Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 276 - 281
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Klasifikasi Stunting Pada Anak Balita Sebagai Prediktor Kesehatan di Masa Dewasa
Classifying Stunting in Toddlers as a Health Predictor in Adulthood
Joni Maulindar 1 , Jawahir Che Mustapha Yusuf 2 , Juvinal Ximenes Guterres 3 1Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia
2 Program studi Sistem Informasi, Universiti Kuala Lumpur, Malaysia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universidade Oriental Timor Lorosae, Timor Timur
1 joni_maulindar@udb.ac.id, 2 jawahir@unikl.edu.my, 3 juvinalguterres05@gmail.com

## Abstract
This research aims to investigate the classification of stunting in toddlers as a predictor of health in adulthood. The research issue is related to the impact of stunting on child development, which can influence their health in adulthood. The research's objective is to construct a classification model that can identify stunting in toddlers based on a set of relevant variables. The research methodology involves secondary data analysis from surveys related to the health of toddlers and their adult data. The variables used in this research encompass weight, height, energy consumption, upper arm circumference, Body Mass Index (BMI),  access  to  clean  water,  sanitation  facilities,  family  medical  history,  parental  education,  socioeconomic  status,  age, gender,  and  geographical  region.  The  research  results  demonstrate  that  the  constructed  classification  model  performs exceptionally well in identifying stunting in toddlers. The model achieves 100% accuracy, with high precision, recall, and F1- scores for both classes, i.e., class 0 (without stunting) and class 1 (with stunting). This signifies that the model possesses a strong capability to predict stunting in toddlers based on the utilized variables. Furthermore, specific variables such as weight, height,  and  BMI  appear  to  have  a  significant  influence  on  stunting  classification.  The  research  findings  can  serve  as  a foundation for developing more effective intervention programs to prevent stunting in toddlers. Thus, this research makes a significant  contribution  to  efforts  to  enhance  the  health  of  toddlers  and  prevent  health  issues  in  adulthood  resulting  from stunting.
Keywords: stunting classification, classification model, health predictor.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi klasifikasi stunting pada anak balita sebagai prediktor kesehatan di masa dewasa. Masalah  penelitian  ini  berkaitan  dengan  dampak  stunting  pada  perkembangan  anak,  yang  dapat  mempengaruhi  kesehatan mereka di masa dewasa. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi yang dapat mengidentifikasi stunting pada anak balita berdasarkan sejumlah variabel yang relevan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data sekunder dari data survei dengan menggunakan 101 sampel terkait kesehatan anak balita dan data masa dewasa. Selanjutnya data hasil survey dilakukan normalisasi untuk menghindari bias yang timbul karena perbedaan skala antar variabel dengan cara mengubah data tersebut kedalam bentuk numerik. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini mencakup berat badan, tinggi badan, konsumsi energi, lingkar lengan atas, Indeks Massa Tubuh (IMT), akses air bersih, fasilitas sanitasi, riwayat penyakit keluarga, pendidikan orang tua, status sosial ekonomi, usia, jenis kelamin, dan wilayah geografis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dibangun memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengidentifikasi stunting pada anak balita. Akurasi  model  mencapai  100%, dengan  precision,  recall,  dan  F1-score  yang  tinggi  untuk  kedua  kelas,  yaitu  kelas  0  (tanpa stunting) dan kelas 1 (dengan stunting). Hal ini menandakan bahwa model memiliki kemampuan yang kuat dalam memprediksi stunting pada anak balita berdasarkan variabel yang digunakan. Selain itu, variabel-variabel tertentu, seperti berat badan, tinggi badan,  dan  IMT,  tampaknya  memiliki  pengaruh  signifikan  dalam  klasifikasi  stunting.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai dasar untuk pengembangan program intervensi yang lebih efektif dalam mencegah stunting pada anak balita. Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  upaya  meningkatkan  kesehatan  anak  balita  dan  mencegah masalah kesehatan di masa dewasa yang disebabkan oleh stunting.
Kata kunci: klasifikasi stunting, model klasifikasi, prediktor kesehatan.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
1. Pendahuluan
Masalah  gizi  buruk,  terutama  stunting,  merupakan masalah  serius  yang  memengaruhi  jutaan  anak  di seluruh  dunia,  terutama  di  negara-negara  berkembang [1], [2]. Stunting adalah kondisi di mana pertumbuhan fisik  dan  perkembangan  anak  terhambat  akibat kekurangan gizi pada masa pertumbuhan awal mereka [3],  [4].  Meskipun  berbagai  upaya  telah  dilakukan untuk mengatasi masalah ini, stunting masih merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang memerlukan perhatian  serius.  Stunting  dapat  memiliki  dampak jangka panjang yang serius pada kesehatan, perkembangan,  dan  produktivitas  individu  di  masa dewasa  [5],  [6].  Oleh  karena  itu,  penelitian  yang mendalam  tentang  stunting  pada  anak  balita  dan hubungannya  dengan  kesehatan  di  masa  dewasa menjadi sangat penting.
Data  dari  berbagai  organisasi  kesehatan  internasional, termasuk  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  dan UNICEF, menunjukkan bahwa stunting masih merupakan  masalah  yang  signifikan  di  banyak  negara berkembang  [7],  [8].  Prevalensi  stunting  yang  tinggi terutama  terjadi  di  wilayah  pedesaan,  di  mana  akses terhadap layanan kesehatan dan gizi sering kali terbatas. Di  Indonesia,  misalnya,  menurut  data  dari  Riskesdas (Riset  Kesehatan  Dasar)  tahun  2018,  prevalensi stunting  pada  anak  balita  mencapai  30,8%.  Ini  berarti hampir  satu  dari  tiga  anak  balita  di  Indonesia mengalami  stunting,  yang  mengindikasikan  masalah gizi yang serius[9], [10].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengkaji klasifikasi  stunting  pada  anak  balita  sebagai  prediktor kesehatan  di  masa  dewasa  [11],  [12].  Penelitian  ini memberikan pemahaman lebih dalam tentang hubungan antara kondisi stunting pada masa anak-anak dan risiko penyakit serta masalah kesehatan di masa dewasa [13], [14].  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi pada stunting pada masa anak-anak [15].

