Perbandingan Model Regresi Linier dengan Linear Support Vector Regression dalam Memprediksi Kasus Stunting di Jawa Barat - Ryan Fadhillah Faizal Hakim; Sevi Nurafni (Data Enthusiast: Jurnal Ilmiah Sains Data, 2025)
Stunting merupakan masalah kesehatan yang serius di Indonesia, khususnya di Jawa Barat, yang dapat berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan model regresi linier dengan metode Ordinary Least Squares (OLS) dan model Linear Support Vector Regression (Linear SVR) dalam memprediksi jumlah kasus stunting di Jawa Barat. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Dinas Kesehatan Jawa Barat, yang mencakup jumlah balita stunting dan jumlah balita bergizi buruk dari tahun 2019 hingga 2023. Analisis dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan beberapa library terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Adjusted R-Squared (Adj. R-Squared) dari kedua model adalah sama, yaitu sebesar 0.795 atau 79.5%. Ini menunjukkan bahwa kedua model memiliki kemampuan yang setara dalam menjelaskan variabilitas data jumlah balita stunting berdasarkan variabel jumlah balita bergizi buruk. Model regresi linier memberikan interpretasi koefisien yang langsung, sedangkan model Linear SVR menawarkan fleksibilitas yang lebih besar dalam mengatur margin dan kesalahan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kedua model dapat digunakan untuk memprediksi jumlah kasus stunting dengan keakuratan yang sama, namun pemilihan model terbaik harus mempertimbangkan karakteristik data dan kebutuhan interpretasi.