## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965

## Perbandingan Optimasi Metode Grid Search dan Random Search dalam Algoritma XGBoost untuk Klasifikasi Stunting
Nirvan Adam Pramudhyta * , Muhammad Syaifur Rohman
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202013148@mhs.dinus.ac.id, 2 syaifur@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111202013148@mhs.dinus.ac.id
Abstrak− Stunting adalah  kondisi terhambatnya  pertumbuhan fisik anak akibat defisiensi  gizi kronis dengan  dampak serius pada kesehatan dan aspek psikologis. Dampaknya mencakup penurunan harga diri, kesulitan belajar, terganggunya konsentrasi, masalah pemikiran kritis, dan kontribusi ekonomi lebih rendah saat dewasa. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan model klasifikasi  XGBoost  menggunakan  metode  Grid  Search  serta  Random  Search,  sehingga  meningkatkan  akurasi  mendeteksi Stunting  dan  mendapatkan  diagnosis  akurat  dan  efisien.  Melihat  berbahayanya  dan  tingkat  prevalensi  Stunting  yang mengkhawatirkan, menandakan urgensi penanganan masalah ini untuk kesejahteraan generasi masa depan, maka diperlukan model pengklasifikasian otomatis untuk menghindari subjektivitas dan potensi kesalahan dalam proses pengambilan keputusan secara  manual.  XGBoost  perlu  dilakukan  optimasi  karena  memiliki  parameter  yang  memerlukan  penyesuaian  untuk memaksimalkan akurasi. Perbandingan dua model optimasi penting dilakukan untuk memahami keunggulan dan kelemahan masing-masing karena memiliki pendekatan yang berbeda dalam mencari kombinasi terbaik. Penelitian menggunakan 10.000 data  dari  Puskesmas  Krobokan    dengan  atribut  jenis  kelamin,  usia,  berat  badan  lahir,  tinggi  badan  lahir,  berat  badan  saat pengukuran, tinggi badan saat pengukuran, dan kategori. Peningkatan akurasi terbesar diperoleh model Grid Search dengan peningkatan  akurasi  XGBoost  sebesar  5.81%  dari  83.28%  menjadi  89.09%.  Model  Random  Search  meningkatan  akurasi sebesar 5.43%, sehingga mencapai akurasi 88.71%. Pilihan kedua model bergantung pada preferensi waktu dan sumber daya. Random Search  memberikan  efisiensi  waktu  yang  lebih tinggi  dibandingkan Grid Search. Penelitian ini  dapat memberikan kontribusi dalam mengidentifikasi anak-anak yang berisiko mengalami Stunting agar tindakan intervensi dapat dilakukan lebih efisien.
Kata Kunci: Stunting; Optimasi; XGBoost; Grid Search; Random Search.
Abstract− Stunting is a condition of stunted physical growth in children due to chronic nutritional deficiencies with serious impacts  on  health  and  psychological  aspects.  The  impacts  include  decreased  self-esteem,  learning  difficulties,  impaired concentration, critical thinking problems, and lower economic contributions as adults. This study aims to optimize the XGBoost classification model using the Grid Search and Random Search methods, thereby improving the accuracy of detecting stunting and obtaining an accurate and efficient diagnosis. Seeing the danger and alarming prevalence rate of stunting, signaling the urgency of handling this problem for the welfare of future generations, an automatic classification model is needed to avoid subjectivity and potential errors in the manual decision-making process. XGBoost needs optimization because it has parameters that  require  adjustment  to  maximize  accuracy.  Comparison  of  two  optimization  models  is  important  to  understand  the advantages and disadvantages of each because they have different approaches in finding the best combination. The study used 10,000 data from Krobokan Health Center with attributes of gender, age, birth weight, birth height, weight at measurement, height at measurement, and category. The largest increase in accuracy was obtained by the Grid Search model with an increase in XGBoost accuracy of 5.81% from 83.28% to 89.09%. The Random Search model increased the accuracy by 5.43%, reaching an accuracy of 88.71%. The choice of both models depends on time and resource preferences. Random Search provides higher time efficiency than Grid Search. This research can contribute to identifying children at risk of stunting so that intervention actions can be carried out more efficiently.
