## 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.v6i1.3312

## Klasifikasi Status Stunting Pada Balita Menggunakan K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Backward Elimination
Syahrani Lonang * , Dwi Normawati
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 lonangsyahrani3@email.com, 2 dwi.normawati@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: lonangsyahrani3@gmail.com
Abstrak− Permasalahan utama tentang gizi yang dihadapi Indonesia adalah stunting, dimana Indonesia menempati peringkat kelima dunia dengan tingkat prevalensi stunting terbesar pada tahun 2017 yaitu 29,6% dari seluruh anak Indonesia. Stunting adalah anak bayi dibawah lima tahun yang memiliki nilai z-score nya kurang dari -3 standar deviasi (SD). Stunting memiliki dampak  negatif  yaitu  dapat  terganggunya  perkembangan  fisik  maupun  intelektual  balita  di  masa  depan.  Dalam  kasus  ini, pemeriksaan status stunting oleh tenaga medis masih dilaksanakan secara manual yang memakan waktu cukup lama dan rentan ketidaktelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi status stunting pada balita dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor menggunakan seleksi fitur Backward Elimination untuk mendapatkan hasil yang cepat dan akurat. Berdasarkan hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  algoritma K-Nearest  Neighbor pada  k=5  adalah  91,90% dengan  9  atribut  dan  rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  penambahan Backward Elimination sebesar 92,20% dengan 8 atribut. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penerapan Backward Elimination mampu menaikkan nilai akurasi pada algoritma K-Nearest Neighbor dan juga melakukan seleksi atribut.
Kata Kunci: Klasifikasi; Stunting; K-Nearest Neighbor; Backward Elimination; Data Mining
Abstract− The main problem regarding nutrition faced by Indonesia is stunting, where Indonesia is ranked fifth in the world with the largest stunting prevalence rate in 2017, which is 29.6% of all Indonesian children. Stunting is a child under five years who has a z-score value of less than  -3 standard deviations (SD). Stunting has a negative impact, namely it can disrupt the physical  and  intellectual  development  of  toddlers  in  the  future.  In  this  case,  the  examination  of  stunting  status  by  medical personnel is still carried out manually which takes a long time and is prone to inaccuracies. This study aims to classify stunting status in toddlers by applying the K-Nearest Neighbor method using the Backward Elimination feature selection to get fast and accurate results. Based on the results of this study, the average accuracy produced by the K-Nearest Neighbor algorithm at k=5 is  91.90%  with  9  attributes  and  the  average  accuracy  produced  by  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  with  the  addition  of Backward Elimination is 92.20%. with 8 attributes. These results indicate that the application of Backward Elimination  can increase the accuracy value of the K-Nearest Neighbor algorithm and also perform attribute selection.
Keywords : Classification; Stunting; K-Nearest Neighbor; Backward Elimination; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan utama tentang gizi yang dihadapi Indonesia adalah balita stunting atau biasa disebut balita kerdil. Indonesia  menempati  peringkat  kelima  dunia  dengan  tingkat  prevalensi  stunting  tertinggi  sebesar  29,6%  pada tahun  2017[1].  Stunting  adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  balita  karena  kekurangan  gizi  kronis  yang mengakibatkan balita  sangat pendek  dibandingkan dengan usianya  [2].  Stunting dapat terjadi karena beberapa faktor yaitu praktek pengasuhan yang kurang baik , kurangnya pemahaman ibu terkait kesehatan dan gizi sebelum ataupun sesudah melahirkan, masih terbatasnya layanan kesehatan, minimnya akses keluarga ke makanan bergizi, dan  terbatasnya  akses  air  bersih  juga  sanitasi  [2].  Peranan  penting  dipegang  oleh  orang  tua  guna  membantu mengatasi  masalah  gizi  terutama  stunting,  Orang  tua  yang  memiliki  pengetahuan  tentang  tanda-tanda,  cara pencegahan dan efek yang timbul dapat menentukan tindakan juga perbuatan dalam mencegah terjadinya stunting [3].  Pemeriksaan  status  stunting  dilakukan  dengan  perhitungan z-score yang  mengacu  pada  antropometri  yang ditetapkan  oleh  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia  dengan  ambang  batas  <-3  standar  deviasi,  dimana pemeriksaan status stunting pada balita masih membutuhkan waktu cukup lama karena dilakukan secara manual juga rentan akan ketidakakuratan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi data pemeriksaan balita guna memprediksi apakah anak tersebut masuk dalam status stunting atau tidak stunting dengan cepat dan akurat.
Klasifikasi merupakan suatu proses pengkategorian yang digunakan untuk menentukan kelas dari data yang tidak diketahui label class nya [4]. Memprediksi label kelas adalah tujuan utama dari klasifikasi. Ada dua tahapan yang  dimiliki  proses  klasifikasi,  pertama learning :  menganalisa  data training dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi. Dan yang kedua klasifikasi: memprediksi ketepatan dari klasifikasi dengan menggunakan data testing [5]. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah algoritma supervised learning dimana hasil klasifikasi dipengaruhi oleh mayoritas tertangga terdekat ke-k,algoritma K-NN memiliki prinsip kerja yaitu menghitung jarak terdekat dari  data  baru  dengan  tetangga  terdekatnya  dan  hanya  mengandalkan  memori  juga  menggunakan  mayoritas tetangga untuk klasifikasi [5].
Seleksi  fitur  adalah  penghapusan  fitur  yang  tidak  berpengaruh  atau  tidak  signifikan  dari  set  data  guna memberikan  efektivitas  [6].  Salah  satu  metode  seleksi  fitur  adalah backward  elimination ,  merupakan  sebuah metode yang mampu mengeliminasi variabel yang tidak relevan atau tidak signifikan dalam set data [7]. K-NN

