p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Deteksi Dini Stunting Anak Balita Berbasis Ensemble Machine Learning di Purbaratu Kota Tasikmalaya
Muhammad Al-Husaini 1 , Irani Hoeronis 2 , Hen Hen Lumana 3 , Luh Desi Puspareni 4
Fakultas Teknik dan Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Siliwangi Jalan Siliwangi No. 24 Kahuripan Tawang Kota Tasikmalaya
1 alhusaini@unsil.ac.id
3 henhenlukmana@unsil.ac.id
2 iranihoeronis@unsil.ac.id
4 luhdesi@unsil.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  menggunakan  metode ensemble model  yang  menggabungkan  beberapa  algoritma machine learning yang  digunakan  pada  prediksi  stunting  dan  status  gizi  balita  di  Purbaratu  Tasikmalaya.    Metode ensemble ini  dilengkapi  dengan voting  classifier untuk  kombinasi  dari  hasil  prediksi  beberapa  algoritma  yang digunakan  dalam  meningkatkan  akurasi  tersebut.  Data  yang  digunakan  yaitu  perhitungan  berdasarkan antropometri  dari  195  balita  di  Purbaratu  Kota  Tasikmalaya,  dengan  hasil  pengujian  yang  telah  diidentifikasi bahwa  penggunaan  metode ensemble model machine  learning menghasilkan  akurasi  untuk  tiga  kategori  data antropometri  yang  diuji  dengan  nilai  akurasi  gabungan  untuk  ketiga  kategori  tersebut  yaitu  sebesar  97,  43  %, 92,30%, dan 94, 87%.
Kata kunci: ensemble model, machine learning, deteksi dini stunting

## Early Detection of Stunting in Toddlers Based on Ensemble Machine Learning in Purbaratu Tasikmalaya

## Abstract
This research utilizes combines several algorithm model that improve the accuracy of early detection of stunting in toddlers in Purbaratu Tasikmalaya.  The ensemble method used a voting classifier to combine the prediction results  of  models.  The  data  used  in  this  research  were  anthropometric  data  from  195  toddlers  in  Purbaratu Tasikmalaya. Results of the testing have identified that the use of the ensemble model machine learning method produces high accuracy for 3 categories of anthropometric data categories tested, that combined accuracy value 97,43 %, 92,30%, and 94,87% for all ensemble model and category.
Keywords: ensemble model, machine learning , early detection of stunting

## I. P ENDAHULUAN
Stunting  merupakan  salah  satu  masalah  kesehatan global terutama di negara-negara berkembang termasuk di Indonesia.  Status  Gizi  Indonesia  yang  dilakukan  oleh Kementerian Kesehatan pada tahun
2022
mengindikasikan  bahwa  balita  yang  terkena  stunting  di Indonesia    sekitar    21,6%  dari  total  30,73  juta  balita  [1], [2];.
Stunting  dapat  terjadi  pada  anak  yang  mengalami kekurangan gizi kronis, terutama pada usia 0-23 bulan [3]. Stunting  dipengaruhi  dengan  berbagai  hal  yaitu  gizi  ibu hamil  yang  kurang,  gizi  pada  bayi,  faktor  ekonomi keluarga dan lingkungan [4]. Dampak dari stunting dapat berpengaruh  pada  masa  dewasa,  seperti  menurunkan  IQ, menurunkan produktivitas kerja, dan meningkatkan risiko penyakit kronis [5].
Puskesmas  merupakan  fasilitas  kesehatan  primer  yang memiliki peran penting dalam pencegahan dan pengobatan  stunting  pada  anak.  Puskesmas  dapat melakukan  deteksi  dini  stunting  pada  anak  melalui pemeriksaan antropometri dan memberikan intervensi gizi yang  tepat.  Menurut  laporan  penimbangan  balita  pada bulan  Februari  tahun  2023  di  Puskesmas  Purbaratu mengungkapkan  bahwa  terdapat  195  balita  yang  terkena stunting.    Stunting  menjadi  masalah  yang  cukup  besar yang harus segera ditangani oleh pemerintah.
