Penerapan algoritma naïve bayes pada klasifikasi penerimaan PMT balita di posyandu desa krengih - Rizdania; Rakhmawati, Puji Utami; Ayubi, Muhammad Nofa; Nasiruddin, Niswatun Khasanah; Kusmiyati; Sintya, Endah Septa; Afrah, Ashri Sabrina (Universitas Perwira Purbalingga, 2025)
Saat ini di Posyandu desa Krengih tidak ada kebijakan khusus terkait sasaran penerimaan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) untuk para balita. Pemberian ini menyebabkan perencanaan terhadap pemberian makanan tambahan tidak mencukupi target untuk keseluruhan balita-balita. Algoritma Naïve Bayes dilakukan untuk menguji data yang tidak pasti sehingga sesuai dengan transaksi ketidakpastian pada data posyandu. Metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan yang kecil untuk menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) dengan indicator BB/U, dapat dilihat bahwa pravelensi gizi kurang-buruk secara nasional menunjukkan tren perubahan. Pada tahun 2007, pravelensi tersebut sebesar 18,8%, kemudian mengalami sedikit penurunan pada tahun 2010 menjadi 17,9%. Namun pada tahun 2013 terjadi peningkatan pravelensi gizi buruk kurang menjadi 19,6% dengan rincian 5,7% untuk gizi buruk dan 13,9 untuk gizi kurang. Perubahan ini mencerminkan dinamika dalam status gizi penduduk Indonesia selama periode tersebut.