MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 9 | No.  1 | Halaman 52 - 63 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal.v9i1.52-63 Juni 2024

## Klasifikasi Penyakit Stunting Menggunakan Algoritma Multi-Layer Perceptron

## PUTRI INTAN ASHURI, INDAH ARDHIA CAHYANI, CHRISTIAN SRI KUSUMA ADITYA
Universitas Muhammadiyah Malang, Malang, Indonesia Email: christianskaditya@umm.ac.id
Received 16 Desember 2023 | Revised  7 Februari 2024 | Accepted 13 Maret 2024

## ABSTRAK
Stunting  adalah  gangguan  pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  disebabkan kekurangan gizi yang ditandai dengan tinggi anak kurang  dari dua  kali standar deviasi  yang  ditetapkan  oleh  WHO.  Kekurangan  asupan  gizi  mengakibatkan menurunnya  pertumbuhan  anak,  hal  ini  berhubungan  dengan  meningkatnya resiko  sakit,  kematian,  hambatan  pertumbuhan  fisik  maupun  gangguan metabolisme  tubuh.  Beberapa  metode  telah  dilakukan  untuk  membantu mengklasifikasi  stunting  pada  anak  salah  satunya  C4.5.  Tujuan  penelitian  ini adalah  mengklasifikasikan  penyakit  stunting  menggunakan  metode  Multi-Layer Perceptron  (MLP)  dengan  hyperparameter  tuning  RandomSearchCV.  MLP memiliki  beberapa  kelebihan  diantaranya  mampu  merepresentasikan  hubungan lebih  kompleks  antara  fitur  input  dan  output,  serta  memproses  data  dalam berbagai  bentuk,  termasuk  data  tidak  terstruktur.  Penelitian  ini  menunjukan model  MLP  menggunakan  hyperparameter  tuning  RandomSearchCV mendapatkan  performa  terbaik  berdasarkan  hasil  evaluasi  didapatkan  accuracy sebesar 81.78%, precision 85.00%, recall 94.34%, dan F1-Score 89.43%.
Kata  kunci :  Stunting,  Kekurangan  gizi,  Multi-Layer  Perceptron  (MLP), Hyperparameter tuning, RandomSearchCV

## ABSTRACT
Stunting is a growth and development disorder caused by malnutrition which is characterized by a child's height being less than twice the standard deviation set by WHO. Lack of nutritional intake results in decreased growth in children, this is associated  with  an  increased  risk  of  illness,  death,  physical  growth  restrictions and  metabolic  disorders.  Several  methods  have  been  used  to  help  classify stunting in children, one of which is C4.5. The aim of this research is to classify stunting using the Multi-Layer Perceptron (MLP) method with RandomSearchCV hyperparameter  tuning.  MLP  has  several  advantages,  including  being  able  to represent more complex relationships between input and output features, as well as processing data in various forms, including unstructured data. This research shows  that  the  MLP  model  using  RandomSearchCV  hyperparameter  tuning  got the best performance based on the evaluation results, which obtained accuracy of 81.78%, precision of 85.00%, recall of 94.34%, and F1-Score of 89.43%.
Keywords : author’s guideline, document’s template , format, style, abstract

