KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3064-3072 DOI 10.30865/klik.v4i6.1909 https://djournals.com/klik

## Machine Learning Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Algoritma Random Forest
Putri Handayani, Abd. Charis Fauzan, Harliana *
Fakultas Ilmu Eksata, Program Studi Ilmu Komputer , Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Blitar, Indonesia Email: 1 putrihandayani00000@gmail.com, 2 abdcharis@unublitar.ac.id, 3,* harliana@unublitar.ac.id Email Penulis Korespondensi: harliana@unublitar.ac.id
Abstrak− Tumbuh kembang balita di masa depan sangat dipengaruhi oleh permasalahan gizi pada  usia  0-59  bulan.  Untuk mencapai kesehatan yang optimal diperlukan status gizi yang tinggi. Perkembangan yang tidak tepat, energi yang tidak mencukupiuntuk berolahraga, penurunan kekebalan tubuh, dan gangguan fungsi otak dalam jangka panjang semuanya dapat disebabkan olehkekurangan gizi. Dalam hal  ini,  Pos  Pusat  Pelayanan  Terpadu  (Posyandu)  bertugas  mengawasi  kesehatan  gizi  anak.  Data  antropometri,  atau  ukuran tubuh manusia, seperti tinggi dan berat badan, merupakan bagian dari prosedur pemantauan ini. Variabel lainnya meliputi pengukuran posisi dan  keluhan  yang  telah  disampaikan. Penelitian  ini  memiliki  tujuan  guna  menggunakan  algoritma Random  Forest untuk mengklasifikasikan  status  gizi  anak  di  Kecamatan  Nglegok. Penelitian  ini  menggunakan  matriks  konfusi  untuk  mengevaluasi  hasil hutan secara acak. Empat skenario, masing-masing dengan data pelatihan dan pengujian, dibuat dari data tersebut untuk melakukan pengujian.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pembagian  data  pelatihan  90%  dan  10%  pengujianmerupakan  skenario  optimal, dengan akurasi 88,6%, presisi 88,1%, recall 88,6%, dan F1-Score 88,2%.
Kata Kunci: Status Gizi; Random Forest; Klasifikasi; Confusion Matrix; Anthropometri.
Abstract− The future growth and development of toddlers is greatly influenced by nutritional problems at the age of 0-59 months. To achieve optimal health, high nutritional status is required. Improper development, insufficient energy for exercise, decreased immunity, and long-term impaired brain function can all be caused by malnutrition. In this case, the Integrated Service Center Post(Posyandu) is tasked with monitoring children's nutritional health. Anthropometric data, or human body measurements, such as height and weight, are part of this monitoring procedure. Other variables include position measurements and complaints that havebeen submitted. The aim of this research is to use the Random Forest algorithm to classify the nutritional status of children in Nglegok District. This study uses a confusion matrix to evaluate random forest yields. Four scenarios, each with training and test data, are created from the data to perform testing. The test results show that dividing 90% training data and 10% testing is the optimal scenario, with accuracy of 88.6%, precision of 88.1%, recall of 88.6%, and F1-Score of 88.2%.
Keywords: Nutritional Status; Random Forest; Classification; Confusion Matrix; Anthropometry

## 1. PENDAHULUAN
Gizi  adalah  istilah  untuk  makanan  yang  penting  bagi  perkembangan,  pertumbuhan,  dan kesehatan  tubuh seseorang  [1].  Memiliki  status  gizi  yang  tinggi  diperlukan  untuk  mencapai  kesehatan  yang  optimal.  Gizi  yang  tidak memadai  dapat  mengakibatkan  keterlambatan  perkembangan,  kekurangan  energi  untuk  berolahraga,  penurunan kekebalan tubuh, dan gangguan fungsi otak dalam jangka panjang, terutama pada balita antara usia 0 dan 59 bulan [2]. Sehingga,  sangat  penting untuk  mengonsumsi  makanan-makanan  bernutrisi  dan  baik  untuk  tubuh  mereka  [3].  Teknik pengukuran tubuh manusia yang dikenal dengan nama “Antropometri” dapat digunakan untuk menilai kondisi  gizi balita. Dengan mmpertimbangkan usia serta jenis kelamin dari balita, pendekatan ini mengukur berat badan dan tinggi balita [4] . Pengukuran antropemetri adalah gabungan dari banyak penanda yang banyak digunakan untuk mengevaluasi kesehatan gizi.  Metrik  yang  digunakan  dalam  antropometri  pada  dasarnya  adalah  penilaian  ukuran  tubuh manusia. Diantaranya yaitu, indek berart badan menurut tinggi badan, tinggi badan menurut umur, massa tubuh menurut umur, serta indeks berat badan menurut umur [5].
Berdasarkan temuan kajian kesehatan dasar Kemenkes RI pada tahun 2018, 17,7% anak usia di bawah lima tahun mengalami masalah gizi. Proporsi ini terdiri dari 3,9% dan 13,8% anak balita yang mengalami kekurangan gizi [6]. Untuk menangani permasalahan kesehatan dan status gizi balita, Di Kecamatan Nglegok dilakukan pengawasan status gizi balita melalui Pos Pusat Pelayanan Terpadu (Posyandu). Pengukuran tinggi badan, berat badan, posisi pengukuran, dan gejala yang dilaporkan merupakan bagian dari prosedur pengawasan ini. Informasi yang dikumpulkan kemudian dicatat secara manual di buku KMS untuk mengetahui status gizi balita dengan perbandingan menggunakan titik acuan yang berasal dari data  pengukuran  dan  dilakukan  proses  pengecekan  status  gizi  menggunakan  aplikasi  khusus  yang  digunakan  untuk menganalisis  status  gizi.  Di  Kecamatan  Nglegok  mengalami  peningkatan  status  gizi  buruk  pada  balita.Deteksi  dini terhadap kondisi gizi anak sangatlah penting,hal ini memicu penelitian algoritma Machine Learning [7]. Penelitian ini memiliki tujuan guna mengembangkan suatu model Machine Learning yang menggunakan pendekatan Random Forest guna mengklasifikasi status gizi balita . Model ini diharap nantinya mampu memberikan status gizi secara cepat dan akurat untuk mendukung upaya mencapai target penurunan gizi buruk padabalita dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi serta tingkat akurasi yang tinggi yang bisa diberikan oleh Random Forest . Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  Sathiya  [8],  penerapan  metode random  forest dalam  klasifikasi  penyakit Parkinson  juga  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  mencapai  96%.  Dalam  studi  yang  dilakukan  oleh  Pahlevi  [9] penerapan metode random forest dalam klasifikasi kelayakan kredit memberi tingkat akurasi kebenaran sebanyak 78,60% dan mempunyai nilai Area Under  The Curve ( AUC) sebanyak 0,0907. Studi yang  dilakukan oleh Chauhan [10] yang membandingkan berbagai metode machine learning untuk mendeteksi dini penyakit pada tanaman menunjukkan bahwa
random forest mencapai tingkat akurasi yang superior dibandingkan dengan metode lain yangdievaluasi dalam penelitian tersebut, termasuk naive bayes, decision tree, k-nearest neighbor dan support vector machine . Studi yang dilakukan Akbar Ariyadi  [7]  skenario  optimal  dengan  akurasi  terbesar  yaitu  90,1%,  presisi  sebesar  71,4%  serta  recall  sebesar  62,5%, memakai 80% data untuk pelatihan lalu sebesar 20% untuk pengujian ketika pendekatan random forestdigunakan untuk mengkategorikan balita yang mengalami tunting.
Berdasarkan permasalahan dan penjelasan yang diuraikan, maka machine learning dengan pendekatan Random Forest sangat  tepat  untuk  mengkategorikan  kondisi  gizi  balita  karena  tingkat  akurasi  metode  yang  tinggi.  Untuk mengetahui persentase penurunan gizi, penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan penilaian status gizi yang tepat di tahun mendatang khususnya di Kabupaten Nglegok sendiri. Selain mengkategorikan status gizi, penelitian ini juga fokus pada identifikasi variabel-variabel yang paling berpengaruh terhadap status gizi balita. Analisis ini memberikan wawasan yang lebih dalam yang dapat digunakan untuk intervensi yang lebih tepat sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Beberapa prosedur yang harus diikuti didalam suatu penelitian guna mewujudkan tujuan penelitian yang sudah ditentukan disebut dengan tahapan penelitian. Enam langkah diambil dalam pelaksanaan penelitian ini. Tinjauan literatur, identifikasi masalah,pengumpulan  data,  pengolahan  data,  dan  representasi  model  hutan  acak  adalah  langkah  awal  dalam  proyek penelitian ini. selanjutnya hasil akan di evaluasi menggunakan confusion matrix [11].

## Gambar  1. Diagram Alir Tahapan Penelitian
Gambar 1 menggambarkan alur tahapan penelitian yang akan dilaksanakan [12] . Didalam penelitian ini, langkah pertama yaitu melaksanakan studi literatur untuk mengumpulkan informasi yang berkaitan dengan topik penelitian serta beberapa  referensi  mengenai  algoritma  yang  akan  digunakan.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  masalah untuk memahami topik penelitian dan menentukan faktor-faktor yang terkait. Kemudian mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk penelitian ini. Penelitian ini akan memanfaatkan data Status Gizi yang dikumpulkan dari ahli gizi di Puskesmas Nglegok. Selanjutnya dilakukan seleksi data yang berpengaruh besar pada status gizi balita,menghilangkan nilai null, dan memilih atribut yang relevan dan melakukanpengolahan data yang sudah di seleksi dengan metode random forest yang  dimana  akan  membagi  data  training  dan  data  test  untuk  menghasilkan  data  yang  bersifat  prediktif.  Nilai akurasi, presisi, recall, dan Skor F1 dihitung menggunakan  matriks  konfusi berdasarkan hasil prediksi, pengujian, dan data pelatihan.

## 2.2 Status Gizi
Kondisi gizi adalah suatu keadaan fisik individu yang bisa diketahui melalui asuapan makanan yang dikonsumsi, dan hal ini bisa berdampak pada tingkat kognitif individu [13]. Untuk menafsirkan kondisi gizi balita, diperlukan ambang batas tertentu.  Hasilnya,  berat  badan  (BB)  dan  usia  setiap  balita  diubah  menjadi  Z-score  menggunakan  rumus antropometri umum yang disediakan oleh WHO. Perhitungan Z-Score mengikuti persamaan 1 sebagai berikut [14]:
Nilai Simpang Baku Rujukan (1)
Untuk  menilai  status  gizi  anak,  berbagai  indeks  dapat  digunakan  yang  mencakup  perbandingan  berat  badan terhadap umur (BB/U), tinggi badan terhadap umur (TB/U), dan tinggi badan terhadap berat badan (TB/BB). Masing- masing  indeks  ini  memiliki  ambang  batas  yang  membantu  dalam  mengidentifikasi  apakah  status  giziseorang anak tergolong buruk, kurang, normal, atau lebih. Pada tabel 1 dijelaskan detail mengenai ambang batas yang digunakan pada setiap indeks.
Tabel 1 . Kategori status gizi balita Indeks Status Gizi Ambang Batas BBerat Badan Terhadap      Umur (BB/U) Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Normal Gizi Lebih <-3,0 SD <-2,0 SD Sampai >= -3,0 SD >= -2 SD sampai 2,0 SD >2,0 SD TiTinggi Badan terhadap                Umur (TB/U) Sangat Pendek Pendek Normal Tinggi <-3,0 SD <-2,0 SD Sampai >= -3,0 SD >= -2,0 Sampai 2,0 SD > 2,0 SD
Tinggi Badan terhadap                  Berat Badan (TB/BB)
Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Normal Gizi Lebih <-3,0 SD <-2,0 SD Sampai >= - 3,0 SD >= -2 SD sampai 2,0 SD > 2,0 SD
Status gizi anak dikategorikan menurut indeks masing-masing, sebagaimana dijelaskan secara rinci pada tabel di atas.  Penggunaan  bagan  ini  sangat  penting  untuk  intervensi  gizi  yang  optimal  dan  melacak  pertumbuhan  dan perkembangan anak.
Tabel 1 menunjukkan bahwa klasifikasi Status Gizi Balita dibedakan menjadi empat, yaitu :
a. Gizi Buruk
Gizi  buruk  adalah  kondisi  di  mana  seseorang  tidak  mendapatkan  asupan  nutrisi  yang  cukup  untuk  memenuhi kebutuhan tubuhnya. Hal ini bisa disebabkan oleh kekurangan kalori, protein, vitamin, dan mineral yang diperlukan untuk pertumbuhan dan fungsi tubuh yang normal.
b. Gizi Kurang
Gizi  kurang  adalah  kondisi  di  mana  seseorang  tidak  mendapatkan  asupan  nutrisi  yang  cukup  untuk  memenuhi kebutuhan tubuhnya secara optimal, tetapi kondisinya tidak seberat gizi buruk. Ini bisa terjadi ketika asupan makanan sehari-hari tidak mencukupi jumlah atau kualitas nutrisi yang dibutuhkan tubuh, termasuk karbohidrat, protein, lemak, vitamin, dan mineral.
c. Gizi Normal
Gizi  normal  adalah  kondisi  di  mana  seseorang  mendapatkan  asupan  nutrisi  yang  cukup  dan  seimbang  untuk memenuhi  kebutuhan  tubuhnya,  sehingga  dapat  menjalankan  fungsi-fungsi  tubuh  dengan  baik.  Kondisi  gizi  normal mendukung  pertumbuhan  yang  optimal,  perkembangan  fisik  dan  mental,  serta  menjaga  kesehatan  dan  kesejahteraan secara keseluruhan.
d. Gizi Lebih
Gizi lebih adalah kondisi di mana seseorang mengonsumsi lebih banyak kalori, lemak, gula, atau nutrisi tertentu dari yang dibutuhkan tubuh, yang dapat menyebabkan kelebihan berat badan atau obesitas dan masalah kesehatan lainnya. Kondisi  ini  biasanya  disebabkan  oleh  pola  makan  yang  tidak  seimbang,  konsumsi  makanan  tinggi  kalori  dan  rendah nutrisi, serta kurangnya aktivitas fisik.

## 2.3 Balita
Anak-anak yang berusia antara  1 sampai 3 tahun disebut balita. Ini adalah tahap perkembangan pertama setelah masa bayi  dan  sebelum  usia  prasekolah.  Balita  tumbuh  dan  berkembang  dengan  cepat  pada  masa  ini  di  sejumlah  bidang, termasuk fisik, kognitif, sosial, dan emosional. Mereka mulai berjalan, mengucapkan kata-kata pertama, dan memperoleh kemampuan sosial dasar.
Pada  Usia  ini,  balita  memerlukan  pertimbangan  khusus  dalam  hal  kesehatan,  pola  makan,  dan  stimulasi  di sekitar agar  perkembangannya  maksimal.  Interaksinya  dengan  orang  tua,  pengasuh  lain,  dan  lingkungannya berdampak besar  terhadap  perkembangannya  di  usia  ini.  Selain  itu,  penting  untuk  melakukan  pemeriksaan  kesehatan secara rutin, termasuk vaksinasi dan kunjungan medis, untuk menjamin pertumbuhan dan perkembangan yang sehat.

## 2.4 Machine Learning
Pembelajaran  mesin  (ML)  sebuah  penerapan  kecerdasan  buatan  (AI),  adalah  untuk  menciptakan  sistem  pembelajaran
mandiri yang tidak memerlukan pemrograman terus-menerus. Sebelum menghasilkan hasil, pembelajaran mesin (ML) memerlukan  data,  atau  data  pelatihan.  Sederhananya,  pembelajaran  mesin  adalah  proses  mengajar  komputer  untuk mencapai tujuan tertentu atau menyelesaikan tugas tertentu berdasarkan data pelatihan atau pengalaman sebelumnya .
Ada beberapa algoritma pembelajaran mesin yang tersedia saat ini yang dapat dibuat dan digunakan untuk berbagai tugas. Sebuah penelitian dilakukan untuk mengevaluasi kinerja beberapa algoritma pembelajaran mesin, seperti Naïve Bayes (NB), Radial Basis Function (RBF), dan Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest [15]. Pembelajaran  mesin  ( Machine  Learning )  dapat  dibagi  menjadi  dua  konsep  utama  dalam  pembelajaran.  Yang pertama adalah Supervised Learning , yaitu teknik pembelajaran mesin yang membuat suatu fungsi berdasarkan data yang ada. Dalam pengertian ini dapat dikatakan bahwa teknik ini menggunakan data yang tersedia secara rinci dan terklasifikasi dengan baik, yang akan digunakan untuk membuat model data pada saat proses uji dilakukan dengan menggunakan data baru beserta data yang telah dikumpulkan sebelumnya.
Yang  kedua  adalah Unsupervised  Learning ,  yaitu  teknik  pembelajaran  mesin  yang  bertujuan  untuk merepresentasikan pola masukan yang berasal dari data pelatihan. Perbedaan antara Pembelajaran  Tanpa Supervisi dan Pembelajaran yang Diawasi adalah bahwa Pembelajaran Tanpa Supervisi tidak menyertakan klasifikasi data masukan apa pun. Unsupervised learning merupakan teknik penting dalam machine learning karena didasarkan pada sistem kerja yang sama  dengan pekerjaan  manusia,  artinya dalam proses  pembelajaran  tidak  tersedia role model,  informasi,  atau  contoh yang  dapat  dijadikan  model  untuk  melaksanakan  pembelajaran.  proses  uji  coba  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah dengan data baru [16].

## 2.5 Metode Random Forest
Teknik  pembelajaran  mesin  yang  disebut Random  Forest menggabungkan  data  dari  banyak  pohon  keputusan  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Dibandingkan  dengan  pendekatan  Classification  and  Regression  Tree  (CART), algoritma ini memiliki beberapa keunggulan. Ini merupakan perpanjangan dari metode CART. Karena Random Forest membuat beberapa pohon keputusan berdasarkan data dan atribut yang dipilih secara acak, kadang-kadang disebut sebagai "hutan" karena banyaknya pohon keputusan. Selanjutnya, semua pohon keputusan yang dibuat digunakan untuk menguji data  di Random  Forest ,  dan  hasilnya  ditentukan  dengan  melihat  sebagian  besar  respons  yang    diberikan  oleh  pohon random  forest [16].  Proses  pembentukan  pohon  keputusan  di  Random  Forest  meliputi  penentuan  atribut  akar  yang didasarkan pada nilai gain yang dihitung dari entropi. Proses tersebut diulangi pada setiap atribut sampai seluruh instance mempunyai kelas yang sama [7].
Adapun alur dan rumus untuk menentukan pohon keputusan adalah sebagai berikut: Rumus entrophy. Adapun rumus entrophy tertera pada persamaan 2.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 ( 𝑆) =   𝛴 ⅈ=1 𝑛 −  𝑃ⅈ ∗  log 2  𝑃ⅈ (2)
Persamaan  2  menunjukkan  rumus  entrophy  untuk  menentukan  pohon  keputusan.  Dimana  Himpunan  kasus  (S) merupakan kumpulan data atau fenomena yang diamati dalam suatu studi. Fitur (A) dalam konteks ini adalah karakteristik atau variabel yang diamati pada setiap kasus dalam S. Jumlah partisi (n) merujuk pada pembagian atau segmentasi dari himpunan  kasus  S.  Proporsi  (Pi)  adalah  persentase  atau  bagian  dari  setiap  partisi  Si  terhadap  total  himpunan  S, menggambarkan distribusi atau komposisi dari S dalam setiap n partisi.
Menentukan Gain menggunakan persamaan berikut:
𝐺𝑎ⅈ𝑛 ( 𝑆, 𝐴 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑆) −   𝛴 ⅈ=1 𝑛 |𝑆𝑖|
|𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑆 ⅈ ) (3)
Persamaan  3  menunjukkan  rumus  entrophy  untuk  menentukan  pohon  keputusan.  Dimana  Himpunan  kasus  (S) merujuk  pada  total  entitas  atau  data  yang  diamati  dalam  konteks  analisis.  Atribut  (A)  merupakan  karakteristik  atau variabel yang diukur atau diamati pada setiap kasus dalam S. Jumlah partisi atribut A (n) adalah pembagian atau segmen yang dibuat berdasarkan nilai-nilai atribut yang berbeda dalam A. |Si| mengindikasikan jumlah kasus yang termasuk dalam partisi ke-i dari atribut A, sementara |S| mewakili jumlah total kasus dalam himpunan S secara keseluruhan.
Gambar  2. Alur Proses Klasifikasi Random Forest
Alur  proses  klasifikasi random  forest ditunjukkan  pada gambar  2.  Dimana  langkah pertama  dimulai  dari  input data, Random sampling data, membuat pohon keputusan. Setelah membuat pohon keputusan dan jumlah pohon keputusan belum  sesuai  maka  akan  terjadi  proses  perulangan  random  sampling  data  sampai  menemukan  pohon  keputusan  yang diinginkan. Jika sudah menemukan jumlah pohon yang sesuai mka dilanjutkan dengan voting pohon yang terbaik dan diakhiri dengan menampilkan hasil klasifikasi model random forest.