## 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.v6i1.3312
dapat memberikan hasil akurasi yang baik pada data yang berjumlah besar tetapi K-NN sensitif terhadap atribut yang tidak signifikan , oleh karena itu kehadiran seleksi fitur menggunakan backward elimination turut membantu dalam meningkatan performanya [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Agus  Byna  dan  Fadhiyah  Noor  Anisa  dengan  judul penelitian “ Backward Elimination Untuk Meningkatkan Akurasi Kejadian Stunting Dengan Analisis Algoritma Support  Vector  Machine ”. Jumlah data yang digunakan sebanyak 457 data dengan jumlah atribut sebanyak 13 atribut,  berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  81,62%  menggunakan  algoritma  SVM sedangkan untuk algoritma SVM dengan backward elimination sebesar 90,16% [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tio  Prasetya,  Irfan  Ali,  Cep  Lukman  Rohmat  dan  Odi  Nurdiawan dengan judul penelitian “Klasifikasi Status Stunting Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ”. Menggunakan data penimbangan posyandu sebanyak 300 data dan 5 atribut. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, tingkat akurasi klasifikasi yang didapatkan sebesar 98.89% [9].
Penelitian lain yang dilakukan oleh Junta Zeniarja, Kiki Widia dan Ramadhan Rakhmat Sani dengan judul “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dan Forward Selection Dalam Pengklasifikasian Status Gizi Stunting Pada Puskesmas Semarang”. Penelitian ini menggunakan set data berjumlah 300. Nilai akurasi yang didapatkan sebesar 83,33%  tanpa  menggunakan  seleksi  fitur  dan  meningkat  menjadi  86%  dengan  seleksi  fitur  metode forward selection [10].
Berdasarkan penjelasan diatas maka penelitian ini akan membuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi juga memeriksa status stunting pada balita dengan memanfaatkan algoritma K-Nearest Neighbor dengan seleksi fitur Backward Elimination .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data,  lalu pengolahan data yaitu proses preprocessing , transformasi dan seleksi fitur menggunakan backward elimination , klasifikasi, dan terakhir melakukan evaluasi dengan k-fold cross validation dan confusion matrix . Gambar 1 memperlihatkan langkah-langkah penelitian yang dilakukan.