## 2. Metode Penelitian
Gambar 1 menunjukkan alur penelitian yang dilakukan. Penelitian  ini  memanfaatkan  pendekatan Machine Learning (ML) klasifikasi dengan menggunakan bahasa pemrograman Python untuk mengklasifikasikan stunting pada anak balita sebagai prediktor kesehatan di masa dewasa.
Tahapan pemodelan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Mengimpor pustaka atau modul yang diperlukan, yaitu pandas  untuk  manipulasi  data,  scikit-learn  untuk pembuatan  model  klasifikasi,  dan  matplotlib  untuk visualisasi data.
python import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from  sklearn.metrics  import  accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

## Mulai
Literature Review Pemilihan Variabel Pengumpulan Data Analisis Data
Pemodelan Evaluasi Model

## Selesai

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Memuat  data  yang  akan  digunakan  untuk  melatih  dan menguji model.
data = pd.read_csv('path/to/your/dataset.csv')
Memilih  variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  fitur (features) dan target pada model.
python features =
data[['Status_Stunting',
'Pendapatan_Keluarga',
'Tingkat_Pendidikan_Orang_Tua', 'Akses_Layanan_Kesehatan']] target = data['Status_Stunting']
Membagi  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih (train) dan data uji (test).
Python X_train,
X_test,
y_train, y_test = train_test_split(features, target,
test_size=0.2, random_state=42)
Inisialisasi model klasifikasi yang akan digunakan.
python model = GaussianNB()
Melatih model menggunakan data latih.
python model.fit(X_train, y_train)
Melakukan prediksi menggunakan data uji.

