## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553

## Analisis Komparatif Kinerja Algoritma Machine Learning untuk Deteksi Stunting
Syahrani Lonang 1 , Anton Yudhana 2,* , Muhammad Kunta Biddinika 1
1 Program Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 lonangsyahrani3@gmail.com, 2,* eyudhana@ee.uad.ac.id, 3 muhammad.kunta@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: eyudhana@ee.uad.ac.id
Abstrak− Stunting  merupakan  masalah  serius  yang  diakibatkan  oleh  kekurangan  gizi  kronis  pada  balita,  menyebabkan pertumbuhan yang terhambat dan berdampak buruk pada kesehatan serta produktivitas jangka panjang. Oleh karena itu, deteksi dini stunting sangat penting untuk mengurangi dampak negatifnya. Studi-studi terdahulu yang memanfaatkan machine learning telah membuktikan keberhasilan metode ini dalam berbagai aplikasi kesehatan, seperti deteksi penyakit dan prediksi kondisi medis. Hasil penelitian ini merinci evaluasi komparatif lima algoritma klasifikasi, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest,  K-Nearest  Neighbors (KNN),  dan Support Vector Machine (SVM), dalam  mengklasifikasi balita stunting. Dataset  yang digunakan  mengandung  empat atribut penting:  usia,  jenis kelamin, berat badan, dan tinggi badan balita, serta label kelas biner yang membedakan antara balita yang mengalami stunting dan yang tidak. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa KNN pada  K = 3  menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94,85%, menjadikannya  model terbaik  dalam  mengklasifikasikan stunting pada balita. Selain akurasi, metrik lain seperti presisi, recall, dan F1-score digunakan untuk menganalisis kemampuan algoritma dalam mengatasi masalah ini. KNN menonjol sebagai model terbaik dengan F1-score tertinggi sebesar 89,47%. KNN juga  berhasil  mempertahankan  keseimbangan  antara  presisi  dan  recall,  menjadikannya  pilihan  yang  sangat  baik  dalam penanganan stunting pada balita. Selain itu, penggunaan metrik AUC dari kurva ROC juga menunjukkan keunggulan KNN dalam membedakan antara balita stunting dan non-stunting. Dengan kombinasi hasil evaluasi yang konsisten, baik dari segi akurasi maupun metrik evaluasi lainnya, penelitian ini membuktikan bahwa KNN adalah pilihan terbaik dalam mengatasi tugas klasifikasi stunting pada balita.
Kata Kunci: Machine Learning; Decision Tree; Random Forest; K-Nearest Neighbor; Logistic Regression; Stunting;
Abstract− Stunting is a serious problem  caused by  chronic  malnutrition  in  children  under five,  causing stunted growth and having  a  negative  impact  on  long-term  health  and  productivity.  Therefore,  early  detection  of  stunting  is  very  important  to reduce  its negative impacts. Previous studies  utilizing  machine learning have proven the success  of this  method in  various health  applications,  such  as  disease  detection  and  the  prediction  of  medical  conditions.  The  results  of  this  research  are  a comparative  evaluation  of  five  classifications,  namely  Logistic  Regression,  Decision  Tree,  Random  Forest,  K-Nearest Neighbors  (KNN),  and  Support  Vector  Machine  (SVM),  in  classifying  stunted  toddlers.  The  dataset  used  contains  four important attributes: age, gender,  weight, and  height of toddlers, as  well as a binary  class  label that differentiates between toddlers who are stunted and those who are not. The evaluation results show that KNN at K = 3 produces the highest accuracy of 94.85%, making it the best model for classifying stunting in toddlers. Apart from accuracy, other metrics such as precision, recall, and F1-score are used to analyze the algorithm's ability to solve this problem. KNN stands out as the best model, with the highest F1-score of 89.47%. KNN also manages to maintain a balance between precision and recall, making it an excellent choice  for  treating  stunting  in  toddlers.  Apart  from  that,  the  use  of  the  AUC  metric  from  the  ROC  curve  also  shows  the superiority of KNN in differentiating between stunted and non-stunting toddlers. With a combination of consistent evaluation results, both in terms of accuracy and other evaluation metrics, this research proves that KNN is the best choice for overcoming the task of classifying stunting in toddlers.
Keywords : Machine Learning; Decision Tree; Random Forest; K-Nearest Neighbor; Logistic Regression; Stunting;

