## KLASIFIKASI BALITA STUNTING MENGGUNAKAN RANDOM FOREST CLASSIFIER DI KABUPATEN BLITAR
M Ramadani Akbar Ariyadi, Sri Lestanti, Sabitul Kirom Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur Ariyadiakbar71@gmail.com

## ABSTRAK
Stunting  atau  balita  kerdil  merupakan  penyakit  gizi  kronis  karena  asupan  gizi  yang  berlangsung  lama. Prevalensi  stunting di desa Tlogo 14.4% yang tertinggi di kecamatan  Kanigoro. Penelitian  ini  bertujuan untuk menerapkan  algoritma  Random  Forest  classifier  dalam  mengklasifikasikan  status  stunting  pada  balita  dan mengukur nilai Confusion Matrix. Jenis penelitian ini kuantitatif yang yang berbentuk uraian angka, data yang digunakan dalam penelitian ini data sekunder berasal dari arsip Dinas Kesehatan Kabupaten Blitar, terutama di desa  Tlogo,  Kecamatan  Kanigoro.  Proses  pengolahan  data  dimulai  dari  pengumpulan  data,  seleksi  data, implementasi Random Forest, dan pengujian Confusion Matrix. Selama proses implementasi, digunakan aplikasi Jupyter Notebook. Pengujian dilakukan dengan membagi data menjadi tiga skenario yang terdiri dari data latih dan  data tes.  Skenario terbaik  yang  ditemukan  adalah  menggunakan  80%  data  latih  dan  20%  data tes,  dengan akurasi  sebesar  90%,  presisi  sebesar  71.4%,  dan  recall  sebesar  62.5%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model Random Forest dalam penelitian ini masih belum baik dalam memprediksi kasus stunting pada balita.
Kata kunci: Stunting, Random Forest, Confusion Matrix, Jupyter Notebook
1. PENDAHULUAN
Ringkasan: Stunting adalah gangguan pertumbuhan  kronis  pada  balita  yang  dapat  memiliki dampak jangka panjang terhadap perkembangan fisik dan kognitif mereka. Prevalensi Stunting di Kabupaten Blitar pada tahun 2022 mencapai 14,5% dengan target penurunan menjadi 8,6% pada tahun 2024. Pemerintah,  termasuk  Presiden  Jokowi,  mendorong penggunaan  teknologi  dan  platform  informasi  untuk pemantauan Stunting[1].
Pentingnya deteksi dini Stunting telah mendorong  penelitian  dalam  pengembangan  model Machine  Learning.  Beberapa  penelitian  sebelumnya menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  dan Random Forest untuk mengidentifikasi kasus Stunting berdasarkan  data  seperti  tinggi  badan,  berat  badan, jenis kelamin, dan usia. Hasil penelitian menunjukkan akurasi  yang  bervariasi, dengan  metode Naive Bayes mencapai 88% akurasi dalam salah satu studi[2] .
Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Machine  Learning  dengan  algoritma  Random  Forest untuk  mendeteksi  Stunting  pada  balita  di  Kabupaten Blitar.  Dengan  kemajuan  teknologi  dan  tingginya akurasi  yang  dapat  diberikan  oleh  Random  Forest, diharapkan  model  ini  dapat  memberikan  deteksi  dini yang  cepat  dan  akurat  untuk  membantu  mencapai target  penurunan  Stunting  yang  ditetapkan  oleh pemerintah Kabupaten Blitar pada tahun 2024.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Stunting
Stunting  adalah  kondisi  di  mana  tinggi  badan anak  lebih  pendek  dari  tinggi  badan  rata-rata  anak seumurannya, yang disebabkan oleh kurang gizi kronis dan infeksi berulang yang terjadi dalam jangka waktu yang  panjang.  Beberapa  definisi  Stunting  oleh  para
ahli  dan  lembaga  kesehatan  termasuk  WHO  dan pemerintah  Indonesia  menyebutkan  bahwa  Stunting adalah  masalah  kronis  malnutrisi  yang  memengaruhi pertumbuhan fisik, mental, dan kognitif anak. Periode emas  pertumbuhan  anak,  yaitu  0-24  bulan[3],  sangat penting  dalam  mencegah  Stunting,  karena  dampak buruk  gizi  pada  masa  ini  sulit  diperbaiki  dan  dapat berdampak jangka panjang pada kemampuan kognitif dan  kesehatan  anak.  Gejala  Stunting  meliputi  tinggi badan  pendek,  rentan  terhadap  penyakit,  gangguan perkembangan kognitif, dan masalah lainnya. Deteksi dini  dan  pencegahan[4]  Stunting  menjadi  fokus penting dalam upaya meningkatkan kesehatan anak.

