Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online at: https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA:

## Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 2 (2024) 164-171 e-ISSN: 2655 - 2574

## Visualisasi Prediksi Prevalensi Balita Menggunakan Algoritma Random Forest Pada Badan Pangan Indonesia
Roy Mubarak* 1 , Siti Maesaroh 2 , Mohamad Yusuf 3 , Kelik Budiana 4 , Muhammad Rizky Fahreza 5 1,2,3,5 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
4 Kepala Pusat Data dan Informasi Pangan BPN, Jakarta, Indonesia Email: *¹roy.mubarak@mercubuana.ac.id ; ²Siti.maesaroh@mercubuana.ac.id;
3 mhd.yusuf@mercubuana.ac.id; 4 kelik.budiana@badanpangan.go.id; 5 ayamku14.mr@gmail.com

## ABSTRAK
Dengan  meningkatnya  masalah  gizi  pada  balita  di  Indonesia,  terutama  di  wilayah  DKI  Jakarta, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  balita  yang  mengalami  masalah  gizi  berdasarkan Penggunaan  data  dari  Badan  Pangan  Nasional  (BPN)  sebanyak  3000  dataset.  enelitian  ini menggunakan  algoritma  Random  Forest  sebagai  metode  utama  untuk  memprediksi  prevalensi kekurangan  gizi  pada  balita  di  DKI  Jakarta.  Dengan  menggabungkan  teknik  ensambel  pohon keputusan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi,  yang  sebelumnya  telah terbukti  mencapai  rata-rata  di  atas  80%.  Metode  penelitian  mencakup  beberapa  tahapan  mulai  dari perumusan  masalah  hingga  penyajian  hasil,  dengan  menggunakan  desain  penelitian  studi  potong lintang  dan  metode  analisis  Knowledge  Discovery  in  Database.  Dataset  diproses  melalui  tahapan seleksi,  preprocessing,  transformasi,  data  mining  menggunakan  algoritma  Random  Forest,  dan evaluasi  menggunakan  rumus  RMSE  dan  MAE.  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan wawasan yang berguna dalam upaya penanggulangan masalah gizi pada balita di wilayah DKI Jakarta.
Kata kunci : Prediksi, Random Forest, Prevalensi Balita.
Mubarak,  R.,  Maesaroh,  S.,  Yusuf,  M.,  Budiana,  K.,  &  Fahreza,  M,  R.  (2024).  Visualisasi Prediksi  Prevalensi  Balita  Menggunakan  Algortima  Random  Forest  Pada  Badan  Pangan Indonesia. Journal  Cerita:  Creative  Education  of  Research  in  Information  Technology  and Artificial Informatics , 10(2), 164-171
DOI : https://doi.org/10.33050/cerita.v10i2.3176
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## ABSTRACT
This  study  aims  to  apply  the  Random  Forest  algorithm  to  predict  the  prevalence  of  malnutrition  in toddlers  in  DKI  Jakarta.  This  algorithm  was  chosen  because  it  has  been  proven  to  provide  high prediction accuracy, with an average above 80% in previous research. The research method includes stages of problem formulation, research objectives, research design, sample selection, data collection, data processing, interpretation of results, report preparation, and result presentation. The data used is sourced  from  the  National  Food  Agency  (BPN)  totaling  3000  datasets,  which  are  then  processed through  stages  of  selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining  using  the  Random  Forest algorithm, and evaluation using RMSE and MAE formulas. It is expected that the results of this study will provide valuable insights into efforts to address malnutrition issues in toddlers in the DKI Jakarta area.
Keywords : Prediction,Random Forest, Prevalence of Toddlers,Nutrition.

## I. PENDAHULUAN

## Gambar 1 Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) Kementerian Kesehatan 2022
Hasil  survei  terbaru  dari  Kementerian Kesehatan,  yaitu  Survei  Status  Gizi  Indonesia (SSGI),  menyoroti  empat  masalah  utama  terkait gizi  pada  balita  di  Indonesia.  Salah  satunya adalah  stunting,  yang  merupakan  kondisi  di mana  pertumbuhan  fisik  anak  terhambat  dan ukuran  tubuhnya  lebih  pendek  dari  standar  yang diharapkan.  Stunting  telah  menjadi  fokus  utama pemerintah dan masyarakat karena prevalensinya yang  masih  tinggi,  mencapai  21,6%  pada  tahun 2022.  Angka  ini  melebihi  ambang  batas  yang ditetapkan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO)  sebesar  20%,  menandakan  bahwa masalah  stunting  masih  berat  di  Indonesia. Meskipun  demikian,  terdapat  penurunan  sebesar 2,8 poin dari tahun sebelumnya, yang mencapai
24,4%.  Bahkan  jika  dibandingkan  dengan  tahun 2019, prevalensinya telah turun sebesar 6,1 poin, dari 27,7%.
Selain stunting,  masalah gizi lainnya adalah wasting  atau  kondisi  di  mana  balita  mengalami kekurangan gizi sehingga berat badannya rendah. Menurut  SSGI  tahun  2022,  prevalensinya  naik dari  7,1%  menjadi  7,7%.  Prevalensi  balita dengan berat badan di bawah standar (underweight)  juga  meningkat  menjadi  17,1% pada  tahun  2022,  naik  0,1  poin  dari  tahun sebelumnya.  Namun,  di  sisi  lain,  prevalensi balita dengan kelebihan berat badan ( overweight ) turun menjadi 3,5% pada tahun 2022, mengalami penurunan sebesar 0,3 poin dari tahun sebelumnya. Direktur Jenderal Kesehatan
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
Masyarakat, Maria Endang Sumiwi, menjelaskan bahwa  masalah  pertumbuhan  pada  anak  dimulai dengan  weight  faltering,  yaitu  kondisi  di  mana berat  badan  tidak  mengikuti  standar  yang diharapkan.Walaupun  tidak  mengindikasikan kemajuan  yang  baik,  namun  data  prevalensi balita  menunjukkan  pergerakan  yang  dinamis yang  berpotensi  untuk  menghasilkan  sebuah informasi  penting  dalam  pemecahan  masalah prevalensi  balita  yang  berada  pada  tahap  kronis. Random  forest sudah  terbukti  memiliki  akurasi hingga 80% berdasarkan data data yang  di  dapat dari  penelitian  sebelumnya,  random  forest diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  yang terperinci  dalam  hubungan  data  dan  informasi yang  tersedia  dan  menjadikannya  sebagai  bahan untuk  melakukan  prediksi  yang  akan  menjadi bahan  pertimbangan  keputusan  (Anisya,  dkk. 2020).
Walaupun  tidak  mengindikasikan  kemajuan yang  baik,  namun  data  prevalensi  balita menunjukkan  pergerakan  yang  dinamis  yang berpotensi untuk  menghasilkan sebuah informasi penting  dalam  pemecahan  masalah  prevalensi balita  yang  berada  pada  tahap  kronis.  Random forest  sudah  terbukti  memiliki  akurasi  hingga 80%  berdasarkan  data  data  yang  di  dapat  dari penelitian sebelumnya, random forest diharapkan dapat  memberikan  gambaran  yang  terperinci dalam  hubungan  data  dan  informasi  yang tersedia dan menjadikannya sebagai bahan untuk melakukan  prediksi  yang  akan  menjadi  bahan pertimbangan keputusan.

## A. Pengertian Decision Tree
Adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang berdasarkan  pada  konsep  ensambel  pohon keputusan. Ensambel adalah  kombinasi  dari beberapa  model  prediktif  yang  digabungkan untuk  meningkatkan  kinerja  dan  keakuratan prediksi. Algoritma Random Forest menggunakan  teknik bootstrap sampling  untuk membuat  beberapa  pohon  keputusan  yang  acak dan  menggabungkan  hasil  prediksi  dari  setiap pohon  untuk  menghasilkan  prediksi  akhir (Budiono, 2023).

