Diagnosa Stunting Berdasarkan Gejala Medis Menggunakan Algoritma Naive Bayes, SVM dan K-NN
DOI:
https://doi.org/10.33795/jip.v10i4.5628Keywords:
Stunting , Gejala Medis, Naive Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest NeighborAbstract
Stunting merupakan masalah kesehatan global yang signifikan, mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan anak-anak di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi kinerja algoritma machine learning dalam mendiagnosa stunting berdasarkan gejala medis. Tiga algoritma utama yang digunakan adalah Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data gejala medis yang relevan dengan stunting, yang dikumpulkan dari berbagai sumber terpercaya. Data tersebut diproses melalui tahap pembersihan, normalisasi, dan pembagian menjadi set pelatihan dan set pengujian. Setelah data diproses, setiap algoritma machine learning dilatih menggunakan set pelatihan dan kemudian diuji menggunakan set pengujian untuk mengevaluasi kinerjanya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan skor akurasi tertinggi sebesar 90%, diikuti oleh SVM dengan akurasi 86,56%, dan K-NN dengan akurasi 79,43%. Analisis hasil menunjukkan bahwa Naive Bayes adalah algoritma yang paling efektif untuk diagnosa stunting berdasarkan gejala medis, karena memberikan akurasi tertinggi dan efisiensi dalam komputasi. SVM juga menunjukkan kinerja yang kuat dalam menangani data berdimensi tinggi, sementara K-NN memberikan hasil yang memuaskan meskipun dengan akurasi yang lebih rendah. Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa Naive Bayes dapat menjadi pilihan utama untuk implementasi dalam sistem diagnosa stunting, dengan mempertimbangkan keunggulan dalam akurasi dan efisiensi. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam bidang kesehatan dengan menyediakan model prediksi yang efektif untuk diagnosa stunting, serta memberikan rekomendasi praktis bagi tenaga medis dalam memanfaatkan teknologi machine learning. Validasi eksternal diusulkan sebagai langkah lanjutan untuk memastikan generalisasi model.
Downloads
References
Allya T.Y., Bambang K., Anggaeny P., (2023) Collaborative Governance pada Penerapan Perwali No. 79 Tahun 2022 Tentang Percepatan Penurunan Stunting di Kota Surabaya. Jurnal Penelitian Administrasi Publik, Vol 03, No 04 2797-0469
Arnita, S., Rahmadhani, D. Y., & Sari, M. T. (2020). Hubungan Pengetahuan dan Sikap Ibu dengan Upaya Pencegahan Stunting pada Balita di Wilayah Kerja Puskesmas Simpang Kawat Kota Jambi. Jurnal Akademika Baiturrahim Jambi, 9(1), 7. https://doi.org/10.36565/jab.v9i1.149
Damanik, S. M., Sitorus, E., & Mertajaya, I. M. (2021). Sosialisasi Pencegahan Stunting pada Anak Balita di Kelurahan Cawang Jakarta Timur. JURNAL Comunità Servizio : Jurnal Terkait Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat, Terkhusus Bidang Teknologi, Kewirausahaan Dan Sosial Kemasyarakatan, 3(1),552–560. https://doi.org/10.33541/cs.v3i1.2909
Haosen, Hang Zhao dan Yi Jiang, (2023) Machine Learning Algorithms for Predicting Stunting among Under-Five Children in Papua New Guinea, Vol. Children, 10 No. 10 2023 https://doi.org/10.3390/children10101638
Jihan Fauziah, dkk., (2024) Stunting: Penyebab, Gejala, dan Pencegahan, Jurnal Parenting Anak, Vol. 01, No. 01, DOI: https://doi.org/10.47134/jpa.v1i2.220
Kementerian Kesehatan. (2022). Buku Saku: Hasil Studi Satus Gizi Indonesia (SSGI)
La Ode Alifariki (2020) Gizi Anak dan Stunting. Edited by H.J. Siagianand and M.K. Mariany. Yogyakarta: LeutikaPrio
Mahmin Banurea, dkk. (2023) Klasifikasi Penyakit Stanting dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Random Forest, Jurnal TEKINKOM, Vol. 06 No. 2, 2023
Mellika, I.P., Andi A. S., & Dewi M., (2023) Upaya Pencegahan dan Penanggulangan Stanting Pada Balita di Wilayah Kerja Puskesmas Tilongkabila, Jurnal Ilmu Kesehatan dan Gizi (JIG), Vol. 01, No. 1 Januari 2023. 2964-7819
Muhammad Ridho, dkk., (2021) Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kejadian Stunting pada Anak Usia Dini di Indonesia, Jurnal Obsesi: Jurnal Anak Usia Pendidikan Dini, Vol, 5 No. 02, DOI: 10.31004/obsesi.v5i2.1169
Perpres (Peraturan Presiden). (2021) Nomor 72 Tentang Percepatan Penurunan Stunting
Rahmadhita, K. (2020). Permasalahan Stunting dan Pencegahannya. Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada, Volume 11 Nomor 1, 225–229. https://doi.org/10.35816/jiskh.v11i1.253
Rita Kirana, Aprianti, N. W. H. (2022). Pengaruh Media Promosi Kesehatan Terhadap Perilaku Ibu Dalam Pencegahan Stunting di Masa Pandemi Covid-19 (Pada Anak Sekolah Tk Kuncup Harapan Banjarbaru). Jurnal Inovasi Penelitian, Vol. 2 No. 9, 2899–2906
Sari, D., Ningsih, A. D., & Azzahra, A. (2023). Pencegahan Stunting Pada Anak Usia Dini Serta Dampaknya Pada Faktor Pendidikan Dan Ekonomi. Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara, 4(3), 2679-2678
Setiawan, E., & Machmud, R. (2018). Artikel Penelitian Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Stunting pada Anak Usia 24-59 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Andalas Kecamatan Padang Timur Kota Padang Tahun 2018. Jurnal Kesehatan Andalas, 7(2), 275–284
Similien N., dkk (2023) Prediction of Stanting Among Under5 Children in Rwanda Using Machine Learning Techniques, Journal of Preventive, Medicine & Public Health 56:41-49 2023.
Trihono., Trihono and Atmarita., Atmarita and Tjandrarini., Dwi Hapsari and Irawati., Anies and Nurlinawati., Iin and Utami., Nur Handayani and Tejayanti., &Teti (2015). Pendek (Stunting) di Indonesia, Masalah dan Solusi. In Lembaga Penerbit Balitbangkes
