Implementasi Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Gizi Balita Berdasarkan Data Posyandu Flamboyan 1 Kampung di Pojok Hilir - Rafi Ramdani; Mei Lestari; Fitrianti (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2026)
Permasalahan status gizi balita masih menjadi isu kesehatan masyarakat yang memerlukan penanganan berbasis data agar proses penentuan status gizi dapat dilakukan secara cepat dan akurat. Keterbatasan pengelolaan data secara manual pada layanan posyandu berpotensi menimbulkan kesalahan klasifikasi dan keterlambatan intervensi. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik data mining menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan status gizi balita berdasarkan data antropometri Posyandu Flamboyan 1 Kampung di Pojok Hilir. Atribut yang digunakan meliputi berat badan menurut umur (BB/U), tinggi badan menurut umur (TB/U), indeks massa tubuh menurut umur (IMT/U), dan lingkar lengan atas (LILA). Proses klasifikasi dilakukan melalui tahapan preprocessing data, perhitungan entropy, information gain, split info, dan gain ratio untuk membentuk pohon keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu menghasilkan model klasifikasi berbentuk pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan dan efektif dalam menentukan kategori status gizi balita, yaitu gizi kurang, normal, dan gizi lebih. Model ini diharapkan dapat membantu petugas posyandu dalam pengambilan keputusan serta meningkatkan efisiensi pengelolaan data status gizi balita.