## python
predictions = model.predict(X_test)
Mengevaluasi  performa  model  dengan  menghitung akurasi, confusion matrix, dan laporan klasifikasi.
Python accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy}') print('Confusion Matrix:') print(confusion_matrix(y_test, predictions)) print('\nClassification
Report:')
print(classification_report(y_test, predictions))
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Jika  diperlukan,  visualisasikan  hasil  evaluasi  model, misalnya dengan heatmap confusion matrix.
python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.heatmap(confusion_matrix(y_test, predictions), annot=True, cmap='Blues') plt.show()
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup informasi status gizi anak, asupan gizi, kondisi sanitasi, riwayat  kesehatan  keluarga,  dan  variabel-variabel  lain yang  relevan.  Data  tersebut  akan  diolah  dan dipersiapkan untuk pelatihan model ML. Pengembangan model ML akan melibatkan penyetelan hiperparameter  dan  pengoptimalan  model  untuk meningkatkan  kinerjanya.  Selanjutnya,  model  yang telah dioptimasi akan digunakan untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  stunting  pada  masa anak-anak dan risiko penyakit serta masalah kesehatan di masa dewasa.
Data  dan  hasil  penelitian  akan  divisualisasikan menggunakan pustaka Python seperti Matplotlib untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang temuan  dan  hubungan  yang  diidentifikasi  oleh  model ML.  Hasil  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi penting  dalam  memahami  dampak  stunting  pada kesehatan  di  masa  dewasa  dan  potensi  intervensi kesehatan  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengatasi masalah gizi ini.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Data Penelitian
Analisis  data  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Mulai Preprocessing
Inisiasi Pelatihan Model Evaluasi Model Selesai Input Data

## Gambar 2. Flowchart Analisis Data
Gambar 2 memberikan gambaran tentang alur analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini. Variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  peran  yang sangat  signifikan  dalam  upaya  pemahaman  dan identifikasi  stunting pada anak balita. Melalui analisis data  yang  mencakup  faktor-faktor  seperti  berat  status stunting,  pendapatan  orang  tua,  tingkat  pendidikan orang  tua,  akses  terhadap  kesehatan  badan,  penelitian
ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi yang  dapat  membantu  dalam  mendeteksi  anak-anak yang berisiko mengalami stunting.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan panduan yang lebih baik dalam upaya pencegahan dan perawatan  anak  balita  yang  menghadapi  masalah stunting. Data tersebut tersaji dalam Tabel 1.
Variabel  yang  signifikan  sebagai  prediktor  potensial untuk  kondisi  stunting  pada  anak  balita  dan  dapat berpengaruh  pada  perkembangan  mereka  di  masa dewasa.
Status  stunting  anak  balita  (tinggi  badan  atau  berat badan  rendah  untuk  usianya)  dapat  menjadi  indikator langsung dari kondisi gizi dan kesehatan selama masa pertumbuhan.  Stunting  pada  anak  balita  dapat mempengaruhi  perkembangan  fisik  dan  kognitif mereka,  yang  dapat  berdampak  pada  masa  dewasa. Pendapatan  keluarga  dapat  mencerminkan  tingkat ekonomi keluarga dan ketersediaan sumber daya untuk pemenuhan  kebutuhan  dasar  anak,  termasuk  nutrisi yang memadai.
Kondisi  ekonomi  keluarga  dapat  memengaruhi  akses mereka  terhadap  makanan  bergizi  dan  pelayanan kesehatan.  Tingkat  pendidikan  orang  tua  sering  kali terkait  dengan  pengetahuan  dan  pemahaman  mereka tentang  nutrisi,  kesehatan  anak,  dan  praktik-praktik perawatan  yang  baik.  Orang  tua  yang  lebih  terdidik mungkin  lebih  mampu  mengakses  informasi  dan sumber  daya  yang  mendukung  perkembangan  anak. Akses  yang  memadai  terhadap  layanan  kesehatan, termasuk pemeriksaan kesehatan rutin dan aksesibilitas terhadap  program-program  kesehatan  anak,  dapat berkontribusi  pada  pencegahan  dan  pengelolaan stunting.
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini membentuk  kerangka  komprehensif  untuk  memahami dan  menganalisis  fenomena  stunting  pada  balita. Masing-masing variabel dianggap sebagai elemen yang krusial  dalam  menggambarkan  kondisi  kesehatan  dan kesejahteraan  anak-anak  pada  periode  pertumbuhan mereka.  Pertama-tama,  variabel  "Status  Stunting" menjadi penanda utama untuk menilai apakah seorang balita mengalami stunting atau tidak.
Status ini memberikan gambaran awal tentang kondisi pertumbuhan fisik anak. Selanjutnya, variabel Pendapatan  Keluarga  dianggap  relevan  karena  tingkat pendapatan  keluarga  dapat  memengaruhi  ketersediaan sumber  daya  yang  diperlukan  untuk  memenuhi kebutuhan nutrisi dan kesehatan anak. Kondisi ekonomi keluarga  memiliki  dampak  signifikan  pada  akses terhadap  pangan  bergizi,  pelayanan  kesehatan,  dan faktor-faktor lain yang memengaruhi status gizi balita.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Tabel 1. Data Penelitian Kasus_Stunting_Anak_Indeks_Zcore Pendapatan_Keluarga Tingkat_Pendidikan_Orang_Tua Akses_Terhadap_Layanan _Kesehatan -2.3 500 9 80 -1.8 700 12 90 -2.6 400 6 75 -2.0 600 10 85 -1.5 800 13 92 -2.9 300 5 70 -1.7 900 14 95 -2.2 550 8 78 -2.4 450 7 72 -1.9 750 11 88 . . . . . . . . . . . . -2,8 410 5 69 -1,9 590 9 78 -2,6 430 6 72 -1,7 650 10 80 -2 600 8 75 -2,3 480 7 74 -2,1 520 9 79 -2,7 440 6 70 -1,8 610 11 85 -1,6 730 12 92

