PEMANFAATAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI STUNTING PADA BALITA DI KECAMATAN BULELENG - Welzeen Sinaga; Sariyasa; I Nyoman Budayana (Journal of Scientech Research and Development, 2026)
Stunting merupakan gangguan pertumbuhan kronis pada balita yang disebabkan oleh defisiensi nutrisi jangka panjang. Indonesia menempati peringkat keempat dunia dengan sekitar 8,8 juta kasus stunting, dan Kecamatan Buleleng mencatat prevalensi sebesar 6,2% berdasarkan Survei Kesehatan Indonesia 2023. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan machine learning dengan algoritma Naive Bayes untuk prediksi stunting pada balita sebagai alat bantu deteksi dini. Data yang digunakan berjumlah 933 data balita dari Dinas Kesehatan Kabupaten Buleleng setelah preprocessing, dengan pembagian 80% data latih dan 20% data uji. Atribut yang digunakan meliputi jenis kelamin, umur, berat badan/umur (BB/U), tinggi badan/umur (TB/U), status gizi, dan status ASI eksklusif. Model machine learning diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan Google Colaboratory (Colab) dan library scikit-learn. Evaluasi model menggunakan Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 89,84%, precision rata-rata 91,94%, dan recall rata-rata 89,84%. Hasil ini menunjukkan bahwa pemanfaatan machine learning dengan algoritma Naive Bayes efektif untuk prediksi stunting dan dapat berfungsi sebagai alat bantu tenaga kesehatan dalam deteksi dini stunting di Kecamatan Buleleng.