## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 413-422 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Performance Comparison of Machine Learning Models for Predicting Stunting Risk in Children's Growth

## Analisis Perbandingan Kinerja Model Machine Learning untuk Memprediksi Risiko Stunting pada Pertumbuhan Anak
Nur Fitriyani Sahamony 1* , Terttiaavini 2 , Harsih Rianto 3
1 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Bisnis dan Ilmu Sosial, Universitas Binawan, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Sains, Universitas Indo Global Mandiri, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
E-Mail: 1 mony@binawan.ac.id, 2 avini.saputra@uigm.ac.id, 3 harsih.hhr@bsi.ac.id
Received Nov 12th 2023; Revised Jan 20th 2024; Accepted Feb 15th 2024 Corresponding Author: Nur Fitriyani Sahamony

## Abstract
Stunting is a serious problem in child growth in Indonesia, prompting this research to develop a prediction model using Machine  Learning.  The  research  objective  is  to  compare  the  performance  of  five  algorithms  namely  Random  Forest, Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM and Neural Networks to predict child stunting. Child stunting data for 2023 from Lubuk Linggau City was used with a total of 400 samples. The research methodology involved initiation steps, linear model development, model testing results comparison, and prediction analysis using the KNIME platform. The test results showed that  Naïve  Bayes  had  the  highest  performance  with  accuracy  =  98.57%,  F1-Score  =  0.99,  and  very  high  recall  and precision.  Random  Forest  also gave  good  results  with  accuracy =  98.29%,  but  Naïve  Bayes  was identified  as  the  best model. This research makes a significant contribution to stunting prevention by combining Machine Learning technology and health dataset analysis. Developing prediction models using various machine learning algorithms, is expected to help health practitioners in identifying the risk of stunting early. The optimal model can be used as a decision-support tool to provide appropriate and effective interventions.
Keyword: KNIME, Machine Learning, Naïve Bayes, Prediction Model

## Abstrak
Stunting menjadi masalah serius dalam pertumbuhan anak di Indonesia, mendorong penelitian ini untuk mengembangkan model prediksi menggunakan Machine Learning . Tujuan penelitian adalah membandingkan performa dari lima algoritma yaitu Random Forest , Logistic Regression , Naïve Bayes , SVM dan Neural Networks untuk memprediksi stunting anak. Data stunting anak tahun 2023 dari Kota Lubuk Linggau yang digunakan dengan total 400 sampel. Metodologi penelitian melibatkan  langkah  inisiasi,  pengembangan  model  linier,  pembandingan  hasil  pengujian  model,  dan  analisis  prediksi menggunakan platform KNIME. Hasil uji menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki performa tertinggi dengan akurasi = 98,57%, F1-Score = 0,99, serta recall dan precision yang sangat tinggi. Random Forest juga memberikan hasil baik dengan akurasi = 98,29%, namun Naïve Bayes diidentifikasi sebagai model terbaik. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam  upaya  untuk  pencegahan  stunting  dengan  menggabungkan  teknologi Machine  Learning dan  analisis  dataset kesehatan. Dengan mengembangkan model prediksi menggunakan berbagai algoritma machine learning , diharapkan dapat membantu  praktisi  kesehatan  dalam  mengidentifikasi  risiko  stunting  secara  dini.  Model  yang  optimal  dapat  digunakan sebagai alat pendukung keputusan untuk memberikan intervensi yang tepat dan efektif.
Kata Kunci : KNIME, Machine Learning, Naïve Bayes, Stunting, Prediction Model

