Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

KLASIFIKASI DAN PREDIKSI KELUARGA BERISIKO STUNTING DI PROVINSI JAMBI MENGGUNAKAN METODE KNN DAN NAIVE BAYES Akbar, Niko; Alghifari, Hamzah; Abdillah, Nurul; Dahwanu, Oki
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol. 7 No. 1: JUNI 2026
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v7i1.8522

Abstract

Di Indonesia Prevalensi stunting sebesar 37,2%, naik dari 35,6% pada tahun 2019 dan 36,8%, dengan mayoritas dipengaruhi oleh penduduk setempat. Kementerian Kesehatan Indonesia memperkirakan bahwa prevalensi stunting akan mencapai 38,9% pada tahun 2020. Permasalahannya Beberapa Data yang diambil dan dipakai berupa data sekunder yang di ada diwebsite opendata provinsi jambi yang berjudul Faktor Penapisan Keluarga Berisiko Stunting di Provinsi Jambi. Dengan menggunakan algoritma KNN dan Naïve Bayes, maka didapatkan hasilnya berupa kedua algoritma cocok untuk pengklasteran dan Scoring dari algoritma menunjukkan hasil yang berbeda. Karena keakurasiannya sesuai dengan perhitungan manual yang telah dijabarkan pada bagian pengolahan data. Beberapa hasil dari cross-validasi menyatakan bahwa nilai accuracy 85,29%, nilai precision berupa 83,33%, nilai recall 85,29%.