Penerapan Algoritma Regresi Linier Untuk Memprediksi Jumlah Kasus Gizi Buruk Pada Anak Di Jawa Barat - Hanif, Sa’ad Khairudin; Fatchan, Muhammad; Hadikristanto, Wahyu; Adriansyah, Putri Nabila Adinda; Karsito, Karsito (Jurnal SIGMA, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan mengevaluasi model prediksi jumlah anak dengan gizi buruk di berbagai daerah di Jawa Barat menggunakan algoritma regresi linier. Data diambil dari Open Data Jabar yang mencakup berbagai faktor risiko. Fokus utama adalah mengukur akurasi dan efektivitas model dalam mendeteksi kasus gizi buruk serta menyelidiki peran teknologi pembelajaran mesin dalam membantu perencanaan dan penerapan intervensi kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier yang dibuat memiliki tingkat akurasi yang memadai dengan R² sebesar 0.64, yang berarti model dapat menjelaskan 73% variasi dalam jumlah anak. Prediksi menunjukkan hasil yang sebanding dengan data asli, terutama di daerah dengan banyak anak. Penggunaan machine learning terbukti membantu pemerintah daerah dan lembaga kesehatan dalam menemukan wilayah yang membutuhkan perhatian khusus dan memungkinkan penempatan sumber daya yang lebih tepat sasaran dan efektif. Prediksi menunjukkan bahwa beberapa daerah, seperti Kabupaten Garut, Kabupaten Cirebon, dan Kabupaten Bogor, mungkin memiliki tingkat kasus gizi buruk yang lebih tinggi, yang memerlukan perhatian lebih dalam program kesehatan.