## 3.2 Variabel penelitian
Variabel Tingkat Pendidikan Orang Tua mencerminkan aspek sosial dan budaya yang dapat memengaruhi pola asuh  dan  pemahaman  orang  tua  tentang  pentingnya nutrisi  bagi  pertumbuhan  anak.  Pendidikan  orang  tua dapat memainkan peran dalam pengambilan keputusan terkait pola makan.
Status  Stunting  merupakan  variabel  hasil  utama  yang menunjuka  apakah  seorang  anak  mengalami  stunting. Stunting adalah kondisi di mana pertumbuhan fisik dan perkembangan  anak  terhambat  akibat  kekurangan  gizi selama  masa  pertumbuhan  awal  mereka.  Berat  Badan dan  Tinggi  Badan  adalah  parameter  fisik  dasar,  erat terkait  dengan  masalah  stunting.  Pertumbuhan  anak sangat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  ini,  dan  mereka berfungsi  sebagai  indikator  penting  untuk  menilai perkembangan  anak.  Konsumsi  Energi  mencerminkan asupan  nutrisi  yang  dapat  memengaruhi  status  gizi anak.  Ini  adalah  variabel  kunci  untuk  memahami stunting.
Lingkar Lengan  Atas dan Indeks Massa Tubuh (IMT) adalah  indikator  tambahan  kesehatan  gizi  anak, memberikan  wawasan  tentang  kesejahteraan  gizi mereka.  Akses  ke  Air  Bersih  dan  Fasilitas  Sanitasi adalah variabel yang mencerminkan higiene dan akses terhadap  air  bersih,  yang  berdampak  langsung  pada kesehatan anak.Riwayat Penyakit Keluarga memberikan  wawasan  tentang  faktor-faktor  genetik yang  mungkin  berperan  dalam  stunting.  Variabel  ini
penting  untuk  memahami  faktor  risiko.  Pendidikan Orang  Tua  dan  Status  Sosial  Ekonomi  mencerminkan latar  belakang  sosial  ekonomi  keluarga,  yang memengaruhi akses mereka terhadap sumber daya yang mendukung kesehatan anak. Usia adalah faktor penting karena pertumbuhan anak adalah proses dinamis  yang erat  kaitannya  dengan  usia  mereka.  Jenis  Kelamin adalah  faktor  biologis  yang  dapat  memengaruhi pertumbuhan  anak,  karena  perbedaan  gender  dapat memengaruhi  kondisi  stunting.  Wilayah  Geografis mengindikasikan  lingkungan  geografis  di  mana  anak tersebut tinggal, yang dapat memengaruhi ketersediaan sumber daya dan akses perawatan kesehatan.