## 1. PENDAHULUAN
Stunting  saat  ini  merupakan  permasalahan  serius  di  bidang  kesehatan  dan  kesejahteraan. Hal ini menjadi perhatian di berbagai negara, termasuk Indonesia. Berdasarkan hasil Survei Status  Gizi  Indonesia,  pada  tahun  2022  Indonesia  memiliki  prevalensi  stunting  mencapai 21,6% dinilai sebagai angka yang tinggi menurut standar yang ditentukan oleh World Health Organization (WHO) yakni kurang dari 20% (Kemenkes RI, 2023) . Bahkan menurut WHO, pada  tahun  2022  terdapat  148,1  juta  anak  dibawah  usia  5  tahun  mengalami    stunting (WHO,  2023) .  Stunting  merupakan  gangguan  tumbuh  kembang  pada  anak  yang disebabkan oleh asupan gizi yang kurang dalam waktu yang cukup lama akibat pemberian makan yang tidak sesuai dengan kebutuhan gizi dan infeksi berulang yang ditandai dengan kondisi bayi memiliki tinggi kurang dari dua kali standar deviasi rata-rata pertumbuhan yang ditetapkan  oleh  WHO (Rahmi,  dkk.,  2022) .  Stunting  banyak  dialami  pada  anak  dibawah usia  5  tahun,  dimana  sebanyak  70%  terjadi  pada  anak  berusia  0-23  bulan (Yunus,  dkk., 2023) .  Kekurangan  asupan  gizi  mengakibatkan  menurunnya  pertumbuhan  anak  hal  ini berhubungan dengan meningkatkan resiko sakit, kematian dan hambatan pertumbuhan fisik maupun gangguan metabolisme tubuh (Astarani, dkk., 2020) .
Asupan gizi yang tidak sesuai selama masa kandungan maupun balita sangat berpengaruh timbulnya  stunting (Wahyudin,  dkk.,  2023) .  Ada  beberapa  faktor  yang  dapat menyebabkan gangguan pertumbuhan pada anak, termasuk (1) faktor perawatan maternal dan  antenatal,  (2)  kondisi  lingkungan  di  rumah,  (3)  praktik  pemberian  Air  Susu  Ibu  (ASI), dan (4) cara memberikan makanan kepada balita. (Mediani, dkk., 2023) .
Berkembangnya  teknologi  saat  ini, metode  machine  learning dan deep  learning banyak digunakan untuk memberikan solusi dari berbagai permasalahan yang terjadi salah satunya pada  bidang  medis (Purbolaksono,  dkk.,  2021) . Deep  learning merupakan  sub  bidang pada machine  learning yang  berfokus  pada  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  ( neural networks ), Meskipun  begitu,  deep learning telah menjadi salah satu teknologi yang sangat diminati karena kemampuannya dalam mengenali objek dengan tingkat akurasi yang tinggi dan menggambarkan representasi konsep kompleks menjadi serangkaian konsep yang lebih simpel.  Deep  learning  memanfaatkan  data  sebagai  input,  lalu  memprosesnya  melalui sejumlah  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer).  Setelah  itu,  dilakukan  transformasi  non-linier dari  data  masukan  untuk  menghitung  nilai  output (Hasma  &  Silfianti,  2018) .  kelebihan jaringan  syaraf  tiruan  yaitu  lebih reliable terhadap noise dalam  data (Wibawa  & Maysanjaya,  2018) .  Selain  itu,  jaringan  syaraf  tiruan  juga  memiliki  kemampuan    untuk menghasilkan  prediksi  yang  baik  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  meskipun menggunakan jumlah sampel yang terbatas (Panca Saputra & Panca, 2020) .
Salah  satu  metode deep  learning yang  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah  metode Multi-Layer  Perceptron  (MLP). MLP  merupakan  algoritma deep  learning yang  disebut  juga multilayer feedforward neural network salah satu algoritma yang paling luas digunakan serta algoritma  yang  unggul  dalam  penentuan  nilai  bobot  dibandingkan  dengan  metode  lain (Riyanto, 2018) . MLP memiliki tiga layer yaitu input layer, hidden layer, dan output layer (Nurrokhman, 2023) . MLP memiliki kemampuan beradaptasi terhadap data masukan dan mampu  memprediksi  hubungan  antara  kelas  target  dan  atribut  objek,  serta  memiliki kemampuan  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  cukup  baik.  Keunggulan  tersebut menjadikan MLP populer dalam klasifikasi (Jiang & Xu, 2022) . Oleh karena itu penelitian tersebut  difokuskan  pada  metode  klasifikasi  MLP,  yang  merupakan  salah  satu  algoritma pembelajaran  mendalam  utama  karena  memiliki  potensi  lebih  besar  dalam  teknologi kedokteran (Sharma, dkk., 2022) .
Penggunaan  metode  MLP  juga  dilakukan  pada  penelitian  lainnya,  mengklasifikasikan penyakit  pada  jantung  dengan  menghasilkan  nilai accuracy sebesar  98% (Hasan,  dkk., 2017) . Kemudian penelitian dengan metode yang sama untuk mengidentifikasi ginjal kronis mendapatkan  nilai accuracy yang  tinggi  yaitu  92.5% (Vashisth,  dkk.,  2020) .  Terdapat pula penelitian yang dilakukan untuk klasifikasi dan prediksi penyakit alzheimer mendapatkan nilai accuracy sebesar  94% (Jyotiyana  &  Kesswani,  2020) .  Berdasarkan  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  penggunaan  metode  MLP  terbukti  berhasil dalam memberikan tingkat accuracy yang tinggi dalam memprediksi dan mengklasifikasikan di berbagai bidang medis atau Kesehatan.
Berdasarkan  studi  literatur  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  bertujuan untuk meningkatkan performa hasil pemodelan klasifikasi dari penelitian sebelumnya dengan mengusulkan  penggunaan  metode Multi-Layer  Perceptron  (MLP) untuk  mengidentifikasi stunting  pada  anak.  Pencarian  kombinasi  nilai  parameter  yang  optimal  dilakukan  untuk meningkatkan performa model dari MLP, penggunaan RandomSearchCV mampu menjelajahi secara  acak  ruang  hyperparameter  dengan  efisien  sehingga  akan  memperoleh  tingkat accuracy yang  lebih  tinggi  dalam  mengidentifikasi  stunting  pada  anak (Asha  & Meenakowshalya., 2021) .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  yang dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Pertama,  peneliti  mengumpulkan  data  yang  diperlukan untuk  penelitian  dengan  beberapa  atribut  berupa  jenis  kelamin,  umur,  berat  badan  lahir, panjang lahir, berat badan, panjang tubuh, menyusui dan stunting. Kedua, pra-pemrosesan data mencakup penghapusan data duplikat, pengkodean variabel kategori menjadi numerik, dan normalisasi data. Ketiga, data dibagi menjadi dua subset yaitu data latih dan data uji. Keempat,  pembentukan  model  algoritma  MLP  untuk  melatih  model  klasifikasi  stunting dengan  menggunakan  data  latih.  Kelima,  model  evaluasi  kinerja  yang  telah  dilatih menggunakan  beberapa  metrik  evaluasi  yang  umum  digunakan  dalam  klasifikasi  meliputi accuracy , precision , recall ,  dan F1-score .  Metrik  ini  akan  memberikan  informasi  seberapa baik model dapat mengklasifikasikan data stunting (Wang, dkk., 2019) .

