PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM PREDIKSI JUMLAH KASUS GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA BARAT

Abstrak

Stunting pada anak usia dini merupakan masalah serius yang menghambat tumbuh kembang serta
proses belajar anak. Kondisi ini juga menurunkan efisiensi kinerja mereka, yang dapat berdampak jangka panjang
terhadap kualitas sumber daya manusia di masa depan. Provinsi Jawa Barat masih menghadapi jumlah kasus gizi
buruk yang cukup tinggi, dan belum ada prediksi yang akurat mengenai jumlah kasus gizi buruk untuk tahun-tahun
mendatang. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan model algoritma terbaik yang dapat memprediksi jumlah kasus gizi buruk di Provinsi Jawa Barat dengan membandingkan dua algoritma data mining, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes Classifier (NBC). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari situs resmi penyedia data pemerintah Jawa Barat, yaitu Open Data Jabar. Data tersebut diolah menggunakan algoritma KNN dan NBC dengan metode split data, dan hasilnya dievaluasi menggunakan berbagai matriks evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest
Neighbor (KNN) lebih akurat dalam memprediksi jumlah kasus gizi buruk pada balita dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC). Algoritma KNN memiliki nilai akurasi 0,50, presisi 0,55, recall 0,51, dan F1-Score 0,47, sedangkan NBC memiliki nilai akurasi 0,34, presisi 0,23, recall 0,35, dan F1-Score 0,28. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor terbukti lebih unggul dalam memprediksi jumlah kasus gizi buruk di Provinsi Jawa Barat dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes Classifier. Temuan ini diharapkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat terkait penanganan dan pencegahan gizi buruk di daerah tersebut. Selain itu, penelitian ini juga membuka peluang bagi penelitian selanjutnya untuk mengeksplorasi algoritma lain atau memperbaiki model yang ada untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih akurat dan andal. Dengan demikian, upaya penanggulangan gizi buruk dapat dilakukan dengan lebih efektif dan efisien, membawa dampak positif yang signifikan bagi kesehatan dan kesejahteraan anakanak di Provinsi Jawa Barat.