Abstract:Abstract: Query performance is a critical factor in managing large-scale databases. One of the most widely used optimization techniques is indexing. This study aims to analyze the impact of indexing on query performance…
in PostgreSQL, compare the effectiveness of B-Tree and Hash indexes, and evaluate their influence on query planner decisions. A quantitative experimental approach was employed using the TPC-H benchmark dataset at scale factors SF0.1, SF1, and SF10. Experiments were conducted using EXPLAIN ANALYZE on exact match, range, and join queries under three conditions: without indexing, with B-Tree indexing, and with Hash indexing. The results demonstrate that indexing significantly improves query performance. For exact match queries on the SF10 dataset, execution time decreased from 93.36 ms without indexing to 0.034 ms using B-Tree and 0.045 ms using Hash indexes. For join queries, execution time was reduced from 857.77 ms to 0.180 ms using B-Tree and 0.079 ms using Hash indexes. B-Tree showed consistent performance across different query types, while Hash achieved the best results for equality-based queries. Furthermore, index usage influenced query planner decisions in selecting more efficient execution strategies. These findings indicate that appropriate index selection can substantially improve data access efficiency in PostgreSQL.
Keywords: b-tree index; hash index; PostgreSQL; query optimization; query planner
Abstrak: Performa query merupakan faktor penting dalam pengelolaan basis data berskala besar. Salah satu teknik optimasi yang umum digunakan adalah indexing. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan indexing terhadap performa query pada PostgreSQL, membandingkan efektivitas B-Tree dan Hash index, serta mengevaluasi pengaruhnya terhadap keputusan query planner. Penelitian menggunakan metode eksperimen kuantitatif dengan dataset benchmark TPC-H pada skala SF0.1, SF1, dan SF10. Pengujian dilakukan menggunakan EXPLAIN ANALYZE pada exact match query, range query, dan join query dalam kondisi tanpa index, menggunakan B-Tree index, dan Hash index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indexing meningkatkan performa query secara signifikan. Pada exact match query dataset SF10, execution time menurun dari 93,36 ms tanpa index menjadi 0,034 ms menggunakan B-Tree dan 0,045 ms menggunakan Hash index. Pada join query, execution time berkurang dari 857,77 ms menjadi 0,180 ms menggunakan B-Tree dan 0,079 ms menggunakan Hash index. B-Tree menunjukkan performa yang konsisten pada berbagai jenis query, sedangkan Hash index memberikan performa terbaik pada query berbasis equality. Selain itu, penggunaan index memengaruhi keputusan query planner dalam memilih strategi eksekusi yang lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode indexing yang tepat dapat meningkatkan efisiensi akses data pada PostgreSQL
Kata kunci: b-tree index; hash index; optimasi query; PostgreSQL; query planner
Abstract:Abstract: Job training is one of the government’s efforts to improve the quality of human resources so that they possess competencies that meet labor market demands. The process of selecting training participants at the…
e Department of Manpower of Asahan Regency is still carried out manually, which can lead to subjectivity and inefficiency in determining the most eligible candidates. This study aims to develop a decision support system using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to assist the selection process objectively and systematically. The study applies four evaluation criteria, namely education level, age, work experience, and interview, with a dataset consisting of 31 training candidates. The system is developed as a web-based application using PHP programming language and MySQL database. The TOPSIS method is applied through decision matrix normalization, weighting, determination of positive and negative ideal solutions, and preference value calculation to produce a ranking of candidates. The results show that the proposed system can provide objective recommendations for selecting training participants, improve the efficiency of the selection process, and support decision makers in producing more accurate and reliable decisions.
Keywords: decision support system; selection; training; TOPSIS.
