analisis sentimen data kritik dan saran pelatihan aplikasi teknologi  informasi  (pati)  menggunakan  algoritma  support  vector  machine . University of Muhammadiyah Malang.
Kemenkes  RI.  (2011).  KEPMENKES  RI  Tentang  Standar  Antropometri  Penilaian  Status Gizi Anak. In Jornal de Pediatria (Vol. 95, Issue 4, p. 41). Kurniawan,  T.  (2017). Implementasi  Text  Mining  pada  Analisis  Sentimen  Pengguna
Twitter  Terhadap  Media  Mainstream  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  dan Support Vector Machine . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Organization, W. H. (2006). WHO child growth standards: length/height-for-age, weight- for-age,  weight-for-length,  weight-for-height  and  body  mass  index-for-age:  methods and development . World Health Organization.
Putri,  R.  A.,  Sendari,  S.,  &  Widiyaningtyas,  T.  (2018).  Classification  of  toddler nutrition status  with  anthropometry  calculation  using  Naïve  Bayes  Algorithm. 2018 International  Conference  on  Sustainable  Information  Engineering  and  Technology (SIET) , 66–70.
Rohani,  A.,  Taki,  M.,  &  Abdollahpour,  M.  (2018).  A  novel  soft  computing  model (Gaussian  process  regression  with K-Fold  Cross  Validation )  for  daily  and  monthly solar radiation forecasting (Part: I). Renewable Energy , 115 , 411–422. Supariasa,  I.  D.  M.,  Bakri,  B.,  &  Fajar,  I.  (2016). Penilaian  Status  Gizi.  jakarta:  Buku Kedokteran EGC .
Tripathy, A., Agrawal, A., & Rath, S. K. (2016). Classification of sentiment reviews using n-gram machine learning approach. Expert Systems with Applications , 57 , 117–126.