Perbandingan Algoritma Naïve bayes Dan Support Vektor Machine Untuk Klasifikasi Status Stunting Pada Balita

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi status stunting pada balita. Stunting merupakan kondisi pertumbuhan terhambat pada balita akibat kekurangan gizi yang memiliki dampak serius terhadap kesehatan dan perkembangan anak. Dengan menggunakan data dari Puskesmas Tawaeli Kecamatan Tawaeli, penelitian ini mengimplementasikan kedua algoritma untuk mengidentifikasi balita yang mengalami stunting. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, dan pengujian menggunakan metrik evaluasi yang sesuai. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan metode klasifikasi stunting pada balita serta memberikan wawasan baru dalam penanganan masalah stunting pada tingkat populasi. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi bagi peneliti selanjutnya dalam pengembangan sistem informasi serupa.