## 1. PENDAHULUAN
Stunting  merupakan  suatu  kondisi  dimana  balita  gagal  tumbuh  akibat  kekurangan  gizi  kronis,  sehingga mengakibatkan  balita  menjadi  sangat  pendek  untuk  usianya  [1].  Dampak  stunting  sangat  parah  dan  beragam, mencakup dampak buruk jangka pendek dan jangka panjang. Dalam jangka pendek, anak-anak yang mengalami stunting  mungkin  mengalami  melemahnya  sistem  kekebalan  tubuh,  peningkatan  kerentanan  terhadap  penyakit, dan  perkembangan  kognitif  yang  buruk.  Dalam  jangka  panjang,  stunting  dapat  menyebabkan  penurunan produktivitas  ekonomi  dan  melanggengkan  siklus  kemiskinan  [2],  [3].  Karena  dampaknya  yang  parah  dan beragam, penting untuk mendeteksi stunting secara dini. Machine learning menawarkan pendekatan inovatif untuk deteksi dini stunting, memungkinkan penggunaan data berbagai atribut balita untuk memprediksi kondisi stunting. Hal ini dibutuhkan untuk mengidentifikasi balita yang berisiko mengalami stunting sehingga tindakan preventif dan intervensi yang sesuai dapat dilakukan. Machine learning dapat meningkatkan akurasi dalam deteksi stunting, membantu praktisi kesehatan dan pembuat kebijakan untuk menyasar intervensi lebih efektif, dan pada akhirnya, mengurangi  prevalensi  stunting  serta  menghindari  dampak  negatif  jangka  panjangnya.  Oleh  karena  itu, penggunaan machine learning dalam mengatasi masalah stunting sangat relevan dan mendesak.
Machine  learning  sebagai  bidang kecerdasan buatan  yang sedang berkembang,  menawarkan pendekatan inovatif untuk mendeteksi stunting [4]. Salah satunya adalah dengan mengunakan klasifikasi. Keuntungan machine learning  dalam  deteksi  stunting  terletak  pada  potensinya  untuk  meningkatkan  akurasi,  efisiensi,  dan  kecepatan dalam  mendeteksi.  Penerapan  algoritma  pembelajaran  mesin  dapat  membantu  praktisi  kesehatan  dan  pembuat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
kebijakan menargetkan intervensi secara lebih efektif, sehingga pada akhirnya mengurangi prevalensi dan dampak stunting [5]. Dalam hal ini, machine learning telah diterapkan di sektor kesehatan seperti metode klasifikasi untuk tujuan deteksi penyakit [6]. Klasifikasi digunakan untuk tujuan prediksi diabetes [7], diagnosis covid 19 [8] dan mengklafikasi balita kekurangan gizi [9].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  meneliti  tentang  identifikasi  penyakit  dimensia  menggunakan teknik  machine  learning.  Ada tiga algortima  yang digunakan diantaranya SVM, KNN dan  Linear Discriminant Analysis (LDA). Berdasarkan hasil pengujian KNN dan LDA mendapatkan akurasi yang seimbang sebesar 90%, sedangkan SVM  hanya 76%.  [11] menggunakan teknik  machine  learning  untuk  memprediksi  balita stunting di Rwanda.  Ada  lima  algoritma  yang  digunakan  yaitu  logistic  regression,  random  forest,  naïve  bayes,  extreme gradient boosting dan gradient boosting. Data yang digunakan adalah Rwanda Demographic and Health Survey 2019-2020 dengan basis model menggunakan stratified 10-fold cross validation. Performa terbaik dihasilkan oleh gradient  boosting  dengan  akurasi  sebesar  79.33%.  precision  72.51%  recall  94.49%  dan  f1-score  82.05%.  [12] mengadopsi pendekatan klasifikasi data mining untuk prediksi diabetes. KNN dan SVM adalah algoritma  yang digunakan,  Dataset  penelitian  ini  diambil  dari  UCI  repository  dengan  sembilan  atribut.  Hasilnya  setelah dibandingkan KNN menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan SVM. Akurasi sebesar 83% dan 80% pada KNN, SVM. Penelitian [13] mengklasifikasi kualitas sungai menggunakan bermacam-macam distances function pada algoritma KNN yang akan di bandingkan dengan algoritma DT dan SVM. Euclidean, Hamming, dan Entropy estimator  adalah  distance  yang  digunakan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  KNN  dengan  entropy  estimator mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 99,90%. Lalu disusul oleh DT dengan 97,53% dan KNN-Hamming distance 90,12%. Penelitian ini mengisi celah pengetahuan dari penelitian sebelumnya yang telah menggunakan machine learning  untuk  deteksi  stunting,  terutama  berfokus  pada  performa  model.  Meskipun  penelitian  [11]  telah memanfaatkan  berbagai  algoritma,  hasil  performa  model  yang  dibangun  belum  mencapai  tingkat  yang memuaskan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan  dalam  literatur  dengan melakukan  analisis  komparatif  lebih  mendalam  terhadap  algoritma  machine  learning,  khususnya  (Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, dan Support Vector Machine), dalam konteks deteksi stunting pada balita.
Paper ini menyajikan evaluasi komparatif lima algoritma pembelajaran mesin: Logistic Regression (LR), Decision  Tree  (DT),  Random  Forest  (RF),  K-Nearest  Neighbors  (KNN),  dan  Support  Vector  Machine  (SVM), untuk  mengklasifikasi  balita  stunting.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Elektronik Pencatatan  dan  Pelaporan  Gizi  Balita  Berbasis  Masyarakat  (EPPGBM)  Puskesmas  Ubung,  Lombok  Tengah, Indonesia. Ini berisi informasi berharga, termasuk usia, jenis kelamin, berat badan, dan tinggi badan balita, serta label  kelas  biner:  0  untuk  non-stunting  dan  1  untuk  stunting.  Dimasukkannya  keempat  variabel  prediktor  ini didasarkan  pada  literatur  yang  menyoroti  signifikansi  keempat  variabel  prediktor  ini  dalam  deteksi  stunting. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi algoritma yang bekerja paling optimal dalam mengklasifikasikan stunting pada balita dengan melihat performa pengujian setiap algoritma.  Confusion matrix dimanfaatkan untuk melakukan evaluasi performa dengan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, f1-score, dan AUC ROC dapat membantu  menganalisis secara detail sehingga  membantu dalam deteksi dan  intervensi dini.  Berdasarkan  hasil algoritma  yang  paling  optimal  untuk  deteksi  stunting  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik untuk meningkatkan kualitas deteksi stunting menggunakan pendekatan machine learning.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  didapatkan  dari  EPPGBM,  dimana  dats  tersebut  akan  melalui  proses preprocessing untuk agar kompatibel untuk digunakan, lalu dataset akan dibagi, selanjutnya model klasifikasi akan dibangun menggunakan lima algoritma yang ditetapkan, performa setiap algoritma akan dievaluasi  dan terakhir melakukan komparasi. Gambar 1 memperlihatkan langkah-langkah penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap pertama adalah preprocessing data, yang melibatkan pembersihan dataset dari data yang tidak valid, pengecekan  dan  penanganan  missing  values,  dan  transformasi  data  agar  sesuai  dengan  format  yang  diperlukan oleh algoritma machine learning. Langkah ini penting untuk memastikan dataset bersih dan siap digunakan dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
pembuatan  model  klasifikasi.  Tahap  kedua,  data akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training  sebanyak 70% dari total data dan data testing sebanyak 30%. Pembagian ini memungkinkan kita untuk melatih model pada data  tertentu  dan  menguji  kinerja  model  pada  data  yang  berbeda  untuk  menghindari  overfitting.  Tahap  ketiga pembuatan  model klasifikasi, model klasifikasi akan dibangun menggunakan lima algoritma berbeda, yaitu  LR, DT,  RF,  KNN,  dan  SVM.  Setiap  algoritma  akan  menghasilkan  model  klasifikasi  yang  berpotensi  untuk mengklasifikasikan balita stunting. Tahap keempat evaluasi performa model, performa model yang telah dibangun akan dievaluasi menggunakan confusion matrix dan berbagai metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall, F1- score, dan AUC ROC (Area Under the Curve Receiver Operating Characteristic). Evaluasi ini akan memberikan wawasan tentang sejauh mana masing-masing model dapat mengidentifikasi stunting pada balita. Tahap terakhir, perbandingan performa kelima model klasifikasi untuk menentukan model terbaik. Dalam tahap ini, model-model tersebut  akan  dibandingkan  berdasarkan  metrik  evaluasi  yang  telah  dianalisis  sebelumnya.  Tujuan  akhir  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  algoritma  yang  memberikan  hasil  terbaik  dalam  mengatasi  tugas klasifikasi stunting pada balita.