## 2.2. Balita
Balita  adalah  anak-anak  yang  berusia  antara  1 dan  5  tahun,  dengan  anak-anak  berusia  1-3  tahun disebut sebagai batita, dan anak-anak berusia 3-5 tahun disebut sebagai anak prasekolah. Pada usia ini, anak- anak  masih  sepenuhnya  tergantung  pada  orang  tua untuk  kebutuhan  sehari-hari  seperti  mandi,  buang  air besar,  dan  makan.  Masa  ini  sangat  penting  dalam pertumbuhan dan perkembangan anak, dan perkembangan serta kematangan pada periode ini akan memengaruhi keberhasilan pertumbuhan dan perkembangan anak pada masa selanjutnya[5].

## 2.3. Google Colab
Google Colab, atau Google Colaboratory, adalah platform  yang  disediakan  oleh  Google  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengembangkan perangkat lunak, melakukan analisis data, dan melatih model  machine  learning  secara  kolaboratif  dan interaktif.  Platform  ini  memungkinkan  pengguna untuk  menulis  dan  menjalankan  kode  Python  dalam format Jupyter Notebook yang menggabungkan kode,
teks,  dan  elemen  visual  dalam  satu  dokumen  yang dapat  dieksekusi.  Ini  merupakan  alat  yang  berguna bagi para pengembang dan peneliti untuk berkolaborasi dan mengakses sumber daya komputasi yang kuat dalam lingkungan berbasis web[6].

## 2.4. Jupyter Notebook
Ringkasan: Jupyter Notebook adalah alat populer dalam ilmu data yang memungkinkan pengguna untuk mengembangkan  kode  Python  secara  interaktif, menampilkan output, visualisasi, dan teks dalam satu dokumen. Diciptakan pada tahun 2014 oleh Fernando Perez,  ini  sangat  digunakan  dalam  ilmu  data  karena kemampuannya untuk menangani data besar, koneksi dengan  database,  dan  berbagai  paket  analisis  data. Jupyter  Notebook  mendukung  bahasa  pemrograman seperti  Python,  R,  dan  Julia,  serta  memungkinkan kolaborasi yang mudah[7].

## 2.5. Random Forest
Random Forest adalah metode pengklasifikasian yang  diperkenalkan  oleh  Tin  Kam  Ho  pada  tahun 1995. Ini terdiri dari kumpulan pohon keputusan yang dibuat secara acak dari sampel data latih. Setiap pohon dalam  hutan  menghasilkan  keputusan  berdasarkan subset  variabel  prediktor  yang  dipilih  secara  acak. Kelebihannya termasuk kemampuan mengatasi overfitting  dan  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan metode  tradisional.  Cara  membuat  pohon  keputusan dalam  Random  Forest  melibatkan  pemilihan  atribut root berdasarkan nilai gain yang dihitung dari entropy. Proses  ini  diulang  untuk  setiap  nilai  atribut  hingga semua instance memiliki kelas yang sama[8].

## Gambar 1 Pohon Rando Forest
Alur dan Rumus untuk memebuat pohon Keputusan
Rumus Entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 …..1
Keterangan: S  : Himpunan kasus
A  : Fitur n  : jumlah partisi S.
pi  : proporsi dari Si terhadap S

## Rumus Gain
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) ….2
Keterangan: S  : himpunan kasus A  : atribut N  : jumlah partisi atribut A |Si|  : jumlah kasus pada partisi ke –i |S|  : jumlah kasus dalam S

## Gambar 2 alur pembuatan pohon keputusan

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  alat  evaluasi  kinerja model  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  model  memprediksi  kelas  data  dengan benar.  Ini  terdiri  dari  empat  komponen  utama:  True Positive  (TP),  False  Positive  (FP),  True  Negative (TN),  dan  False  Negative  (FN).  Dari  komponen  ini, kita  dapat  menghitung  beberapa  metrik  evaluasi kinerja, termasuk akurasi (accuracy), presisi (precision), dan recall. Akurasi mengukur sejauh mana prediksi  sesuai dengan nilai aktual. Presisi  mengukur seberapa  banyak  prediksi  positif  yang  benar, sementara  recall  mengukur  seberapa  banyak  nilai positif  yang berhasil diprediksi dengan benar. Semua metrik  ini  berguna  untuk  mengukur  kualitas  model klasifikasi [9].