Orang  tua  harus  membawa  langsung  anaknya  ke posyandu  atau  puskemas  untuk  mengetahui  apakah  anak tersebut terkena stunting atau tidak karena puskemas tidak menyediakan  fasilitas  bagi  orang  tua  untuk  melakukan diagnosis  stunting  secara  mandiri.  Adanya  kesadaran pentingnya deteksi dini stunting, menjadi tanggung jawab orang  tua  untuk  memperhatikan  pertumbuhan  anak mereka  [6].  Studi  longitudinal  pada  penelitian  oleh
Hubbard  [7]  dengan  jangka  waktu  yang  panjang  dengan mengumpulkan data dari subjek yang sama pada beberapa titik  dalam  waktu  yang  berbeda  menunjukkan  bahwa faktor-faktor lingkungan dan gizi berperan  penting dalam resiko  stunting  pada  anak-anak,  pada  penelitian  ini menggunakan machine  learning untuk  identifikasi  factor yang  paling  berpengaruh  serta  memperkirakan  dampak terhadap populasi dari factor factor tersebut.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma ensembled  khususnya  penggunaan  algoritma  machine learning. Metode ini kombinasi dan proses klasifikasi data baru  dengan  melakukan  suatu  voting  atau  pengambilan evaluasi  nilai  dari  beberapa  algoritma  untuk  melakukan prediksi[8].  Pada  metode  ini  menggunakan  voting classification  yang digunakan untuk meta-klasifikasi dan menggabungkan prediksi dari berbagai algoritma machine learning [9], [10].
Pada  penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  [11]  dengan kombinasi  beberapa  algoritma  machine  learning    seperti Random  Forest ,  Regresi  Linear,  dan Extreme  Gradient Boosting , k- Nearest Neighbors berkaitan dengan prediksi untuk mendeteksi anak-anak yang status gizinya dibawah standar  di  Ethiopia  menghasilkan  bahwa  penggunaan algoritma  extreme  Gradient  Boosting  menghasilkan akurasi  prediksi  yang  lebih  baik,  dibandingkan  dengan algoritma  lainnya  berdasarkan  parameter,  selain  itu penggunaan  beberapa  algoritma  yang  dikombinasikan pada  juga  pada  penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  [12] yang  menggunakan  beberapa  algoritma  machine  learning untuk  melakukan  prediksi  stunting  pada  balita  di bangladesh, hasil penelitian merepresentasikan penggunaan  beberapa  algoritma  seperti  random  forest, support vector machine, decision tree, regresi logistik, dan penggunaan  gradient  boosting  menunjukkan  tingkat akurasi  paling  tinggi  dengan  nilai  sebesar  68,47%,  nilai tersebut  berdasarkan  penilaian  parameter  karakteristik pola asuh orang tua, gizi dan lingkungan hidup, selain itu penelitian  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  beberapa model machine  learning pada  penelitian  [13]  tentang prediksi  malnutrisi  di  Bangladesh  menjelaskan  bahwa penerapan model machine learning dapat menjadi pilihan untuk  memprediksi  resiko  malnutrisi  lebih  akurat,  selain kemampuan menggunakan alat klinis biasa prediksi resiko tersebut  dapat  menggunakan  beberapa  model  yang dikombinasikan  yaitu, Linear  Discriminat  Analysis (LDA), k-Nearest  Neighbors (k-NN), Support  Vector Machines (SVM), Random  Forest (RF),  serta  regresi logistik  dengan  hasil  pengujian  untuk  model  terbaik dengan  yaitu Random  Forest dengan  akurasi  68,51%, sensitivitas  sebesar  94,66%  dan  spesifitas  69,76%. Implementasi beberapa model tersebut bertujuan memprediksi  suatu  kasus  khususnya  malnutrisi  seperti pada penelitian tersebut.
Metode  yang  digunaka  yaitu  ensemble  model  untuk menggabungkan  beberapa  algoritma  untuk  melakukan prediksi  pada  suatu  kasus  khususnya  disini  berkaitan dengan deteksi stunting secara lebih awal.
Ensemble itu sendiri merupakan salah satu teknik yang digunakan  berdasarkan  dari  algoritma  yang  berbeda dengan  kombinasi  beberapa  model  algoritma  tersebut untuk melakukan suatu prediksi [11].

## A. Dataset Penelitian
Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  deteksi  dini stunting  di  daerah  kecamatan  purbaratu  berdasarkan pendataan 6 desa dan 195 balita yang telah didata.
Pendataan  untuk  stunting  ini  berdasarkan  pengukuran antropometri  dari  WHO  yang  berdasarkan  pengukuran antropometri,  pengukuran  tersebut  juga  digunakan  untuk melihat kondisi status nutrisi pada balita [14].