## 2.1 Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Elektronik Pencatatan dan Pelaporan Gizi Balita Berbasis Masyarakat (EPPGBM) yang diperoleh dari Puskesmas Joggat, Lombok Tengah, Indonesia. Dataset ini terdiri dari total 1295 sampel data, yang terdiri dari 1000 balita yang tidak terindikasi mengalami stunting dan 295 balita yang terindikasi  mengalami  stunting.  Dataset  ini  mengandung  lima  atribut  atau  fitur  penting  yang  digunakan  dalam analisis, yaitu:
1. Jenis kelamin balita: Atribut ini mengidentifikasi apakah balita adalah laki-laki atau perempuan.
2. Usia balita: Usia balita diukur dalam bulan, dengan rentang usia balita antara 1 hingga 60 bulan. Informasi usia ini memiliki relevansi signifikan dalam mengevaluasi status gizi balatas.
3. Tinggi badan balita: Atribut ini mencatat tinggi badan balita dalam satuan tertentu (misalnya, sentimeter).
4. Berat badan balita: Atribut ini mencatat berat badan balita dalam satuan tertentu (misalnya, kilogram).
5. Kelas biner: Kelas biner merupakan variabel target dalam dataset ini. Nilai 0 digunakan untuk mengidentifikasi balita  yang tidak terindikasi  mengalami  stunting, sementara nilai 1 digunakan untuk mengidentifikasi  balita yang terindikasi mengalami stunting.
Gambar 2. Distribusi usia balita pada dataset
Berdasarkan Gambar 2, atribut usia balita yang ada pada dataset memiliki rentan nilai 1 sampai dengan 60 bulan yang jumlahnya bervariasi.

## 2.2 Data Preprocessing
Data preprocessing adalah langkah penting dalam analisis data dan machine learning, hal itu dapat meningkatkan kualitas data mentah, sehingga compatible untuk diproses lebih lanjut [14]. Permbersihan data, transformasi data adalah proses  yang dapat dilakukan pada data. Pembersihan data melibatkan penanganan nilai  yang hilang dan menghilangkan  noise  [15].  Transformasi  data  mencakup  penskalaan,  agregasi,  atau  normalisasi  data  untuk mempersiapkannya untuk dianalisis [16].

