Klasifikasi Penentuan Stunting Menggunakan Metode Naïve Bayes

Hans Rafael Gabriel Turnip (Sistem Infromasi, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Katolik Musi Charitas)
Muhamad Raka Nur Habibi (sistem infromasi, fakultas sains dan teknologi, Universitas Katolik Musi charitas)
Andri Wijaya (sistem infromasi, fakultas sains dan teknologi, Universitas Katolik Musi charitas)

Jurnal Sains dan Teknologi
Vol. 2 No. 2 (2025): Oktober - Desember

Stunting merupakan masalah gizi kronis yang mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan anak. Deteksi dini stunting sangat penting untuk intervensi tepat waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi untuk menentukan status stunting menggunakan metode Naïve Bayes. Dataset yang digunakan terdiri dari 1000 sampel dengan atribut umur, jenis kelamin, dan tinggi badan. Data diproses menggunakan RapidMiner dengan pembagian 70% data training dan 30% data testing. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model mencapai 87,3% dengan precision 0,86 dan recall 0,87. Model ini dapat menjadi alat pendukung keputusan bagi tenaga kesehatan dalam identifikasi dini stunting.