Abstrak: Pelatihan tenaga kerja merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia agar memiliki kompetensi yang sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Proses pemilihan calon peserta pelatihan di Dinas Tenaga Kerja Kabupaten Asahan selama ini masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurang efektif dalam menentukan peserta yang paling layak. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu proses seleksi peserta pelatihan secara objektif dan sistematis. Penelitian ini menggunakan empat kriteria penilaian yaitu pendidikan, usia, pengalaman kerja, dan wawancara dengan jumlah data sebanyak 31 calon peserta pelatihan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode TOPSIS digunakan untuk melakukan normalisasi matriks keputusan, pembobotan, penentuan solusi ideal positif dan negatif, serta perhitungan nilai preferensi untuk menghasilkan perankingan peserta pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi peserta pelatihan secara objektif, meningkatkan efisiensi proses seleksi, serta membantu pihak dinas dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Kata kunci: pelatihan; seleksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection…
process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions.
Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.
Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product
Abstract:Abstract: The election of the Student Council President is an important process in building a democratic, responsible, and integrity-based leadership culture in the school environment. In addition, through the main discussion…
ssion in this study aims to optimize the selection process for candidates for Student Council President at SMP Negeri 11 Tanjung Balai through the implementation of a Decision Support System (DSS) based on the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method. The MOORA method is used to normalize values, weight criteria, and calculate optimization values to produce the best alternative ranking. Data were obtained through observation, interviews with school officials, and literature studies. The results of the study indicate that the MOORA method is able to provide objective and transparent ranking results, where M. Asril Sitorus Pane obtained the highest score of 0.347 (Rank 1), followed by M. Rian with a score of 0.333 (Rank 2). The implementation of this system is expected to be able to provide recommendations for the best candidates regularly and accurately, so that it can support fairer and more accountable decision-making in the next Student Council President election.
Keywords: decision support system; osis chairman election; MOORA; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstrak: Pemilihan Ketua OSIS merupakan proses penting dalam membangun budaya kepemimpinan yang demokratis, bertanggung jawab dan berintegritas di lingkungan sekolah. Selain itu, melalui pokok pembahasan pada penelitian ini bertujuan untuk dapat mengoptimalkan proses seleksi calon Ketua OSIS di SMP Negeri 11 Tanjung Balai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). Metode MOORA digunakan agar dapat melakukan normalisasi nilai, pembobotan kriteria serta perhitungan nilai optimasi guna menghasilkan peringkat alternatif terbaik. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak sekolah serta dan studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA mampu memberikan hasil peringkat yang objektif dan transparan, yang dimana M. Asril Sitorus Pane memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,347 (Peringkat 1), diikuti oleh M. Rian dengan nilai 0,333 (Peringkat 2). Penerapan sistem ini diharapkan mampu memberikan rekomendasi kandidat terbaik secara sistematis dan akurat, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih adil dan akuntabel dalam pemilihan Ketua OSIS selanjutnya.
Kata kunci: MOORA; pemilihan ketua osis; sistem pendukung keputusan; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Obesity is an escalating global health concern, with unhealthy lifestyle patterns contributing significantly to its development. This study aims to evaluate and compare three clustering techniques for categorizing…
ing lifestyle patterns and obesity-related factors: K-Means, Agglomerative Clustering, and Gaussian Mixture Model (GMM). The data used in this study is sourced from the Food Nutrition dataset, which includes variables such as dietary habits, physical activity, and socio-economic status. The three clustering methods were assessed using evaluation metrics such as Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), and Calinski-Harabasz Index (CHI). The findings revealed that K-Means exhibited the best performance in terms of cluster separation with a Silhouette Score of 0.5559, while GMM showed better flexibility in handling more complex data. Although Agglomerative Clustering produced acceptable results, it had a higher overlap between clusters compared to the other methods. This study offers valuable insights into selecting the most appropriate clustering technique based on the data characteristics.
