KLASIFIKASI STATUS GIZI PADA ANAK BALITA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST (Studi kasus: Puskesmas Kambaniru)

Abstract

Masalah gizi pada balita merupakan salah satu permasalahan kesehatan yang perlu mendapat perhatian serius, terutama di wilayah-wilayah terpencil seperti Sumba Timur. Status gizi yang kurang baik dapat berdampak buruk terhadap tumbuh kembang anak.Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu mengklasifikasikan status gizi balita secara akurat dan efisien sebagai dasar pengambilan keputusan dalam upaya pencegahan dan penanggulangan masalah kurang gizi pada anak. Penelitian ini berguna untuk mengimplementasikan model klasifikasi status gizi balita menggunakan metode algoritma Random Forest guna membantu proses identifikasi secara cepat dan akurat. Data yang digunakan diperoleh dari Puskesmas dan Kelurahan Kambaniru, kemudian data anak  terbagi dalam tiga kategori: gizi baik, gizi kurang, dan gizi buruk. Variabel yang digunakan yaitu usia saat ukur, berat badan, tinggi badan, jenis kelamin, lingkar lengan, cara ukur, pekerjaan orang tua, dan jumlah keluarga. Model dilatih dengan membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Evaluasi performa model menggunakan confusion matrix, akurasi, precision, recall, dan F1-score.