Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting

Muhamad Fikri
Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Tekn... 📅 2024 Vol 2, No 4 🔗 DOI: 10.61132/merkurius.v2i4.159
Abstract
Stunting is a condition of failure to thrive in children, in Indonesia it is still a serious problem with a fairly high prevalence. The government is trying to reduce stunting rates with various health programs, and early detection through routine measurements is very important. This research uses the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm to classify stunting status in children under five years. This study uses a relevant dataset containing anthropometric information on children, such as gender, age, birth weight and length, current weight and length, and breastfeeding status. The research stages include dataset search, preprocessing, classification, evaluation, and implementation in a local web-based prediction program. The XGBoost algorithm was chosen because of its advantages in speed, scalability, and efficiency. After preprocessing and data sharing, the model was trained and tested, resulting in 86% accuracy, 89% precision, 95% recall, and 92% F1-score. Evaluation using the confusion matrix and classification report shows that this model is quite effective in classifying stunting status.
 
Keywords
Stunting; Classification; Machine learning; Extreme Gradient Boosting
How to Cite

Muhamad Fikri (2024). Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting. Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 2(4). https://doi.org/10.61132/merkurius.v2i4.159

Muhamad Fikri, "Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting," Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, vol. 2, no. 4, 2024.

Muhamad Fikri. "Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting." Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, vol. 2, no. 4, 2024.

Muhamad Fikri. "Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting." Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika 2, no. 4 (2024).

Muhamad Fikri (2024) 'Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting', Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 2(4). doi: 10.61132/merkurius.v2i4.159.

Muhamad Fikri. Klasifikasi Status Stunting Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Extreme Gradient Boosting. Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika. 2024;2(4).

Artikel Terkait

Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Wi-Fi Publik di Lingkungan Sekolah Tinggi Agama Katolik Negeri Pontianak

Indra Kristanto; Widiarina Widiarina; Bambang Junadi

Penerapan Pola dan Tren Penggunaan Instrumen Evaluasi Usability (SUS, UEQ, HE) pada Sistem Digital

Moh.Eri Ramadhan Ghifari; Fathoni Mahardika; Dani Indra Junaedi; Asep Saeppani

Penentuan Rute Terpendek Pengiriman Barang pada PT AMSA menggunakan Algoritma Dijkstra

Millennanda Dwi Cahya; Bondan Dwi Hatmoko; Irwan Agus

Peran Sistem Informasi Manajemen dalam Pengelolaan Data Jamaah Umrah: Kajian Literatur Sistematis

Sabila Sabila; Dellia Dellia; Nadiya Nadiya; Latifa Latifa; Zainal Abidin

Analisis Sentimen Pengguna YouTube terhadap Game Mobile menggunakan Metode Naïve Bayes

Aura Rahayu Aksa Radiana; Fathoni Mahardika; Dani Indra Junaedi

Analisis Sentimen Pelanggan UMKM di Media Sosial Menggunakan Naive Bayes untuk Menilai Persepsi Kualitas Produk

Ayu Astuti Siregar; Al-Khowarizmi
Tren Sitasi Jurnal