Keywords: agglomerative; clustering; GMM; k-means; lifestyle patterns; obesity
Abstrak: Obesitas menjadi masalah kesehatan yang semakin meningkat di seluruh dunia, dengan pola hidup yang tidak sehat berperan besar dalam perkembangannya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode clustering dalam mengelompokkan pola gaya hidup dan faktor yang memengaruhi obesitas, yaitu K-Means, Agglomerative Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Data yang digunakan diperoleh dari dataset Food Nutrition yang mencakup informasi terkait pola makan, aktivitas fisik, serta faktor sosial-ekonomi. Ketiga metode tersebut diuji dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki kinerja terbaik dalam hal pemisahan klaster, dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.5559, sementara GMM lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. Meskipun Agglomerative Clustering memberikan hasil yang dapat diterima, tumpang tindih antar klaster lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pemilihan metode clustering yang tepat berdasarkan karakteristik data yang digunakan.
Kata kunci: agglomerative; clustering; GMM; k-means; obesitas; pola gaya hidup
Abstract:Abstract: Posyandu cadres play an important role in supporting community health services at the village and sub-district levels. However, the selection process for the best cadres is often carried out subjectively without…
t clear and standardized criteria. This condition can lead to a decline in service quality and reduced cadre motivation. Therefore, a decision support system is needed to provide assessments that are objective, measurable, and accountable. This study aims to optimize the Posyandu cadre selection process in Lubuk Kilangan District through the development of a decision support system based on a hybrid method: Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The AHP method is applied to determine the weight of each selection criterion based on its level of importance through pairwise comparisons. Subsequently, TOPSIS is used to rank candidates according to their proximity to the ideal solution. The methodology includes a literature review, primary data collection through interviews and questionnaires with stakeholders (community health centers, cadres, and village officials), as well as the implementation and testing of the AHP–TOPSIS–based system.
Keywords: Posyandu, Cadre, AHP, TOPSIS, Decision Support System
Abstrak: Kader Posyandu memiliki peran penting dalam mendukung layanan kesehatan masyarakat di tingkat desa dan kelurahan. Namun, proses pemilihan kader terbaik masih sering dilakukan secara subjektif tanpa acuan kriteria yang jelas dan terstandarisasi. Kondisi ini dapat mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan serta rendahnya motivasi kader. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem penunjang keputusan yang mampu memberikan hasil penilaian yang objektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemilihan kader Posyandu di Kecamatan Lubuk Kilangan melalui pengembangan sistem penunjang keputusan berbasis metode hybrid Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode AHP digunakan untuk menetapkan bobot masing-masing kriteria pemilihan kader berdasarkan tingkat kepentingan melalui perbandingan berpasangan. Selanjutnya, metode TOPSIS digunakan untuk melakukan pemeringkatan calon kader berdasarkan kedekatannya terhadap solusi ideal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup studi literatur, pengumpulan data primer melalui wawancara dan kuesioner kepada stakeholder terkait (puskesmas, kader, dan perangkat desa), serta implementasi dan pengujian sistem berbasis AHP-TOPSIS.
Kata kunci: Posyandu, Kader, AHP, TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract:Abstract: In the business world, supplier selection plays a crucial role in ensuring smooth company operations. Suppliers are responsible for providing raw materials with consistent quality, timely delivery, and competitive…
ive prices. The supplier selection process requires evaluation based on various criteria such as product quality, availability, packaging, price, and warranty. Currently, SNM Store places orders by contacting suppliers one by one via telephone to inquire about item availability. This method is time-consuming and may lead to delays in fulfilling item requirements. To address this issue, a Decision Support System (DSS) is needed to assist in efficiently determining the best supplier. One method that can be used in this system is MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). MOORA is known to be effective in handling multi-criteria decision-making by simultaneously optimizing multiple objectives. This method also reduces subjectivity by assigning weights to each criterion and uses simple and fast calculations to evaluate the available alternatives. The objectives of this research are to identify the key criteria in supplier selection, apply the MOORA method in an efficient and user-friendly evaluation and selection process, and improve the operational efficiency of SNM Store in procurement so that item availability can be ensured in a timely manner.
