Prediksi Risiko Stunting pada Keluarga Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Chi-Square
Prediction of Stunting Risk In Families Using Naïve Bayes Classifier and Chi-Square
DOI:
https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1074Keywords:
Chi Square, Naive Bayes Classifier, Prediksi, Seleksi Fitur, StuntingAbstract
Stunting merupakan sesuatu yang berbahaya pada manusia karena dapat menyebabkan terjadinya hambatan pertumbuhan serta perkembangan organ lainnya termasuk otak, jantung dan ginjal. Meningkatnya kasus stunting pada balita memerlukan suatu upaya dalam penanganan dan pencegahan secara dini. Terdapat 17 atribut pada data stunting yang harus diperhatikan, dengan banyaknya atribut tersebut menyebabkan sulitnya menemukan atribut yang paling berpengaruh dalam memprediksi stunting. Pada penelitian ini diterapkan seleksi fitur menggunakan Chi Square dan menerapkan Algoritma Naïve Bayes untuk menemukan atribut yang harus diprioritaskan dalam memprediksi stunting. Hasil prediksi dengan menggunakan Naive bayes saja pada penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 94,3 %, nilai recall sebesar 93,9 % dan nilai precision sebesar 93,93% dengan waktu 0,07 detik. Sedangkan dengan menerapkan seleksi fitur Chi square pada penelitian ini diperoleh 5 atribut yang paling berpengaruh terhadap prediksi stunting yang dapat meningkatkan kecepatan pembentukkan model Algoritma Naiva Bayes dengan waktu 0,01 detik, namun tidak dapat meningkatkan akurasi, recall dan presisi. Harapannya instansi terkait dapat lebih memperhatikan dan memprioritaskan ke-5 atribut tersebut sebagai pemantauan prediksi stunting di Kota Dumai.
References
Bimrew Sendekie Belay, “No Title", vol. 2, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
D. G. Shauma, Udzu Nabila & Purbaningrum, “Implementasi Kebijakan Percepatan Pencegahan Stunting,” J. Kebijak. Publik, vol. 13, no. 2, pp. 97–104, 2022.
R. A. Saputri and J. Tumangger, “Hulu-Hilir Penanggulangan Stunting Di Indonesia,” J. Polit. Issues, vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.33019/jpi.v1i1.2.
A. D. N. Yadika, K. N. Berawi, and S. H. Nasution, “Pengaruh stunting terhadap perkembangan kognitif dan prestasi belajar,” J. Major., vol. 8, no. 2, pp. 273–282, 2019.
E. M. Sari, M. Juffrie, N. Nurani, and M. N. Sitaresmi, “296266261,” vol. 12, no. 4, 2016.
W. I. Susanti, A. P. Widodo, and S. A. Nugraheni, “Pengembangan Sistem Informasi Pencatatan dan Pelaporan Status Gizi Balita Stunting di Kelurahan Gajah Mungkur,” J. Manaj. Kesehat. Indones., vol. 7, no. 1, pp. 67–74, 2019, doi: 10.14710/jmki.7.1.2019.67-74.
W. Ghylfh et al., “$ FFHOHUDWLQJ LQIRUPDWLRQ RI WVXQDPL GLVDVWHU XVLQJ HDUO ZDUQLQJ V VWHP (: 6 ’ HYLFHV VPDUW VROXWLRQ IRU FRPPXQLFDWLRQ QDYLJDWLRQ DQG VXUYHLOODQFH GXH WR WLGDO VHD,” vol. 07008, 2021.
P. Priyono, “Strategi Percepatan Penurunan Stunting Perdesaan (Studi Kasus Pendampingan Aksi Cegah Stunting di Desa Banyumundu, Kabupaten Pandeglang),” J. Good Gov., vol. 16, no. 2, pp. 149–174, 2020, doi: 10.32834/gg.v16i2.198.
A. Z. Rahmadhani, “Literature Review Pengalaman Ibu dengan Anak Stunting,” Repos. UNISA Yogyakarta, 2020.
N. Mellinia, H. Kurniawan, and A. Bhagaswanda, “Upaya peningkatan kunjungan posyandu di dusun serai serumpun desa sumber agung,” vol. 1, 2022.
K. Isni and S. M. Dinni, “Pelatihan Pengukuran Status Gizi Balita Sebagai Upaya Pencegahan Stunting Sejak Dini Pada Ibu Di Dusun Randugunting, Sleman, Diy,” Panrita Abdi - J. Pengabdi. pada Masy., vol. 4, no. 1, p. 60, 2020, doi: 10.20956/pa.v4i1.7299.
A. Rozaq, Y. Yunitasari, K. Sussolaikah, E. R. N. Sari, and R. I. Syahputra, “Analisis Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars Dan Decision Tree,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 746, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3554.
D. Iskandar and Y. K. Suprapto, “Perbandingan akurasi klasifikasi tingkat kemiskinan antara algoritma C4 . 5 dan Naïve Bayes Clasifier,” JAVA J. Electr. Electron. Eng., vol. 11, no. 1, pp. 14–17, 2013.
