relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/
title: ANALISIS PERFORMA ALGORITMA MACHINE LEARNING  UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING PADA BALITA
creator: Staifen, Ahmad Aroyuna
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
description: Stunting merupakan gangguan pertumbuhan kronis pada balita akibat  kurang gizi berkepanjangan yang berdampak serius terhadap kemampuan kognitif  dan produktivitas anak di masa depan. Masalah ini seringkali terlambat dideteksi  karena keterbatasan alat bantu diagnosis yang presisi, sehingga diperlukan  pendekatan teknologi cerdas untuk membantu deteksi dini status gizi balita secara  cepat dan akurat.  Penelitian ini menerapkan metode Ensemble Learning untuk  mengklasifikasikan status stunting secara biner menggunakan lima algoritma, yaitu  Decision Tree sebagai baseline, Random Forest, XGBoost, LightGBM, dan  CatBoost. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan Stratified 10-Fold CrossValidation  pada  39.425  data  bersih  dengan  atribut  jenis  kelamin,  umur,  dan  tinggi    badan.    Hasil    penelitian menunjukkan bahwa seluruh algoritma memperoleh  performa sangat tinggi: Decision Tree 99,62%, Random Forest 99,72%, XGBoost  99,67%, LightGBM 99,59%, dan CatBoost 99,67% (akurasi dan F1-Score).  Random Forest menempati peringkat pertama berdasarkan weighted F1-Score,  namun uji McNemar's test menunjukkan bahwa perbedaan antarmodel tidak  signifikan secara statistik (α = 0,05).  Tinggi badan dan umur terbukti sebagai indikator dominan pada seluruh  model. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh instansi kesehatan, Puskesmas,  dan kader Posyandu sebagai dasar sistem pendukung keputusan klinis untuk  screening awal stunting secara massal dan efisien.
date: 2026-05-18
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/1/COVER.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/2/BAB%20I.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/3/BAB%20II.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/4/BAB%20III.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/5/BAB%20IV.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/6/BAB%20V.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/7/Daftar%20Pustaka.pdf
format: archive
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/8/Sourcecode%20-%2022.11.4784.zip
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33136/9/Publikasi.pdf
identifier:   Staifen, Ahmad Aroyuna  (2026) ANALISIS PERFORMA ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI STATUS STUNTING PADA BALITA.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.