## B. Decision Tree
Decision tree yaitu model pada machine learning untuk pengambilan  keputusan  untuk  digunakan  dalam  suatu pembuatan sistem pakar ataupun model ensemble . Metode ini  membuat  sebuah  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari beberapa cabang, setiap cabang mewakili suatu keputusan hasil atau rekomendasi. Algoritma ini memberikan akurasi yang  akurat  untuk  konsistensi  prediksi  pada  suatu  model [15], selain itu algoritma ini tentunya dapat dimanfaatkan untuk  melakukan  pemeringkatan  prediktor  yang  dapat digunakan  untuk  identifikasi  data  yang  memiliki  pola yang berbeda dari berbagai kelompok data [16].
Ada  beberapa  tahapan  untuk  membentuk  pohon kasifikasi salah satu diantaranya yaitu:
1.  Pemisahan  ruang  predictor  dengan  menyesuaikan nilai  yang  mungkin  untuk  X1,  X2,…dengan  persamaan berikut ini:
E = 1 - maxk [ pmk ] (1)
(pˆ  mk)    mewakili  untuk  pengamatan  pelatihan  pada daerah ke-m yang berada pada kelas kth .
2.  Pada  pengamatan yang  termasuk  daerah  Rj  prediksi yang  sama  dibuat  dan  merupakan  nilai  pengamatan  pada √ p.

## C. Random Forest
Random  forest  merupakan  algoritma  supervised  yang digunakan  untuk  klasifikasi,  regresi  ataupun  mengurangi dimensi [17].
Random Forest  melakukan seleksi fitur untuk memilih fitur yang paling terpenting.
Algoritma  ini  menghitung  entropy  yang  mampu menentukan  information  gain  ataupun  keuntungan informasi dengan persamaan:
Entropy (Y) = − ∑ p (c|Y) i log2 p (c|Y)          (2)
Information  Gain  dihitung  berdasarkan  Y  dan  p(C|Y) dengan persamaan berikut:
Information Gain (Y, α ) = Entropy (Y) − ∑ |Yv| (3)

## D. Gradient Boosting
Algoritma boosting menerapkan bobot yang sama pada semua pengamatan dan berurutan membangun pengklasifikasian berdasarkan pembobotan ulang pengamatan.
Pada  gradient  boosting  memperbarui  bobot  dari gradien  negative  dari  hasil  error  antara  data  asli  dan prediksi  atau  loss  function,  gradient  boosting  ini  dapat dikombinasi  dengan  algoritma  lain  seperti  decision  tree, ataupun  model  linear  seperti  regresi,  salah  satu  gradient boosting  yang  dapat  digunakan  yaitu  Extreme  Gradient Boosting  yang  dikombinasi  dengan  decision  tree  atau xgbTree.Pada  framework  ini memiliki  kontrol yang  lebih baik unuk mengatasi overffiting[11], [18] .
Berikut  ini  persamaan  untuk  menghitung  training  loss dan regularization:
𝑜𝑏𝑗 ( 𝜃 ) = 𝐿 ( 𝜃 ) + Ω( 𝜃 ) (4)
Fungsi  training  loss  digunakan  dalam  prediktif  model yang berkaitan dengan akumulasi error kuadrat rata-rata.
𝐿 ( 𝜃 ) = ∑ 𝑖 ( 𝒴𝑖 − 𝒴 ̂ 𝑖 ) 2 (5)

## E. Support Vector Machine (SVM)
Algoritma  ini  merupakan  metode  supervised  learning atau  sistem  pembelajaran  dengan  penggunaan  berbagai fungsi linear pada suatu fitur dengan penggunaan dimensi tinggi,  algoritm  ini  menerapkan  bias  untuk  melakukan suatu optimasi yang sesuai dengan teori pada pembelajaran statistik [19].