## 2.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  stunting  bersifat  tabular  yang bersumber dari Kaggle, yang merupakan online repository database dengan alamat Uniform Resource  Locator (URL)  https://www.kaggle.com/datasets/muhtarom/stunting-dataset. Dataset yang digunakan terdiri dari 8 buah atribut dan  berjumlah sebanyak 10.000 seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1. Dataset akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji.
Tabel 1. Dataset Atribut Tipe Data Jenis Kelamin Data numerik, menunjukan nilai ‘ Pria ’ dan ‘Wanita’ Umur Data numerik, menunjukan nilai usia balita Berat Badan Lahir Data numerik, menunjukan berat badan balita ketika lahir Panjang Lahir Data numerik, menunjukan panjang badan balita ketika lahir Berat Badan Data numerik, menunjukan berat badan balita Panjang Tubuh Data numerik, yang menunjukan panjang badan balita saat seusianya Menyusui Data kategorik, menunjukan status balita menyusui Stunting Data kategorik, menunjukan status balita stunting

## 2.2.  Penghapusan Data Duplikat
Data  duplikat  adalah  entri  data  yang  sama  muncul  lebih  dari  satu  kali.  Adanya  data  kotor dapat  menyebabkan  masalah  seperti  buruknya  kualitas,  konsistensi  dan  integritas  data (Venkateswara  Reddy  &  Damodaram,  2022) .  Dilakukan  penghapusan  data  duplikat agar  tidak  mengganggu  saat  proses  analisis  model  pelatihan.  Setelah  proses  pengecekan ditemukan  data  duplikat  sebanyak  2.427.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  penghapusan  data duplikat yang dimana data awal berjumlah 10.000 menjadi 7.573 data.

## 2.3. Encoding
Encoding merupakan salah satu teknik dalam pemrosesan data dalam machine learning dan data  mining .  Encoding  bertujuan  memproses  penempatan  urutan  karakter  (huruf,  angka, tanda baca, dan simbol tertentu) ke dalam format khusus sehingga menjadi sebuah sandi. Proses encoding pada  atribut  yang  mengandung  tipe  data  kategorik  yaitu  jenis  kelamin, menyusui, dan stunting.