Keywords : Stunting; Optimization; XGBoost; Grid Search; Random Search

## 1. PENDAHULUAN
Stunting atau dikenal sebagai permasalahan penyakit anak pendek mendapatkan perhatian serius dari pemerintah Indonesia  dan  merupakan  permasalahan  global  yang  khususnya  menghantui  negara-negara  miskin  dan berkembang. Fenomena  Stunting  berkaitan erat dengan akumulasi ketidakcukupan  nutrisi selama periode kritis dalam pertumbuhan anak yang dimulai dari masa kehamilan hingga mencapai usia dua tahun [1]. Penilain status gizi pada anak untuk mengidentifikasi Stunting dilakukan dengan menggunakan indeks PB/U atau TB/U, di mana anak  dianggap  stunted  jika  Z-Score  berada  dalam  kisaran  -2 SD  hingga  -3  SD,  dan  severely  stunted  jika  lebih rendah dari -3 SD [2]. Masalah Stunting bukan hanya muncul pada saat anak sudah tumbuh besar, melainkan dapat dimulai sejak janin dalam kandungan [3]. Stunting terjadi akibat asupan gizi yang tidak mencukupi selama jangka waktu yang panjang, akibat dari pola makan yang tidak sesuai dengan kebutuhan nutrisi yang tepat.
Stunting  menandakan  terganggunya  pertumbuhan  pada  fisik  anak  yang  disebabkan  oleh  defisiensi  gizi kronis yang memiliki dampak luas dan serius pada anak-anak di Indonesia. Stunting dapat memengaruhi kondisi psikologis  mereka  dengan  menurunkan  harga  diri  dan  percaya  diri  yang  pada  saatnya  akan  dapat mengganggu hubungan sosial mereka [4]. Prestasi belajar anak-anak yang mengalami Stunting seringkali terpengaruh negatif. Mereka  cenderung  mengalami  kesulitan  dalam  berkonsentrasi  dan  memahami  pelajaran  [5].  Selain  itu, perkembangan kognitif anak-anak yang terganggu dapat membatasi kemampuan pemikiran kritis dan pemecahan masalah  [6].  Dampak  jangka  panjang  dari  Stunting  adalah  terhambatnya  pertumbuhan  sumber  daya  manusia dengan anak-anak yang mengalami Stunting akan memiliki peluang pekerjaan yang lebih terbatas dan kontribusi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
ekonomi yang lebih rendah di masa dewasa [7]. Tidak hanya itu, Stunting juga dapat memengaruhi psikososial anak,  seperti  interaksi  sosial  yang  mungkin  terganggu,  menciptakan  isolasi  sosial,  dan  menimbulkan  perasaan keterbatasan yang dapat memengaruhi perkembangan emosional dan kesejahteraan psikologis mereka [8].
Mengacu  pada  hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  tahun  2021,  angka  prevalensi  Stunting  di Indonesia mencapai 24,4%  dan pada tahun 2022 menurun hingga di angka 21,6% [9]. Meskipun dalam satu tahun terakhir angka balita  Stunting  mengalami penurunan, bagi  negara berkembang seperti Indonesia angka tersebut masih berada di atas batas yang telah ditetapkan oleh  World Health Organization (WHO) yaitu tidak lebih dari 20% [10]. Berdasarkan data SSGI tahun 2022 angka prevalensi Stunting di Provinsi Jawa Tengah berada di angka 20,8% dan di Kabupaten Semarang sendiri berada di angka 18,7% dengan total balita penderita Stunting sebanyak 27.860  anak  [9].  Apabila  dilihat  dari  angka  prevalensi,  memang  sudah  menunjukkan  bahwa  tingkat  kerjadian Stunting di Kabupaten Semarang sudah dalam kondisi yang memuaskan, karena sudah berada di bawah batasan yang telah ditentukan oleh WHO, yaitu 20% [10]. Meskipun demikian, upaya pencegahan dan penanggulangan Stunting perlu terus ditingkatkan untuk terus mengurangi angka kerjadian Stunting di Kabupaten Semarang.
Melihat  seberapa  berbahayanya  dan  tingkat  prevalensi  Stunting  yang  mengkhawatirkan  di  Indonesia menandakan  urgensi  penanganan  masalah  ini  untuk  kesejahteraan  generasi  di  masa  depan.  Untuk  mengatasi masalah tersebut, maka diperlukan  model pengklasifikasian otomatis  yang dapat menghindari  subjektivitas dan potensi  kesalahan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  secara  manual,  sehingga  memberikan  kepastian  dan efisiensi  dalam  identifikasi  kasus  stunting.  Dalam  konteks  ini,  penggunaan  XGBoost  dan  optimasinya  sangat cocok untuk melakukan klasifikasi penyakit Stunting karena algoritma ini memiliki kapabilitas yang kuat dalam menangani  data  yang  kompleks  dan  beragam  yang  terkait  dengan  masalah  kesehatan  ini.  XGBoost  mampu mengatasi ketergantungan non-linear antara variabel, menghasilkan model yang sangat akurat, dan secara otomatis mengidentifikasi fitur-fitur yang paling relevan dalam data [11].