## Tabel 1 Confusion matrix
Actual Positive Actual Negative Predicted Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Predicted Negative False Negative (FN) True Negative (TN) Keterangan:
 True Positive (TP) jumlah prediksi benar untuk kelas positive .
 False Positive (FP) jumlah prediksi salah untuk kelas positive .
 True Negative (TN) jumlah prediksi benar untuk kelas negative .
 False Negative (FN) jumlah prediksi salah untuk
kelas negative .
1) Presisi digunakan untuk mengukur sejauh mana model  menghindari  membuat  prediksi  positif palsu 2) Akurasi digunakan untuk memberikan gambaran  umum  tentang  sejauh  mana  model berkinerja  dengan  baik.  Namun,  akurasi  tidak selalu representatif dalam situasi di mana kelas yang dievaluasi memiliki distribusi yang tidak seimbang (imbalanced).
3) Recall digunakan untuk mengukur sejauh mana model  dapat  mengidentifikasi  sebagian  besar sampel positif yang sebenarnya

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini dilakukan dari Januari  hingga Juli 2023.  Pada  bulan  Januari,  dilakukan  observasi  dan studi  literatur,  kemudian  pada  bulan  Januari  hingga Maret,  penulisannya  proposal.  Lokasi  penelitian adalah  di  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar,  yang berlokasi  di  Jl.  Semeru  No.50,  Kepanjen  Lor,  Kec. Kepanjenkidul, Kota Blitar, Jawa Timur 66112.

## 3.2. Jenis Penelitian
Penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian kuantitatif,  yang  merupakan  pendekatan  riset  yang menggunakan  metode  statistik,  matematika,  dan komputasi  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis data yang dapat diukur secara langsung dalam bentuk angka. Penelitian kuantitatif bertujuan untuk menyelidiki fenomena secara sistematis dan memahaminya dengan pendekatan ilmiah yang ketat.

## 3.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah upaya untuk mendapatkan data yang valid dan akurat dari  balita  yang  mengalami  Stunting,  dengan  fokus pada  Desa  Tlogo,  Kecamatan  Kanigoro,  Kabupaten Blitar.  Data  ini  akan  digunakan  sebagai  bahan  untuk analisis, pembahasan, dan pemecahan masalah dalam penelitian.  Peneliti  akan  mengambil  data  dari  Dinas Kesehatan  Kabupaten  Blitar  untuk  memastikan kualitas data yang digunakan dalam penelitian ini
Ringkasan:  Untuk  mendukung  pengumpulan data, beberapa metode yang digunakan meliputi:
1)  Studi  Literatur:  Peneliti  mengumpulkan informasi yang relevan dengan masalah penelitian dari berbagai  sumber,  termasuk  jurnal,  teori  ilmiah,  dan penelitian terdahulu.
2)  Wawancara:  Wawancara  dilakukan  dengan pegawai dari Dinas Kesehatan Kabupaten Blitar untuk mendapatkan informasi terkait penilaian Stunting pada balita. Data yang diambil termasuk jenis kelamin, usia, tinggi badan, berat badan, dan label Stunting atau tidak Stunting.  Data  ini  akan  digunakan  dalam  model perhitungan  dan  pengujian  akurasi  menggunakan Confusion  Matrix.  Wawancara  juga  dilakukan  untuk memvalidasi kasus Stunting pada balita dengan kepala seksi  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Blitar,  Ibu  Etti Suryani S.KM, M.Kes