## 2.4.  Pembagian Data
Data perlu dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu data pelatihan ( training data ) dan data pengujian  ( testing  data ).  Data  latih  adalah  data  yang  tersedia  berdasarkan  fakta  yang terjadi,  sedangkan  data  uji  adalah  data  yang  memiliki  label  yang  akan  digunakan  untuk melakukan perhitungan  sesuai dengan persamaan metode perhitungan accuracy klasifikasi yang ada (Anggreani, dkk., 2018) . Pada penelitian ini digunakan 80% data latih dan 20% data uji.

## 2.5.  Data Normalisasi
Normalisasi  data  adalah  proses  mengubah  skala  atau  cakupan  data  agar  seluruh  variabel mempunyai  pengaruh  yang  seimbang  terhadap  model.  Normalisasi  data  harus  dilakukan untuk mengurangi potensi kesalahan dengan  mengubah  data aktual  ke nilai dalam kisaran sekitar 0-1 ( Suryani, dkk., 2022) . Seperti terlihat pada Tabel 2, terdapat beberapa atribut yang mempunyai nilai numerik pada rentang 0 – 1 yang akan dinormalisasi, sedangkan nilai atribut dengan tipe data kategorik bernilai antara 0 atau 1 hasil dari encoding.
Klasifikasi Penyakit Stunting Menggunakan Algoritma Multi-Layer Perceptron
Tabel 2. Nilai Normalisasi Jenis Kelamin Usia Berat Badan Lahir Panjang Kelahiran Berat badan Panjang Tubuh Menyusui Stunting 1 0.21 0.81 0.50 0.55 0.50 0 0 0 0.14 0.90 0.50 0.73 0.32 0 1 0 0.11 0.27 1.00 0.46 0.36 0 1 1 0.04 0.63 0.50 0.63 0.36 0 1 1 0.16 0.90 1.00 0.46 0.53 0 1

## 2.6. Hyperparameter Tuning RandomSearchCV
Penyetelan Hyperparameter pada jaringan syaraf tiruan Multi Layer Perceptron (MLP) adalah proses  pengoptimalan  pengembangan  sebuah  model  pembelajaran  mesin  yang  lebih  lebih baik (Panda, 2019) . RandomSearchCV merupakan metode alternatif yang digunakan untuk menentukan  parameter  terbaik  dalam  suatu  model,  sehingga  model  tersebut  dapat memprediksi data secara akurat (Putri, dkk., 2023) . Kelebihan dari RandomSearchCV jika dibandingkan  dengan GridSearchCV adalah  kemampuannya  untuk  menjelajahi  ruang hyperparameter dengan efisien, terutama ketika ruang hyperparameter sangat besar. Hal ini karena RandomSearchCV tidak  menguji  semua  kombinasi  mungkin,  tetapi  hanya  sampel secara acak dari ruang hyperparameter (Roder, dkk., 2023) .

## 2.7. Pelatihan Model Multi-Layer Perceptron (MLP)
Pembelajaran  mesin  dilakukan  melalui  tahap  proses  latih  menggunakan  data  pelatihan. Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  pola  data  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  apakah  seorang  anak  mengalami  stunting  berdasarkan  variabel  yang dikumpulkan.  Model  MLP  adalah  topologi  dari  jaringan  syaraf  tiruan  dimana  perceptron terhubung  membentuk  beberapa  lapisan  ( layer ).  Sebuah  MLP  mempunyai  lapisan  ( input layer ),  minimal  satu  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan  lapisan  luaran  ( output  layer ), seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. (Castro,  dkk.,  2017) .  MLP  termasuk  dalam kategori algoritma feedforward , karena input digabungkan dengan bobot awal dalam jumlah tertimbang  dan  dikenakan  fungsi  aktivasi,  seperti  pada perceptron .  Namun  perbedaannya adalah setiap kombinasi linier disebarkan ke lapisan berikutnya (Amato, dkk., 2017) .