## 2.6 Pengujian
Pengujian Evaluasi kinerja model klasifikasi dapat memakai confusion matrix [17]. Confusion matrix ialah satu diantara teknik  yang  dipakai  guna  menilai  seberapa  baik  model  klasifikasi  bekerja  yang  mengukur  seberapa  efektifmodel memprediksi kelas  data.  Empat  komponen utama confusion  matrix ialah True  Positive (TP), False  Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN). Komponen-komponen ini memungkinkan peneliti untuk menghitung metrik penilaian kinerja seperti presisi, akurasi, f1-Score,dan perolehan [7].
Berdasarkan confusion  matrix ,  sejumlah  ukuran  dapat  digunakan  untuk  menilai  performa  model,  termasuk  f1- Score, akurasi, presisi, dan perolehan [18] . Adapun rumus confusion matrix dapat dilihat melalui persamaan berikut:
Accuracy  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛  = TP TP + FP (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN (6) F1 − Score  = 2𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)
a. Presisi mengacu pada seberapa dekat hasil pengukuran satu sama lain atau seberapa konsisten hasil pengukuran
b. Akurasi mengacu pada seberapa dekat hasil pengukuran dengan nilai sebenarnya atau nilai referensi
c. Recall digunakan untuk menilai seberapa baik suatu model bisa mendeteksi sebagian besar sampel positif yang sebenarnya [7].
d. F1 Score adalah metrik kinerja yang digunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi, terutama ketika data memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, kondisi gizi balita di Posyandu Kecamatan  Nglegok Kabupaten Blitar dikategorikan menggunakan algoritma Random Forest . Tahapan algoritma random forest dalam menyelesaikan masalah meliputi pengimpulan data, pengolahan  data,  dan  representasi  model  hutan  acak,  dan  melakukan  evaluasi  hasil  dengan  menggunakan confusion matrix. Beberapa faktor yang berkaitan terhadap status gizi, seperti jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, usia, ZS menurut  TB/U,  BB/U,  dan  TB/U,  dan  label  status  gizi,  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  karakteristik kategorisasi.Berdasarkan  karakteristik  tersebut,  algoritma Random  Forest digunakan  untuk  menilai  data  dan mengkategorikan status gizi. Penelitian ini bertujuan guna mengidentifikasi variabel-variabel  yang mempengaruhi status gizi balita dan membuat model klasifikasi yang dapat mengkategorikan status gizi secara akurat dengan menggunakan informasi yang ada. Adapun hasil yang diperoleh dari algoritma random forest adalah 88,6%, presisi 88,1%, recall 88,6%, dan F1-Score 88,2%.

## 3.1 Pengumpulan Data
Tabel 2 menunjukkan Data Status Gizi yang akan dipergunakan didalam penelitian. Data status gizi balita tersebut didapat dari ahli gizi di Puskesmas Nglegok. Data yang dikumpulkan berjumlah 2.542 informasi status gizi balita. NO, Nama Balita,Jenis  Kelamin,Usia,Berat  Badan,Tinggi  Badan,  Nilai  ZS  (tinggi  badan/umur,  berat  badan/tinggi  badan,  berat badan/umur) dan label status gizi (tinggi badan/umur, berat badan/tinggi badan, berat badan/umur) adalah atribut yang terdapat dalam kumpulan data.
Tabel 2 . Data gizi balita NO NAMA Jenis Kelamin Tgl.Lahir Umur BB  TB NILAI Z_SCORE STATUS GIZI Tgl Bln  Thn TB / U  BB /U  BB /TB TB / U BB / U BB / TB 1 Aldebara L 30  6  2021  0 Tahun - 6 Bulan - 12Hari 7 65  - 1,52  -1,31  -0,46  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 2 Rafaeza L 31  7  2019  2 Tahun - 5 Bulan - 11Hari  13,9  97  1,64  0,45  -0,57  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 3 M Alik L 30  11  2017  4 Tahun - 1 Bulan - 10Hari  14,9  101  -0,73  -0,83  -0,59  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 4 Izma Lubna L 31  5  2018  3 Tahun - 7 Bulan - 12Hari  13,5  83  -4,4  -1,16  2,2  Sangat Pendek  Berat Badan Normal  Gizi Lebih 2537 ELGHAFI JALALUDIN R L 25  11  2019  2 Tahun - 1 Bulan - 18Hari  13,5  94  1,75  0,69  -0,29  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 2538 DIKE VIRGINNIS SHOLIHAH P 20  3  2019  2 Tahun - 9 Bulan - 24Hari  13,7  98,5  1,35  0,15  -0,87  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 2539 JAZDIEN BARRATA L 11  4  2019  2 Tahun - 8 Bulan - 30Hari  14,5  99  1,39  0,4  -0,48  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 2540 UAURELLIA GYSKA NAYSILLA PUTRI P 9 6  2018  3 Tahun - 7 Bulan - 4 Hari  16,95  104  1,03  0,8  0,32  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik 2541 NABILA RAMADHANI P P 27  5  2018  3 Tahun - 7 Bulan - 21Hari  19,3  100  -0,03  1,66  2,49  Normal Risiko Lebih Gizi Lebih 2542 MALWI MUSTOFA L 18  10  2018  3 Tahun - 2 Bulan - 24Hari 13  97,5  -0,1  -1,07  -1,53  Normal Berat Badan Normal  Gizi Baik