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dipakai adalah data pemeriksaaan status gizi balita yang diambil dari Puskesmas Ubung, Kecamatan Jonggat, Kabupaten Lombok Tengah. Berupa file dengan ekstensi .xlsx dengan total data 1000 dengan 243 jumlah balita stunting dan 757 balita tidak stunting. Data ini diambil pada bulan Mei 2021. Data tersebut memiliki 9 atribut yaitu jenis kelamin, umur, berat, tinggi, berat badan dibangdingkan dengan umur (bb/u), z- score bb/u, berat badan dibandingkan dengan tinggi badan (bb/tb), z- score bb/tb, z- score tb/u., dan 1 kelas binary yaitu 0 = tidak stunting dan 1 = stunting.
Tabel 1. Atribut dataset Nama Deskripsi Jenis kelamin 0: Laki-laki, 1: Perempuan Umur Umur balita (0-59bulan) Berat Berat balita (kg) Tinggi Tinggi badan balita (cm) BB/U Berat badan dibandingkan umur (0: sangat kurang, 1: kurang, 2:  normal, 3: risiko lebih) Z-Score BB/U Nilai z-score berat dibadingkan dengan umur BB/TB Berat badan dibandingkan tinggi (0: gizi buruk, 1: gizi kurang, 2: gizi baik, 3: risiko gizi lebih) Z-Score BB/TB Nilai z-score berat dibandingkan dengan tinggi badan Z-Score TB/U Nilai z-score tinggi dibandingkan dengan umur

## 2.2 Preprocessing (Data Cleaning)
Preprocessing  adalah  langkah  penting dalam  proses  penemuan  pengetahuan  karena  data yang didapatkan  tidak lengkap, memiliki noise ataupun tidak konsisten [11]. Data pemeriksaan status gizi balita yang digunakan sudah lengkap, tidak memiliki noise dan sudah konsisten oleh karena itu dapat melanjutkan ke tahap selanjutnya.

## 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.v6i1.3312

## 2.3 Transformasi Data
Proses transformasi bertujuan merubah data dengan nilai kategori menjadi data bernilai angka sehingga data dapat diimplementasikan dengan mudah [12]. Terdapat 3 atribut yang akan ditransformasi yaitu jenis kelamin, bb/u dan bb/tb. Dimana jenis kelamin laki-laki akan ditransformasikan dengan nilai 0 dan 1 bagi balita perempuan. Data berat badan dibandingkan dengan umur (bb/u) memiliki 4 kategori yaitu sangat kurang, kurang, normal, risiko lebih. Data tersebut akan ditransformasikan menjadi nilai 0,1,2,3. Begitu juga dengan data berat badan berbanding dengan tinggi badan ditransformasikan menjadi 0,1,2,3 yang memiliki nilai kategori gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, risiko gizi lebih. Hasil trasformasi dapat anda lihat pada Tabel 2 dibawah.
Tabel 2. Transformasi Data JK Umur Berat Tinggi BB/U ZS BB/U BB/TB ZS BB/TB ZS TB/U 0 44 6.7 81 0 -5.8 0 -5.02 -4.71 1 59 15 103.2 2 -1.32 2 -0.84 -1.24 1 58 15.8 102.4 2 -1.02 2 -0.19 -1.48 0 29 11.8 87.7 2 -0.91 2 -0.55 -1.05 1 58 17.1 102.8 2 -0.32 2 0.67 -1.22

## 2.4 Seleksi Fitur
Seleksi fitur berpengaruh langsung terhadap hasil klasifikasi [13]. Tujuan utamanya adalah memilih fitur terbaik serta mengecilkan dimensi yang tinggi sehingga mampu meningkatkan kinerja metode klasifikasi [11]. Salah satu metode  untuk  seleksi  fitur  adalah backward  elimination . Backward  elimination merupakan  metode  untuk menyeleksi fitur dengan melakukan pengujian kepada semua fitur terlebih dahulu, lalu secara bertahap mengurangi fitur  yang  tidak  signifkan  berdasarkan  perbandingan  evaluasi  hasil  uji  yang  didapatkan  [14].  Menghilangkan sebuah model  regressor satu  per  satu  berdasarkan  penurunan  didalam  sebuah  model  yang  bagus  adalah proses backward elimination konvensional [15]. Langkah pertama yang dilakukan saat melakukan backward elimination adalah menentukan nilai signifikan ( significance level ) sebesar 5% pada umumnya yang berarti p-value menjadi 0.05,  Kedua,  memasukkan  semua  fitur  dalam  model.  Langkah  ketiga,  cari  nilai  fitur p-value terbesar  dan bandingkan dengan nilai signifikan. Langkah keempat, jika p-value terbesar yang ada dalam model > 0.05 maka fitur tersebut akan dihapus. Langkah selanjutnya kembali ke langkah kedua sampai nilai p-value tertinggi dalam model < 0.05[16].