## Gambar 2. MLP Arsitektur

## 2.8. Evaluation
Tahap  terakhir  setelah  data  dilatih  adalah  mengevaluasi  kinerja  model  menggunakan  data pengujian  yang  telah  dipisahkan  sebelumnya.  Metode  evaluasi  digunakan  dalam  penelitian klasifikasi  adalah accuracy. Accuracy akan  mengukur  sejauh  mana  model  memprediksi
dengan  benar.  Metode  lainnya  terdapat precision dan recall .  Metode precision digunakan untuk mengukur kelas positif model dalam memprediksi dan recall proses ini dilakukan untuk mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengidentifikasi  semua instance dari  kelas  positif. Selain itu terdapat juga metode F-1 Score dan confusion matrix . F1-Score adalah harmonik rata-rata  dari precision dan recall .  Sedangkan confusion  matrix adalah  matrik  yang menyediakan  campuran  dari  kelas  yang  diprediksi  dengan  aktual (Markoulidakis,  dkk., 2021) .  Hasil  evaluasi  akan  menunjukkan  sejauh  mana  model  mampu  mengklasifikasikan stunting  dengan  baik,  dan  apakah  model  tersebut  perlu  dilakukan  perbaikan  atau peningkatan lebih lanjut pada model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  memberikan  tingkatan  berupa accuracy yang  didapatkan  dari  pengujian yang telah dilakukan dengan tujuan untuk menguji accuracy dan performa dari metode MLP dengan menerapkan hyperparameter tunning RandomSearchCV . Penggunaan Jumlah lapisan dan ukuran setiap lapisan dalam jaringan saraf tiruan mempengaruhi kapasitas model, yang dapat memengaruhi kemampuan jaringan untuk mempelajari pola dalam data (Bromberg &  Gitzinger,  2020) . hidden_layer_sizes dengan  penentuan  konfigurasi  [(100,),  (30,20), (20,10)]  yang  digunakan sudah  dilakukan  eksperimen  dan  validasi  silang  untuk  mencapai keseimbangan  yang  optimal  antara  underfitting  dan overfitting ,  serta  kinerja  model  secara keseluruhan pada data pengujian (Liu , dkk ., 2023) . Pemilihan nilai max_iter yang optimal penting dikarenakan nilai yang terlalu kecil mungkin tidak mencapai konvergensi yang cukup, sementara nilai yang terlalu besar dapat menyebabkan overfitting atau meningkatkan waktu pelatihan  tanpa  peningkatan  signifikan  dalam  kinerja  model.  Oleh  karena  itu,  penggunaan max_iter  dengan  nilai  konfigurasi  [100,  200,  500]  optimal  untuk  model  yang  diberikan (Alghamdi  &  Almuhammadi,  2022) . Berikut  nilai  dari  hasil  konfigurasi hyperparameter tuning dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Konfigurasi Hyperparameter Tuning Hyperparameter Configuration Best Parameters hidden_layer_sizes [(100,), (30,20), (20,10)] (100,) activation [‘softmax’, ‘relu’,’tanh’] relu alpha [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1] 0.01 max_iter [100, 200, 500] 100
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  tuning  hyperparameter RandomsearchCV dapat memberikan nilai accuracy yang  baik. RandomSearchCV mendapatkan nilai accuracy yang baik yaitu 81.78 dengan nilai precision 85.00, nilai recall 94.34, nilai F1-Score 89.43. Dapat dilihat  pada  hasil confusion  matrix dari RandomSearchCV bahwa  model  tersebut  memiliki performa yang cukup baik, Namun nilai False Positive (FP) yang tinggi juga mempengaruhi hasil  dari  model  karena  cukup  sering  melakukan  prediksi  yang  tidak  sesuai  dan  hasil  yang didapatkan  hanya  memiliki  selisih  sedikit.  20%  dari  data  uji  dengan  total  1.515  data  akan dievaluasi menggunakan confusion matrix seperti yang ditunjukkan di bawah ini.