## 3.4. Tahap- tahap penelitian
penelitian  yang akan dilakukan dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Persiapan Identifikasi  masalah  Stunting  di  Kabupaten Blitar,  perencanaan  penelitian,  dan  batasan masalah.
2) Studi Pustaka Pemahaman tentang algoritma Random Forest dan klasifikasi dalam data mining.
3) Menentukan Metode Data Mining Memilih  algoritma  Random  Forest  untuk klasifikasi berdasarkan hasil studi pustaka.
4) Pengumpulan Data: Mengambil data dari Dinas Kesehatan  Kabupaten  Blitar,  khususnya  dari Desa Tlogo, Kecamatan Kanigoro.
5) Seleksi Data Menyeleksi  data  yang  berpengaruh  besar terhadap  kasus  Stunting,  menghilangkan  data null, dan memilih atribut yang diperlukan.
6) Pengolahan Data Mengolah  data  yang  sudah  bersih  dengan menggunakan  algoritma  Random  Forest, membagi  data  latih  dan  data  uji,  dan menghasilkan data prediksi.
7) Pengujian Data Membandingkan  hasil  data  prediksi  dengan data uji menggunakan Confusion Matrix untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall.
8) Kesimpulan
Menarik kesimpulan berdasarkan hasil pengujian,  memberikan saran untuk penelitian selanjutnya,  dan  meningkatkan  pemahaman tentang Stunting.

## 3.5. Representasi Model Random Forest

## Gambar 3 Alur Random Forest
Proses  klasifikasi  dalam  algoritma  Random Forest dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Input Data Data yang telah diolah dimasukkan ke dalam aplikasi untuk dilakukan random sampling.
2. Random Sampling Data Data di-random sampling untuk membuat data baru  yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan pohon keputusan.
3. Membuat Pohon Keputusan Pembuatan  pohon  keputusan  berdasarkan perhitungan  gain  dan  entropy.  Langkah- langkahnya mencakup memasukkan data yang telah di-random sampling, menentukan entropy, menentukan gain, menentukan atribut dengan  gain  tertinggi,  membuat  node  atau cabang,  dan  melakukan  pengulangan  proses pada  setiap  cabang  hingga  semua  kasus memiliki kelas yang sesuai.
4. Melakukan perulangan langkah 2 dan 3 untuk membuat beberapa pohon keputusan.
5. Voting Hasil dari beberapa pohon keputusan diambil untuk melakukan voting, yang akan menentukan hasil prediksi untuk klasifikasi.
6. Hasil Klasifikasi Hasil  klasifikasi  diperoleh  dari  voting beberapa pohon keputusan. Hasil ini
digunakan  untuk  pengujian  dengan  data  real menggunakan Confusion Matrix.

## 3.6. Metode Pengujian
Pengujian kinerja algoritma klasifikasi dilakukan dengan  metode  Confusion  Matrix,  yang  melibatkan tiga ukuran utama: recall, presisi, dan akurasi. Dalam hal  ini  menggunakan  pengujian  confusion  matrix dengan  3  metode  pembagian  sekaneario  70  train  30 tes, 80 train 20 test dan terakhir 90 train 10 test

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Random Forest  untuk  memprediksi  status  stunting  pada  balita di  Desa  Tlogo,  Kabupaten  Blitar.  Variabel  seperti Jenis Kelamin, Usia, Berat  Badan, dan Tinggi Badan digunakan sebagai fitur-fitur klasifikasi.

## 4.1.1 Pengumpulan data
Data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  arsip yang  berisi  informasi  tentang  balita  di  Desa  Tlogo, Kabupaten  Blitar.  Terdapat  251  balita  dalam  dataset, dengan  214  balita  tidak  mengalami  stunting  dan  37 balita  mengalami  stunting.  Atribut  yang  ada  dalam dataset  mencakup  Nama Balita, Jenis  Kelamin, Usia, Berat Badan, Tinggi Badan, dan Label.
Tabel 2 Data balita stunting No Nama JK  Usia  Berat  Tinggi Label 1 NAILUL MUNA P 4 6 63 stunting 2 HILYA NAFAIZA ALFIANA P 0 3.7 53 stunting 3 ALVINO L 5 9.2 69 tidak stunting 4 M. ARSYAFIN D L 1 4.7 58.5 stunting 5 MOH.ABD KARIM L 15 11.6 80 tidak stunting ... ... ... ... ... ... ... 247  ZIDAN L 14 14.3 101.8 tidak stunting 248  ZIDAN PANDU L 33 15.1 96.3 tidak stunting 249  ZIDNI FIAN L 25 10.6 89 tidak stunting 250  ZIYA AIZA P 38 16 100 tidak stunting 251  ZUNAIRA P 29 16 100 tidak stunting