## 1. PENDAHULUAN
Stunting, sebuah kondisi yang menandai kegagalan pertumbuhan anak akibat kekurangan gizi kronis yang telah menjadi permasalahan serius di Indonesia [1]. Secara global, menurut data dari UNICEF dan WHO,
Indonesia  berada  pada  peringkat  ke-27  dari  154  negara,  sedangkan  di  kawasan  Asia  Indonesia  berada  di peringkat ke-5 dalam tingkat prevalensi stunting [2]. Dampak dari stunting menyebabkan pertumbukan anak mengalami  keterlabatan  dalam  tumbuh  kembang  [3].  Pada  masa  Covid-19  berdampak  pada  penurunan ekonomi  [4],  hal  ini  juga  menyumbangkan  peningkatan  jumlah  stunting.  Meskipun  berbagai  upaya  telah dilakukan, angka stunting sampai saat ini  masih tinggi [5]. Oleh karena itu, diperlukan upaya preventif untuk menangani masalah tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi pertumbuhan stunting pada anak dengan membandingkan beberapa algoritma Machine learning untuk menemukan model yang paling optimal. Model ini  diharapkan  dapat  membantu  praktisi  kesehatan  dalam  mengidentifikasi  risiko  stunting  pada  anak  untuk memberikan intervensi dini. Penelitian ini akan melakukan identifikasi faktor-faktor yang signifikan sebagai penyebab stunting pada anak-anak. Faktor-faktor ini diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam untuk pengembangan strategi pencegahan yang lebih efektif
Untuk  menentukan  model  prediksi  yang  paling  optimal,  dilakukan  pengujian  menggunakan  lima algoritma ML, yaitu Random Forest , Logistic Regression , Naïve Bayes , SVM, dan Neural Networks . Setiap algoritma memiliki keungulannya masing-masing, dan kinerja algoritma dapat dipengaruhi oleh karakteristik dataset . Sebagai contoh, dalam penelitian oleh M Syauqi dkk (2022) tentang prediksi prevalensi stunting di Provinsi Jawa Timur, algoritma support vector regression terbukti menjadi yang terbaik dengan nilai MAE = 0,91 dan MSE = 1,30 [6]. Penelitian lain, seperti yang dilakukan oleh Putri dkk (2024) dalam memprediksi stunting pada anak, menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 87,75% [7]. Begitu pula dalam penelitian oleh Amirudin dan Wowor (2023), algoritma SVM menjadi yang terbaik dengan nilai  akurasi  sebesar  83%  [8].  Hasil  penelitian  ini  menegaskan  bahwa  pemilihan  algoritma  prediksi  yang optimal sangat tergantung pada jenis data yang diolah. Oleh karena itu, untuk mencapai tujuan penelitian ini, yaitu  menghasilkan  model  yang  paling  optimal,  perlu  dilakukan  perbandingan  beberapa algoritma machine learning .
Untuk  meningkatkan  akurasi  proses  perhitungan machine  learning ,  penelitian  ini  memanfaatkan KNIME sebagai platform analisis data yang lebih akurat. KNIME, singkatan dari Konstanz Information Miner , merupakan platform analisis data sumber terbuka yang menyediakan lingkungan grafis untuk pengolahan data, pemodelan, dan analisis. Dengan memanfaatkan fitur-fitur KNIME, penelitian ini dapat menjalankan berbagai tahapan  eksperimen,  termasuk pre-processing data,  pemodelan machine  learning ,  dan  evaluasi  hasil  secara efisien.  Penggunaan  KNIME  dalam  penelitian  ini  diharapkan  memberikan  kontribusi  pada  kemudahan penggunaan dan efektivitas analisis data dalam penelitian ini.
Hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya pencegahan stunting pada  anak-anak.  Diharapkan  agar  model  yang  dibangun  dapat  diterapkan  untuk  mendukung  implementasi intervensi yang lebih tepat dan efektif dalam mengatasi masalah stunting pada anak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Parameter Stunting
Di  berbagai  negara,  perbedaan  dalam  indikator  penilaian  stunting  disebabkan  oleh  perbedaan penggunaan  metode  pengukuran  dan  parameter  untuk  menilai  status  stunting.  Perbedaan  ini  terkait  dengan penggunaan standar pertumbuhan anak yang berbeda, seperti di Rwanda, faktor-faktor seperti Indeks Massa Tubuh (BMI) ibu, durasi menyusui, usia, berat badan lahir, jenis kelamin, urutan kelahiran, dan faktor penyakit, diidentifikasi  sebagai  faktor  yang  berperan  dalam  stunting  [9],  di  Bangladesh,  faktor  yang  mempengaruhi stunting meliputi berat badan ibu, tingkat pendidikan ibu, kerawanan pangan, akses terhadap nutrisi, pemberian ASI eksklusif, dan kasus diare [10],  di Kenya faktor yang mempengaruhi adalah berat badan, wilayah, usia anak, etnis, dan usia ibu [11], sedangkan di Indonesia, risiko stunting disebabkan oleh  ekonomi, jenis kelamin, berat  badan  bayi  lahir  rendah  (BBLR),  tingkat  pendidikan  orang  tua,  tinggi  badan  orang  tua,  usia  anak, pemberian  ASI  eksklusif,  riwayat  infeksi,  serta  pemberian  makanan  pendamping  ASI  (MPASI)  [12]. Perbedaan  dalam  indikator  tersebut  menggambarkan  kompleksitas  masalah  di  setiap  negara.  Variasi  ini mencerminkan perbedaan dalam konteks sosial, ekonomi, gizi, dan kesehatan antara negara-negara tersebut.

## 2.2. Machine learning (ML)
ML adalah metode yang digunakan untuk memprediksi hasil atau perilaku masa depan berdasarkan pola dan  informasi  yang  diberikan  kepada  komputer.  Teknik  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma  dan  model statistik untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa instruksi yang eksplisit.  Implementasi  ML  telah  banyak di  terapkan  untuk  melakukan prediksi dalam  berbagai kasus  [13], [14]. Pada kasus stunting, beberapa metode ML yang telah digunaakan adalah metode DT [15], Naïve Bayes [16], [17], SVM [18], k-Nearest Neighbors [19], Neural Networks [20], [21], Random Forest [22], [23] dan Logistic Regression [24][25]. Selain pada kasus stunting, ML juga banyak di terapkan pada bidang Kesehatan untuk memprediksi penyakit jantung, seperti Random forest [26], Logistic Regression [27], Naïve Bayes [28] , SVM [29], dan Neural Networks [29], Penyakit diabetes : Random Forest [30], Neural Network [31], Penyakit
kutil: Random Forest [30], penyakit kulit : Neural Networks [32], Kanker payudara : Logistic Regression [33], Naïve  Bayes [34] dan  Gejala  covid-19  :  SVM  [30].  Hasil  dari  prediksi  tersebut  menunjukkan  bahwa implementasi  ML  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  melakukan  prediksi  pada  berbagai  bidang Kesehatan. Penerapan metode ML dapat meningkatkan akurasi prediksi dan memberikan dampak positif dalam upaya pencegahan dan penanganan berbagai penyakit.
Setiap  metode  memiliki  keunggulan  dan  kelemahan  dalam  pemodelan  dan  kemampuannya  dalam mengklasifikasikan  kasus  stunting  berdasarkan  data  yang  tersedia.  Penelitian  ini  akan  mengeksplorasi efektivitas berbagai metode ML dalam memprediksi kasus stunting berdasarkan faktor-faktor risiko yang di identifikasi. Beberapa metode ML yang digunakan dalam penelitian akan di terapkan untuk menentukan model yang paling optimal untuk memprediksi stunting pada anak.