Keywords: decision support system ; MOORA; supplier
Abstrak: Dalam dunia bisnis, pemilihan supplier memegang peranan penting dalam memastikan kelancaran operasional perusahaan. Supplier bertanggung jawab menyediakan bahan baku dengan kualitas konsisten, pengiriman tepat waktu, dan harga kompetitif. Proses seleksi supplier memerlukan evaluasi terhadap berbagai kriteria seperti kualitas produk, ketersediaan, pengemasan, harga, dan garansi. Toko SNM saat ini melakukan pemesanan dengan menghubungi supplier satu per satu melalui telepon untuk menanyakan ketersediaan barang. Metode ini memakan waktu dan dapat menyebabkan keterlambatan dalam pemenuhan kebutuhan barang. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pendukung keputusan (Decision Support System) yang dapat membantu dalam menentukan supplier terbaik secara efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam sistem ini adalah MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). MOORA dikenal efektif dalam menangani keputusan multi-kriteria dengan mengoptimalkan berbagai tujuan secara bersamaan. Metode ini juga mengurangi subjektivitas melalui pemberian bobot pada tiap kriteria dan menggunakan perhitungan yang sederhana serta cepat dalam mengevaluasi alternatif yang tersedia. adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kriteria-kriteria penting dalam pemilihan supplier, menerapkan metode MOORA dalam proses evaluasi dan seleksi yang efisien dan mudah digunakan, serta meningkatkan efisiensi operasional Toko SNM dalam hal pengadaan barang agar ketersediaan barang dapat terjamin tepat waktu.
Kata kunci: MOORA; sistem penunjang keputusan; supplier;
Abstract:Abstract: School building construction is an important part of educational facilities and infrastructure. Many elementary school buildings in Asahan Regency are damaged, unfit for use or lack facilities including classrooms…
oms and other supporting infrastructure. The results of the selection that are not transparent in deciding the feasibility of rehabilitation and construction of elementary school buildings are often subjective and time-consuming. This causes decisions to be taken that cannot be made as quickly as possible and inequality, where schools that actually need rehabilitation more do not get priority for rehabilitation. The purpose of this study is to implement data mining in the selection of school building construction projects with the K-Means clustering algorithm in clustering the feasibility of rehabilitation of elementary school building construction. The results of this study found 31 elementary schools that are eligible for school building construction rehabilitation and 4 are not eligible for school building construction rehabilitation. This study is expected to provide a significant contribution in increasing the efficiency of school building construction selection and more transparency towards elementary school buildings to be rehabilitated.
Keywords: education authorities; k-means; rehabilitation and construction of school buildings.
Abstrak: Pembangunan gedung sekolah ialah bagian penting dalam sarana dan prasarana pendidikan. Banyak gedung Sekolah Dasar di Kabupaten Asahan menderita kerusakan, tidak layak pakai atau kekurangan fasilitas meliputi ruang kelas dan infrastruktur pendukung lainnya. Hasil penyeleksian yang bersifat tidak transparan dalam memutuskan kelayakan rehabilitasi dan pembangunan gedung Sekolah Dasar sering kali bersifat subjektif dan memakan waktu lama.Hal tersebut menyebabkan keputusan yang diambil tidak dapat dilakukan secepat mungkin serta ketimpangan, dimana sekolah yang sebenarnya lebih membutuhkan rehabilitasi justru tidak mendapatkan prioritas untuk direhabilitasi. Tujuan penelitian ini ialah mengimplementasi data mining pada pemilihan proyek pembangunan gedung sekolah dengan algoritma K-Means clustering dalam mengcluster kelayakan rehabilitasi pembangunan gedung sekolah dasar. Hasil Penelitian ini terdapat 31 sekolah dasar layak untuk direhabilitasi pembangunan gedung sekolah dan 4 tidak layak untuk direhabalitasi pembangunan gedung sekolah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi penyeleksian pembangunan gedung sekolah dan lebih transparansi terhadap gedung sekolah dasar yang akan direhabilitasi.
Kata kunci: dinas pendidikan; k-means; rehabilitasi dan pembangunan gedung sekolah.
Abstract:Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure…
ure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.
Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting
Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur.
Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting