Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan

Yunni Adiyantari
Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi 📅 2024 Vol 2, No 3 🔗 DOI: 10.62951/modem.v2i3.130
Abstract
This study aims to apply the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm to predict stunting status in young children based on height and weight data. Stunting is a growth failure condition caused by chronic malnutrition that negatively impacts children's physical and mental development. The dataset includes height, weight, and stunting status of children. The results show that the KNN model with k=3 achieved 100% accuracy on the test data. Evaluation using the confusion matrix and classification report indicates perfect precision, recall, and F1-score for each class. Data normalization with StandardScaler improved the model's performance by ensuring all features are on the same scale. The KNN algorithm proves to be a simple yet effective method for predicting stunting, demonstrating significant potential for early detection and health intervention in children. This study recommends using a larger and more diverse dataset, as well as incorporating additional relevant features to enhance model accuracy. Implementing the model in a web or mobile application is also suggested to assist healthcare professionals in the field.
Keywords
Stunting; K-Nearest Neighbors; Prediction; Data Normalization; Machine Learning Algorithm
How to Cite

Yunni Adiyantari (2024). Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan. Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi, 2(3). https://doi.org/10.62951/modem.v2i3.130

Yunni Adiyantari, " Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan," Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi, vol. 2, no. 3, 2024.

Yunni Adiyantari. " Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan." Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi, vol. 2, no. 3, 2024.

Yunni Adiyantari. " Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan." Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi 2, no. 3 (2024).

Yunni Adiyantari (2024) ' Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan', Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi, 2(3). doi: 10.62951/modem.v2i3.130.

Yunni Adiyantari. Implementasi Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Awal Stunting Pada Anak Usia Dini Berdasarkan Tinggi Badan Dan Berat Badan. Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi. 2024;2(3).

Artikel Terkait

Rancang Bangun Game Edukasi ”Assemble & Learn” Berbasis Android sebagai Media Interaktif pada Materi Perakitan Komputer untuk Siswa SMK

M. Ismail; Dedy Irfan; Agariadne Dwinggo Samala; Mahesi Agni Zaus

Sistem Rekomendasi Musik Spotify Berbasis Pendekatan Hybrid Alternating Least Square Dan Content-Based Filtering

Andy Hermawan; Akbar Kanugraha; Indira Faisa Afgani; Khaerun Nisa’Tri Safaati; Mutiara Ayu Alzahra Ramadhani

Implementasi Sistem Informasi Pengelolaan Surat Jalan dan Invoice Menggunakan Framework CodeIgniter

Beny Rahman Hakim

Analisis Performa Kecepatan Algoritma Dual Modulus RSA dalam Pengamanan Data Teks dengan Python

Romy Atmansyah Iswandi; Demonius Sarumaha; Saiful Amir

Penerapan Aplikasi Penjadwalan Mata Pelajaran di SMPK Flos Carmeli Menggunakan Algoritma MVC

Maria Anita Bili; Stefanus D.I. Mau; Diana Reby Sabawaly

Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Program Pembangunan Desa Kalembu Kanaika Kecamatan Wewewa Barat

Nimrod Renda Dadi; Stefanus D.I. Mau; Alexander Adis
Tren Sitasi Jurnal