## 2.3. Random Forest (RF)
Metode Random  Forest dapat  meningkatkan  akurasi  dengan  membangun  banyak  pohon  keputusan secara acak. Proses pembangunan pohon keputusan dimulai dengan simpul akar, dilanjutkan dengan simpul percabangan  yang  memiliki  minimal  dua  output,  dan  akhirnya  simpul  daun  yang  memiliki  satu  input. Pengambilan  keputusan  pada  setiap  simpul  dilakukan  dengan  mengukur  tingkat  ketidakmurnian  atribut menggunakan entropy dan menghitung information gain untuk menentukan atribut yang paling berguna dalam membuat  keputusan.  Dengan  menggabungkan  nilai information  gain dan  penggunaan  atribut  secara  acak, Random  Forest membangun  pohon  keputusan  yang  beragam,  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  kuat  dan akurat . Untuk menghitung nilai entropy digunakan persamaan 1 dan 2.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌) =   − ∑ p(c|Y) log 2 p(c|Y) 𝑖
Dimana : Y adalah himpunan kasus, p(c|Y) merupakan proporsi nilai Y terhadap kelas c.
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑌, 𝑎) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌) −   ∑ 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 𝑌 𝑣 𝑌 𝑎 𝑣𝑒 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌 𝑣 )
Dimana : values 𝑌𝑣 𝑌𝑎 merupakan semua nilai yang mungkin dalam himpunan kasus a, 𝑌 𝑣 adalah subkelas dari Y dengan kelas v yang berhubungan dengan kelas a. Ya adalah semua nilai yang sesuai dengan a. Pemilihan atribut untuk menjadi simpul, baik sebagai akar ( root ) maupun simpul internal, tergantung pada information gain tertinggi yang dimiliki oleh atribut-atribut yang tersedia. Gain ratio dihitung dengan membagi hasil dari perhitungan information gain dengan nilai split information . Split information yang digunakan dapat ditemukan dalam persamaan 3, sementara nilai gain ratio terlihat dalam persamaan 4.
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆, 𝐴) =   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑐 𝑖 log 2 |𝑆 𝑖 | |𝑆|
Dimana: 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆, 𝐴) adalah perkiraan nilai entropy dari variabel input S yang memiliki kelas c, sementara |𝑆𝑖| |𝑆| merepresentasikan probabilitas dari kelas i dalam atribut tersebut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) =
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆, 𝐴)

## 2.4. Logistic Regression
Logistic  Regression adalah  sebuah  metode  dalam  statistik  yang  digunakan  untuk  memodelkan hubungan  antara  variabel  dependen  kategorikal  dengan  satu  atau  lebih  variabel  independen.  Meskipun namanya  mengandung  istilah  "regresi,"  namun  sebenarnya Logistic  Regression merupakan  algoritma klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi probabilitas terjadinya suatu peristiwa dengan output berupa kelas  diskrit,  umumnya  dalam  bentuk  biner  (misalnya,  ya/tidak,  0/1).  Algoritma  ini  menggunakan  fungsi logistik untuk memetakan variabel input ke dalam nilai probabilitas dalam rentang 0 hingga 1, yang kemudian diinterpretasikan  sebagai  prediksi  kelas  target.  Rumus Logistic  Regression untuk  kasus  biner  (dua  kelas) ditunjukkan pada persamaan 5.
𝑃(𝑌 = 1|𝑋) = 1 1 +   𝑒 (𝛽0+ 𝛽1𝑋1+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+⋯+𝛽𝑛𝑋𝑛)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Dimana : 𝑃(𝑌 = 1|𝑋) adalah probabilitas bahwa variabel target Y adalah 1 (kemungkinan terjadinya peristiwa yang  diprediksi)  berdasarkan  variabel  input  X, 𝑒 adalah  konstanta  logaritma  yang  bernilai  ±  2.71828, 𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 𝑛 adalah  koefisien  yang  harus  diestimasi  dari  data  latih, 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑛 adalah  variable  input. Rumus ini menggunakan fungsi logistik (atau sigmoid) untuk mengubah nilai hasil dari regresi linear ke dalam rentang 0 hingga 1, yang diinterpretasikan sebagai probabilitas kelas positif (dalam kasus biner, kelas 1 atau "Ya"). Estimasi koefisien ( 𝛽) dilakukan dengan menggunakan teknik seperti metode maksimum likelihood .

## 2.5. Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana namun efisien dengan keunggulan dalam implementasi  yang  mudah,  kinerja  yang  baik  pada  dataset  besar,  dan  kemampuan  menangani multi-class classification . Algoritma ini terbukti efektif terutama pada data dengan jumlah kategori yang besar dan dapat memberikan hasil yang cukup baik meskipun asumsi dasar independensi fitur yang sederhana. Meskipun tidak selalu  cocok  untuk  semua  jenis  data, Naive  Bayes tetap  menjadi  pilihan  yang  menarik  terutama  ketika diterapkan pada  konteks  di  mana  asumsi  dasarnya  dapat dipertahankan  dan  interpretabilitas  model  menjadi prioritas.  Rumus  dasar Naïve  Bayes dapat  dijelaskan  menggunakan  teorema Bayes ,  ditunjukkan  pada persamaan 6.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴) .  𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵)
Dalam  konteks  klasifikasi,  kita  memiliki  kelas  target (𝐴) dan  fitur-fitur (𝐵). Naïve  Bayes  menghitung probabilitas kelas (𝐶 𝑘 ) untuk suatu data (𝑋) berdasarkan fitur-fiturnya pada persamaan 7.
𝑃(𝐶 𝑘 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑘 ) .  𝑃(𝐶 𝑘 ) 𝑃(𝑋)
Dimana (𝐶 𝑘 |𝑋) adalah probabilitas kelas 𝐶 𝑘 mengingat data X, 𝑃(𝑋|𝐶 𝑘 ) adalah likelihood dari data 𝐶 𝑘 , 𝑃(𝐶 𝑘 ) adalah prior probability dari kelas 𝐶 𝑘 , 𝑃(𝑋) adalah probabilitas margin dari data X. Asumsi utama Naïve Bayes adalah bahwa fitur-fitur X  bersifat independen jika diketahui kelasnya. Sehingga, likelihood dapat dihitung sebagai perkalian dari probabilitas individu fitur, ditunjukkan pada persamaan 8.
𝑃(𝐶 𝑘 |𝑋) =  𝑃(𝑥 1 |𝐶 𝑘 ). (𝑥 21 |𝐶 𝑘 ) … (𝑥 1𝑛 |𝐶 𝑛 )