## 2.3 Logistic Regeression (LR)
Logistic Regression (LR) adalah algoritma pembelajaran mesin yang biasanya digunakan untuk tugas klasifikasi yang kelas targetnya bersifat kategorikal, multinomial, atau ordinal. Hasilnya disajikan dalam format probabilitas. Metodologi yang digunakan menggabungkan persamaan regresi linier bersama dengan fungsi sigmoid, yang biasa disebut fungsi  logistik, untuk memperkirakan probabilitas dalam rentang 0 hingga 1. Variabel acak mengambil nilai 1 dengan probabilitas p dan nilai 0 dengan probabilitas 1-p [17].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553

## 2.4  Decision Tree (DT)
Pohon keputusan adalah metode klasifikasi untuk prediksi yang memiliki kemiripan dengan struktur hierarki atau pohon [18]. Menetapkan aturan keputusan dan data ke pohon keputusan merupakan operasi mendasar dari pohon keputusan. Menyederhanakan keputusan yang kompleks adalah manfaat paling signifikan dari penerapan pohon keputusan. Prosedur ini memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat konsep penyelesaian masalah yang lebih efektif [19].

## Gambar 3. Decision Tree
Berdasarkan Gambar 3, pohon keputusan terdiri dari simpul-simpul fundamental yang dikenal sebagai root dapat dlihat pada gambar diatas. Root node mewakili keseluruhan kumpulan data dan berfungsi sebagai titik awal untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Decision/Internal  Node  mewakili  keputusan  tentang  fitur  masukan. Leaf/Terminal  Node  adalah  sebuah  node  yang  tidak  memiliki  node  anak  dan  mewakili  label  kelas  atau  nilai numerik.  Splitting  adalah  proses  membagi  sebuah  node  menjadi  dua  atau  lebih  sub-node  berdasarkan  kriteria pemisahan  dan  fitur  yang  dipilih.  Node  yang  terbagi  menjadi  satu  atau  lebih  node  anak  dikenal  sebagai  parent node. Node yang muncul ketika parent node dipecah disebut sebagai child nodes [20].

## 2.5 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  merupakan  bagian  dari  algoritma  supervised  machine  learning  yang  mudah diimplementasikan  dan  mampu  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks.  Akan  tetapi  KNN  sering  disebut  lazy learning  karena  mengharuskan  setiap  data  pelatihan  disimpan  dan  setiap  data  baru  yang  akan  diprediksi  akan diukur kesaamannya ke seluruh data latih [21]. Untuk mengklasifikasikan data baru yang belum dimasukkan ke dalam kelas tertentu, algoritma KNN menentukan k (tetangga) titik data mana yang jaraknya paling dekat dengan data baru tersebut. Untuk data baru, kelas prediksi akan ditentukan menggunakan frekuensi kelas dari kumpulan data terdekat yaitu k. Untuk mencegah jarak yang sama selama prosedur klasifikasi, k biasanya diberi nilai ganjil. Dengan menggunakan fungsi jarak seperti Manhattan distance, jarak atau kedekatan tetangga dihitung [22]. Rumus Manhattan distance dapat dilihat pada persamaan 1 dibawah.
Manhattan d(x,y) =   ∑ |x i − y i | n i=1 (1)

## 2.6 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah model klasifikasi yang menggunakan hyperplane sebagai perantara untuk membedakan berbagai kategori. Biasanya, SVM digunakan untuk tugas klasifikasi biner; namun, penerapannya dapat  diperluas  untuk  mencakup  skenario  klasifikasi  multikelas.  Hyperplane  di  SVM  ditentukan  dengan menghitung margin maksimum untuk setiap kategori dan mencari titik tengahnya. Penentuan margin maksimum didasarkan  pada  pemeriksaan  titik-titik  berdekatan  yang  terletak  antar  kategori  [23],  [24].  Keterbatasan  utama teknik  ini  adalah  memerlukan  lebih  banyak  memori  saat  memproses  data  dalam  jumlah  besar.  Algoritma  ini berhasil  mendeteksi  ketidaklinieran  dan  ketersebaran  data  informasi.  SVM  adalah  metode  yang  kompleks,  dan beberapa penelitian telah membuktikan kelayakannya [25].

## 2.7 Evaluasi Performa
Untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi,  confusion  matrix  bisa  dimanfaatkan  dalam  pembelajaran  mesin memungkinkan analisis yang lebih mendalam terhadap kinerja algoritma yang akan dibandingkan [26]. Confusion matrix adalah tabel yang sering digunakan untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi pada sekumpulan data uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui.  Jika  confusion  matrix  telah  berhasil  didapatkan  dari  setiap  algoritma  yang diimplementasikan,  maka  nilai  metrik  seperti  akurasi,  precision,  recall,  f1-score,  AUC-ROC  curve.  Tabel confusion matrix dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
Gambar 4. Tabel Confusion Matrix
Accuracy = TP+TN TP+FP+TN+FN × 100% , (2)
Precision  = TP TP+FP × 100% , (3)
Recall  = TP TP+FN × 100% (4)
F1 − Score = 2 × Precision × Recall Precision+Recall × 100% , (5)
Berdasarkan Gambar 4, istilah "TN" mewakili singkatan dari true negative, yang mengindikasikan jumlah contoh negatif yang berhasil diklasifikasikan secara benar. Sama halnya dengan "TP," yang merujuk kepada true positive,  menggambarkan  jumlah  contoh  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  tepat.  Perlu  dicatat  bahwa  "FP" merujuk  pada  positif  palsu,  yang  mencerminkan  jumlah  contoh  negatif  sebenarnya  yang  salah  diklasifikasikan sebagai positif, sementara "FN" mengartikan negatif palsu,  yakni jumlah contoh positif sebenarnya yang keliru diklasifikasikan sebagai negatif  [27],[28].  Akurasi mewakili persentase semua prediksi yang akurat. Presisi, yang sering  disebut  sebagai  akurasi  prediksi  positif,  mencerminkan  sejauh  mana  prediksi  positif  sebenarnya  adalah positif. Dalam istilah yang lebih sederhana, presisi mengukur sejauh mana nilai positif yang telah diidentifikasi adalah  benar  dibandingkan  dengan  total  jumlah  nilai  positif.  Recall,  atau  dikenal  juga  sebagai  TP  rate, menggambarkan sejauh mana kasus positif sebenarnya berhasil teridentifikasi oleh model.  F1-Score merupakan rata-rata harmonik dari sensitivitas dan presisi, kedua faktor tersebut dianggap signifikan [29], [30].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pembahasan  mengenai  hasil penelitian  ini,  bahasa pemrograman  yang digunakan adalah Python dengan library Scikit-Learn. Terdapat lima algoritma klasifikasi yang akan dibandingkan, yaitu LR, DT, RF, KNN, dan SVM. Setiap  model klasifikasi dievaluasi  melalui  confusion  matrix,  dengan pengukuran  metrik seperti akurasi, presisi,  recall,  f1-score,  dan  AUC  ROC.  Kemudian,  performa  masing-masing  algoritma  dibandingkan  untuk menemukan algoritma yang memberikan hasil terbaik. Analisis hasil ini menjadi fokus dalam pembahasan kami, yang akan kami bahas lebih lanjut. Hasil pengujian setiap algoritma yang memanfaatkan confusion matrix dapat dilihat pada tabel 1 dibawah.
Tabel 1. Confusion matrix hasil pengujian lima algoritma

## Algoritma  TP  TN  FP  FN
LR
65 272 20 32 DT
88 279 13 9
RF 81 286 6 16
KNN 85 284 8 12
SVM 42 291 1 55
Berdasarkan  tabel  1,  metrik  performa  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  f1-score  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan 2-5. Contoh menghitung metrik performa dari algoritma KNN. Accuracy = (85+284)/(85+284+8+15)*100% = 94,85% Precision = (85)/(85+8)*100% = 91,39% Recall = (85)/(85+12)*100% = 87,62%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
F1-Score = 2*(91,39*87,62)/(91,39+87,62)*100% = 89,47% Performa metric evaluasi setiap algoritma dapat dilihat pada gambar 5, 6, dan 7 dibawah.

