PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN STUNTING PADA ANAK BALITA BERBASIS WEB DI PUSKESMAS MAYOR UMAR DAMANIK KOTA TANJUNGBALAI - Evaliana Sembiring, Khatrin; Indra, Zulfahmi; Yandra Niska, Debi (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Pertumbuhan dan perkembangan anak balita memerlukan perhatian orang tua, terutama karena masa ini merupakan fase emas untuk membentuk kecerdasan dan kesehatan anak. Stunting, yang merupakan kondisi malnutrisi dan hambatan pertumbuhan, ditandai dengan tinggi badan yang tidak sesuai untuk usia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web untuk penentuan stunting pada anak di Puskesmas Mayor Umar Damanik, Kota Tanjungbalai, menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini dipilih karena akurasinya yang tinggi dengan data pelatihan yang terbatas. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini meliputi NIK, nama, tanggal lahir, tinggi badan, dan berat badan, dengan 100 data balita dari posyandu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi tinggi dalam pengklasifikasian, dengan persentase stunting sebesar 50%, pra-stunting sebesar 28%, dan status normal sebesar 22%. Penggunaan algoritma Naive Bayes terbukti efektif dalam menganalisis faktor-faktor risiko yang mempengaruhi kondisi stunting, memberikan kontribusi signifikan bagi upaya deteksi dini dan intervensi tepat guna dalam penanganan stunting di tingkat puskesmas. Penelitian ini menyarankan pengembangan lanjutan melalui penggunaan algoritma klasifikasi lain seperti Decision Tree untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.