## 2.6. Support Vector Machine (SVM)
SVM  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  dan  regresi. Algoritma ini mencari garis atau permukaan pemisah optimal di antara kelas-kelas data dengan memanfaatkan vektor pendukung. SVM memiliki keunggulan dalam menangani ruang berdimensi tinggi dan ketidaklinieran data,  serta  dapat  diterapkan  pada  masalah  klasifikasi  multi-kelas.  Meskipun  kompleks,  SVM  umumnya diandalkan dalam berbagai konteks, termasuk pengenalan pola, bioinformatika, dan analisis citra.
Dalam konteks klasifikasi, SVM mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan dua kelas data. Hyperplane ini  dipilih  sedemikian  rupa  sehingga  margin  (jarak)  antara  dua  kelas  maksimal.  Rumus  dasar hyperplane dalam SVM dapat dinyatakan sebagai:

## 𝑓(𝑥) =  𝜔. 𝑥 + 𝑏
Dimana : 𝜔 adalah vektor bobot yang tegak lurus terhadap hyperplane , 𝑥 adalah vektor fitur input 𝑏 adalah bias atau pergeseran. Dalam konteks klasifikasi, SVM berusaha memaksimalkan margin, yaitu jarak antara hyperplane dan sampel data terdekat dari setiap kelas.  Margin ini dihitung sebagai 2 ‖𝜔‖ di mana ‖𝜔‖ adalah  norma  Euclidean dari vektor  bobot.  SVM  juga  dapat  memanfaatkan  fungsi  kernel  untuk  menangani kasus di mana data tidak dapat dipisahkan secara linear di ruang asli. Salah satu formulasi SVM dengan kernel ditunjukkan pada persamaan 10.
𝑓(𝑥) =    ∑ ⍺ 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 )
𝑁 𝑖=1
+ 𝑏
Dimana: 𝐾 adalah fungsi  kernel, ⍺ adalah bobot  dari vektor dukungan, 𝑦 adalah  label  kelas,  dan 𝑏 adalah  bias.  Untuk    klasifikasi,  prediksi  kelas  dilakukan  dengan  menghitung 𝑓(𝑥) dan  menentukan  kelas
(7)
(8)
(9)
(10)
(6)
berdasarkan tanda dari 𝑓(𝑥) (positif atau negatif). Parameter SVM, seperti ω. ⍺ dan 𝑏 ditentukan melalui proses pelatihan yang melibatkan optimasi untuk mencapai margin maksimal dan mengatasi kesalahan klasifikasi.
2.7. Neural Networks (NNK)
Neural  Networks adalah  model  matematis  yang  terinspirasi  oleh  struktur  dan  fungsi  jaringan  saraf biologis. Jaringan Saraf Tiruan terdiri dari lapisan-lapisan neuron atau unit pemrosesan informasi yang saling terhubung. Salah satu jenis Neural Networks yang umum digunakan adalah Jaringan Saraf Tiruan Multilayer ( Multilayer Neural Network ) yang terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output . Rumus umum untuk menghitung output dari suatu neuron pada lapisan Neural Networks pada persamaan 11.
𝑎 =  𝜎(𝜔. 𝑥 + 𝑏)
Dimana: 𝑎 adalah output dari neuron, 𝜎 adalah fungsi aktivasi, 𝜔 adalah vektor bobot, 𝑥 adalah input, 𝑏 adalah bias. Fungsi aktivasi diperlukan untuk memperkenalkan non-linearitas ke dalam model, memungkinkan Neural Networks untuk  memodelkan  hubungan  yang  kompleks.  Proses  ini  diulang  melalui  lapisan-lapisan  hingga mencapai  lapisan  output.  Selama  proses  pelatihan,  bobot  dan  bias  disesuaikan  menggunakan  algoritma pembelajaran, seperti algoritma penurunan gradien stokastik ( Stochastic Gradient Descent ).