## Gambar 5. Akurasi setiap algoritma
Berdasarkan  Gambar  5,  hasil  evaluasi  menunjukkan  adanya  perbedaan  signifikan  dalam  akurasi  antara algoritma-algoritma tersebut. Dalam hal ini, akurasi menjadi parameter utama dalam mengukur performa model. Hasil menunjukkan bahwa KNN pada K = 3 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94,85%, menunjukkan bahwa model KNN memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam mengklasifikasikan stunting. Meskipun Random Forest juga menghasilkan akurasi yang sama dengan KNN, penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti waktu komputasi dan kompleksitas  model. DT  juga menghasilkan akurasi  yang tinggi sebesar 94,34%, namun, model ini cenderung rentan terhadap overfitting. LR menunjukkan akurasi yang lebih rendah sebesar 86,63%, dan SVM  memiliki  akurasi  terendah  sebesar  85,60%.  Masing-masing  akurasi  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada gambar diatas.
Penggunaan metrik tambahan seperti presisi, recall, F1-score, dan analisis kurva ROC dapat memberikan wawasan lebih mendalam tentang kemampuan model dalam mengatasi permasalahan klasifikasi stunting. Dengan menganalisis metrik-metrik ini secara komprehensif, penelitian dapat mengidentifikasi model terbaik yang tidak hanya  memiliki  akurasi  tinggi  tetapi  juga  keseimbangan  yang  baik  antara  presisi  dan  recall  untuk  penanganan masalah stunting pada balita secara efektif. Masing-masing hasil presisi, recall, dan F1-score dari kelima algoritma dapat dilihat pada gambar 6 dibawah.
Gambar 6. Presisi, recal, dan f1-score
Berdasarkan  Gambar  6,  evaluasi  performa  lima  algoritma  klasifikasi,  LR,  DT,  RF,  KNN,  SVM  untuk deteksi stunting pada balita memberikan wawasan tentang kemampuan masing-masing algoritma dalam mengatasi tugas klasifikasi yang sensitif ini.
LR  menghasilkan  presisi  76,47%,  yang  mengindikasikan  bahwa  model  ini  mampu  mengklasifikasikan stunting  dengan  benar  dalam  sebagian  besar  kasus.  Recall  67,01%  menunjukkan  kemampuan  model  dalam mengidentifikasi  stunting  pada  balita  yang  terindikasi  dengan  cukup  baik.  F1-score  71,42%  mencerminkan keseimbangan  antara  presisi  dan  recall  yang  baik.  DT  mencapai  presisi  87,12%  dan  recall  90,72%,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
mengindikasikan  kemampuannya  dalam  mengidentifikasi  stunting  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  F1- score sebesar 88,88% menunjukkan kinerja yang seimbang antara presisi dan recall. RF memperoleh presisi tinggi sebesar  93,10%,  tetapi  recall  yang  lebih  rendah  sebesar  83,50%.  F1-score  88,04%  menunjukkan  kemampuan model untuk menjaga keseimbangan antara presisi dan recall. KNN mencapai presisi 91,39% dan recall 87,62%, dengan F1-score sebesar 89,47%, mengindikasikan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan stunting dengan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. SVM memiliki presisi yang sangat tinggi sebesar 97,67%, tetapi recall yang rendah sebesar 43,29%. F1-score sebesar 60,00% menunjukkan bahwa model ini mungkin mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi sebagian besar kasus stunting yang sebenarnya terjadi. KNN menonjol sebagai model  terbaik  dengan  F1-score  tertinggi  sebesar  89,47%.  Meskipun  SVM  memiliki  presisi  tinggi,  recall  yang rendah membuat F1-score-nya lebih rendah. Hasil ini menunjukkan bahwa, dalam konteks deteksi stunting pada balita,  keberimbangan  antara  kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  kasus  stunting  dan  menjaga  tingkat akurasi  secara  keseluruhan  adalah  kunci  untuk  pemilihan  model  terbaik.  KNN  muncul  sebagai  pilihan  terbaik dengan performa yang baik dan seimbang dalam mengatasi masalah ini.

## Gambar 7. AUC ROC curve
Dalam evaluasi performa lima algoritma klasifikasi untuk deteksi stunting pada balita, nilai Area Under the Curve  (AUC)  dari  kurva  Receiver  Operating  Characteristic  (ROC)  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan algoritma dalam membedakan antara kelas positif (stunting) dan kelas negatif (non-stunting). AUC adalah metrik yang berguna untuk mengukur sejauh mana model mampu mengklasifikasikan data dengan benar, terutama dalam kasus klasifikasi yang sensitif seperti ini.
Berdasarkan  Gambar  7,  KNN  dapat  dianggap  sebagai  model  terbaik.  Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa faktor. AUC yang tinggi menunjukkan bahwa KNN memiliki kemampuan yang kuat dalam  membedakan kasus stunting dengan akurasi yang baik. Dalam kasus ini, AUC yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma adalah sebagai  berikut:  LR  (0,801),  DT  (0,923),  RF  (0,902),  KNN  (0,924),  dan  SVM  (0,715).  KNN  juga  telah menunjukkan  performa  yang  seimbang  dalam  metrik  evaluasi  sebelumnya  bahwa  KNN  memiliki  presisi  yang tinggi (91,39%) dan recall yang baik (87,62%). KNN memberikan keseimbangan yang baik antara kemampuan untuk  mengidentifikasi stunting pada  balita (ditunjukkan oleh  nilai recall) dan  meminimalkan kesalahan dalam mengklasifikasikan kasus non-stunting sebagai stunting (ditunjukkan oleh nilai precision). F1-score yang tinggi dan AUC yang tinggi lebih mempertegas bahwa KNN adalah model terbaik dibandingkan empat algoritma yang lain.  Dengan  demikian,  KNN  tidak  hanya  mencapai  AUC  tertinggi  tetapi  juga  menunjukkan  performa  yang konsisten dan seimbang dalam tugas klasifikasi stunting pada balita, yang didukung oleh hasil evaluasi yang telah dilakukan sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisisi perbandingan algoritma LR, DT, RF, KNN, SVM untuk deteksi stunting pada balita. KNN pada K = 3 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94,85%, menjadikannya model terbaik dalam mengklasifikasikan stunting pada balita. Decision Tree dan Random Forest juga menghasilkan akurasi yang tinggi sebesar  94,34%.  Sementara  itu,  Logistic  Regression  memiliki  akurasi  lebih  rendah  sebesar  86,63%,  dan  SVM