Algoritma ini memiliki fokus untuk memisahkan ruang untuk  variable  fitur  secara  spesifik  sehingga  variabel target  menjadi  lebih  objektif atau  lebih  jelas,  hal  tersebut memiliki  tujuan  untuk  memberikan  visualisasi  vektor dengan  dimensi  yang  lebih  rendah  sehingga  memberikan kinerja prediksi yang baik [12]. Berikut ini persamaan dari algoritma ini untuk menghitung basis kernel:
exp ( - 𝒴 x| u – v|2)
(6)
Pada  persamaan  tersebut  γ=  1/d  dengan  d  merupakan variabel  predictor  pada  data.  Algoritma  ini  dapat digunakan dalam permasalahan linear ataupun non linear, dengan fungsi linear seperti berikut ini:
𝑓 ( 𝑥 ) = 𝑤 . 𝑥𝑖 + 𝑏 (7)
Pada  algoritma  ini  w  diidentifikasikan  sebagai bobot vector seperti pada persamaan berikut:
𝑏 = − 1. 2 ( 𝑤 . 𝑥 + + 𝑤 . 𝑥 −) (8)
Persamaan  diatas  dilengkapi dengan kelas  positif  yang diidentifikasi  sebagai  x+  yang  merupakan  support  vector kelas posifif dan x- yang termasuk kedalam support vector
kelas  negative,  selain  itu  pada  algoritma  ini  terdapat fungsi untuk klasifikasi data dengan persamaan berikut:
f (x) = ∑ α i yiK (x,xi) + b (9)
Algoritma  SVM  ini  bertujuan  untuk  melakukan pemisahan  hyperplane  atau  ruang  n-  dimensi  yang memisahkan data positif dengan data negatif.

## F. Matriks Evaluasi Performa
Metode  yang  digunakan  untuk  evaluasi  dari  ensemble model yang digunakan dari algoritma yaitu presisi, recall, dan  F-score[18],[19].  Berikut  ini  untuk  persamaan ketiganya seperti berikut:
(10) (11) (12) (13)
Metode yang digunakan untuk evaluasi performa yaitu menggunakan  matriks  confusion  matrix  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  penyebaran  prediksi  benar  dan salah yang  untuk penyesuaian  du akelas yait kelas positif dan  kelas  negatif  dan  bermanfaa  untuk  penyebaran prediksi nya dengan direpresentasikan pada True Positive (TP)  yang  mengacu  berdasarkan  jumlah  data  yang sebenarnya positif yang telah diprediksi secara benar oleh model,  True  Negative  (TN)  berdasarkan  jumlah  sampel atau  data  yang  sebenarnya  negatif  yang  sudah  diprediksi dengan  benar  oleh  model,  False  Positives  (FP) berdasarkan  data  atau  jumlah  sampel  yang  sebenarnya negative  tetapi  salah  telah  salah  prediksinya  sebagai positif  oleh  model,  selanjutnya  False  Negative  (FN) berdasarkan  jumlah  data  atau  sampel  yang  sebenarnya positif tetapi salah untuk diprediksi sebagai negative oleh model.
Matriks  evaluasi  performa  yang  diektraksi  oleh confusion matrix diantaranya presisi, recall, F-Score yang digunakan  untuk  mengukur  kinerja  keseluruhan  dari pengklasifikasian  suatu  model  [22].  Pada  penelitian  ini confusion  matrix  yang  digunakan  menggunakan  0  s.d  4 dimensi  kelas  yang  akan  diektraksi  untuk  menghitung presisi dan F1-Score yang didalamnya sudah terakumulasi untuk presisi dan recall.
Pada matriks evaluasi kinerja performa confusion matrix dilengkapi dengan visualisasi untuk mempermudah interpretasi  dalam  mengidentifikasi  akurasi  prediksi  dan mengurangi  resiko  salah  tafsir  dan  interpretasi  dari  hasil untuk  suatu  kasus  yang  akan  digunakan,  dalam mendapatkan hasil yang optimal dari dataset yang dimiliki dan  ketika  saat  tuning  atau  menyesuaikan  proses pengklasifikasian  maka  digunakan  cross  validation  yang digunakan  untuk  menguji  model  yang  digunakan  dengan
setiap  dari  uji  validasi  tersebtu  menghasilkan  metrics evaluasi  yang  dapat  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja model secara menyeluruh yang ada pada confusion matrix ini [23], [24] .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  proses    kombinasi  beberapa  model menggunakan metode voting classifier seperti berikut ini:
Gambar 1. Voting Classifier
Data  ini  memiliki  3  (tiga)  kategori  yang  berdasarkan dataantropometri yang menyesuaikan dengan nilai z-score sebagai acuan untuk prediksi stunting pada anak dan balita, pada  antropometri  tersebut  dilakukan  untuk  195  balita  di daerah Purbaratu Tasikmalaya berkaitan deteksi stunting.

## A. Implementasi Model Kategori BB/U
Hasil  dari  penerapan voting  classifier untuk beberapa  algoritma ensemble  machine  learning untuk BB/U untuk data seperti berikut ini:
TABEL I
D ATA ANTROPOEMTRI BB/U No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y1 1.
