Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk prediksi angka stunting pada anak di Nusa Tenggara Tmur Tahun 2023

Stunting adalah sebuah permasalahan kesehatan pada anak yang disebabkan oleh ketidakstabilan kromosom. Angka kejadian stunting di Indonesia mengalami penurunan tiap tahunnya, akan tetapi Nusa Tenggara Timur (NTT) tetap menunjukkan tingkat stunting tertinggi di antara provinsi lainnya. Oleh karena itu, fokus penelitian ini adalah menangani permasalahan stunting yang signifikan di Nusa Tenggara Timur dengan menggunakan model prediktif berdasarkan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode KNN memanfaatkan mayoritas kelas dari tetangga terdekat untuk memperkirakan nilai target dari data yang baru. Penelitian ini menggunakan data dari periode 2021 hingga 2023 meliputi jumlah kasus stunting, cakupan imunisasi, praktik pemberian ASI eksklusif, jumlah penduduk miskin, IPM, jumlah ibu hamil berusia kurang dari 19 tahun, dan jumlah rumah tangga dengan akses sanitasi layak. Data tersebut diolah menggunakan metode KNN untuk memperoleh model optimum untuk prediksi stunting di NTT dan hasil dari prediksi dievaluasi menggunakan MAPE. Hasil penelitian diperoleh model optimal pada pembagian data 90:10 dan nilai k=4 dengan nilai MAPE sebesar 29,03% yang berarti bahwa model memiliki tingkat akurasi sedang.