## 3.3 Pengolahan data penelitian
Hasil data pada Gambar 3 menunjukkan performa yang sangat luar biasa dari model klasifikasi yang dievaluasi. Metrik  akurasi  mencapai  nilai  maksimum  1.00,  yang mengindikasikan bahwa model ini berhasil mengklasifikasikan keseluruhan dataset dengan sempurna.  Laporan  klasifikasi  memperlihatkan  bahwa model  memiliki  presisi  (precision)  dan  recall  yang sempurna  (1.00)  untuk  kedua  kelas  yang  ada,  yaitu Kelas 0 dan Kelas 1. Ini berarti bahwa semua prediksi yang dilakukan oleh model benar (presisi), dan seluruh data  yang  seharusnya  masuk  ke  kedua  kelas  telah terdeteksi  dengan  benar  (recall).  Nilai  F1-score  yang mencapai  1.00  mengonfirmasi  bahwa  model  sangat baik dalam menggabungkan presisi dan recall. Dengan akurasi yang mencapai 1.00, model ini dapat dianggap
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
sebagai  model  yang  sangat  efektif  dalam  melakukan klasifikasi data.

## Gambar 3. Akurasi Klasifikasi
Melalui  hasil  tersebut,  perlu  dibangun  model  validasi agar model lebih maksimal. Untuk membangun model validasi  yang  dapat  mencapai  klasifikasi  yang  ideal, beberapa  tahapan  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut.  Pertama,  dataset  perlu  dibagi  menjadi  dua bagian. Kedua dilakukan  normalisasi atau  standarisasi data jika variabel-variabel memiliki skala yang berbeda. Ketiga, model klasifikasi dapat dipilih dan diinisialisasi.  Keempat  model  dilatih  menggunakan data  latih.  Kelima,  melakukan  validasi  menggunakan data uji.
Untuk  mengoptimalkan  performa  model  digunakan teknik validasi silang (cross-validation).