## 2.5 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu proses pengkategorian yang digunakan untuk menentukan kelas dari data yang tidak diketahui label kelasnya [4]. Ada dua tahapan proses dalam klasifikasi data. Pertama learning , proses menganalisa data  training  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi.  Dan  kedua  klasifikasi,  proses  memprediksi  ketepatan dari klasifikasi dengan menggunakan data testing [5].

## 2.6 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor adalah  metode  klasifikasi  terhadap  data  yang  berlandaskan  pada  jarak  terdekat  pada  data tersebut [17]. Nilai k sangat berpengaruh pada pengklasifikasian K-NN sebagai pembatas jarak terdekat yang akan digunakan,  K-NN  juga  mempunyai  kelebihan  seperti  tahan  terhadap dataset yang  besar  dan  juga  mudah diimplementasikan [18] .Rumus algoritma K-NN adalah sebagai berikut:
𝐷 =   √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 (1)
Keterangan: x = sampel data y = data uji D = jarak
Ada banyak metode untuk menghitung jarak kedekatan data baru dengan data training , salah satu euclidean distance , rumus untuk mengukur jarak kedekatan dapat dilihat pada persamaan 2 dibawah:
𝐷 =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)

## 2.6 K-Fold Cross Validation
K-fold cross validation adalah salah satu teknik dari validasi silang. Tujuan penggunaan k-fold cross validation adalah untuk menghilangkan bias pada data. Pelatihan dan pengujian dilakukan sebanyak k  [19]. Untuk k = 10, dataset akan dibagi menjadi 10 kali lipat berukuran serupa untuk tiap-tiap lipatan. Untuk masing-masing 10 subset, pengujian cross validation akan menggunakan 9 lipat untuk training dan 1 lipat untuk testing [20]. 10- fold cross validation dapat anda liat pada Tabel 3 dibawah.

## 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.v6i1.3312
Tabel 3. 10- fold cross validation fold Dataset 1 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 2 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 3 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 4 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 5 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 6 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 7 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 8 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 9 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 10 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10
Keterangan: Data training
Data testing

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode yang digunakan untuk menganalisis seberapa akurat classifier dapat mengenali tuples dari kelas yang berbeda. Ada empat istilah yang perlu perlu diketahui merupakan “ building blocks ” yang digunakan dalam menghitung ukuran evaluasi  yaitu True Positives (TP), True  Negatives (TN), False  Positives (FP), False Negatives (FN).  TP adalah jumlah data positif yang terklasifikasi benar oleh sistem, TN adalah jumlah data negatif terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FP adalah jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem. Dan FN jumlah data negatif terklasifikasi salah oleh sistem [21]. Pembagian nilai dapat anda lihat pada Tabel 4.

## Tabel 5. Confusion Matrix
Hasil prediksi True   False Hasil sebenarnya  True TP FN False  FP TN
Confusion  matrix  menghasilkan  keluaran  yaitu  akurasi, recall , precision , f1-score yang  diformulasikan pada persamaan 3,4,5,6.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (6)
Akurasi dihitung dengan membandingkan jumlah data yang benar dan tepat terklasifikasi dengan jumlah keseluruhan  data,  dapat  juga  dikatakan  akurasi  untuk  menggambarkan  seberapa  akurat  model  dalam mengklasifikasi dengan benar. Precision diartikan sebagai ukuran ketepatan antara data yang diminta dengan hasil prediksi oleh model. Sedangkan recall menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan kembali sebuah informasi [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pertama dilakukan dengan algoritma k-nn tanpa menggunakan seleksi fitur. Pengujian tersebut memakai data sejumlah  1000 data dengan  9 atribut yang telah ditransformasi menjadi data numerik yaitu jenis kelamin, umur, berat, tinggi, bb/u, z- score bb/u, bb/tb, z- score bb/tb, z- score tb/u. Nilai tetangga yang digunakan adalah k =5 karena memiliki tingkat akurasi yang paling besar diantara nilai k yang lain. Sedangkan untuk cross validation digunakan 10- fold cross validation .
Tabel 6. Hasil Pengujian Menggunakan K-NN
Iterasi ke Akurasi  Presisi  Recall  F1-Score 1 95.0 100.0 64.0 78.0 2 95.0 93.0 78.0 85.0

## 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.v6i1.3312
Iterasi ke Akurasi  Presisi  Recall  F1-Score 3 98.0 100.0 71.0 83.0 4 98.0 100.0 82.0 90.0 5 92.0 90.0 56.0 69.0 6 95.0 100.0 29.0 44.0 7 98.0 100.0 80.0 89.0 8 95.0 100.0 50.0 67.0 9 91.0 89.0 100.0 94.0 10 62.0 62.0 100.0 77.0 Rata-rata 91.9 93.4 71.0 77.6
Dari Tabel 6 dengan nilai k=5 dan 10- fold cross validation didapatkan hasil rata akurasi sebesar 91,9%, presisi sebesar 93,4%, recall sebesar 71.0% dan f1-score sebesar 77.6%. Setelah itu melakukan seleksi fitur dengan backward elimination dengan memasukkan semua atribut dalam model regressor 1. Tabel 7 memperlihatkan nilai p-value dari seluruh atribut.
Tabel 7. P-value model regressor 1 P-value Intercept 0.0000 JK 0.0086 Umur 0.0026 Berat 0.0106 Tinggi 0.0000 BB/U 0.0000 ZS BB/U 0.0000 BB/TB 0.2907 ZS BB/TB 0.0000 ZS TB/U 0.0037
Setelah dilakukan backward elimination , atribut yang memiliki nilai p-value terbesar adalah bb/tb, dimana akan dibandingkan apakah p-value bb/tb (0.290) > 0.05 dan hasilnya benar lebih besar. Oleh karena itu bb/tb akan dieliminasi  dari  model.  Dan  dilanjutkan  seleksi  pada  atribut  yang  lain  tanpa  menyertakan  bb/tb  dalam model regressor 2 . Tabel memperlihatkan nilai p-value dari 8 atribut yang tersisa.
Tabel 8. P-value model regressor 2
P-value Intercept 0.0000 JK 0.0069 Umur 0.0021 Berat 0.0170 Tinggi 0.0000 BB/U 0.0000 ZS BB/U 0.0000 ZS BB/TB 0.0000 ZS TB/U 0.0057
Pada model regessor 2 tidak ada lagi atribut yang memiliki nilai p-value > significance level . Oleh karena itu  penyeleksian  fitur  dihentikan.  Dan  menggunakan model  regressor 2  untuk  melakukan  pengujian.  Pada pengujian kedua yaitu k-nn dengan seleksi fitur backward elimination , atribut yang terseleksi adalah bb/tb. Oleh karena itu percobaan kedua dilakukan dengan 8 atribut yaitu jenis kelamin, umur, berat, tinggi, bb/u, z- score bb/u, z- score bb/tb, z- score tb/u. Percobaan kedua dilakukan sama dengan nilai k=5 dan 10-fold cross validation.
Tabel 7. Hasil Pengujian Menggunakan K-NN backward elimination
Iterasi ke Akurasi  Presisi Recall  F1-Score 1 95.0 100.0 64.0 78.0 2 95.0 93.0 78.0 85.0 3 98.0 100.0 71.0 83.0 4 98.0 100.0 82.0 90.0 5 92.0 90.0 56.0 69.0 6 95.0 100.0 29.0 44.0 7 98.0 100.0 80.0 89.0 8 95.0 100.0 50.0 67.0

