ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN STUNTING PADA ANAK BALITA BERBASIS WEBSITE

Abstract

Stunting merupakan permasalahan gizi kronis menjadi tantangan serius di Indonesia, khususnya pada balita. Kondisi disebabkan oleh kekurangan gizi dalam jangka panjang yang dimulai sejak masa kehamilan hingga usia dua tahun. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kejadian stunting pada balita. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi pada balita dan orang tua. Hasil penelitian menunjukkan bahwa stunting dipengaruhi oleh asupan gizi yang tidak adekuat, rendahnya pengetahuan orang tua tentang gizi, riwayat penyakit infeksi, serta kondisi sanitasi lingkungan yang kurang baik. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa upaya pencegahan stunting memerlukan intervensi terpadu melalui perbaikan gizi, peningkatan pola asuh, serta penguatan layanan kesehatan dan sanitasi lingkungan. 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 Satu Pintu Layanan Data (SAPULADA) Kabupaten Brebes. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini meliputi NIK, nama, tanggal lahir, tinggi badan, dan berat badan, dengan 1500 data balita dari posyandu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi tinggi dalam pengklasifikasian, dengan persentase stunting sebesar 75%, pra- stunting sebesar 45%, dan status normal sebesar 30%.