## 2.8. Konstanz Information Miner (KNIME)
KNIME  merupakan  platform  analisis  data  yang  sangat  berguna  dalam  konteks  ML  prediktif. Penggunaan  KNIME  dalam  ML  prediksi  stunting  melibatkan  beberapa  tahap,  mulai  dari  pembersihan  dan persiapan  data  hingga  pengembangan  model  prediktif  dan  evaluasinya.  Antarmuka  grafis  pada  KNIME memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah  menentukan  alur  kerja  analisis  data  ( workflow )  dan mengintegrasikan berbagai algoritma ML yang disediakannya
KNIME  memiliki  kelebihan  signifikan  dalam  konteks  ML  prediksi  stunting.  Fleksibilitas  dan keterbukaan  KNIME  memungkinkan  integrasi  mudah  dengan  berbagai  sumber  data  dan  algoritma  ML, sementara proses otomatisasinya membantu meningkatkan efisiensi pengolahan data dan pembuatan model. Selain itu, dukungan aktif dari komunitas dan fitur visualisasi data yang kuat memberikan nilai tambah dalam pemahaman pola dan interpretasi hasil.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  Penelitian  merupakan  pendekatan  sistematik  yang  digunakan  untuk  merancang, melaksanakan, dan menganalisis data dalam suatu penelitian. Metodologi pada penelitian ini terdiri dari dari empat  tahap  utama,  yaitu  inisiasi,  pengembangan  model  linier,  pembandingan  hasil  pengujian  model,  dan analisis hasil prediksi. Langkah inisiasi tidak hanya mencakup pembersihan dan penyiapan data, tetapi juga identifikasi variabel yang paling berpengaruh terhadap prediksi stunting.
Model yang dikembangkan terdiri dari lima model dengan menggunakan parameter yang sama untuk memastikan  konsistensi  dalam  perbandingan.  Hal  ini  dilakukan  agar  hasil  evaluasi  dan  performa  masing- masing  model  agar  dapat  mengidentifikasi  model  yang  paling  optimal  dalam  konteks  penelitian  ini. Penggunaan parameter yang seragam juga membantu mengurangi faktor variabilitas yang dapat mempengaruhi hasil, sehingga mempermudah interpretasi dan generalisasi model.
Setelah model prediksi dikembangkan, tahap selanjutnya adalah membandingkan hasil pengujian model menggunakan metrik Accuracy , Recall , Precision , F1-Score dan Cohens’s Kappa . Evaluasi ini memberikan wawasan  tentang  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  kejadian  stunting  dengan  tepat.  Tahapan  dalam pengembangan model di jelaskan dalam bentuk alur kerja pada Gambar 1.
(11)

## 3.1. Dataset Stunting Anak
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  stunting  anak  yang  diperoleh  dari  dinas  Kesehatan  kota  Lubuk Linggau tahun 2023. Dataset tersebut mencakup informasi tentang stunting, berat badan anak, tinggi badan anak,  umur  ibu,  tinggi  badan  ibu,  pendidikan  ibu,  jumlah  anak,  jumlah  anggota  keluarga,  pemberian  ASI, pendapatan  keluarga,  pemberian  bantuan,  dan  kepemilikan    rumah  yang  merupakan  faktor  -faktor  indikasi stunting pada anak. Dataset tersebut selajutnya di transformasi dari ordinal menjadi data numerik untuk dapat di proses pada machine learning . Jumlah data stunting adalah n = 298 data [35]. Data tersebut merupakan data sampel dari populasi N = 400. Informasi rinci dari dataset ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data data stunting anak tahun 2023 Variabel Frekuensi Persentase Stunting Stunting 298 74,5 Tidak Stunting 102 25,5 Berat badan anak Normal 182 45,75 Kurang 161 40,5 Sangat Kurang 50 13,75 Tinggi badan anak Normal 277 69,25 Pendek 4 2,75 Sangat Pendek 112 28 Umur Ibu Beresiko (<20 atau > 35) 97 24,25 Tidak beresiko (20-35) 303 75,75 Tinggi badan Ibu < 150 87 21,75 ≥ 150 313 78,25 Pendidikan Ibu Tidak sekolah 14 3,5 SMA 229 57,25 Sarjana (S1/S2) 157 39,25 Jumlah anak 1 anak 65 16,25 ≥ 2 anak 335 83,75 Jumlah anggota Keluarga 3-4 orang 249 62,25 5-6 orang 124 31,00 ≥ 7 orang 27 6,75 Asi eksklusif Ya 273 68,25 Tidak 127 31,75 Pendapatan Keluarga < 3,5 jt 265 66,25 ≥ 3,5 jt 135 33,75 Dapat bantuan Tidak pernah 119 29,75 Sering 281 70,25 Kepemilikan rumah Sewa / milik orangtua 298 74,5 Milik sendiri 102 25,5 3.2. Pra-pemrosesan data (data preprocessing)
Tahap  pra-pemrosesan  data  merupakan  langkah  krusial  dalam  mempersiapkan dataset sebelum digunakan  untuk  analisis  atau  pembangunan  model.  Proses  ini  melibatkan  sejumlah  kegiatan,  termasuk membaca  data  mentah  dari  sumbernya,  mengisi  nilai  yang  hilang  melalui  imputasi  data,  menerapkan  filter untuk  mengecilkan dataset dengan  menghilangkan  kolom-kolom  yang  tidak  diperlukan  seperti  NIK,  Nama anak,  Tgl  lahir,  Alamat,  Desa,  Kecamatan,  Kabupaten,  Posyandu,  dan  Tanggal  ukur.  Selanjutnya, dataset dinormalisasi  untuk  menghasilkan  representasi  data  biner,  memungkinkan  efisiensi  dalam  analisis  atau pelatihan model ML. Langkah-langkah ini bertujuan untuk memastikan kebersihan, kelengkapan, dan kesiapan data  tanpa  mengorbankan  informasi  esensial,  yang  pada  akhirnya  meningkatkan  kualitas  hasil  analisis  atau model yang dikembangkan.

## 3.3. Pemilihan Model
ML  memiliki  beragam  algoritma  untuk  memprediksi  stunting  pada  anak.  Setiap  algoritma  memiliki kelebihan dan kelemahan tersendiri. Untuk memperoleh model terbaik, perbandingan antar beberapa algoritma perlu dilakukan. Pada tahap pemilihan model ini, algoritma yang digunakan untuk pengujian adalah Random Forest , Logistic Regression , Naïve Bayes , SVM, dan Neural Networks . Penilaian model terbaik diperoleh dari nilai performa yang diukur menggunakan berbagai metrik evaluasi yaitu Accuracy , Recall , Precision , F1-Score dan Cohens’s Kappa . Proses perbandingan ini memungkinkan untuk menentukan algoritma yang paling sesuai dan efektif untuk memodelkan masalah prediksi stunting anak dengan akurasi dan kinerja yang optimal.

## 3.4. Pembagian Data (Data Splitting)
Setelah tahap pra-pemrosesan data, langkah berikutnya dalam pengembangan model machine learning adalah  membagi  dataset  menjadi  dua  subset  utama: training dan testing .  Subset training digunakan  untuk melatih  model,  sedangkan  subset testing berfungsi  untuk  menguji  performa  model  yang  telah  dilatih. Pembagian ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana model dapat melakukan prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Praktik  umum  dalam  pembagian dataset adalah mengalokasikan  sebagian  besar  data untuk training, biasanya  berkisar  70-90%,  dan  sisanya  dialokasikan  untuk testing ,  berkisar  10-30%.  Proporsi  ini  dapat bervariasi tergantung pada kompleksitas masalah dan jumlah data yang tersedia. Dengan cara ini, model dapat dilatih dengan cukup data untuk memahami pola umum dan diuji pada subset yang terpisah untuk mengukur kemampuannya  dalam  melakukan  prediksi  pada  data  baru.  Pembagian dataset ini  membantu  mencegah overfitting dan memastikan bahwa model memiliki generalisasi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3.5. Pengembangan Model
Pengembangan model menggunakan KNIME melibatkan berbagai algoritma ML yang masing-masing memiliki  node  atau  komponen  yang  spesifik  dalam  platform  tersebut.  Algoritma  seperti Random  Forest, Logistic Regression, Naïve Bayes , SVM, dan Neural Networks memiliki node yang berbeda untuk setiap tahap dalam proses pengembangan model. Proses melatih model pada subset data training dengan suatu algoritma melibatkan penyesuaian hiperparameter, tuning parameter , dan iterasi model untuk meningkatkan performa dan  akurasi  prediksi.  Gambar  2  menampilkan  5  (lima)  alur  kerja  model  prediksi  stunting  pada  anak menggunakan KNIME.
Gambar 2. Lima Alur Kerja Model Prediksi Stunting pada Anak menggunakan KNIME
Pada alur kerja, data stunting dibaca menggunakan node excel reader . Selanjutnya, dataset tersebut di filter  untuk  memisahkan  data  yang  akan  digunakan.  Data  yang  digunakan  mencakup  informasi  tentang stunting, berat badan anak, tinggi badan anak, umur ibu, dan tinggi badan ibu. Parameter ini memiliki sifat kualitatif dan kuantitatif yang beragam. Parameter-parameter tersebut diubah menjadi data numerik melalui node normalizer sehingga nilai-nilainya di normalisasi ke rentang nilai antara 0 hingga 1. Selanjutnya, ke tahap pengujian algoritma. Setiap algoritma menggunakan node spesifik, yaitu, Random Forest menggunakan node  Random  Forest  Learner dan Predictor , Logistic  Regression menggunakan node Logistic  Regression  Learner dan Predictor , Naïve  Bayes menggunakan node  Naïve  Bayes  Learner dan Predictor , SVM menggunakan node SVM Learner dan Predictor , serta Neural Networks menggunakan node RProp  MLP  Learner dan Predictor. Hasil  dari  prediksi  dapat  diperoleh dengan  menambahkan node  scorer pada node Predictor.

## 3.6. Validasi Model
Model ML dilatih berulang kali dengan variasi parameter untuk mencapai nilai akurasi tertinggi. Hal ini  membantu  mengoptimalkan  model  serta  mencegah overfitting .  Proses  ini  bertujuan  memastikan  bahwa model yang dihasilkan memiliki performa optimal dan mampu memberikan prediksi yang akurat pada data baru. Tabel 2 memuat hasil perbandingan performa lima algoritma pada ML.
Tabel 2 . Hasil Perbandingan Performa Lima Algoritma pada Machine Learning Algoritma Accuracy Recall Precision F1-Score Cohens’s Kappa Random Forest 98,29% 0,96 0,97 0,98 0,96 Logistic Regression 97,43% 0,94 0,96 0,97 0,95 Naïve Bayes 98,57% 0,96 0,97 0,99 0,97 SVM 55,13% 1,00 0,55 0,71 0,00 Neural Networks 94,01% 0,86 0,90 0,95 0,87
Hasil pengujian algoritma ML menunjukkan performa yang berbeda dari algoritma  yang digunakan. Hasil pengujian tersebut dijabarkan sebagai berikut:
1. Random Forest memiliki tingkat akurasi sebesar 98,29%, yang menunjukkan tingkat keakuratan tinggi dalam melakukan klasifikasi. F1-Score yang tinggi (0,98) menunjukkan keseimbangan antara presisi (0,97) dan recall (0,96).
2. Logistic Regression juga memberikan hasil yang baik dengan akurasi sebesar 97,43%, serta F1-Score , presisi, dan recall yang mendekati hasil Random Forest .
3. Naïve  Bayes menunjukkan  hasil  akurasi  yang  paling  tinggi,  mencapai  98,57%,  serta F1-Score yang sangat tinggi (0,99). Hal ini menandakan performa yang baik dalam klasifikasi data.
4. SVM menunjukkan akurasi yang lebih rendah, hanya sebesar 55,13%, namun memiliki recall (1,00) yang sangat tinggi, menunjukkan kemampuan SVM dalam mengidentifikasi secara sempurna stunting anak, namun dengan nilai presisi yang rendah (0,55).
5. Neural  Networks menunjukkan  akurasi  sebesar  94,01%  dengan F1-Score yang  tinggi  (0,95), menunjukkan keseimbangan antara presisi (0,90) dan recall (0,86).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  maka,  dapat  disimpulkan  hasil  peneliitan  ini  diantaranya  adalah,  Hasil pengujian, dari penerapan lima algoritma ML, menghasilkan bahwa Naïve Bayes memiliki performa terbaik dengan  akurasi  tertinggi  (98,57%)  serta  nilai-nilai Recall , Precision , F1-Score ,  dan Cohens’s  Kappa yang
sangat tinggi. Meskipun Random Forest juga memiliki performa yang sangat baik, Naïve Bayes memiliki nilai F1-Score yang sedikit lebih tinggi, menandakan kesesuaian yang lebih baik antara presisi dan recall dalam memprediksi stunting pada anak. Oleh karena itu, Naïve Bayes bisa dianggap sebagai model terbaik dari kelima algoritma yang diuji dalam kasus ini.
Dari  hasil  pengujian  lima  algoritma Machine  Learning ,  dapat  disimpulkan  bahwa  setiap  algoritma memiliki performa yang berbeda dalam memprediksi stunting pada anak-anak. Random Forest menunjukkan akurasi yang tinggi (98,29%) dengan F1-Score yang seimbang antara presisi dan recall . Logistic Regression juga memberikan hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi (97,43%), mendekati performa Random Forest . Naïve  Bayes menonjol  dengan  akurasi  tertinggi  (98,57%) dan  F1-Score sangat  tinggi  (0,99),  menandakan performa  yang  luar  biasa  dalam  klasifikasi  data.  SVM  memiliki recall yang  tinggi  (1,00),  menunjukkan kemampuan SVM dalam mengidentifikasi stunting, meskipun dengan presisi yang rendah (0,55). Sementara Neural Networks memiliki akurasi yang baik (94,01%) dengan F1-Score yang seimbang.

