Prediksi Risiko Stunting pada Keluarga Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Chi-Square

  • Gurning U
  • Octavia S
  • Andriyani D
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
146Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

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.

Cite

CITATION STYLE

APA

Gurning, U. R., Octavia, S. F., Andriyani, D. R., Nurainun, N., & Permana, I. (2024). Prediksi Risiko Stunting pada Keluarga Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Chi-Square. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 172–180. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.1074

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free