…
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Archive)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING
abstract: Stunting merupakan masalah kesehatan masyarakat yang serius dan memerlukan sistem deteksi dini yang efektif berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma Machine Learning, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random Forest (RF), dalam mengklasifikasikan status stunting pada balita. Dataset yang digunakan melibatkan berbagai fitur prediktor seperti berat badan lahir dan panjang lahir. Untuk memaksimalkan kinerja model dan mengurangi potensi overfitting, kedua metode dioptimasi menggunakan teknik Hyperparameter Tuning dengan Grid Search. Berdasarkan evaluasi menggunakan 5-Fold Cross Validation, algoritma Random Forest yang telah melalui proses tuning menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai recall sebesar 98,13%, yang mencerminkan kemampuan model dalam mendeteksi hampir seluruh kasus balita yang mengalami stunting. Selain itu, Random Forest juga menghasilkan nilai precision sebesar 98,46% dan accuracy sebesar 98,46%, sementara algoritma KNearest Neighbor setelah tuning memperoleh nilai accuracy sebesar 97,92%. Recall dijadikan metrik utama karena dihitung secara khusus pada kelas stunting, sedangkan accuracy, precision, dan F1-score digunakan sebagai metrik pendukung untuk menggambarkan kinerja model secara keseluruhan pada kedua kelas. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode ensemble yang teroptimasi, khususnya Random Forest dengan Grid Search, merupakan pendekatan yang paling efektif dan andal dalam mendeteksi kasus stunting pada balita, sehingga direkomendasikan untuk digunakan sebagai sistem pendukung deteksi dini stunting dalam konteks kesehatan masyarakat.
author list: authors
status: published
has version: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
date: 2026-01-21
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
has document: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
has document: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Archive)
has published: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept

HTML Summary of #32231 ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING
format: text/html
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN METODE KNN DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN HYPERPARAMETER TUNING UNTUK DETEKSI PENDERITA STUNTING

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Ayu Fatimah
family name: Fatimah
given name: Ayu
type: Person

Rumini Rumini
family name: Rumini
given name: Rumini
type: Person