Implementasi Algoritma Naive Bayes pada Aplikasi Web untuk Klasifikasi Status Gizi Balita - Mau, Sisilia; Five Bunda De Putri Dopo; Tedy, Frengky; Tengangatu, Paul Filson M. (Jurnal Informatika Polinema, 2026)
Masalah gizi pada anak usia di bawah lima tahun hingga saat ini masih menjadi persoalan utama di Indonesia, termasuk di wilayah Kabupaten Manggarai Timur. Kebutuhan akan proses penilaian status gizi yang efektif dan efisien, serta masih terbatasnya jumlah tenaga kesehatan yang tersedia, menjadi faktor pendorong untuk diterapkannya pemanfaatan teknologi informasi. Tujuan dari penelitian ini, untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes pada aplikasi web yang dapat mengklasifikasikan status gizi pada balita dengan menggunakan tiga indikator, yaitu Berat Badan per Umur (BB/U), Tinggi Badan per Umur (TB/U), dan Berat Badan per Tinggi Badan (BB/TB). Model klasifikasi dilatih dengan menggunakan dataset sebanyak 500 data rekam medis balita yang berasal dari Puskesmas Borong, Kabupaten Manggarai Timur, dari tahun 2019 -2023, dengan skenario 80% digunakan sebagai data latih (400 data) dan 20% sebagai data uji (100 data) pada masing-masing indikator.  Variabel kontinu pada model diklasifikasikan menggunakan pendekatan distribusi Gaussian. Berdasarkan hasil pengujian yang di evaluasi menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report, memperlihatkan penerapan metode Naive Bayes dalam platform web pada penelitian ini memiliki kinerja yang andal dalam melakukan klasifikasi dengan rata-rata akurasi sebesar 97.0%, presisi 0.97, recall 0.96, dan F1-score 0.97 sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu keputusan (DSS) bagi tenaga kesehatan di Puskesmas dalam menentukan status gizi balita secara cepat, efektif dalam meminimalisir kesalahan, serta memastikan data tersimpan secara sistematis.