0 3 4.83 50 11.9 96 -3 1 2. 1 3.5 4.5 50 12.4 95.7 -2.64 1 3. 1 2.9 1.25 50 6.8 70 -3.74 2
4.
1 2.8 3.41 49 10.9 89 -2.73 1
5.
1 3 4.67 50 12.2 97 -2.88 1
6. 1 3
1.25 50 7 71 -3.48 2
7.
1 3.1 0.75 49 6.8 66.5 -2.47 1 8. 1 3.2 3.25 50 10.4 89.6 -2.95 1 9. 1 2.6 1.91 48 8.8 80 -2.76 1 ..
195
0 3 2.16
49 9 80 -2.41 1
Pada  data  tabel  1  diatas  target  untuk  prediksi  (y) dilakukan  perubahan  terlebih  menjadi  nilai  0  s.d  2  untuk hasil deteksi status gizi berturut-turut berat badan normal, kurang,  dan  sangat  kurang.  Data  tersebut  dibagi  menjadi dengan  80:20  untuk split data  latih  dan  data  uji  dengan random  state sebanyak  42  kali  untuk  meningkatkan akurasi prediksi. Data latih tersebut selanjutnya dilakukan implementasi scaling data  dengan standarscaller untuk normalisasi  data  agar  tidak  menghasilkan  standar  deviasi yang besar.
Gambar 2. Scalling data latih dan uji
Pembentukan  model ensemble  machine  learning yang digunakan  untuk  prediksi  setelah  melakukan  scaling  data seperti berikut ini:
Gambar 3. Akurasi Ensemble model
Performa algoritma dari model ensemble menghasilkan akurasi  gabungan  sebesar  97,43% i  untuk  kategori antropometri BB/U dengan penerapan beberapa algoritma tersebut  dengan  pembuatan  model  akurasi  seperti  berikut ini:
Gambar 4. Performa ensemble model
Performa model untuk algoritma yang digunakan dalam ensemble  machine  learning untuk prediksi  kategori  ini menghasilkan akurasi:
TABEL II P ERFORMA MODEL KATEGORI BB / U No DT (%) RF (%) SVM (%) XGBoost (%) 1. 100 95 82 100
Evaluasi  kinerja  pada  algoritma  yang  diunakan menggunakan confusion matrix untuk masalah klasifikasi, berikut  ini  hasil  untuk  algoritma Decision  Tree,  Random Forest,  Support  Vector  Machine , Extreme  Gradient Boosting (xGBoost) untuk  masing-masing  algoritma dengan berisi 3(tiga) kelas yang telah disesuaikan dengan kategori berat badan normal, kurang, dan sangat kurang  , berikut gambar untuk matriksnya:
Gambar 5. Decision Tree
Gambar 6. Random Forest
Gambar 7. SVM
Gambar 8. xGBoost
Matriks  evaluasi    berdasarkan confusion  matrix untuk algoritma  ini  menghasilkan  nilai  dengan  hasil  untuk akurasi dan F1- Score seperti berikut ini:

## TABEL III M ATRIKS E VALUASI P ERFORMA
No Jenis TP TN  FP FN Akurasi (%) F1-Score (%) 1. DT 7 28 0 0 100 100 2. RF 7 28 0 1 97,2 93,3 3. SVM 4 28 3 4 84 53,3 4. xGB 7 28 0 1 98,21 93,3

## B. Implementasi Model Kategori TB/U
Data  untuk  penerapan  model ensemble menggunakan isian  data  berkaitan  dengan  tinggi  badan  berdasarkan umur pada tabel berikut ini:
TABEL IV
A
NTROPOMETRI TB/U No
X1 X2 X3 X4 X5
X6 X7 Y2 1. 0 3 4.83 50 11.9 96 -2.67 0 2. 1 3.5 4.5 50 12.4 95.7 -2.53 0 3. 1 2.9 1.25 50 6.8 70 -3.46 1 4. 1 2.8 3.41 49 10.9 89 -2.62 0 5. 1 3 4.67 50 12.2 97 -2.41 0 6. 1 3 1.25 50 7 71 -3 0 7. 1 3.1 0.75 49 6.8 66.5 -2.49 0 8. 1 3.2 3.25 50 10.4 89.6 -2.2 0
9.
0 3 4.83 50 11.9 96 -2.67 0 .. 195 0 3 2.16 49 9 80 -2.34 0
Pada  data  tabel  2  diatas  untuk  variabel  x  akan digunakan  sebagai  variabel  untuk  bebas  untuk  prediksi  y yang meliputi umur  balita, berat badan, tinggi badan saat lahir dan ketika pengukuran, dan hasil z-score berdasarkan
nilai standar World Health Organization (WHO,selain itu untuk target prediksi y 2 dilakukan scaling data menjadi 0 s.d  1  untuk  kategori  pendek  dan  sangat  pendek berdasarkan hasil data yang ada pada pendataan status gizi anak di kecamatan purbaratu Tasikmalaya tersebut.
Model  yang  dikombinasi  untuk  data  antropometri dengan  kategori  TB/U  menghasilkan  akurasi  performa untuk kateogri tersebut yaitu:
TABEL V P ERFORMA MODEL TB/U No DT (%) RF (%) SVM (%) XGBoost (%) 1. 97 97 90 97
Performa  pada  prediksi  untuk  kategori  TB/U pada  data  antropometri  tersebut  menggunakan confusion matrix yang  menghitung  akurasi  serta  F1-score  dengan berdasarkan  hasil  yang  ada  pada  elemen  matriks  nya berkaitan  dengan  benar  dan  salah  suatu  prediksi untuk beberapa algoritma yang digunakan.
Gambar 9. Decision Tree
Gambar 10. Random Forest
Gambar 11 SVM Gambar 12 XGBoost TABEL VI
E VALUASI P ERFROMA M ODEL No Jenis TP TN F P FN Akurasi (%) F1- Score (%) 1. DT 33 5 0 1 97,7 98,5 2. RF 33 5 0 1 97,7 98,5 3. SVM 33 2 0 4 87,5 94,3 4. XGB 33 5 0 1 97,5 98,5
Hasil  prediksi  menggunakan  beberapa  algoritma mengindikasikan untuk performa algoritma Decision Tree, Random  Forest dan Extreme  Gradient  Boosting menghasilkan performa yang sama baiknya untuk prediksi berkaitan data antropometri TB/U dengan akurasi dan F1- Score seperti pada tabel 6 diatas.

## C  Implementasi Algoritma Kategori BB/TB
Implementasi  terakhir  pada  penelitian  ini  berkaitan dengan  kategori  berat  badan  berdasarkan  tinggi  badan untuk  data  antropometri  yang  ada  pada  Kecamatan Purbaratu. Berikut ini data untuk BB/TB  yang digunakan
untuk  diterapkan  beberapa  algoritma ensemble untuk prediksi deteksi stunting:
TABEL VII D ATA B ERDASARKAN BB/TB
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y3 1. 0 3 4.83 50 11.9 96 -1.99 2 2. 1 3.5 4.5 50 12.4 95.7 -1.75 2 3. 1 2.9 1.25 50 6.8 70 -2.94 1 4. 1 2.8 3.41 49 10.9 89 -1.9 2 5. 1 3 4.67 50 12.2 97 -2.24 1 6. 1 3 1.25 50 7 71 -2.89 1 7. 1 3.1 0.75 49 6.8 66.5 -1.42 2 8. 1 3.2 3.25 50 10.4 89.6 -2.67 1 9. 0 3 4.83 50 11.9 96 -2.29 1 .. 195 0 3 2.16 49 9 80 -1.47 2
Pada  data  tabel  7  diatas  nilai  y 3 terlebih  dahulu dilakukan normalisasi menjadi nilai 0 s.d 4 untuk kategori gizi  buruk,  kurang,  baik,  obesitas  dan  resiko  gizi  lebih. Implementasi  algoritma ensemble akan  digunakan  untuk melakukan  prediksi  status  gizi  berdasarkan  status  BB/TB pada data tersebut.
Performa  algoritma  untuk  prediksi  status  gizi berdasarkan  data  BB/TB  setelah  melalui  proses learning dengan  data  latih  dan  data  uji  menggunakan  beberapa algoritma machine  learning yang  telah  dikombinasikan dengan hasil seperti berikut ini:
TABEL VIII
P ERFORMA M ODEL No DT (%) RF(%) SVM(%) XGBoost (%) 1. 95 95 87 95
Data  yang  telah  melalui  proses  pembelajaran, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  akurasi  dan  F1-Score untuk  mengidentifikasi  keseimbangan  kelas  positif  dan negatif  dalam  kesesuaian  prediksi  target.  Berikut  ini evaluasi  performa  berdasarkan  elemen  yang  ada  pada confusion  matrix sebagai  dasar  perhitungan  akurasi  dan F1-Score.