## B. Komponen Pendukung
Terdapat  beberapa  komponen  pendukung keputusan yang menjadi landasan untuk penggunaan  algoritma  Random  Forest  dalam memprediksi dan memvisualisasikan data prevalensi gizi pada balita di DKI Jakarta, antara lain:
1) Manajemen  Data:  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersifat  dinamis,  yang artinya  terus  berubah  seiring  waktu.  Hal  ini mencakup  data  tentang  prevalensi  masalah gizi  pada  balita  seperti  stunting,  wasting, underweight , dan overweight , yang diperoleh dari berbagai sumber survei dan penelitian.
2) Prevalensi Masalah: Informasi tentang prevalensi  masalah  gizi  pada  balita,  seperti stunting , wasting , underweight , dan overweight ,  menjadi  dasar  utama  untuk pengambilan keputusan dalam upaya penanggulangan  masalah  gizi  pada  anak-
anak.
3) Algoritma  Pemrosesan  Data:  Algoritma  ini digunakan untuk memproses
dan membersihkan  data,  mengubahnya  menjadi bentuk yang dapat dianalisis.
4) Sistem Informasi: Komponen ini memastikan bahwa  informasi  yang  diperlukan  tersedia tepat  pada  waktunya  dan  dapat  diakses  oleh pengguna yang membutuhkannya.
5) Sistem  Manajemen  Basis  Data  (DBMS): DBMS menyimpan dan mengelola data yang diperlukan untuk analisis, memastikan keandalan dan aksesibilitas data.
6) Teknologi:  Teknologi  seperti  komputer, perangkat  lunak,  dan  infrastruktur  jaringan mendukung  operasional  sistem  pendukung keputusan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Knowledge Discovery Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang berasal  dari  BPN  untuk  mengetahui  Prevalensi Balita  sebagai  kebutuhan  Gizi  Balita  pada  DKI Jakarta,  metode  penelitian  eksperimental  untuk menghasilkan visual data yang akurat, menggunakan metode  analisis  Knowiledge Discovery  in  Database (KDD),  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 3. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## 1. Selection
Data  diambil  dari  BPN  sebanyak  5000 dataset,  yang  diolah  disesuaikan  berdasarkan tahun,  kebutuhan  gizi  dari  setiap  wilayah  dan tahun.

## 2. Prepocessing
Data  yang  didapatkan  di  hilangkan  atau dibersihkan  yang  duplikat,  serta  pemilihan atribut  mana  yang  mempengaruhi  prediksi prevalensi balita, dengan program aplikasi visual code, bahasa pemrograman phyton.

## 3. Trainsformasi
Penggunaan data yang sudah bersih, dengan transformasi  menggunakan  operator  windowing, menggunakan  jendela  waktu  untuk  memastikan secara periode perubahan data.
4. Data Mining
Pada  tahapan  ini  menggunakan  algoritma Random  forest  untuk  prediksi  prevalensi  balita, pada tahapan ini akan menghasilkan  model  yaitu prediksi.

## 5. Evaluasi
Tahapan  evaluasi  menggunakan  rumus RMSE,  MAE  pada  model  yang  dihasilkan. Evaluasi  ini  memberi  gambaran  apakah  prediksi yang dilakukan menggunakan algoritma Random Forest  memberikan  hasil  prediksi  prevalensi balita secara periodik (bulan)

## B. Metode Random Forest
Random  Forest  adalah  algoritma  yang menggunakan pembelajaran ensambel, menggabungkan  banyak  klasifier  lemah  untuk memberikan  solusi  pada  masalah  kompleks. Random  Forest  bekerja  dengan  menggabungkan banyak  pohon  keputusan.  Alih-alih  bergantung pada  satu  pohon,  dengan  mengambil  prediksi dari  setiap  pohon  dan  berdasarkan  mayoritas suara prediksi, memprediksi output akhir.
Decisison  Tree menggunakan struktur pohon  alur  seperti  aliran  untuk  menunjukkan prediksi  yang  dihasilkan  dari  serangkaian pemisahan berbasis fitur. Mulai dari simpul akar dan berakhir dengan  keputusan  yang  dibuat oleh daun,  pohon  keputusan  membagi  populasi menjadi  kelompok  berdasarkan  fitur  yang diujikan.  Bagian  yang  paling  penting  dari algoritma  ini  adalah  pemilihan  fitur  yang  akan
digunakan  sebagai  simpul  akar.  Untuk  ini,  kita menggunakan metrik seperti Indeks Gini.

## Gambar 2. Formula Indeks Gini
Gini  Index  adalah  ukuran  impuritas  dalam dataset  yang  menunjukkan  seberapa  sering elemen  acak  dari  himpunan  tersebut  akan diidentifikasi secara salah. Dengan menggunakan Gini  Index,  dapat  didapatkan  mana  fitur  yang akan  menjadi  simpul  akar  dalam  pohon keputusan.
Random Forest menggunakan prinsip bagging,  di  mana  subset  acak  dari  dataset  asli digunakan untuk membuat prediksi. Ini membantu  mengatasi  masalah  overfitting  karena berbagai  model  digunakan  untuk  membuat prediksi akhir.

## C. RMSE dan MAE
MSE  ( Mean  Absolute  Error )  dan  RMSE ( Root  Mean  Squared  Error )  adalah  metrik  yang umum digunakan untuk  mengukur seberapa baik model  atau  prediksi  memetakan  data  ke outputnya.  Kedua  metrik  ini  sering  digunakan dalam  konteks  evaluasi  model  regresi,  untuk memprediksi nilai numerik.
1. Mean Absolute Error (MAE)
Mean  Absolute  Error (MAE)  mengukur rata-rata  dari  selisih  absolut  antara  prediksi model  dan  nilai  sebenarnya.  Ini  memberikan gambaran  tentang  seberapa  besar  kesalahan prediksi  secara  rata-rata  dan  dinyatakan dalam unit yang sama dengan  variabel target. Rumusnya adalah:

## Gambar 3. Rumus MAE

## 2. Root Mean Squared Error
Root  Mean  Squared  Error (RMSE) adalah akar kuadrat dari rata-rata dari kuadrat selisih  antara  prediksi  model  dan  nilai sebenarnya.  RMSE  memberikan  gagasan tentang  seberapa  jauh  kesalahan  prediksi tersebar dan juga dinyatakan dalam unit yang
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
sama  dengan  variabel  target.  Rumusnya adalah:

## Gambar 4. Rumus RMSE
Mean  Absolute  Error (MAE)  dan Root Mean  Square  Error (RMSE)  digunakan  sebagai metrik  evaluasi  dalam  tahap  evaluasi  model prediksi  prevalensi  balita  yang  dilakukan menggunakan  algoritma  Random  Forest.  MAE akan  memberikan  gambaran  tentang  seberapa besar kesalahan rata-rata dari prediksi prevalensi balita  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya, sedangkan  RMSE  akan  memberikan  gambaran tentang seberapa akurat prediksi tersebut  dengan memperhitungkan varian dari kesalahan prediksi. Evaluasi  ini  penting  untuk  menentukan  seberapa baik kinerja model dalam memprediksi prevalensi  balita  berdasarkan  data  yang  telah diolah  dari  Badan  Pangan  Nasional  dan  diuji pada bulan Juni.
D. Tools dan Penerapan Metode
Penelitian ini menerapkan metode eksperimental  empiris  yang  bertujuan  untuk mengumpulkan data secara sistematis yang dapat diamati  dan  diukur  langsung  dalam  lingkungan yang terkendali. Dengan menggunakan pendekatan  ini,  dapat  diidentifikasi  hubungan sebab-akibat  antara  variabel  yang  diteliti  secara teliti,  memungkinkan  pengujian  hipotesis  yang lebih  kuat.  Dengan  mengatur  variabel  tertentu dan  mengamati  dampaknya  pada  variabel  lain, penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang mendalam  tentang  fenomena  yang  diselidiki  dan memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  membuat kesimpulan  yang  valid  dan  dapat  dipercaya. Peralatan  yang  digunakan  dalam  pennelitian  ini adalah :
1) Hardware
- PC intel i3 12100f, ram 16gb, penyimapanan 1TB, VGA Intel ARC A380 - Monitor lenovo l23-i30
- Mouse + keyboard
2) Software
- Vscode
- Python 3.11 dengan library:
a. Pandas
b. Seaborn
c. Matplotlib
d. Numpy
e. Scikit-learn - Microsoft Excel - Microsoft word - Github - Chatgpt