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
mencapai  akurasi  terendah  sebesar  85,60%.  Metrik  tambahan  seperti  presisi,  recall,  dan  F1-score  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  performa  algoritma.  Dalam  hal  ini,  KNN  memiliki  presisi  yang  tinggi (91,39%)  dan  recall  yang  baik  (87,62%),  menghasilkan  F1-score  tertinggi  sebesar  89,47%.  Penggunaan  AUC dalam  analisis  ROC  juga  mendukung  pemilihan  KNN  sebagai  model  terbaik,  dengan  AUC  sebesar  0,924, menunjukkan  kemampuan  KNN  dalam  membedakan  antara  kelas  stunting  dan  non-stunting.  Penelitian  ini mengidentifikasi  KNN  sebagai  model  terbaik  dalam  deteksi  stunting  pada  balita  berdasarkan  evaluasi  akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC. KNN memiliki performa yang konsisten dan seimbang, menjadikannya pilihan unggul dalam mengatasi tugas klasifikasi yang sensitif ini. Dengan menggunakan metrik ini, penelitian ini dapat mengidentifikasi model terbaik untuk mengatasi masalah stunting pada balita secara efektif.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Penelitian  ini  mendapat  dukungan  dana  dari  Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat (DRTPM)  dan  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  (Kemendikbudristek)  Republik Indonesia,  berdasarkan  Surat  Keputusan  No.  0536/E5/  PG.02.00/2023  dan  Perjanjian/Kontrak  No.  181/E5- PG.02.00.PL/2023.

## REFERENCES
[1] TNP2K,  “100  Kabupaten/Kota  Prioritas  untuk  Intervensi  Anak  Kerdil  (Stunting):  Tim  Nasional  Percepatan Penanggulangan Kemiskinan,” Jakarta, vol. 2, no. c, p. 287, 2021, [Online]. Available: http://www.tnp2k.go.id/images/uploads/downloads/Buku Ringkasan Stunting.pdf%0Awww.tnp2k.go.id
[2] 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,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[3] K. L. Perdue et al., “Using functional near-infrared spectroscopy to assess social information processing in poor urban Bangladeshi infants and toddlers,” Dev. Sci., vol. 22, no. 5, 2019, doi: 10.1111/desc.12839.
[4] S. Lonang, A. Yudhana, and M. K. Biddinika, “Rancangan Sistem Klasifikasi Kekurangan Gizi Balita Dengan Metode K-Nearest  Neighbor,”  J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  vol.  5,  no.  1,  p.  73,  Mar.  2023,  doi: 10.36499/jinrpl.v5i1.7834.
[5] D.  Sudigyo,  A.  A.  Hidayat,  R.  Nirwantono,  R.  Rahutomo,  J.  P.  Trinugroho,  and  B.  Pardamean,  “Literature  study  of stunting supplementation in Indonesian utilizing text mining approach,” Procedia Comput. Sci., vol. 216, no. 2022, pp. 722–729, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.189.
[6] H. Abbad Ur Rehman, C. Y. Lin, and Z. Mushtaq, “Effective K-Nearest Neighbor Algorithms Performance Analysis of Thyroid  Disease,”  J.  Chinese  Inst.  Eng.  Trans.  Chinese  Inst.  Eng.  A,  vol.  44,  no.  1,  pp.  77–87,  2021,  doi: 10.1080/02533839.2020.1831967.
[7] L. A. Al Hak, “Diabetes Prediction Using Binary Grey Wolf Optimization and Decision Tree,” Int. J. Comput., vol. 21, no. 4, pp. 489–494, 2022, doi: 10.47839/ijc.21.4.2785.
[8] D.  A.  Salem  and  E.  M.  Hashim,  “Impact  of  Data  Pre-Processing  on  Covid-19  Diagnosis  Using  Machine  Learning Algorithms,”  Orig. Res.  Pap. Int. J.  Intell. Syst. Appl.  Eng.  IJISAE, vol. 2023, no. 1s, pp. 164–171, 2023, [Online]. Available: www.ijisae.org
[9] S. Lonang, A. Yudhana, and M. K. Biddinika, “Performance Analysis for Classification of Malnourished Toddlers Using K-Nearest Neighbor,”  Sci.  J.  Informatics,  vol.  10,  no.  3,  p.  313,  2023,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
[10]  N. M. Mathkunti and S. Rangaswamy, “Machine Learning Techniques to Identify Dementia,” SN Comput. Sci., vol. 1, no. 3, p. 118, May 2020, doi: 10.1007/s42979-020-0099-4.
[11]  S.  Ndagijimana,  I.  H.  Kabano,  E.  Masabo,  and  J.  M.  Ntaganda,  “Prediction  of  Stunting  among  Under-5  Children  in Rwanda  Using  Machine  Learning  Techniques,”  J.  Prev.  Med.  Public  Heal.,  vol.  56,  no.  1,  pp.  41–49,  2023,  doi: 10.3961/jpmph.22.388.
[12]  R. Kaur, “Predicting diabetes by adopting classification approach in data mining,” Int. J. Informatics Vis., vol. 3, no. 2– 2, pp. 218–221, 2019, doi: 10.30630/joiv.3.2-2.229.
[13]  N.  Zamri  et  al.,  “River  quality  classification  using  different  distances  in  k-nearest  neighbors  algorithm,”  Procedia Comput. Sci., vol. 204, no. 2021, pp. 180–186, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.08.022.
[14]  V. Çetin and O. Yıldız, “A comprehensive review on data preprocessing techniques in data analysis,” Pamukkale Univ. J. Eng. Sci., vol. 28, no. 2, pp. 299–312, 2022, doi: 10.5505/pajes.2021.62687.
[15]  V. Werner de Vargas, J. A. Schneider Aranda, R. dos Santos Costa, P. R. da Silva Pereira, and J. L. Victória Barbosa, “Imbalanced data preprocessing techniques for machine learning: a systematic mapping study,” Knowl. Inf. Syst., vol. 65, no. 1, pp. 31–57, 2023, doi: 10.1007/s10115-022-01772-8.
[16]  C. Fan, M. Chen, X. Wang, J. Wang, and B. Huang, “A Review on Data Preprocessing Techniques Toward Efficient and Reliable  Knowledge  Discovery  From  Building  Operational  Data,”  Front.  Energy  Res.,  vol.  9,  Mar.  2021,  doi: 10.3389/fenrg.2021.652801.
[17]  J. Goyal, P. Khandnor, and T. C. Aseri, “A Comparative Analysis of Machine Learning classifiers for Dysphonia-based classification of Parkinson’s Disease,” International Journal of Data Science and Analytics, vol. 11, no. 1. pp. 69–83, 2021. doi: 10.1007/s41060-020-00234-0.
[18]  F.  D.  Adhinata  and  A.  Junaidi,  “Gender  Classification  on  Video  Using  FaceNet  Algorithm  and  Supervised  Machine Learning,” Int. J. Comput. Digit. Syst., vol. 11, no. 1, pp. 199–208, Jan. 2022, doi: 10.12785/ijcds/110116.
[19]  N. Bin Noor, M. S. Anwar, and M. Dey, “Comparative Study Between Decision Tree, SVM and KNN to Predict Anaemic

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6553
Condition,” in 2019 IEEE International Conference on Biomedical Engineering, Computer and Information Technology for Health (BECITHCON), IEEE, Nov. 2019, pp. 24–28. doi: 10.1109/BECITHCON48839.2019.9063188.
[20]  A. Ali, S. Naeem, S. Anam, and M. M. Ahmed, “A Supervised Machine Learning Algorithms: Applications, Challenges, and Recommendations,” pp. 1–10, 2023
[21]  S. Lonang, A. Yudhana, and M. K. Biddinika, “Performance Analysis for Classification of Malnourished Toddlers Using K-Nearest Neighbor,” Sci. J. Informatics, vol. 10, no. 3, p. 313, 2023, doi: 10.15294/sji.v10i3.45196.
[22]  A. G. Pertiwi, N. Bachtiar, R. Kusumaningrum, I. Waspada, and A. Wibowo, “Comparison of performance of k-nearest neighbor  algorithm  using  smote  and  k-nearest  neighbor  algorithm  without  smote  in  diagnosis  of  diabetes  disease  in balanced data,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1524, no. 1, p. 012048, Apr. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012048.
[23]  Y. Xi, M. Bi, M. Xin, C. Wang, J. Yu, and W. Hu, “Simplified SVM Equalization Algorithm Based on Single Hyperplane Training Enabled 50Gb/s PAM-4/8 With 10-G Optics in NG-PON System,” IEEE Photonics J., vol. 13, no. 4, pp. 1–7, Aug. 2021, doi: 10.1109/JPHOT.2021.3103195.
[24]  A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Convolutional Neural Network and Support Vector Machine in Classification of  Flower  Images,”  Khazanah  Inform.    J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–7,  Mar.  2022,  doi: 10.23917/khif.v8i1.15531.
[25]  R. A. Gulhane and S. R. Gupta, “Machine Learning Approach for Early Disease Prediction and Risk Analysis,”  Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng., vol. 10, no. 3s, pp. 27–32, 2022.
[26]  B. Sahu, S. Mohanty, and S. Rout, “A Hybrid Approach for Breast Cancer Classification and Diagnosis,”  ICST Trans. Scalable Inf. Syst., vol. 6, no. 20, p. 156086, Jul. 2018, doi: 10.4108/eai.19-12-2018.156086.
[27]  A. Vanacore, M. S. Pellegrino, and A. Ciardiello, “Fair evaluation of classifier predictive performance based on binary confusion matrix,” Comput. Stat., Nov. 2022, doi: 10.1007/s00180-022-01301-9.
[28]  P. Singh, N. Singh, K. K. Singh, and A. Singh, “Diagnosing of disease using machine learning,” Mach. Learn. Internet Med. Things Healthc., pp. 89–111, 2021, doi: 10.1016/B978-0-12-821229-5.00003-3.
[29]  J. Y. Ho et al., “Towards a time and cost effective approach to water quality index class prediction,” J. Hydrol., vol. 575, pp. 148–165, 2019, doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.05.016.
[30]  V. Kumar, G. S. Lalotra, and R. K. Kumar, “Improving performance of classifiers for diagnosis of critical diseases to prevent  COVID  risk,”  Comput.  Electr.  Eng.,  vol.  102,  no.  January,  p.  108236,  Sep.  2022,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2022.108236.