## 3.2 Pre-Processing Data
Langkah awal dan paling penting dalam menyiapkan data untuk pemodelan klasifikasi adalah pre-processing. Beberapa tahapan persiapan yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi [18]:
a. Seleksi data.
Sejumlah faktor antara lain jenis kelamin, umur, BB, TB, Nilai ZS (tinggi badan/umur, berat badan/tinggi badan, berat  badan/umur) dan  label status  gizi  (tinggi  badan/umur,  berat  badan/tinggi  badan,  berat  badan/umur),  mempunyai pengaruh yang signfikan terhadap pengolahan klasifikasi kondisi gizi.
b. Pembersihan data
Pada tahap ini memastikan Menghapus kolom yang tidak relevan terhadap klasifikasi dan mengatasi data yang kosong maupun data yang duplikat sehingga tidak mempengaruhi proses klasifikasi.

## c. Transformation Data
Pada tahap ini melakukan proses mengubah data non-numerik menjadi format numerik agar dapat digunakan dalam analisis kemudian membagi dataset ke variabel X dan Y.

## 3.3 Implementasi Random Forest
Algoritma Random Forest diimplementasikan menggunakan Google Colab dan bahasa pemrograman python serta modul Scikit-learn .Seratus pohon dihasilkan untuk digunakan dalam teknik ini. Untuk menemukan cabang yang optimal, entropi dan gain harus dihitung selama proses pembangunan pohon. Seratus pohon digunakan dalam klasifikasi Hutan Acak ini, dengan delapan cabang per pohon. Pembagian optimal ditentukan dengan mengambil Akar kuadrat dari total fitur. Kualitas pembelahan pohon diukur menggunakan entropi. Setidaknya ada dua sampelper leaf  node  [19].  Kelas  mayoritas  menentukan  hasil  dalam  langkah  prediksi,  yang  ditentukan  melalui  “voting” menggunakan  temuan dari semua pohon. Penting diketahui bahwasanya instrumen ini tidak menyajikan data dari tiap pohon keputusan.
3.4 Pengujian
Evaluasi confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  pengujian  model Random  Forest .  Confusion  Matrix  menawarkan informasi  penting  tentang  perolehan  model,  akurasi,  presisi,  dan  skor  f1[19].Empat  skenario  pemisahan  data  dengan persentase pelatihan dan pengujian yang bervariasi digunakan dalam pengujian hutan acak untuk menilai kinerja model dalam kondisi yang beragam. Empat skenario yang digunakan adalah 60% data training dan 40% data testing,70% data training dan 30% data testing, 80% data training dan 20%data testing, dan skenario terakhir adalah 90% data training dan 10% data testing [19].
Hasil  pengujian  model Random  Forest untuk  empat  skenario  tersebut  menghasilkan  empat Confusion  Matrix yang berbeda. Masing-masing Confusion Matrix menampilkan akurasi, presisi, perolehan, dan f1-score dari pengujian model yang ditampilkan oleh confusion matrix .
a. Skenario 60% data training dan 40% data testing.
Gambar 2. Hasil Skenario 60% data training dan 40% data testing
Gambar 2 menunjukkan bahwa evaluasi terhadap model yang dibangun menggunakan skenario pemisahan data training sebesar 60% dan data testing sebesar 40%, diperoleh hasil yang cukup baik. Model yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 85.5%, yang menunjukkan seberapa baik model dalam melakukan prediksi yang benar secara keseluruhan. Selain itu, nilai precision sebesar 84.0% mengindikasikan bahwa dari semua prediksi positif yang dibuat  oleh  model,  sebanyak  84.0%  di  antaranya  adalah  benar-benar  positif.  Recall  atau  tingkat  keberhasilan  dalam mengidentifikasi  keseluruhan  kelas  positif  mencapai  85.5%,  sementara  nilai  F1-score  sebesar  84.4%  menunjukkan keseimbangan antara precision dan recall. Hasil ini menegaskan bahwa model yang dikembangkan memiliki kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi data.
b. Skenario 70% data training dan 30% data testing.
Gambar 3. Hasil Skenario 70% data training dan 30% data testing
Gambar 3 menunjukkan skenario di mana data training sebesar 70% dan data testing sebesar 30%, hasil evaluasi terhadap model menunjukkan performa yang sangat baik. Model ini berhasil mencapai tingkat  akurasi sebesar 85.8%, yang mengindikasikan tingkat kebenaran prediksi secara keseluruhan. Precision, yang mengukur proporsi prediksi positif yang benar dari keseluruhan prediksi positif, mencapai 84.5%. Recall, atau tingkat keberhasilan dalam mengidentifikasi keseluruhan kelas positif, juga mencapai 85.8%. Selain itu, nilai F1-Score sebesar 84.8% menunjukkan keseimbangan yang  baik  antara  precision  dan  recall.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  kuat  dalam melakukan klasifikasi pada data, serta memberikan keyakinan bahwa model dapat digunakan secara efektif untuk tujuan klasifikasi di masa mendatang.
c. Skenario 3 dengan 80% data training dan 20% data testing.
Gambar 4. Hasil Skenario 80% data training dan 20% data testing
Gambar 4 menunjukkan skenario di mana data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%, untuk pengujian dalam klasifikasi status gizi balita, model yang dikembangkan menunjukkan performa yang sangat baik. Tingkat akurasi model  mencapai  87.8%,  mencerminkan  kemampuan  model  dalam  membuat  prediksi  yang  tepat  secara  keseluruhan. Precision,  yang  mengukur  ketepatan  prediksi  positif  dari  semua  prediksi  positif  yang  dibuat,  mencapai  87.1%, menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model  adalah  benar.  Recall,  yang  mengukur seberapa baik model dalam mengidentifikasi keseluruhan kelas positif, juga tinggi yaitu 87.8%.  Selain  itu,  nilai  F1- Score  sebesar  87.3%  menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara  precision  dan recall. Hasil ini menegaskan bahwa model memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan data, baik pada data yang digunakan untuk melatih model maupun pada data yang diuji yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan demikian, model ini dapat diandalkan untuk  aplikasi  praktis  dalam berbagai  bidang  seperti  pengenalan  pola, prediksi,kalsifikasi  dan  pengambilan keputusan
berbasis data.
d. Skenario 4 dengan 90% data training dan 10% data testing.
Gambar 5. Hasil Skenario 90% data training dan 10% data testing
Gambar  5  menunjukkan  skenario  di  mana  90%  data  digunakan  untuk  melatih  model  dan  10%  sisanya  untuk pengujian, model yang dikembangkan berhasil memberikan hasil evaluasi yang sangat  baik dalam mengklasifikasikan status gizi balita. Akurasi  model mencapai 88.6%, menunjukkan tingkat kebenaran prediksi secara keseluruhan dalam mengidentifikasi status gizi balita. Precision sebesar 88.1% menunjukkan proporsi prediksi positif yang benar dari semua prediksi positif yang dibuat oleh model, sementara recall mencapai 88.6%, mengindikasikan keberhasilan model dalam mengidentifikasi  sebagian  besar  kasus  status  gizi  yang  sebenarnya.  Selain  itu,  F1-  Score sebesar  88.2%  menunjukkan keseimbangan  yang  baik  antara  precision  dan  recall,  yang  penting  untuk  mengukur  performa  model  dalam mengklasifikasikan status gizi balita dengan akurat. Hasil ini memberikan keyakinan bahwa model yang dikembangkan dapat  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  mendukung  upaya  pencegahan  dan  intervensi  gizi  balita,  serta  membantu pengambilan keputusan yang tepat dalam konteks kesehatan masyarakat.
Hasil pengujian menunjukkan seberapa baik kinerja model dalam kasus pemisahan data. Model Random Forest memiliki kinerja terbaik ketika terdapat 90% data pelatihan dan 10% data pengujian  [7]. Hal ini menunjukkan bahwa skenario ini memberikan hasil terbaik dalam mengkategorikan status gizi balita. Meskipun tidak sebaik skenario dengan 90% data pelatihan dan 10% data pengujian, skenario lain masih memiliki kinerja yang baik. Secara keseluruhan, hasil pengujian menunjukkan  bahwa model Random Forest dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan status gizi balita dan kinerja model mungkin dipengaruhi oleh kondisi pemisahan data yang sesuai.

## 3.5 Perbandingan Nilai Confusion Matrix
Setelah  melakukan  pengujian  model  Random  Forest  menggunakan  confusion matrix  dengan  membandingkan  empat skenario pemisahan data latih dan data uji. Gambar 4 menunjukkan perbedaan hasil evaluasi model Random Forest dalam mengkategorikan status gizi balita. Metrik yang digunakan termasuk akurasi, precision, recall,dan  F1-score.

## Gambar  6. Perbandingan confusion matrix
Gambar 6 menunjukkan bahwa perbandingan empat skenario yang membagi data pelatihan dan data pengujian untuk  mengevaluasi  model Random  Forest menggunakan confusion  matrix [20] . Meskipun  nilai-nilai  dalam  keempat skenario  tersebut  berbeda-beda,  namun  tidak  banyak  berubah.  Namun  skenario  dengan  distribusi  data  latih  90%  dan distribusi  data  pengujian  10%  sehingga  memperoleh  nilai  paling  besar,  dengan  akurasi  88,6%,  presisi  88,1%,  recall 88,6%, dan  F1-Score 88,2%.