## 4.1.2 Seleksi data
Pada tahap seleksi data, atribut relevan seperti Jenis Kelamin, Usia, Berat Badan, Tinggi Badan, dan Label  dipilih  untuk  analisis.  Proses  pembersihan  dan seleksi  data  menggunakan  Pandas  Library  dalam Jupyter  Notebook.  konversi  data  dari  nilai  string  ke integer atau float agar dapat diproses dalam  Aplikasi Jupyter  Notebook.  Proses  ini  menggunakan  Pandas, menghasilkan  dataset  yang  siap  untuk  digunakan dengan  Algoritma  Random  Forest.  Setelah  konversi data, dilakukan pemisahan antara data feature (x) dan data  label  (y)  dari  dataset.  Data  feature  berisi  atribut seperti Jenis Kelamin, Usia, Berat Badan, dan  Tinggi Badan, sedangkan data label berisi Label. Data ini siap digunakan  dalam  implementasi  Algoritma  Random Forest.

## 4.1.3 Implemetasi algoritma random forest
Dalam implementasi algoritma Random Forest, digunakan  aplikasi  Jupyter  Notebook  dengan  bahasa pemrograman  Python  (menggunakan  library  scikit- learn).  Algoritma  ini  melibatkan  pembuatan  100 pohon keputusan, masing-masing dari 100 subdataset acak  yang  diambil  dari  dataset  utama.  Proses pembentukan pohon termasuk perhitungan entropi dan gain untuk menentukan cabang terbaik.
Hasil  dari  semua  pohon  digunakan  untuk "voting" dalam tahap prediksi, dengan kelas mayoritas menjadi hasil akhir. Perlu diingat bahwa perangkat ini tidak menampilkan data dari setiap pohon keputusan, dan  dalam  diagram  hanya  ditunjukkan  dua  dari  100 pohon  yang  ada  dalam  ensemble.  Seperti  gambar dibawah  contoh  pohon  pertama  dari  sebuah  pohon yang ada di random forest.

## Gambar 4 Contoh Pohon Random Forest

## 4.1.4 Pengujian Confusion Matrix
Dalam  pengujian  model  Random  Forest, dilakukan  tiga  skenario  pemisahan  data  berdasarkan persentase  latih dan uji:  70% latih dan 30% uji, 80% latih dan 20% uji, serta 90% latih dan 10% uji. Hasil pengujian  menghasilkan  tiga  Confusion  Matrix dengan masing-masing akurasi, presisi, dan recall.
1. Skenario 70% Data Latih dan 30% Data Tes: - Akurasi: 88.1%
- Presisi: 77.7%
- Recall: 50%
2. Skenario 80% Data Latih dan 20% Data Tes: - Akurasi: 90.1%
- Presisi: 71.4%
- Recall: 62.5%
3. Skenario 90% Data Latih dan 10% Data Tes: - Akurasi: 84.6%
- Presisi: 66%
- Recall: 40% hasil  pengujian  menunjukkan  performa  model Random  Forest  yang  berbeda-beda  tergantung  pada skenario  pemisahan  data.  Akurasi  tertinggi  diperoleh pada skenario 80% data latih dan 20% data uji, namun semua  skenario  memiliki  performa  yang  baik  dalam memprediksi status stunting pada balita.

## 4.1.5 Perbandingan nilai confusion

## Gambar 5 Perbandingan hasil Confusion Matrix
Dari  perbandingan  hasil  akurasi,  presisi,  dan recall dari tiga skenario pemisahan data latih dan data tes, terlihat  bahwa  masing-masing  skenario  memiliki
nilai  yang  berbeda,  tetapi  tidak  memiliki  perbedaan yang  signifikan.  Namun,  hasil  terbaik  diperoleh  dari skenario dengan pemisahan data latih sebesar 80% dan data  tes  sebesar  20%,  yang  menghasilkan  akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 71.4%, dan recall sebesar 62.5%.

