Klasifikasi Stunting Pada Balita Menggunakan Algoritma Decision Tree Pada Machine Learning - Monasari, La Denna Hasri; Nunik Pratiwi (Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK, 2025)
Stunting adalah gangguan pertumbuhan yang dialami balita akibat kekurangan gizi sehingga menghambat pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif. Faktor penyebabnya meliputi kurangnya asupan nutrisi, rendahnya pendidikan orang tua, serta lingkungan kesehatan yang tidak memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi faktor penyebab terjadinya stunting sehingga dapat dilakukan intervensi dini, serta dapat mengembangkan model klasifikasi stunting menggunakan algoritma Decision Tree. Untuk mendeteksi risiko stunting secara dini, teknologi machine learning dimanfaatkan guna mengklasifikasikan data secara lebih akurat dan efisien. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengkategorikan status gizi balita berdasarkan usia (bulan), jenis kelamin, dan tinggi badan (cm). Data diperoleh dari platform Kaggle, terdiri atas 121.000 data. Penelitian mencakup proses pengumpulan data, pre-processing data (cleaning data, deteksi outlier, dan label encoding), eksplorasi data, pemisahan data latih dan uji, serta pelatihan model. Penelitian ini menerapkan confusion matrix sebagai metode evaluasi untuk menilai kinerja model dalam klasifikasi stunting pada balita. Hasil evaluasi model Decision Tree memperoleh akurasi sebesar 95.73% dalam mengklasifikasi status gizi ke dalam empat kategori yaitu normal, stunted, severely stunted, dan tinggi. Temuan menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree efektif dalam mengidentifikasi kondisi stunting serta mendukung sistem pemantauan gizi anak balita secara digital.