## E. Langkah Kerja

## 1. Pre-processing
Mengubah  format  file  dari  xlsx  ke  CSV karena  secara  universal  CSV  bisa  dibaca  lebih baik,  oleh  bahasa  pemrograman.  Konversi menggunakan tools dari pyithon dengan code :
import pandas as pd def xlsx_to_csv ( input_file , output_file ):
df = pd . read_excel ( input_file ) df . to_csv ( output_file , index = False ) xlsx_to_csv ( 'input_file.xlsx' , 'output_file.csv' )
2. Manginstall library
Menginstall library dengan terminal python . Interpreter  harus  berada  di  jalur  dimana python diinstall,  sengan  menjalan  kan  perintah  “pip install (library)”
3. Mempersiapkan library
import pandas as pd from sklearn . ensemble import
RandomForestRegressor from sklearn . metrics import mean_absolute_error , mean_squared_error , confusion_matrix import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns
4. Memanggil File
df_2017 = pd . read_csv ( ‘’ ) df_2018 = pd . read_csv ( ‘’ ) df_2022 = pd . read_csv ( ‘’ )
5. Split data X_2017 = df_2017 . drop ( columns = [ 'prevalensi_kekur angan_gizi' ]) y_2017 = df_2017 [ 'prevalensi_kekurangan_gizi' ]
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
X_2018 = df_2018 . drop ( columns = [ 'prevalensi_kekur angan_gizi' ]) y_2018 = df_2018 [ 'prevalensi_kekurangan_gizi' ] X_2022 = df_2022 . drop ( columns = [ 'prevalensi_kekur angan_gizi' ]) y_2022 = df_2022 [ 'prevalensi_kekurangan_gizi' ]
6. Penerapan Model model_rf =
RandomForestRegressor ( n_estimators = 100 , random_state = 42 ) model_rf . fit ( X_combined , y_combined ) predictions_2023 = model_rf . predict ( df_2023 )

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 5 Confusion matrix
Output dari confusion  matrix menunjukkan bahwa  rata  rata  performa  metode  nya  berada diatas  60%  dan  bekerja  pada  atribut  indek prevalensi.

## Gambar 6 Visualisasi hasil prediksi
Setelah  dilatih  dan  di  prediksi  model menunjukkan  bahwa  tahun  2023  akan  terjadi kenaikan  menurut  rata  rata  indeks  prevalensi yang  ditampilkan,  selain  itu  hasil  prediksi prevalensi  menghasilkan  dataframe  yang  cukup variatif.
Gambar 7. Dataframe prevalensi
Hasil perhitungan rata-rata prevalensi kekurangan  gizi  pada  balita  untuk  tahun-tahun tertentu, serta metrik evaluasi (MAE dan RMSE) terhadap data tahun 2022.
Rata-rata  prevalensi  kekurangan  gizi  pada balita untuk tahun-tahun tertentu:
- Untuk  tahun  2017,  rata-rata  prevalensi kekurangan gizi adalah sekitar 17.85%.
- Untuk  tahun  2018,  rata-rata  prevalensi kekurangan gizi adalah sekitar 16.55%.
- Untuk  tahun  2022,  rata-rata  prevalensi kekurangan gizi adalah sekitar 14.76%.
- Untuk  tahun  2023  (diprediksi),  rata-rata prevalensi  kekurangan  gizi  yang  diprediksi adalah sekitar 16.39%.

