Implementasi Metode Modified K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Status Stunting Pada Balita

Stunting merupakan indikator kekurangan gizi kronis pada balita yang disebabkan kurangnya asupan gizi dalam waktu yang lama, sehingga balita terlalu pendek untuk usianya. Stunting dalam jangka panjang dapat berdampak pada penurunan kemampuan kognitif dan kecerdasan individu, serta mengurangi kualitas sumber daya manusia. Oleh karena itu, penting untuk mendeteksi dini stunting pada balita agar segera mendapat intervensi yang diperlukan. Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem deteksi dini balita terindikasi stunting dengan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). MKNN merupakan metode klasifikasi pengembangan dari metode KNN. Terdapat dua proses tambahan dalam MKNN, yaitu perhitungan nilai validitas dan weight voting, yang bertujuan untuk mengatasi masalah rendahnya tingkat akurasi pada metode KNN. Data yang digunakan terdiri atas empat variabel yaitu jenis kelamin, usia, berat badan dan tinggi badan dari 260 data balita. Hasil penelitian menunjukan rata-rata akurasi tertinggi sebesar 91,54% pada k=5, yang menunjukan bahwa Metode MKNN berhasil digunakan untuk mengklasifikasikan status stunting pada balita.

Kata Kunci: Modified K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Stunting, Balita.