## REFERENCES
[1] Eko, “149 Juta Anak di Dunia Alami Stunting Sebanyak 6,3 Juta di Indonesia, Wapres Minta Keluarga Prioritaskan Kebutuhan Gizi,”
Direktorat Pendidikan Anak Usia Dini , 2023.
https://paudpedia.kemdikbud.go.id/berita/149-juta-anak-di-dunia-alami-stunting-sebanyak-63-juta-di- indonesia-wapres-minta-keluarga-prioritaskan-kebutuhan- gizi?do=MTY2NC01YjRhOGZkNA==&ix=MTEtYmJkNjQ3YzA= (accessed Jan. 06, 2024).
[2] U.  M.  Alam,  “Perlu  Terobosan  dan  Intervensi  Tepat  Sasaran  Lintas  Sektor  untuk  Atasi  Stunting,” Kemenko  PKM.go.id ,  2023.  https://www.kemenkopmk.go.id/perlu-terobosan-dan-intervensi-tepat- sasaran-lintas-sektor-untuk-atasi-stunting (accessed Jan. 03, 2024).
[3] M. Rosyidah, Y. L. R. Dewi, and I. Qadrijati, “Effects of Stunting on Child Development: A Meta- Analysis,” J. Matern. Child Heal. , vol. 6, no. 1, pp. 25–34, 2021, doi: 10.26911/thejmch.2021.06.01.03.
[4] N. F. Sahamony, R. Meliyani, and S. Idaman, “Analisa Resiko dampak Ekonomi pada saat Covid-19,” Media Bina Ilm. , vol. 16, no. 19, pp. 64–71, 2021.
[5] M. Wahid and Mujib Rahman, “Rakornas 2023: Pastikan Prevalensi Stunting Turun Menjadi 14% Pada Tahun 2024,” Kementerian Sekretariat Negara RI , 2023. https://stunting.go.id/rakornas-2023-pastikan- prevalensi-stunting-turun-menjadi-14-pada-tahun-2024/ (accessed Jan. 07, 2024).
[6] M. S. Haris, A. N. Khudori, and W. T. Kusuma, “Perbandingan Metode Supervised Machine Learning untuk Prediksi Prevalensi Stunting di Provisi Jawa Timur,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 7, p. 1571, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022976744.
[7] I.  P.  Putri,  T.  Terttiaavini,  and  N.  Arminarahmah,  “Comparative  Analysis  of  Machine  Learning Algorithms for Predicting Child Stunting,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. J. , vol. 4, no. January, pp. 257–265, 2024.
[8] M.  Amirudin  and  A.  D.  Wowor,  “Analisis  Perbandingan  Klasifikasi  Balita  Beresiko  Stunting Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Decission  Tree,”  in Conference  on  Electrical Engineering, Informatics, Industrial Technology, and Creative Media 2023 , 2023, pp. 1–11.
[9] C. Scheffler and M. Hermanussen, “Stunting is the natural condition of human height,” Am. J. Hum. Biol. , vol. 34, no. 5, pp. 1–13, 2022, doi: 10.1002/ajhb.23693.
[10] M. S. Islam, A. N. Zafar Ullah, S. Mainali, M. A. Imam, and M. I. Hasan, “Determinants of stunting during the first 1,000 days of life in Bangladesh: A review,” Food Sci. Nutr. , vol. 8, no. 9, pp. 4685– 4695, 2020, doi: 10.1002/fsn3.1795.
[11] R. Mburu, “Comparison of Elastic  Net  and Random Forest in identifying risk factors of stunting in children under rve years of age in Kenya,” 2020.
[12] I.  M.  Apriliani,  N.  P.  Purba,  L.  P.  Dewanti,  H.  Herawati,  and  I.  Faizal,  “Stunting  Risk  Factors  in Children Under Five in Indonesia: A Scoping Review,” Indones. J. Heal. Promot. , vol. 5, no. 6, pp. 654–661, 2022.
[13] F. H. Bitew, C. S. Sparks, and S. H. Nyarko, “Machine learning algorithms for predicting undernutrition among under-five children in Ethiopia,” Public Health Nutr. , vol. 25, no. 2, pp. 269–280, 2022, doi: 10.1017/S1368980021004262.
[14] Mambang, F. D. Marleny, and M. Zulfadhilah, “Prediction of linear model on stunting prevalence with machine  learning  approach,” Bull.  Electr.  Eng.  Informatics ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  483–492,  2023,  doi: 10.11591/eei.v12i1.4028.
[15] A. Nugroho, H. L. H. S. Warnars, F. L. Gaol, and T. Matsuo, “Trend of Stunting Weight for Infants and Toddlers Using Decision Tree,” IAENG Int. J. Appl. Math. , vol. 52, no. 1, 2022.
[16] E. R. Arumi, Sumarno Adi Subrata, and Anisa Rahmawati, “Implementation of Naïve bayes Method for Predictor Prevalence Level for Malnutrition Toddlers in Magelang City,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 201–207, 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4438.
[17] Terttiaavini, T. S. Saputra, and A. Fitriani, “Classification of the final project utilized a modified naïve
bayes  algorithm,” Int.  J.  Adv.  Trends  Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  9,  no.  5,  2020,  doi: 10.30534/ijatcse/2020/48952020.