## Gambar 4. Hasil dari analisis scatter plot
Hasil  dari  analisis  scatter  plot  pada  Gambar  4 menggambarkan  hubungan  antara  berat  badan  dan tinggi  badan  anak  balita  sangat  menggugah.  Dalam visualisasi  ini,  kelompok  data  yang  berada  di  zona stunting, ditandai dengan warna merah, menggambarkan anak-anak yang memiliki tinggi badan dan  berat  badan  yang  jauh  dari  nilai  ideal.  Ini mengindikasikan kondisi stunting di mana pertumbuhan  anak  balita  terhambat.  Di  sisi  lain, kelompok data yang ada di zona non-stunting, berwarna biru,  mencerminkan  kasus  di  mana  tinggi  badan  dan berat  badan  anak  mendekati  standar  yang  dianggap ideal, menunjukkan pertumbuhan yang sehat.
Analisis  ini  menggambarkan  secara  visual  perbedaan yang  signifikan  antara  anak-anak  yang  menghadapi risiko  stunting  dan  yang  memiliki  pertumbuhan  yang sesuai  dengan  standar  gizi.  Dengan  gambaran  yang
jelas  ini,  penting  bagi  Masyarakat  untuk  memahami bahwa  pemantauan  gizi  yang  baik  dan  pemberian perawatan  yang  tepat  sangat  penting  untuk  mencegah kasus  stunting.  Selain  itu,  scatter  plot  ini  menguatkan gagasan  bahwa  semakin  berat  badan  bayi,  semakin kecil  kemungkinan  terjadinya  stunting,  menyoroti pentingnya  asupan  nutrisi  yang  memadai  dalam  masa pertumbuhan anak-anak. Dalam keseluruhan, visualisasi  ini  memberikan  pandangan  yang  kuat tentang hubungan antara berat badan, tinggi badan, dan stunting serta menggarisbawahi perlunya perhatian gizi yang tepat dalam memastikan pertumbuhan anak yang sehat.  Berdasarkan  data  status  stunting  dan  prediksi stunting,  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  bahwa  terdapat 19  anak  yang  diprediksi  mengalami  stunting  dan  19 anak yang diprediksi tidak mengalami stunting. Hal ini mengindikasikan  bahwa  model  klasifikasi  berhasil dalam mengidentifikasi 19 kasus stunting dengan benar dan  juga  19  kasus  tidak  stunting  dengan  benar.  Ini adalah  hasil  yang  baik  karena  model  mampu mengklasifikasikan  kedua  kategori  dengan  akurat. Selain  itu,  dalam  konteks  stunting,  mengidentifikasi kasus  stunting  dengan  benar  adalah  hal  yang  sangat penting karena memungkinkan langkah-langkah intervensi  dan  perawatan  yang  tepat  dapat  diambil untuk anak-anak yang membutuhkan. Dalam kasus ini, model  memberikan  hasil  yang  memuaskan  dalam mengklasifikasikan status stunting.

## Gambar 5. Data Status Stunting Dan Prediksi Stunting

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  telah dianalisis,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  sangat relevan. Scatter plot yang memvisualisasikan hubungan antara berat badan dan tinggi badan anak balita secara jelas menggambarkan perbedaan antara anak-anak yang mengalami  stunting  (dengan  warna  merah)  dan  yang tidak (dengan  warna biru). Dalam dataset ini, terdapat 19  anak  yang  diprediksi  mengalami  stunting  dan  19 anak  yang  diprediksi  tidak  mengalami  stunting,
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
menunjukkan  kemampuan  model  klasifikasi  dalam mengidentifikasi  kedua  kategori  dengan  akurat. Kesimpulan  lainnya  adalah  pentingnya  pertumbuhan seimbang  pada  anak  balita,  di  mana  semakin  berat badan  bayi,  semakin  kecil  kemungkinan  terjadinya stunting. Oleh karena itu, pemantauan gizi yang cermat dan asupan nutrisi yang memadai sangat penting untuk memastikan  pertumbuhan  anak  yang  sehat.  Dalam keseluruhan,  hasil  analisis  data  ini  memperkuat pemahaman tentang faktor-faktor yang berperan dalam stunting  dan  menyoroti  peran  penting  perawatan  gizi yang tepat dalam upaya pencegahan stunting pada anak balita, sambil mengakui kinerja model klasifikasi yang baik dalam mengidentifikasi status stunting.

