%K Grid Search, Machine Learning, Random Forest, Stunting, Support
Vector Machine.
%I Universitas AMIKOM Yogyakarta
%T PERBANDINGAN KINERJA PREDIKSI STUNTING ANAK
MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE VS
RANDOM FOREST DENGAN OPTIMASI GRID SEARCH
%X Stunting merupakan masalah kesehatan global yang serius, terutama di 
negara berkembang. Prevalensinya tinggi di Indonesia, mencapai sekitar 24,4% di
antara anak-anak di bawah lima tahun pada tahun 2021. Kondisi ini, yang
didefinisikan sebagai gagal tumbuh karena kekurangan gizi kronis, infeksi
berulang, dan kurangnya stimulasi psikososial, memiliki dampak jangka panjang
pada perkembangan kognitif dan kapasitas produktif individu. Studi ini bertujuan
untuk melakukan analisis komparatif algoritma Support Vector Machine dan
Random Forest dalam memprediksi stunting pada anak, dengan fokus pada evaluasi
dampak optimasi hyperparameter menggunakan Grid Search pada kinerja model.
Studi ini menggunakan dataset stunting publik dari Kaggle dan mencakup langkahlangkah

pra-pemrosesan data seperti penanganan nilai yang hilang, duplikasi,
pengkodean, dan penskalaan. Data kemudian dibagi menjadi 80% untuk pelatihan,
10% untuk pengujian, dan 10% untuk validasi. Metrik evaluasi komprehensif
seperti presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC juga digunakan untuk menilai
kinerja model. Optimasi Grid Search diterapkan pada kedua model untuk
menemukan kombinasi hyperparameter terbaik. Hasil eksperimen menunjukkan
bahwa optimasi Grid Search secara signifikan meningkatkan akurasi model SVM
dari 94,29% menjadi 98,37%. Sementara itu, model Random Forest menunjukkan
kinerja yang sangat tinggi, mencapai akurasi 99,59% baik sebelum maupun setelah
optimasi Grid Search. Temuan ini menggarisbawahi potensi signifikan model
pembelajaran mesin dalam mendukung upaya pencegahan stunting untuk kebijakan
intervensi kesehatan masyarakat. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan
sistem pendukung keputusan berbasis pembelajaran mesin untuk kesehatan
masyarakat, khususnya dalam strategi deteksi dini dan intervensi untuk stunting.
%A Marthinus Ikun Elim
%L universitasamikomyogyakarta31793
%D 2026