Meskipun  termasuk  algoritma  yang  kuat,  XGBoost  memiliki  berbagai  parameter  yang  memerlukan penyesuaian untuk memaksimalkan akurasi. Oleh karena itu, melakukan optimasi parameter merupakan langkah krusial dalam memastikan bahwa model yang dihasilkan mampu memberikan hasil klasifikasi yang optimal. Maka penggunaan  metode  optimasi  Grid  Search  dan  Random  Search  merupakan  pilihan  yang  tepat.  Grid  Search memungkinkan  penentuan  parameter  algoritma  secara  sistematis  dengan  menguji  kombinasi  nilai  yang  telah ditentukan sebelumnya,  yang  membantu dalam  meningkatkan akurasi  model dan  mengurangi risiko overfitting [12].  Di  sisi  lain,  Random  Search  memanfaatkan  pendekatan  acak  yang  efisien  untuk  mengeksplorasi  ruang parameter yang lebih luas, yang dapat menjadi solusi cepat dan efektif dalam menemukan konfigurasi parameter yang optimal [13].
Perbandingan  antara  dua  model  optimasi  Grid  Search  dan  Random  Search  penting  dilakukan  untuk memahami  keunggulan  dan  kelemahan  masing-masing  karena  optimasi  kedua  metode  tersebut  memiliki pendekatan yang berbeda dalam mencari kombinasi terbaik. Perbandingan ini memberikan wawasan mendalam tentang  performa  keduanya  dalam  mengoptimalkan  algoritma,  termasuk  faktor  waktu  dan  sumber  daya  yang dibutuhkan, sehingga dapat membantu pemilihan metode yang sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam konteks klasifiasi Stunting menggunakan algoritma XGBoost.
Keduanya memberikan fleksibilitas dan kemampuan untuk menyesuaikan model secara tepat sesuai dengan data  Stunting  di  Indonesia.  Kemampuan  interpretasi  model  yang  kuat  dari  XGBoost  juga  membantu  dalam memahami faktor-faktor yang berkontribusi terhadap Stunting, menjadikannya alat yang ideal untuk memecahkan masalah klasifikasi penyakit  Stunting  yang kompleks. Dengan demikian, kombinasi XGBoost  dengan optimasi Grid Search dan Random Search memberikan solusi yang kuat dan tepat untuk penanganan masalah  Stunting di Indonesia.
Sejumlah penelitian terdahulu telah berfokus pada pengklasifikasian penyakit Stunting dengan pendekatan yang  berbeda.  Penelitian  yang  dilakukan  Widya  Cholid  Wahyudin  yang  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes. Hasil pengujian algoritma tersebut menghasilkan akurasi sebesar 85,33% dengan dataset yang berjumlah 300 data [14]. Selain itu terdapat penelitian yang menggunakan algoritma Random Forest yang dilakukan oleh Juwariyem dan Sriyanto yang menghasilkan akurasi sebesar 85,86% [15]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Dyta Kresna Devi  Damayanti  mengimplementasikan  algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk  melakukan  klasterisasi  pada  status Stunting pada balita dan didapatkan hasil akurasi yang kurang baik yaitu hanya sebesar 50% [16]. Penelitian yang dilakukan oleh Clara Dewanti  juga  menghasilkan  hasil  yang kurang  memuaskan dengan  menggunakan Regresi Probit  Biner  dengan  tingkat  keakuratan  sebesar  67,81%  [17].  Studi  lain  yang  dilakukan  oleh  Halimatusakdiah Pohan  telah  menerapkan  algoritma  K-Medoids  untuk  mengkategorikan  provinsi  mana  saja  yang  mengalami penyakit Stunting dengan cluster tertinggi ataupun terendah menggunakan [18].