## Daftar Rujukan
[1] A. D. N. Yadika, K. N. Berawi, dan S. H. Nasution, “Pengaruh Stunting  terhadap  Perkembangan  Kognitif  dan  Prestasi Belajar”.
[2] R. Rastipiati dan W. Wulandari, “Pengalaman orang tua dalam pencegahan kejadian Stunting di wilayah Kabupaten Kuningan Jawa Barat : Studi Fenomenologi,” J. Nurs. Pract. Educ. , vol. 3, no. 2, hlm. 160–166, Jun 2023, doi: 10.34305/jnpe.v3i2.713.
[3] V. De Sanctis, A. Soliman, N. Alaaraj, S. Ahmed, F. Alyafei, dan  N.  Hamed,  “Early  and  Long-term  Consequences  of Nutritional Stunting: From Childhood to Adulthood: Early and Long-term  Consequences  of  Nutritional  Stunting,” Acta  Bio Medica  Atenei  Parm. ,  vol.  92,  no.  1,  hlm.  11346,  Feb  2021, doi: 10.23750/abm.v92i1.11346.
[4] A. J. Prendergast dan J. H. Humphrey, “The stunting syndrome in developing countries”.
[5] “2591-Article Text-6763-1-10-20230531.pdf.”
[6] A.  Yunita,  R.  H.  Asra,  W.  Nopitasari,  R.  H.  Putri,  dan  R. Fevria, “Hubungan Sosial Ekonomi Dengan Kejadian Stunting Pada Balita,” 2022.
[7] M.  De  Onis dkk. ,  “The  World  Health  Organization’s  global target for reducing childhood stunting by 2025: rationale and proposed actions,” Matern. Child. Nutr. , vol. 9, no. S2, hlm. 6– 26, Sep 2013, doi: 10.1111/mcn.12075.
[8] F. Sulistyawati dan N. P. Widarini, “Kejadian Stunting Masa Pandemi Covid-19,” Med. Respati J. Ilm. Kesehat. , vol. 17, no.
1, hlm. 37, Feb 2022, doi: 10.35842/mr.v17i1.587.
[9] “3184-Article Text-14423-1-10-20230703.pdf.”
[10]  F.  A.  Aryanti,  C.  N.  Istiqomah,  dan  D.  Indrawan,  “Door  To Door Edukasi, Pemantauan Status Gizi Dan Program MAMA KEREN Untuk Pencegahan Gizi Kurang Pada Balita Di Masa Pandemi Covid 19”.
[11]  W.  C.  Wahyudin,  F.  M.  Hana,  dan  A.  Prihandono,  “Prediksi Stunting  Pada  Balita  Di  Rumah  Sakit  Kota  Semarang Menggunakan Naive Bayes”.
[12]  H.  Shen,  H.  Zhao,  dan  Y.  Jiang,  “Machine  Learning Algorithms  for  Predicting  Stunting  among  Under-Five Children in Papua New Guinea,” Children , vol. 10, no. 10, hlm. 1638, Sep 2023, doi: 10.3390/children10101638.
[13]  N. O. Nirmalasari, “Stunting Pada Anak: Penyebab Dan Faktor Risiko Stunting Di Indonesia”.
[14]  M.  De  Onis  dan  F.  Branca,  “Childhood  stunting:  a  global perspective,” Matern.  Child.  Nutr. ,  vol.  12, no.  S1, hlm. 12– 26, Mei 2016, doi: 10.1111/mcn.12231.
[15]  S.  Fatima,  I.  Manzoor,  A.  M.  Joya,  S.  Arif,  dan  S.  Qayyum, “Stunting and associated factors in children of less than five years: A hospital-based study: Stunting in children under five years of age,” Pak. J. Med. Sci. , vol. 36, no. 3, Mar 2020, doi: 10.12669/pjms.36.3.1370.
[16]  W. C. Wahyudin, “Universitas Muhammadiyah Kudus”.
[17]  S.  Lonang  dan  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan Feature Selection Backward Elimination,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  49,  Jan  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[18]  I.  Ali,  D.  A.  Kurnia,  M.  A.  Pratama,  dan  F.  A.  Ma’ruf, “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita  Di  Desa  Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”.
[19]  R.  R.  R.  Arisandi,  B.  Warsito,  dan  A.  R.  Hakim,  “Aplikasi Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  Pada  Klasifikasi  Status  Gizi Balita  Stunting  Dengan  Pengujian  K-Fold  Cross Validation,” J.  Gaussian ,  vol.  11,  no.  1,  hlm.  130–139,  Mei  2022,  doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991.
[20]  Universitas  Muhammadiyah  Sidoarjo,  Y.  Wardhani,  A. Eviyanti, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, A. S. Fitrani, dan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, “Sistem Informasi Manajemen  Layanan  Jasa  Asosiasi  Konstruksi,” Infotek  J. Inform. Dan Teknol. , vol. 6, no. 2, hlm. 221–227, Jul 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.9947.