Sistem Monitoring Perkembangan Klasifikasi Stunting Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Keterlambatan tumbuh kembang anak merupakan masalah serius bagi negara maju maupun negara berkembang. WHO tahun 2018 mengabarkan bahwa Indonesia terhitung sebagai negara ketiga dengan prevalensi balita stunting tertinggi di South-East Asian Region. Stunting merupakan terhambatnya pertumbuhan pada anak akibat dari kekurangan gizi. Faktor penyebabnya adalah faktor genetik dan faktor lingkungan. Masa tumbuh kembang otak manusia akan meningkat lebih cepat pada usia 0-6 tahun atau disebut fase "Golden Periode", sebab balita perlu mendapatkan asupan zat gizi yang seimbang untuk memperoleh status gizi yang baik. Hal ini, perlu mendapatkan dukungan dari lingkungan, seperti orang tua atau pengasuh. Sebagai upaya mencegah dan mengurangi masalah tersebut dengan memantau tumbuh kembangnya. Tetapi beberapa anak ada yang terlahir sebagai anak yatim piatu atau anak yang terlantar. Yayasan Sayap Ibu merupakan yayasan sosial yang menangani anak penyandang disabilitas dan anak terlantar dalam memenuhi haknya. Oleh karena itu, penelitian ini dibuatlah sistem monitoring perkembangan dan klasifikasi stunting pada anak menggunakan metode K-Nearest Neighbor, untuk membantu Yayasan Sayap Ibu dalam memantau tumbuh kembang anak. Data yang digunakan untuk membuat model klasifikasi stunting sebanyak 150 data anak balita. Pengujian model menggunakan operator cross validation pada 10-fold dan k=4 menghasilkan accuracy 82%, precision 83%, dan recall 82%.