Gambar 13. Decision Tree
Gambar 14. Random Forest
Gambar 16. Confusion Matrix XGBoost
Penggunaan confusion  matrix untuk  mengdentifikasi hasil  model  untuk  melakukan  suatu  prediksi  atau klasifikasi  terhadap  target  khususnya  untuk  data  BB/TB dengan  menggunakan  model  yang  sama  seperti  2  (dua) kategori  sebelumnya.  Berikut  evaluasi  performa  model yang telah digunakan pada kategori ini:
TABEL IX E VALUASI P ERFORMA M ODEL No  Jenis TP TN  FP  FN Akurasi (%) F1- Score (%) 1. DT 4 32 1 1 94,7 77,1 2. RF 5 32 1 0 97,4 90,9 3. SVM  2 32 4 0 89,5 0,5 4. XGB  5 32 1 0 97,4 90,9
Berdasarkan  data  tersebut  model Random  Forest dan XGBoost memiliki  performa  yang  sama  baik  untuk akurasi dan F1-Score dengan nilai keduanya yaitu 97,4 % dan  90,9%.  Perhitungan F1-Score dipengaruh  oleh perhitungan recall dan  presisi,  selain  itu  untuk  nilai  dari model Decision  Tree juga  menghasilkan  tingkat  akurasi dan nilai F1-Score yang cukup tinggi untuk mengidentifikasi  keseimbangan  prediksi  nilai  target dengan  persentase  akurasi  94,7%,  tetapi  untuk  F1-Score model  ini  hanya  mencapai  77,1  %  pada  kesesuaian prediksinya.
Berikut  ini  perhitungan  untuk  model Decision Tree berdasarkan nilai yang ada pada confusion matrix :
Berikut ini perhitungan pada model Random Forest dan XGBoost berdasarkan  nilai  yang  ada  pada confusion matrix :

## IV. K ESIMPULAN
Ensemble model  yang  digunakan  untuk  prediksi stunting    telah  diimplementasikan  untuk  data  status  gizi berdasarkan antropometri di Purbaratu Kota Tasikmalaya. Penerapan  model  tersebut  diimplementasikan  untuk  data kategori  antropometri  yang  disesuaikan  dengan  z-score. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  performa  model terbaik  untuk  kategori  BB/U  adalah  menggunakan algoritma Random Forest dengan akurasi sebsar 95% dan F1-Score sebesar  90,9%,  sedangkan  pada  kategori  TB/U
performa  model  terbaik  adalah  menggunakan  algoritma xGBoost  dengan  akurasi  sebesar  97%  dan F1-Score sebesar  90,9%.  Pada  penelitian  ini  menggunakan Confusion  Matrix yang  digunakan  untuk  identifikasi distribusi  prediksi  benar  dan  salah  yang  dibagi  menjadi kelas  posifit  dan  kelas  negatif.  Berdasarkan  hasil pengujian lainnya berkaitan dengan penggunaan beberapa model machine  learning seperti  pada  penelitian  yang membahas  model ensemble [25]  mendapatkan  hasil pengujian  bahwa  performa  model  tersebut  memiliki performa  yang  berbeda  tergantung  dengan  kombinasi teknik ekstraksi fitur serta algoritma yang digunakan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Katadata, “Daftar-prevalensi-balita-stunting-di-indonesia- pada-2022-provinsi-mana-teratas,” 2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/02/02/daftar- prevalensi-balita-stunting-di-indonesia-pada-2022-provinsi- mana-teratas
[2] Kementerian Kesehatan, “Cegah Stunting Itu Penting!,” Cegah Stunting itu Penting , vol. 4, no. 2, pp. 63–67, 2022, doi: 10.54339/jurdikmas.v4i2.417.
[3] E. Selviyanti, M. C. Roziqin, D. S. H. Putra, and M. S. Noor, “Intelligent Application of Stunting Monitoring and Mapping Systems (Smart Ting) in Toddlers Based on Android in Jember,” Proc. 2nd Int. Conf. Soc. Sci. Humanit. Public Heal.
(icosh. 2021) , vol. 645, no. Icoship 2021, pp. 147–157, 2022, doi: 10.2991/assehr.k.220207.024.
[4] S. Sugiyanto and S. Sumarlan, “Analisa Faktor Yang Berhubungan Dengan Stunting Pada Balita Usia 25-60 Bulan,” J. Kesehat. PERINTIS (Perintis’s Heal. Journal) , vol. 7, no. 2, pp. 9–20, 2021, doi: 10.33653/jkp.v7i2.485.