## 4.2. Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Random Forest  untuk  mengklasifikasikan  balita  stunting  dan mengukur  akurasi  dengan  Confusion  Matrix.  Data berasal dari  arsip Dinas  Kesehatan Kabupaten Blitar, terdiri dari 251 data balita, di mana 214 tidak stunting dan  37  stunting.  Fitur  yang  digunakan  meliputi  jenis kelamin,  usia,  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  label stunting.
Data  sekunder  digunakan  untuk  mempercepat penelitian dengan metode kuantitatif, fokus pada kasus stunting  di  Desa  Tlogo,  Kabupaten  Blitar.  Proses seleksi data dilakukan dengan menghapus atribut yang tidak  relevan.  Random  Forest  adalah  algoritma klasifikasi  yang  populer  yang  menggabungkan sejumlah pohon keputusan untuk prediksi.
Pada  tahap  implementasi,  data  dipisahkan menjadi  fitur  (X)  dan  label  (y)  dalam  format  yang sesuai.  Proses  pembentukan  pohon  keputusan berdasarkan entropy dan gain, dengan pemilihan fitur berdasarkan gain tertinggi. Pengujian model menggunakan  tiga  skenario  dengan  pemisahan  data latih dan tes yang berbeda.
Hasil  menunjukkan  bahwa  skenario  terbaik adalah  dengan  80%  data  latih  dan  20%  data  tes, menghasilkan  akurasi  90%,  presisi  71.4%,  dan recall 62.5%.  Namun,  model  Random  Forest  belum memberikan  hasil  yang  baik  dalam  mengidentifikasi balita stunting, terutama ditunjukkan oleh nilai recall. Model ini memerlukan peningkatan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan dalam memprediksi kasus stunting pada balita.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa implementasi  Random  Forest  melibatkan  pemecahan data input menjadi beberapa subset secara acak untuk membentuk  beberapa  pohon  keputusan,  dengan prediksi  dari  setiap  pohon  digabungkan  melalui pemungutan  suara  mayoritas.  Pengujian  algoritma Random Forest dengan data balita stunting menunjukkan bahwa skenario terbaik adalah menggunakan 80% data untuk pelatihan dan 20% data untuk  pengujian,  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar 90.1%,  presisi  71.4%,  dan  recall  62.5%.  Namun, model ini masih perlu peningkatan dalam menentukan balita  stunting.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah menambahkan variabel, melakukan pengolahan lebih  lanjut,  dan  melakukan  tuning  dalam  model Random Forest. Penggunaan teknik Ensemble dengan penggabungan algoritma Ensemble lainnya juga dapat menjadi langkah untuk meningkatkan hasil klasifikasi balita stunting.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Faisal, “Pemkab Blitar Bentuk Tim Audit Kasus Stunting,  Wabup  Rahmat  Optimis  Angka Kasusnya  Turun  Signifikan,” klikwarta ,  2022. https://www.klikwarta.com/pemkab-blitar- bentuk-tim-audit-kasus-stunting-wabup-rahmat- optimis-angka-kasusnya-turun-signifikan
[2]  V.  Herliansyah,  R.  Latuconsina,  dan  A. Dinimaharawati, “Prediksi Stunting Pada Balita Dengan  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi Naïve Bayes,” e-Proceeding  Eng. , vol. 8, no. 5, hal.  6657–6661,  2021, [Daring].  Tersedia  pada: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/16456/ 16167
[3]  Pemerintah Pusat, “Peraturan Presiden (PERPRES)  tentang  Percepatan  Penurunan Stunting,” Indonesia, 2021.
[4]  R.  E.  Black,  Victora,  C.  G.,  dan  S.  P.  Walker, Maternal and child undernutrition and
overweight  in  low-income  and  middle-income countries . The Lancet, 2013.
[5]  D.  Y.  Darwis,  “Status  Gizi  Balita,” Profil Kesehat. Provinsi Sulawesi Utara 2016 , 2017.
[6]  Google  Colab,  “Introduction  to  Colab,”  2023,
[Daring]. Tersedia pada: https://colab.research.google.com/notebooks/intr o.ipynb
[7]  A.  Rule,  V.  Tabard-Cossa,  dan  R.  Balhorn, “Teaching  synthetic  biology  with  Jupyter notebooks,” PLoS Biol. , 2018.
[8]  Tin  Kam  Ho,  “Random  Decision  Forests,”  in Proceedings of 3rd International Conference on Document  Analysis  and  Recognition ,  1995,  hal. 1, 278-282.
[9]  Aurelien  Geron, Hands-On  Machine  Learning with  Scikit-Learn,  Keras,  and  TensorFlow: Concepts,  Tools,  and  Techniques  to  Build Intelligent Systems . O’Reilly Media, 2019.