Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dengan Fitur Relief-F Dalam Penentuan Status Stunting

Abstract

Stunting pada anak dapat diidentifikasi menggunakan beberapa indikator status gizi, seperti berat badan menurut umur (BB/U), tinggi badan menurut umur (TB/U), dan berat badan menurut tinggi badan (BB/TB), dengan menggunakan nilai skor-Z (Z-score) di bawah minus 2 pada indikator TB/U. Saat ini, metode pengukuran status stunting masih menggunakan pendekatan antropometri yang bersifat manual dan subjektif. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini mengembangkan model prediksi status stunting pada anak dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan fitur Relief-F. Dan hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur pada 5 Atribut yang berdasarkan iterasi dari Relief-F berhasil menaikkan nilai akurasi dengan bobot terbaik yang ditemukan pada iterasi ke-5 adalah pada atribut  Usia Saat Ukur dan Tinggi. Nilai akurasi terbaik ada pada nilai K = 1, data test 50% (50:50) dengan seleksi fitur 2 atribut menghasilkan akurasi 98,16%.