[18] A. W. M. Gaffar, Sugiarti, Dewi Widyawati, Andi Muhammad Kemai Arief Hidayat Paharuddin, and Andi  Vania  Anastasia,  “Spatial  Prediction  of  Stunting  Incidents  Prevalence  Using  Support  Vector Regression Method,” Indones. J. Data Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 70–76, 2023, doi: 10.56705/ijodas.v4i2.68.
[19] M. M. Khudri, K. K. Rhee, M. S. Hasan, and K. Z. Ahsan, Predicting nutritional status for women of childbearing  age  from  their  economic,  health,  and  demographic  features:  A  supervised  machine learning approach , vol. 18, no. 5 May. 2023. doi: 10.1371/journal.pone.0277738.
[20] A. R. Lakshminarayanan, B. Pavani, V Rajeswari, S. Parthasarathy, A. A. Azeez Khan, and K. Javubar Sathick, “Malnutrition Detection using Convolutional Neural Network,” Proc. 2021 IEEE 7th Int. Conf. Bio Signals, Images Instrumentation, ICBSII 2021 , no. March, 2021, doi: 10.1109/ICBSII51839.2021.9445188.
[21] A.  Heryati,  Erduandi,  and  Terttiaavini,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Pencapaian Prestasi Mahasiswa,” in Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , 2018, pp. 8–9.
[22] S.  Sutarmi,  W.  Warijan,  T.  Indrayana,  D.  P.  P.  B,  and  I.  Gunawan,  “Machine  Learning  Model  For Stunting Prediction,” J. Heal. Sains , vol. 4, no. 9, pp. 10–23, 2023, doi: 10.46799/jhs.v4i9.1073.
[23] A. Talukder and B. Ahammed, “Machine learning algorithms for predicting malnutrition among under- five children in Bangladesh,” Nutrition , vol. 78, 2020, doi: 10.1016/j.nut.2020.110861.
[24] F.  K.  Alam,  Y.  Widyaningsih,  and  S.  Nurrohmah,  “Geographically  weighted  logistic  regression modeling on stunting cases in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1722, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1722/1/012085.
[25] H. Rianto and R. S. Wahono, “Resampling Logistic Regression untuk Penanganan Ketidakseimbangan Class pada Prediksi Cacat Software,” J. Softw. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 46–53, 2015.
[26] P. Wahyu, S. Aji, R. Dijaya, F. Sains, and U. Muhammadiyah, “Prediksi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Random Forest,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 4, no. 4, pp. 916–924, 2023.
[27] P. P. Jantung, F. Handayani, K. S. Kusuma, H. L. Asbudi, R. G. Purnasiwi, and R. Kusuma, “Komparasi Support Vector Machine , Logistic Regression Dan Artificial Neural Network dalam,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 329–334, 2021.
[28] U. Erdiansyah, A. I. Lubis, and K. Erwansyah, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” vol. 6, pp. 208–214, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[29] P.  Butarbutar et  al. ,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Metode  Elman  Recurrent Neural Network Untuk Prediksi Penyakit Jantung Koroner,” Coding  J. Komput. dan Apl. , vol. 10, no. 01, pp. 103–113, 2022.
[30] A. Primajaya et al. , “Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2018.
[31] B.  Sivasakthi  and  D.  Selvanayagi,  “A  comparison  of  machine  learning  algorithms  for  osteoporosis prediction,” 2022 1st Int. Conf. Electr. Electron. Inf. Commun. Technol. ICEEICT 2022 , vol. 7, pp. 432– 439, 2022, doi: 10.1109/ICEEICT53079.2022.9768568.
[32] I.  W.  Prastika et  al. ,  “Deteksi  penyakit  kulit  wajah  menggunakan  tensorflow  dengan  metode convolutional neural network,” vol. 4, no. 2, pp. 84–91, 2021.
[33] C. W. Cahyana and A. Nurlayli, “Analisis Performa Logistic Regression, Naïve Bayes, Dan Random Forest Sebagai Algoritma Pendeteksi Kanker Payudara,” Inser. Inf. Syst. Emerg. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 51–64, 2023.
[34] C.  Journal,  I.  Mubarog,  A.  Setyanto,  H.  Sismoro,  and  U.  A.  Yoyakarta,  “Sistem  Klasifikasi  pada Penyakit Breast Cancer dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Citec J. , vol. 6, no. 2, pp. 109– 118, 2019.
[35] D.  Febriansyah,  “298  Anak  di  Kota  Lubuklinggau  Terdeteksi  Stunting,” SINDOnews.com ,  2023. https://daerah.sindonews.com/read/1130961/720/298-anak-di-kota-lubuklinggau-terdeteksi-stunting- 1687151172 (accessed Jan. 10, 2024).