## Gambar 8. Skor MAE dan RMSE
Metrik evaluasi terhadap data tahun 2022:
- Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah  sekitar 7.36.  MAE  mengukur  rata-rata  dari  selisih
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
absolut  antara  prediksi  model  dan  nilai sebenarnya. Semakin rendah nilainya, semakin baik performa model.
Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  adalah sekitar  8.62.  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari rata-rata  dari  kuadrat  selisih  antara  prediksi model  dan  nilai  sebenarnya.  Seperti  MAE, semakin rendah  nilainya, semakin baik performa model.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil Penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Performa  metode  klasifikasi yang digunakan untuk  memprediksi  prevalensi  kekurangan gizi  pada  balita  berada  di  atas  60%, menunjukkan bahwa model memiliki tingkat keberhasilan yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi.
2. Model  bekerja  dengan  baik  pada  atribut indeks  prevalensi  kekurangan  gizi,  yang menunjukkan bahwa atribut ini mempengaruhi prediksi prevalensi
kekurangan gizi pada balita.
3. Hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  untuk tahun  2023,  diperkirakan  akan  terjadi kenaikan  indeks  prevalensi  kekurangan  gizi dibandingkan  dengan  tahun  2022.  Ini  dapat menjadi  perhatian  serius  dalam  upaya penanggulangan  masalah  gizi  pada  balita  di wilayah yang bersangkutan.
4. Hasil  prediksi  prevalensi  kekurangan  gizi pada  balita  menghasilkan  dataframe  yang cukup  variatif,  menunjukkan  bahwa  model mampu menangkap kompleksitas dan variasi data dengan baik.
5. Rata-rata  prevalensi  kekurangan  gizi  pada balita  menunjukkan  tren  penurunan  dari tahun 2017 hingga 2022, namun diperkirakan  akan  sedikit  meningkat  pada tahun 2023 berdasarkan prediksi model.
Metrik evaluasi (MAE dan RMSE) terhadap data  tahun  2022  menunjukkan  bahwa  model memiliki  tingkat  kesalahan  yang  masih  dapat diterima, meskipun terdapat  ruang untuk perbaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amatullah  L,  Widiastiwi  Y,  Chamidah  N. Penerapan Klasifikasi Random Forest
Terhadap Data Gangguan Spektrum Autisme (ASD) Pada Anak-Anak Menggunakan Seleksi Fitur Principal Component  Analysis. Vol. 3 No. 2 Seminar Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan Aplikasinya (SENAMIKA)Jakarta- Indonesia,20Agustus2022.
https://conference.upnvj.ac.id/index.php/sen amika/article/view/2182/1750
[2] Anisya  S,  Prayudha  J,  Murniyanti  S. Implementasi  Metode  Random  Forest  Pada Sistem Persediaan Bahan Kimia Di Laboraturium  Forensik  Cabang  Medan [Internet].  Vol.  x.  No.x,  Jurnal  CyberTech. 2020. Available from: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[3] Budiono  I,  Ilmu  Gizi  P,  Ilmu  Kesehatan Masyarakat J, Negeri Semarang U. Prevalensi dan Determinan Kejadian Stunting pada Balita 24-59 Bulan Prevalence  and  Determinants  of  Stunting  in Toddlers 24-59 Months. Med Respati  J Ilm Kesehat. 2023;18(Mei):113–30.
[4] Candra  EN,  Cholissodin  I,  Wihandika  RC. Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  menggunakan Metode  Optimasi  Random  Forest  dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Puskesmas  Cakru)  [Internet].  Vol.  6.  2022. Available from: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] Damar  HA, 1  R,  Hanif  MB,  Pratama  A, Sudomo RI. Klasifikasi Persalinan Prematur Menggunakan Perbandingan Algoritma C4.5  dan  Random  Forest.  Vol.2  No.  2 Journal  of  Informatics  Education,  23 Desember 2022. https://e- journal.ivet.ac.id/index.php/jiptika/article/vi ew/2503
[6] Fernando  D.  Studi  Literatur:  Robotic Process Automation. Sist Inf |. 2019;6(1):6– 11.
https://e-
jurnal.lppmunsera.org/index.php/jsii/article/ view/1071
[7] Haris  MS,  Anshori  M,  Khudori  AN. Prediction  Of  Stunting  Prevalence  In  East Java Province With Random Forest Algorithm Prediksi Nilai Prevalensi Stunting Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan  Algoritma  Random  Forest. 2023;4(1):11–3. Available from: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.614
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
[8] Juwariyem, Sriyanto. Prediksi Stunting Pada Balita  Menggunakan  Algoritma  Random Forest. J IndraTech. 2023;4.
[9] Lonang  S,  Normawati  D.  Klasifikasi  Status Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K- Nearest Neighbor Dengan Feature Selection
Backward  Elimination.  J  MEDIA  Inform BUDIDARMA. 2022 Jan 25;6(1):49. [10] Perdana AY, Latuconsina R, Dinimaharawati  A.  Prediksi  Stunting  Pada
Balita Dengan Algoritma Random Forest.
[11] Ramadhan  A,  Susetyo  B,  Indahwati. Penerapan  Metode  Klasifikasi  Random Forest  Dalam  Mengidentifikasi  Faktor Penting  Penilaian  Mutu  Pendidikan.  J Pendidik  dan  Kebud.  2019  Dec  9;4(2):169– 82.
[12] Rolimarch  Pratama  E,  Darmawan  JBB. Klasifikasi Status Gizi  Balita Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. 2021.
[13] Sinambela  DP,  Naparin  H,  Zulfadhilah  M, Hidayah N. Implementasi Algoritma Decision  Tree  dan  Random  Forest  dalam Prediksi  Perdarahan  Pascasalin.  J  Inf  dan Teknol. 2023 Sep 24;5(3):58–64.
[14] Syauqi  Haris  M,  Naseh  Khudori  A,  Teja Kusuma  W,  Teknologi  I,  Kesehatan  dr
Soepraoen Kesdam V dan R, Korespondensi  P.  Perbandingan  Metode Supervised Machine Learning Untuk
Prediksi  Prevalensi  Stunting  Di  Provinsi
Jawa Timur.