Tabel 4. Confusion Matrix RandomsearchCV
Nilai Aktual Positif Negatif Nilai Prediksi Positif 71 (TP) 206 (FP) Negatif 70 (FN) 1168 (TN)
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa nilai FP lebih besar dari TP. Hal ini karena data yang tidak representatif menyebabkan terjadinya ketidakseimbangan kelas. Perbandingan jumlah kelas positif  lebih  besar  dibandingkan  dengan  kelas  negatif  dengan  jumlah  kelas  positif  sebesar 6120 dan kelas negatif sebesar 1452. Hal ini dapat mempengaruhi fitur yang akan digunakan oleh model karena tidak cukup untuk membedakan antara kelas positif dan negatif.  Model dapat  cenderung  mengoptimalkan  hasil  kelas  yang  mayoritas  berbobot  positif  dan  kurang terhadap kelas negatif yang menyebabkan peningkatan nilai False Positive (FP).
Tabel 5. Evaluasi Matriks Model Accuracy (%) Class Precision (%)  Recall (%)  F1-Score(%) MLP + RendomSearchCV 81,78 0 50.35 25.63 33.97 1 85.00 94.34 89.43
Dari Tabel 5. diketahui bahwa nilai precision, recall dan F1-Score untuk kelas 0 mendapatkan hasil  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  kelas  1.  Hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  telah  dibuat  lebih  akurat  dalam  memprediksi  data  yang  memenuhi  kriteria  tertentu untuk  kelas  1  dibandingkan  dengan  kelas  0.  Sehingga  dapat  menyebabkan  nilai  FP  lebih besar dari nilai TN.
Gambar 3. MLP Lebih Akurat dari C4.5
Dari Gambar 3. menunjukan bahwa algoritma MLP yang diusulkan dapat menghasilkan nilai accuracy yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 (Yunus, dkk.,  2023) .  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya,  karena  MLP  memiliki kemampuan  untuk  memodelkan  data  yang  memiliki  struktur  kompleks  dan  penggunaan dataset  yang  lebih  besar  dalam  klasifikasi.  Dapat  dilihat  secara  keseluruhan  baik  dari  nilai precision, recall, dan accuracy , tabel tersebut menunjukan bahwa model MLP yang diusulkan lebih  unggul  dibandingkan  dengan  model  C4.5.  Selain  itu,  penggunaan hyperparameter tuning pada  MLP  juga  berpengaruh  pada  accuracy  yang  semakin  tinggi.    hal  ini
mengindikasikan bahwa MLP lebih  diandalkan dalam memprediksi kasus positif dan negatif secara akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  penyakit  stunting menggunakan  metode Multi  Layer  Perceptron (MLP).  Dimana, hyperparameter  tuning RandomSearchCV menghasilkan nilai accuracy yang cukup baik yaitu sebesar 81.78  dengan nilai precision 85.00,  nilai recall 94.34,  nilai F1-Score 89.43.  Hal  ini  menunjukan  bahwa metode  MLP  berhasil  dalam  mengklasifikasi  penyakit  stunting.  Untuk  mencapai  hasil  yang lebih  optimal  perlu  dilakukan  perbaikan  terus-menerus  terhadap  model  yang  digunakan dengan  melibatkan  eksplorasi  lebih  lanjut  pada  jumlah  lapisan,  jumlah  neuron  per  lapisan, dan fungsi aktivasi yang akan digunakan. Saran untuk penelitian berikutnya dapat dilakukan penyeimbangan  distribusi  jumlah  dataset  pada  tiap  kelas  sebelum  dilakukan  tahap pemodelan,  hal  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  performa  secara  menyeluruh  terutama nilai precision , recall dan F1-score yang  masih  rendah  untuk  kelas  yang  masih  berjumlah sedikit atau minoritas sesuai yang ditunjukan pada hasil penelitian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak Laboratorium Informatika UMM yang telah mendukung terlaksananya dan kelancaran pada penelitian ini