J. Sihombing, “Klasifikasi Data Antroprometri Individu Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.15.
Q. A’yuniyah et al., “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 72, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4781.
I. S. Hafsah and P. N. Andono, “Deteksi Otomatis Penyakit Kulit Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Kesehat., no. 5, pp. 1–6, 2015.
I. saifudin Subaeri, Triawan A. C, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Wanita Menggunakan Metode Naive Bayes,” Rec. Manag. J., vol. 1, no. 2, pp. 1–15, 2017, [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.88.5042&rep=rep1&type=pdf%0Ahttps://www.ideals.illinois.edu/handle/2142/73673%0Ahttp://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-33646678859&partnerID=40&md5=3ee39b50a5df02627b70c1bdac4a60ba%0Ahtt
S. Wiwit, “Metadata, citation and similar papers at core.ac.uk 4,” ?????, vol. 5, no. December, pp. 118–138, 2015.
Yunitasari, H. S. Hopipah, and R. Mayasari, “Optimasi Backward Elimination untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k-nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes,” Technomedia J., vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1531.
R. D. Widyantara, S. Zulaikah, F. B. Juangsa, B. A. Budiman, and M. Aziz, “Review on Battery Packing Design Strategies for Superior Thermal Management in Electric Vehicles,” 2022.
N. Indah, S. Mania, and N. Nursalam, “Peningkatan Kemampuan Literasi Matematika Siswa Melalui Penerapan Model Pembelajaran Problem Based Learning Di Kelas Vii Smp Negeri 5 Pallangga Kabupaten Gowa,” MaPan, vol. 4, no. 2, pp. 200–210, 2016, doi: 10.24252/mapan.2016v4n2a4.
K. Abend, “How Convolutional Neural Networks Defy the Curse of Dimensionality: Deep Learning Explained,” 2022, doi: 10.36227/techrxiv.18316439.v1.
O. Saini and S. Sharma, “A Review on Dimension Reduction Techniques in Data Mining,” Comput. Eng. Intell. Syst., vol. 9, no. 1, pp. 7–14, 2018.
R. Aziz, C. K. Verma, and N. Srivastava, “Dimension reduction methods for microarray data: a review,” AIMS Bioeng., vol. 4, no. 1, pp. 179–197, 2017, doi: 10.3934/bioeng.2017.1.179.
G. Chao, Y. Luo, and W. Ding, “Recent Advances in Supervised Dimension Reduction: A Survey,” Mach. Learn. Knowl. Extr., vol. 1, no. 1, pp. 341–358, 2019, doi: 10.3390/make1010020.
G. Kicska and A. Kiss, “Comparing swarm intelligence algorithms for dimension reduction in machine learning,” Big Data Cogn. Comput., vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.3390/bdcc5030036.
V. Novalia et al., “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Application of Artificial Intelligence Chi-Square Model and Classification Of KNN in Heart Disease Detection,” vol. 6, no. July, pp. 180–188, 2022.
E. Karyadiputra, E. Noersasongko, and A. Marjuni, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Seleksi Atribut Chi Squared,” Cyberku J., vol. 12, no. 2, pp. 116–122, 2016, [Online]. Available: http://research.pps.dinus.ac.id/index.php/Cyberku/article/view/13
W. Febriasto, Rizki, Satyaning, “Prediksi Kuat Tekan Semen Untuk Produk Feature Selection,” Sains Dan Seni, vol. 8, no. 2, 2019.
R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, p. 427, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
S. Surohman, S. Aji, R. Rousyati, and F. F. Wati, “Analisa Sentimen Terhadap Review Fintech Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbor,” EVOLUSI J. Sains dan Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 93–105, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7535.
H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
J. Reynaldo, P. P. Adikara, and R. C. Wihandika, “Analisis Sentimen Mengenai Produk Toyota Avanza Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) dengan Seleksi Fitur Chi Square, Lexicon …,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, no. 3, pp. 830–839, 2020.
H. Mardiansyah, R. Widia Sembiring, and S. Efendi, “Handling Problems of Credit Data for Imbalanced Classes using SMOTEXGBoost,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1830, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1830/1/012011.
R. Palupi and S. M. S. Winarsih, “Pengaruh Disiplin Ilmu Terhadap Kecenderungan Mahasiswa Dalam Mengakses Informasi Melalui Media Sosial Menggunakan Metode Chi Square,” vol. 9, no. 1, pp. 1–6, 2021.
F. Tangguh Admojo, “Indonesian Journal of Data and Science Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.
G. Balita, S. Dengan, and P. K. Cross, “Aplikasi naïve bayes classifier (nbc) pada klasifikasi status gizi balita stunting dengan pengujian k-fold cross validation,” J. Gaussian, vol. 11, pp. 130–139, 2022.
M. Bakri, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Kualitas Batu Bara dalam Proses Pembakaran di PLTU Sebalang Menggunakan Metode K-Means,” J. Teknoinfo, vol. 11, no. 1, p. 6, 2017, doi: 10.33365/jti.v11i1.3.