[5] E. Setiawan, R. Machmud, and M. Masrul, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kejadian Stunting pada Anak Usia 24-59 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Andalas Kecamatan
Padang Timur Kota Padang Tahun 2018,” J. Kesehat. Andalas , vol. 7, no. 2, p. 275, 2018, doi: 10.25077/jka.v7i2.813.
[6] D. D. S. Fatimah, Y. Septiana, and G. Ramadhan, “Rancang
Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stunting Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Algoritm. , vol. 19, no. 2, pp. 547–557, 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-2.1144.
[7] A. E. Hubbard et al. , “Causes and consequences of child growth faltering in low- and middle-income countries,” pp. 1– 63, 2022.
[8] A. Chaudhary, S. Kolhe, and R. Kamal, “A hybrid ensemble for classification in multiclass datasets : An application to oilseed disease dataset,” Comput. Electron. Agric. , vol. 124, pp. 65–72, 2016, doi: 10.1016/j.compag.2016.03.026.
[9] E. and K. Bauer, “An Empirical Comparison of Voting
Classification Algorithms : Bagging , Boosting , and Variants,” vol. 139, pp. 105–139, 1999.
[10] J. Kittler, “Combining Classifiers : A Theoretical Framework,” pp. 18–27, 1998.
[11] F. H. Bitew, C. S. Sparks, and S. H. Nyarko, “Machine learning algorithms for predicting undernutrition among under- five children in Ethiopia,” Public Health Nutr. , vol. 25, no. 2, pp. 269–280, 2022, doi: 10.1017/S1368980021004262.
[12] J. R. Khan, J. H. Tomal, and E. Raheem, “Model and variable selection using machine learning methods with applications to childhood stunting in Bangladesh Model and variable selection using machine learning methods with applications to childhood stunting in Bangladesh,” Informatics Heal. Soc. Care , vol. 00, no. 00, pp. 1–18, 2021, doi: 10.1080/17538157.2021.1904938.
[13] A. T. M. Sc and B. A. M. Sc, “Machine learning algorithms for predicting malnutrition among under- fi ve children in
Bangladesh,” vol. 78, 2020, doi: 10.1016/j.nut.2020.110861.
[14] Acta Paediatr WHO, “WHO Multicentre Growth Reference Study Group. WHO Child Growth Standards based on length/height, weight and age.,” vol. 450:76–85, 2006, doi:
10.1111/j.1651-2227.2006.tb02378.x.
[15] S. Ruggieri, “Complete Search for Feature Selection in
Decision Trees,” vol. 20, pp. 1–34, 2019.
[16] P. Svefors et al. , “Relative importance of prenatal and postnatal determinants of stunting : data mining approaches to the MINIMat cohort , Bangladesh,” pp. 1–12, 2019, doi: 10.1136/bmjopen-2018-025154.
[17] O. N. Chilyabanyama et al. , “Performance of Machine Learning Classifiers in Classifying Stunting among Under- Five Children in Zambia,” Children , vol. 9, no. 7, 2022, doi: 10.3390/children9071082.
[18] T. Chen, T. He, and M. Benesty, “XGBoost : eXtreme Gradient Boosting,” R Packag. version 0.71-2 , pp. 1–4, 2018.
[19] N. & J. S. T. Christianini, An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods .
Cambridge, 2000.
[20] E. Beauxis-aussalet and L. Hardman, “Visualization of
Confusion Matrix for Non-Expert Users”.
[21] M. Heydarian and T. E. Doyle, “MLCM : Multi-Label Confusion Matrix,” pp. 19083–19095, 2022.
[22] M. Zhang and Z. Zhou, “A Review on Multi-Label Learning Algorithms,” vol. 26, no. 8, pp. 1819–1837, 2014.
[23] A.J Lamer, The 2x2 Matrix: Contingency, Confusion and the Metrics of Binary Classification . Springer International Publishing, 2022.
[24] R. Susmaga, “Confusion Matrix Visualization,” pp. 3–4, 2004.
[25] R. Kusumaningrum, T. A. Indihatmoko, S. R. Juwita, A. F. Hanifah, K. Khadijah, and B. Surarso, “Benchmarking of multi-class algorithms for classifying documents related to stunting,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 23, pp. 1–13, 2020, doi: 10.3390/app10238621.