## DAFTAR RUJUKAN
Alghamdi, S., & Almuhammadi, S. (2022). On the Capabilities of Quantum Machine Learning.
Proceedings - 2022 7th International Conference on Data Science and Machine Learning Applications, CDMA 2022 , 181 – 187. https://doi.org/10.1109/CDMA54072.2022.00035
Anggreani,  D.,  Herman,  &  Astuti,  W.  (2018).  Kinerja  Metode  Naïve  Bayes  dalam  Prediksi Lama Studi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer. Seminar Nasional Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 3 (2), 107 – 111. http://e-
journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/article/view/1843
Astarani, K., Idris, D. N. T., & Oktavia, A. R. (2020). Prevention of Stunting Through Health Education in Parents of Pre-School Children. STRADA Jurnal Ilmiah Kesehatan , 9 (1), 70 – 77. https://doi.org/10.30994/sjik.v9i1.270
Amato, F., Mazzocca, N., Moscato, F., & Vivenzio, E. (2017, March). Multilayer perceptron: an intelligent model for classification and intrusion detection. In 2017 31st International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA) (pp. 686-691). IEEE.
Bromberg,  Y.  D.,  &  Gitzinger,  L.  (2020).  DroidAutoML:  A  Microservice  Architecture  to Automate the Evaluation of Android Machine Learning Detection Systems. Lecture Notes in  Computer  Science  (Including  Subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and Lecture Notes in Bioinformatics) , 12135 LNCS , 148 – 165. https://doi.org/10.1007/978-3- 030-50323-9_10
Castro,  W.,  Oblitas,  J.,  Santa-Cruz,  R.,  &  Avila-George,  H.  (2017).  Multilayer  perceptron architecture  optimization  using  parallel  computing  techniques.  PloS  one,  12(12), e0189369.
Hasan, T. T., Jasim, M. H., & Hashim, I. A. (2017). Heart Disease Diagnosis System based on Multi-Layer  Perceptron  neural  network  and  Support  Vector  Machine. International Journal of Current Engineering and Technology , 77 (55), 2277 – 4106.
Hasma, Y. A., & Silfianti, W. (2018). Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow  Dengan  Metode  Faster  Regional  Convolutional  Neural  Network  Untuk Pendeteksian  Jerawat. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan  Rekayasa , 23 (2),  89 – 102. https://doi.org/10.35760/tr.2018.v23i2.2459
Jiang, X., & Xu, C. (2022). Deep Learning and Machine Learning with Grid Search to Predict Later  Occurrence  of  Breast  Cancer  Metastasis  Using  Clinical  Data. Journal  of  Clinical Medicine , 11 (19). https://doi.org/10.3390/jcm11195772
Jyotiyana,  M.,  &  Kesswani,  N.  (2020).  Classification  and  prediction  of  Alzheimer’s  disease using  multi-layer  perceptron. International  Journal  of  Reasoning-Based  Intelligent Systems , 12 (4), 238 – 247. https://doi.org/10.1504/IJRIS.2020.111785
Kemenkes  RI.  (2023). Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Turun  ke  21,6%  dari  24,4% . Kemenkes. https://www.kemkes.go.id/id/rilis-kesehatan/prevalensi-stunting-di- indonesia-turun-ke-216-dari-244
Liu,  Q.,  Gong,  Z.,  Huang,  Z.,  Liu,  C.,  Zhu,  H.,  Li,  Z.,  Chen,  E.,  &  Xiong,  H.  (2023). Multi- Dimensional  Ability  Diagnosis  for  Machine  Learning  Algorithms . July  2017 . http://arxiv.org/abs/2307.07134
Markoulidakis,  I.,  Rallis,  I.,  Georgoulas,  I.,  Kopsiaftis,  G.,  Doulamis,  A.,  &  Doulamis,  N.
(2021).  Multiclass  Confusion  Matrix  Reduction  Method  and  Its  Application  on  Net
Promoter Score Classification Problem. Technologies , 9 (4). https://doi.org/10.3390/technologies9040081
Mediani,  H.  S.,  Setyawati,  A.,  Hendrawati,  S.,  Nurhidayah,  I.,  &  Firdianty,  N.  F.  (2023).
Pengaruh  Faktor  Maternal  terhadap  Insidensi  Stunting  pada  Anak  Balita  di  Negara Berkembang: Narrative Review. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 7 (2),
1868 – 1886. https://doi.org/10.31004/obsesi.v7i2.4160
Ni  Kadek  Ary  Indah  Suryani,  Oka  Sudana,  &  Ayu  Wirdiani.  (2022).  Forecasting  Pneumonia Toddler  Mortality  Using  Comparative  Model  ARIMA  and  Multilayer  Perceptron. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 6 (4), 528 – 537. https://doi.org/10.29207/resti.v6i4.4106