## 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.v6i1.3312
Iterasi ke Akurasi  Presisi Recall  F1-Score 9 91.0 89.0 100.0 94.0 10 65.0 65.0 100.0 79.0 Rata-rata 92.2 93.7 71.0 77.8
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian  k-nn  dengan backward  elimination yang  dilakukan dengan jupyter notebook didapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 92,2%, presisi sebesar 93,7%, recall sebesar 71.0%  dan  f1-score  sebesar  77,8%.  Melihat  perbadingan  dari  kedua  pengujian  diatas,  peneliti  memperoleh kesimpulan bahwa rata-rata nilai akurasi tertinggi sebesar 92.2% dicapai pada saat dilakukan pengujian dengani nilai k=5 dan 10-fold cross validation menggunakan algoritma k-nn dengan fitur seleksi backward elimination dan 91,9% jika tidak menggunakan fitur seleksi.
Berdasarkan  nilai  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  bisa  dikatakan  klasifikasi  tersebut  masuk  dalam kategori good classification . Penggunakan backward elimination sebagai seleksi fitur pada algoritma k-nn dapat dikatakan  berhasil  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,30%  dari  hasil  akurasi  pengujian  sebelumnya. Untuk lebih jelasnya perbandingan dari hasil percobaan diatas dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah.

## Gambar 2. Grafik Perbandingan
3.1 Implementasi Program
a. Tampilan awal sistem
Halaman awal sistem user dapat melihat data-data seperti data jenis kelamim, berat, tinggi badan, bb/u, z-score bb/u , z-score bb/tb , z-score tb/u serta class nya apakah balita tersebut positif stunting (1) ataupun tidak stunting (0). Disamping kiri juga terdapat side bar yang berisikan fitur menu untuk membuka data,akurasi , prediksi maupun upload data.
Gambar 3. Tampilan awal
b. Halaman akurasi
Pada halaman ini user dapat memasukkan nilai k untuk melakukan perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1-score , user harus memasukkan nilai k 1 sampai dengan 10. Jika user tidak memasukkan nilai k, maka halam tersebut tidak akan dapat menampilkan hasil akurasi, presisi, recall dan f1-score .

## 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.v6i1.3312
Gambar 4. Halaman Akurasi
c. Halaman prediksi
Pada halaman ini user dapat memasukkan data baru dan memeriksa apakah data balita yang baru diinputkan masuk dalam kategori stunting atau tidak. User harus memasukkan semua data yang ada pada form dibawah yaitu data jenis kelamim, berat, tinggi badan, bb/u, z-score bb/u , z-score bb/tb , z-score tb/u. Jika salah satu data tersebut tidak dimasukkan maka hasil tidak dapat ditampilkan dan meminta untuk diisi pada form yang masih kosong.  Jika  data  balita  yang  dimasukkan  masuk  dalam,kategori  stunting  maka  akan  tampil  alert  berwarna merah  bertuliskan “Stunting” diatas kata Prediksi, jika tidak maka akan tampil alert berwarna hijau bertuliskan “Tidak Stunting”.
Gambar 5. Halaman Prediksi
d. Halaman Upload File
Pada halaman ini user dapat menambahkan data baru yang berfungsi untuk menambahkan data training , upload data hanya dapat dilakukan dengan ekstensi file xlsx.

## 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.v6i1.3312

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan judul klasifikasi status stuting pada balita menggunakan k- nearest neighbor dengan fitur seleksi backward elimination , dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut peneliti dapat menerapkan dan membuat sistem klasifikasi status stunting pada balita dengan menerapkan metode k-nearest neighbor dengan seleksi fitur backward elimination . Tingkat akurasi yang didapatkan k-nearest neighbor dengan fitur seleksi backward elimination mencapai 92,2% meningkat 0,30%. Hal tersebut menunjukkan bahwa seleksi  fitur  yakni backward  elimination meningkatkan  performa  yang  lebih  baik  dan  mempengaruhi  hasil pencapaian akurasi yang didapatkan. Adapun saran, dapat dilakukan uji perbadingan hasil akurasi menggunakan algoritma klasifikasi selain algoritma k-nn maupun metode seleksi fitur selain backward elimination yang mungkin dapat menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik untuk penelitian selanjutnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih peneliti ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, terima kasih juga peneliti ucapkan kepada pihak Puskesmas Ubung Kec. Jongga Kab. Lombok Tengah yang telah memberikan izin penggunaan data pemeriksaan status gizi balita Puskesmas Ubung untuk penyelesaian penelitian ini. Terima kasih juga diucapkan kepada kedua orang tua, dosen pembimbing akademik juga dosen pembimbing skripsi. Terima kasih.