## 4. KESIMPULAN
Bisa diambil kesimpulan bahwasanya algoritma Random Forest mempunyai akurasi yang baik didalam mengidentifikasi status gizi anak berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dilakukan. Metode Random Forest diuji menggunakan data  status  gizi  balita,  dan  hasilnya  memperlihatkan  bahwasanya  dengan  memakai  90%  data  training  serta  10%  data testing dapat memberikan hasil skenario terbaik dengan akurasi 88,6%, presisi 88,1%, recall 88,6%, dan F1-Score 88,2%. Untuk meningkatkan universalitas dan keakuratan model, lebih banyak  data  dari berbagai demografi dan wilayah harus
dikumpulkan, sesuai dengan saran penelitian. Model ini dapat lebih memahami variasi status gizi balita yang lebih luas dengan  menyertakan  data  yang  lebih  beragam.  Menggunakan  teknik  alternatif  adalah  cara  lain  untuk  meningkatkan efektivitas.

## REFERENCES
[1] M.  K-means,  O.  Purwaningrum,  Y.  Y.  Putra,  and  A.  A.  Arifiyanti,  “Penentuan  Kelompok  Status  Gizi  Balita  dengan Menggunakan,” vol. 15, no. 2, pp. 129–136, 2021.
[2] E. N. Candra, I. Cholissodin, and R. C. Wihandika, “Klasifikasi Status Gizi Balita menggunakan Metode Optimasi Random Forest dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Puskesmas Cakru),” vol. 6, no. 5, pp. 2188–2197, 2022.
[3] H. Saleh, M. Faisal, and R. I. Musa, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 120–126, 2019, doi: 10.51876/simtek.v4i2.60.
[4] H. S. T. B. Hafizan and A. N. S. T. B. Putri, “Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi,” J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 1, no. 2, pp. 68–72, 2020.
[5] A. Y. Atmanegara, I. A. E. Zaeni, D. Lestari, and Y. S. A. Gumilang, “Alat Pengukur Status Gizi Balita Berdasarkan Berat dan Panjang  Badan  Menggunakan  Indeks  Antropometri  Dengan  Metode  Logika  Fuzzy,” JASIEK  (Jurnal  Apl.  Sains,  Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 9–22, 2022, doi: 10.26905/jasiek.v4i1.8352.
[6] Kemenkes RI, Injeksi 2018 . 2020.
[7] M.  R.  Akbar  Ariyadi,  S.  Lestanti,  and  S.  Kirom,  “Klasifikasi  Balita  Stunting  Menggunakan  Random  Forest  Classifier  Di Kabupaten Blitar,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 6, pp. 3846–3851, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i6.7822.
[8] T. Sathiya, R. Reenadevi, and B. Sathiyabhama, “Random Forest Classifier based detection of Parkinson’s disease,” vol. 25, no. 5, pp. 2980–2987, 2021.
[9] O.- Pahlevi, A.- Amrin, and Y.- Handrianto, “Implementasi Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk Penilaian Kelayakan Kredit,” J. Infortech , vol. 5, no. 1, pp. 71–76, 2023, doi: 10.31294/infortech.v5i1.15829.
[10]  D. Chauhan, R. Walia, C. Singh, M. Deivakani, M. Kumbhkar, and A. Professor, “Detection of Maize Disease Using Random Forest Classification Algorithm,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 12, no. 9, pp. 715–720, 2021.
[11]  E. R. Pratama and J. B. B. Darmawan, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Jaringan Syaraf,” Ris. dan Teknol. Terap. , pp. 1–10, 2021.
[12]  P.  R.  Togatorop,  M.  Sianturi,  D.  Simamora,  and  D.  Silaen,  “Optimizing  Random  Forest  using  Genetic  Algorithm  for  Heart Disease Classification,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 1, p. 60, 2022, doi: 10.24843/lkjiti.2022.v13.i01.p06.
[13]  S. K. P. Loka and A. Marsal, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Status Gizi  Pada  Balita,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  8–14,  2023,  doi: 10.57152/malcom.v3i1.474.
[14]  R. Setiawan and A. Triayudi, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 777, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.
[15]  C. Chazar and B. Erawan, “Machine Learning Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 12, no. 1, pp. 67–80, 2020, doi: 10.37424/informasi.v12i1.48.
[16]  S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and F.  N.  Rahmawati,  “Implementasi  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif Songket  Palembang Berdasarkan  SIFT,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  310–320,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[17]  T.  Purwa,  “Perbandingan  Metode  Regresi  Logistik  dan  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Imbalanced  (Studi  Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, p. 58, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.
[18]  E.  Prasetyo  and  K.  Nugroho,  “Optimasi  Klasifikasi  Data  Stunting  Melalui  Ensemble Learning pada  Label  Multiclass  dengan Imbalance Data,” Techno.Com , vol. 23, no. 1, pp. 1–10, 2024, doi: 10.62411/tc.v23i1.9779.
[19]  N.  A.  Pramudhyta  and  M.  S.  Rohman,  “Perbandingan  Optimasi  Metode  Grid  Search  dan  Random  Search  dalam  Algoritma XGBoost untuk Klasifikasi Stunting,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 8, no. 1, pp. 19–29, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.6965.
[20]  A. N. Rachmi, “Implementasi Metode Random Forest Dan Xgboost Pada Klasifikasi Customer Churn,” pp. 1–101, 2020.