Nurrokhman,  M.  Z.  (2023).  Perbandingan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Hati. Indonesian Journal of Computer Science , 12 (4). https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i4.3274
Panca Saputra, E., & Panca, E. (2020). Classification Using Artifical Neural Network Method in Protecting Credit Fitness. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM) , 3 (1), 50 – 56.
Panda, B. (2019). A survey on application of Population Based Algorithm on Hyperparameter Selection . April , 1 – 9. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11820.21128
Purbolaksono,  M.  D.,  Irvan  Tantowi,  M.,  Imam  Hidayat,  A.,  &  Adiwijaya,  A.  (2021). Perbandingan  Support  Vector  Machine  dan  Modified  Balanced  Random  Forest  dalam Deteksi  Pasien  Penyakit  Diabetes. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 5 (2), 393 – 399. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3008
Putri,  T.  A.  E.,  Widiharih,  T.,  &  Santoso,  R.  (2023).  Penerapan  Tuning  Hyperparameter Randomsearchcv  Pada  Adaptive  Boosting  Untuk  Prediksi  Kelangsungan  Hidup  Pasien
Gagal Jantung. Jurnal Gaussian , 11 (3), 397 – 406. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.3.397-406
Rahmi,  I.,  Susanti,  M.,  Yozza,  H.,  &  Wulandari,  F.  (2022).  Classification  of  Stunting  in Children  Under  Five  Years  in  Padang  City  Using  Support  Vector  Machine. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 16 (3), 771 – 778.
https://doi.org/10.30598/barekengvol16iss3pp771-778
Riyanto,  U.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Multilayer  Perceptron  (Mlp)  Dalam  Menentukan Kelayakan Kenaikan Jabatan: Studi Kasus Pt. Abc - Jakarta. JIKA (Jurnal Informatika) ,
2 (1), 58 – 65. http://jurnal.umt.ac.id/index.php/jika/article/view/5481
Roder,  M.,  Passos,  L.  A.,  Papa,  J.  P.,  &  Rossi,  A.  L.  D.  (2023).  Feature  Selection and Hyperparameter  Fine-Tuning  in Artificial  Neural  Networks  for Wood  Quality Classification. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics) , 14196  LNAI ,  323 – 337. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45389-2_22
Sharma,  R.,  Kim,  M.,  &  Gupta,  A.  (2022).  Motor  imagery  classification  in  brain-machine interface with machine learning algorithms: Classical approach to multi-layer perceptron model. Biomedical Signal Processing and Control , 71 (PA), 103101. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103101
Vashisth, S., Dhall, I., & Saraswat, S. (2020). Chronic kidney disease (CKD) diagnosis using multi-layer  perceptron  classifier. Proceedings  of  the  Confluence  2020  -  10th International Conference on Cloud Computing, Data Science and Engineering , January 2020 , 346 – 350. https://doi.org/10.1109/Confluence47617.2020.9058178
Venkateswara  Reddy,  L.,  &  Damodaram,  A.  K.  (2022).  REMOVAL  OF  DUPLICATES  IN DATABASE RELATIONS AND THE ASSOCIATED PROPAGATION MANAGEMENT. Article in International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Science , 9 (2). https://doi.org/10.26483/ijarcs.v9i2
Wahyudin, W. C., Hana, F. M., Prihandono, A., Kudus, U. M., No, J. G., Email, I., Semarang, P.  K.,  Classifier,  N.  B.,  Naive,  A.,  Classifier,  B.,  Classifier,  N.  B.,  &  Classifier,  N.  B. (2023). P Rediksi S Tunting P Ada B Alita D I R Umah S Akit K Ota . 2019 , 32 – 36.
Wang, J., Xu, Z., & Che, Y. (2019). Power quality disturbance classification based on DWT and  multilayer  perceptron  extreme  learning  machine. Applied  Sciences  (Switzerland) ,
9 (11). https://doi.org/10.3390/app9112315
WHO. (2023). Joint Child Malnutrition Estimates .
https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/joint-child-malnutrition-estimates-
unicef-who-wb#:~:text=In  2022%2C  148.1  million  children,for  their  height (overweight)
Wibawa,  M.  S.,  &  Maysanjaya,  I.  M.  D.  (2018).  Multi  Layer  Perceptron  Dan  Principal Component  Analysis  Untuk  Diagnosa  Kanker  Payudara. Jurnal  Nasional  Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , 7 (1), 90. https://doi.org/10.23887/janapati.v7i1.12909
Yunus, M., Biddinika, M. K., & Fadlil, A. (2023). Classification  of Stunting in Children Using
the C4.5 Algorithm. Jurnal Online Informatika , 8 (1), 99 – 106. https://doi.org/10.15575/join.v8i1.1062