## REFERENCES
[1] Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Buletin  Jendela  Data  dan  Informasi  Kesehatan:  Situasi  Balita  Pendek (Stunting) di Indonesia,” Kementeri. Kesehat. RI , vol. 301, no. 5, pp. 1163–1178, 2018.
[2] TNP2K, 100  Kabupaten/Kota  Prioritas  untuk  Intervensi  Anak  Kerdil  (Stunting):  Tim  Nasional  Percepatan Penanggulangan Kemiskinan , vol. 2, no. c. 2017.
[3] A. Rahmawati, T. Nurmawati, and L. Permata Sari, “Faktor yang Berhubungan dengan Pengetahuan Orang Tua tentang Stunting pada Balita,” J. Ners dan Kebidanan (Journal Ners Midwifery) , vol. 6, no. 3, pp. 389–395, 2019.
[4] L. Andiani, S. Sukemi, and D. P. Rini, “Analisis Penyakit Jantung Menggunakan Metode KNN Dan Random Forest,” in Annual Research Seminar (ARS) , 2020, vol. 5, no. 1, pp. 165–169.
[5] A. D. Ghani, N. Salman, and Mustikasari, “Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing,” in Prosiding Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , 2019, vol. 8, no. 2, pp. 141– 150.
[6] A. Bode, “K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188–195, 2017.
[7] A.  Byna  and  N.  Anisa,  “Backward  Elimination  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Kejadian  Stunting  Dengan  Analisis Algortima Support Vector Machine,” Din. Kesehat. J. Kebidanan Dan Keperawatan , vol. 9, no. 2, pp. 217–225, 2018.
[8] H. Harafani and H. A. Al-Kautsar, “Meningkatkan Kinerja K-Nn Untuk Klasifikasi Kanker Payudara Dengan Forward Selection,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 18, no. 1, p. 99, 2021.
[9] T. Prasetiya, I. Ali, C. L. Rohmat, and O. Nurdiawan, “Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Informatics Educ. Prof. , vol. 4, no. 2, pp. 93–104, 2020.
[10]  J. Zeniarja, K. Widia, and R. R. Sani, “Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection dalam Pengklasifikasian Status Gizi Stunting pada Puskesmas Pandanaran Semarang,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[11]  Y.  A.  PRATAMA,  “ANALISIS  METODE  SELEKSI  FITUR  UNTUK  MENINGKATKAN  AKURASI  PADA VARIANT METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (kNN),” pp. 7–37, 2019.
[12]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[13]  X. Zhang, Z. Shi, X. Liu, and X. Li, “A hybrid feature selection algorithm for classification unbalanced data processsing,” Proc. - 2018 IEEE Int. Conf. Smart Internet Things, SmartIoT 2018 , pp. 269–275, 2018.
[14]  P. Haryandi, “Implementasi Seleksi Fitur dengan Backward Elimination untuk Klasifikasi Prediksi Perceraian,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , 2021.
[15]  A. Bode, “Seleksi Fitur Untuk Prediksi Rating Film Hollywood Menggunakan Model K-Nearest Neighbor,” Jupiter , vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[16]  S. Srinidhi, “Backward Elimination for Feature Selection in Machine Learning,” Towar. Data Sci. , 2019.
[17]  S. R. Raysyah, Veri Arinal, and Dadang Iskandar Mulyana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Deteksi Warna Menggunakan Metode Knn Dan Pca,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 88–95, 2021.
[18]  A.  Ariani  and  S.  Samsuryadi,  “Klasifikasi  Penyakit  Ginjal  Kronis  menggunakan  K-Nearest  Neighbor,”  in Annual Research Seminar (ARS) , 2020, vol. 5, no. 1, pp. 148–151.
[19]  F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018.
[20]  D. Normawati and D. P. Ismi, “K-Fold Cross Validation for Selection of Cardiovascular Disease Diagnosis Features by Applying Rule-Based Datamining,” Signal Image Process. Lett. , vol. 1, no. 2, pp. 23–35, 2019.
[21]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.