…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING
type: Thesis
type: Article
abstract: asalah stunting merupakan tantangan gizi kronis yang signifikan di Indonesia, khususnya di Kota Banjarmasin. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine dan Random Forest dalam mengklasifikasikan status stunting pada balita. Data penelitian bersumber dari Dinas Kesehatan Kota Banjarmasin tahun 2024 sebanyak 2.231 rekam data, dengan tambahan data validasi eksternal dari Kabupaten Jeneponto tahun 2025. Tantangan berupa ketidakseimbangan kelas (class imbalance) ditangani dengan penerapan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest secara konsisten mengungguli Support Vector Machine pada seluruh skenario pengujian. Pada konfigurasi data optimal 80:20 dengan penerapan SMOTE, Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 93,67%, nilai AUC sebesar 0,980, dan F1-score sebesar 93,1%. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa variabel tinggi badan dan usia merupakan kontributor paling determinan dalam proses klasifikasi, yang selaras dengan standar antropometri medis. Uji validasi eksternal menunjukkan kemampuan generalisasi model yang baik dengan akurasi 83,30% dan recall 0,930. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Random Forest merupakan metode yang lebih efektif dan stabil untuk mendukung identifikasi status stunting balita secara akurat.
date: 2026-02-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING (Text)
has version: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING (Text)
has published: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING (Text)
type: Document
has file: 22.55.1242 - Nada Rizki Febriyanti.pdf
has part: 22.55.1242 - Nada Rizki Febriyanti.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Anggit Dwi Hartanto
type: Person
given name: Anggit Dwi
family name: Hartanto

Nada Rizki Febriyanti
type: Person
given name: Nada Rizki
family name: Febriyanti

HTML Summary of #31797 ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING
format: text/html
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept