Analisis Faktor Risiko Stunting pada Balita di Ponorogo Menggunakan Random Forest dan Eksplorasi Data - Verdyansyah, Muhammad; Trihinardi, Anggil; Febriyano, M.Ilham; Febriyanti, Ratu Annisa; Urrohman, Kholil; Mendrofa, Ordalius (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Penelitian ini dilakukan guna mengenali dan menganalisis faktor risiko utama yang berperan penting terhadap stunting pada anak balita di Kabupaten Ponorogo dengan menggunakan algoritma Random Forest serta eksplorasi data. Data yang digunakan didapatkan dari Survei Keluarga Risiko Stunting (KRS) tahun 2021 yang telah melewati tahap pembersihan dan persiapan agar dapat diproses pada machine learning. Metodologi yang diterapkan antara lain, eksplorasi data (EDA), pemilihan fitur, dan pemodelan klasifikasi menggunakan Random Forest. Hasil analisis menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara kondisi sanitasi, gizi buruk, dan usia ibu. Model yang dikembangkan ini dapat mencapai tingkat ke-akurasian hingga 85%, AUC 0,91, dan skor F1 0,82, yang dapat disimpulkan memiliki hasil yang lumayan baik dalam memprediksi stunting. Penelitian ini memberikan rekomendasi berbasis data untuk upaya intervensi guna menurunkan angka stunting di daerah yang memiliki risiko tinggi stunting khususnya di ponorogo itu sendiri.