Berbeda  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  hanya  menerapkan  algoritma  tanpa  langkah- langkah  optimasi.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  yang  lebih  luas  dengan  mengoptimalkan  algoritma XGBoost,  dan  membandingkan  dua  metode  optimasi  untuk  meningkatkan  kinerja  dan  akurasi  model.  Dengan fokus  pada  optimasi,  penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  metode  terbaik  untuk mengatasi masalah kompleksitas dataset Stunting.
Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi penyakit  Stunting  yang memiliki  akurasi  tinggi,  sehingga  dapat  memberikan  diagnosis  yang  lebih  akurat  dan  efisien.  Selain  itu, perbandingan  antara  Grid  Search  dan  Random  Search  akan  memberikan  pandangan  yang  mendalam  tentang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
keunggulan  dan  kelemahan  keduanya  dalam  konteks  klasifikasi  stunting.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  dalam  mengidentifikasi  anak-anak  yang  berisiko  mengalami  Stunting  agar  tindakan intervensi dapat dilakukan lebih efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Dalam  kerangka  penelitian  ini  dilakukan  serangkaian  tahapan  yang  terstruktur  untuk  mengatasi  permasalahan klasifikasi  penyakit  Stunting.  Tahapan-tahapan  tersebut  dimulai  dengan  melakukan  pengumpulan  data,  diikuti dengan preprocessing data untuk  mempersiapkan  data tersebut untuk diolah. Selanjutnya dilakukan pembuatan model klasifikasi menggunakan algoritma XGBoost dan melakukan optimasi menggunakan metode Grid Search dan  Random  Search.  Evaluasi  hasil  penelitian  akan  menggunakan  confusion  matrix  yang  akan  memberikan wawasan  lebih dalam  mengenai  akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Langkah-langkah tersebut juga dibuat ke dalam skema seperti pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pengukuran  balita  yang  didapatkan  dari  Puskesmas Krobokan  di  Kelurahan,  Krobokan  Kecamatan  Semarang  Barat,  Kabupaten  Semarang.  Data  yang  diambil merupakan data pengukuran dari bulan Januari hingga bulan September tahun 2023, sehingga didapatkan 10.000 jumlah data. Dilakukan pemilihan atribut atau parameter yang dibutuhkan untuk dapat diolah. Setelah dilakukan pemilihan, atribut akan yang digunakan di antaranya jenis kelamin, usia, berat badan lahir, tinggi badan lahir, berat badan saat pengukuran, tinggi badan saat pengukuran, dan kategori. Value dari atribut jenis kelamin dan kategori masih  berupa  teks  yang  di  tahap  selanjutnya  akan  dibahas  lebih  lanjut  pada  tahap  preprocessing  data.  Berikut merupakan Tabel 1 yang berisi atribut dan tipe data yang digunakan.
Tabel 1. Atribut dan tipe data dataset Atribut Tipe Data Jenis Kelamin (JK) Usia Berat Badan Lahir(BB Lahir) Tinggi Badan Lahir (TB Lahir) Berat Badan (BB) Tinggi Badan (TB) Kategori Teks Numerik Numerik Numerik Numerik Numerik Teks

## 2.3 Preprocessing Data
Pada preprocessing data dilakukan beberapa tahapan di antaranya mapping, class balancing, dan standard scaler. Tahap mapping yaitu merubah value yang masih berupa teks menjadi bentuk angka. Lalu, dilanjutkan ke tahap class balancing yang bertujuan untuk mengatasi ketidakseimbangan antara jumlah sampel dalam kelas-kelas yang dalam dataset. Metode yang digunakan untuk class balancing adalah oversampling di mana jumlah data di kelas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
minoritas  akan  disamakan  dengan  kelas  mayoritas.  Terakhir  pada  tahap  standard  scaler  dilakukan  untuk menghasilkan data yang memiliki nilai rata-rata  nol dan deviasi standar satu (standard deviation) pada setiap fitur atau kolom dalam dataset.

## 2.4 Model XGBoost
XGBoost  merupakan  salah  satu  metode  ensemble  yang  efektif  dalam  menyelesaikan  beragam  jenis  masalah, terutama  dalam  hal  regresi,  klasifikasi,  dan  peringkat.  Algoritma  ini  berfokus  pada  penyesuaian  parameter pembelajaran  secara  berulang  untuk  mengurangi  nilai  fungsi  kerugian  (yang  digunakan  untuk  mengevaluasi model). Menggunakan model yang lebih terstruktur, XGBoost membangun pohon regresi yang lebih baik, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja dan mencegah overfitting dengan mengurangi kompleksitas model. [19].
Pembuatan  model  XGBoost  memerlukan  beberapa  tahapan.  Pertama,  mempersiapkan  data  yang  sudah melalui tahap  preprocessing data.  Selanjutnya,  membagi dataset menjadi data pelatihan dan data validasi untuk evaluasi model. Parameter default yang digunakan pada model XGBoost adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Parameter XGBoost Parameter Value max_depth learning_rate n_estimators subsample 3 0.1 100 1.0
Berdasarkan  Tabel  2  digunakan  empat  parameter  default  antara  lain  max_depth  untuk  menentukan kedalaman maksimum dari setiap pohon keputusan dalam model. Nilai 3 menunjukkan bahwa setiap pohon hanya dapat  memiliki  kedalaman  maksimum  3  tingkat  dari  akar  ke  daun,  learning_rate  menentukan  seberapa  besar kontribusi dari setiap pohon dalam  model,  n_estimators menunjukkan  jumlah total pohon keputusan  yang akan dibangun dalam model yang berjumlah 100. Lalu, subsample menentukan fraksi dari data yang akan digunakan untuk melatih setiap pohon. Setelah  itu, dilakukan pelatihan  model  menggunakan data pelatihan dan  mengukur performanya dengan menggunakan data validasi.

## 2.5 Model Grid Search
Untuk meningkatkan akurasi model XGBoost digunakan metode Grid Search yang akan membantu menemukan kombinasi parameter yang berbeda untuk algoritma XGBoost. Grid Search akan secara sistematis mencoba semua kombinasi yang memungkinkan dari nilai-nilai parameter tersebut [20].
Dalam  metode  Grid  Search,  dilakukan  pencarian  secara  sistematis  pada  sejumlah  kombinasi  parameter yang telah ditentukan sebelumnya. Parameternya adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Parameter Grid Search Parameter Value max_depth learning_rate n_estimators subsample [3, 4, 5, 6, 7] [0.01, 0.1, 0.2, 0.3] [100, 200, 300, 400] [0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
Dari  Tabel  3  dapa  dilihat  bahwa  pada  optimasi  Grid  Search  masih  menggunakan  parameter  yang  sama dengan  XGBoost,  tetapi  pada  kali  ini  value  yang  diberikan  lebih  banyak  untuk  menemukan  kombinasi  yang memberikan kinerja model terbaik. Kemudian, Grid Search akan mencoba semua kombinasi yang memungkinkan dari  value-value tersebut. Hasil dari Grid Search akan memberikan kombinasi parameter yang memiliki kinerja terbaik untuk model XGBoost.

## 2.6 Model Random Search
Selain  menggunakan  Grid  Search,  diterapkan  juga  metode  Random  Search  yang  merupakan  salah  satu  metode optimasi hyperparameter yang biasa digunakan. Random Search akan menggabungkan elemen secara acak dalam pencarian  parameter.  Ini  memungkinkan  eksplorasi  yang  lebih  luas  dari  ruang  parameter  dan  membantu menemukan solusi yang efisien dalam penyetelan parameter algoritma XGBoost [21].
Random  Search  memanfaatkan  elemen  acak  dalam  eksplorasi  parameter  dengan  memilih  secara  acak sejumlah kombinasi parameter untuk diuji. Berikut adalah parameter yang digunakan yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter Random Search Parameter Value max_depth learning_rate [3, 4, 5, 6, 7] [0.01, 0.1, 0.2, 0.3]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
Parameter Value n_estimators subsample [100, 200, 300, 400] [0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
Parameter  yang  digunakan  untuk  optimasi  Random  Search  tetap  sama  dengan  yang  digunakan  untuk XGBoost, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 4. Namun, nilai yang diberikan lebih banyak dan sama seperti optimasi Grid Search untuk menemukan kombinasi yang memberikan kinerja model terbaik.
Lalu,  dilakukan  pelatihan  model  menggunakan  kombinasi  parameter-parameter  tersebut.  Melalui, pendekatan ini dapat mencapai hasil yang baik tanpa harus mencoba seluruh kombinasi parameter yang mungkin, sehingga akan menghemat waktu dalam pencarian parameter yang tepat.

## 2.7 Pengukuran Akurasi Model
Dalam penelitian ini dilakukan pengukuran akurasi model pada data pengujian untuk menilai sejauh mana model mampu mengklasifikasikan status Stunting pada balita.

## 2.8 Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan metode yang digunakan untuk mengukur kinerja dari sebuah model klasifikasi dalam machine learning, sehingga memungkinkan untuk menghitung sejauh mana model mampu memprediksi dengan benar kelas-kelas target [22].
Gambar 2. Confusion Matrix
a. True Positive (TP) adalah ketika kasus yang dikerjakan memiliki data positif yang diprediksi dengan benar
b. False  Negative  (FN)  terjadi  saat  kelas  data  sebenarnya  adalah  positif,  tetapi  diprediksi  sebagai  negatif  oleh model
c. False  Positive  (FP)  merupakan  kondisi  di  mana  kelas  sebenarnya  dari  data  adalah  negatif,  tetapi  diprediksi sebagai positif oleh model.
d. True Negative (TN) terjadi ketika data sebenarnya adalah negatif dan diprediksi dengan benar sebagai negatif oleh model.
Melalui  confusion  matrix  dapat  dilakukan  penghitungan  berbagai  metrik  evaluasi  kinerja  model  di antaranya accuracy, precision, dan recall [19]. Berikut merupakan penjelasan dan cara penghitungan dari metrik- metrik tersebut:
a. Accuracy  (Akurasi)  yaitu  rasio  dari  total  prediksi  yang  benar  (True  Positive  dan  True  Negative)  terhadap jumlah  total  data.  Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  mampu  mengklasifikasikan  dengan  benar  seluruh kelas [22].
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
b. Precision  (Presisi)  yaitu  engukur  tingkat  kebenaran  prediksi  positif  model.  Precision  merupakan  rasio  True Positive (prediksi benar positif) terhadap total positif yang diprediksi oleh model [22].
Precision = TP TP+FP (2)
c. Recall (Sensitivitas) yaitu mengukur sejauh mana model mampu mendeteksi seluruh instance yang seharusnya positif. Recall merupkan rasio True Positive terhadap total instance yang seharusnya positif [22].
Recall = TP TP+FN
(3)
d. F-Score (F1-Score) yaitu penggabungan antara presisi dan recall menjadi satu metrik. F-Score berguna ketika ingin mempertimbangkan False Positive (FP) dan False Negative (FN)
F − Score = 2∗Presisi∗Recall Presisi+Recall
(4)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Preprocessing data merupakan tahap awal dalam pembuatan model dengan tujuan untuk mempersiapkan dataset yang  telah  diperoleh untuk dapat  digunakan dalam  model. Proses preprocessing dalam penelitian  ini  mencakup beberapa tahapan di antaranya sebagai berikut:

## 3.1.1 Mapping
Pada tahap  ini  dilakukan  transformasi  value  atribut-atribut  yang  masih  dalam  bentuk teks  menjadi  representasi biner (0 dan 1). Proses ini bertujuan untuk mengubah nilai-nilai teks menjadi angka biner untuk memungkinkan analisis lanjut dalam konteks pemodelan. Beberapa atribut dengan value-value yang masih berbentuk teks adalah Jenis Kelamin (JK) dan Kategori. Atribut Jenis Kelamin (JK) memiliki value L (Laki-laki) dan P (Perempuan). Sedangkan atribut Kategori memiliki value Stunting dan Tidak Stunting. Untuk gambaran yang lebih jelas, dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Data sebelum melalui proses mapping JK  Usia  BB Lahir  TB Lahir  BB TB Kategori P 17 2 49 8 92,7 Stunting L 7 2,3 50 6,4 63 Tidak Stunting
Setelah dilakukan proses mapping, maka value dari atribut JK (Jenis Kelamin) seperti L (Laki-laki) diubah menjadi  angka  1  dan  P  (Perempuan)  diubah  menjadi  angka  0  serta  value  dari  atribut  Kategori  seperti  Stunting diubah menjadi 1 dan Tidak Stunting diubah menjadi angka 0. Hasil dari proses mapping pada Tabel 6 dibawah
Tabel 6. Data setelah melalui proses mapping
JK  Usia  BB Lahir  TB Lahir  BB TB Kategori 0 17 2 49 8 92,7 1 1 7 2,3 50 6,4 63 0

## 3.1.2 Class Balancing
Dalam dataset pengukuran balita di Puskesmas Krobokan, terdapat total 10.000 data balita  yang tersedia untuk dianalisis. Dari jumlah tersebut, sebanyak 7.955 data menggambarkan balita yang mengalami Stunting, sementara jumlah balita yang tidak mengalami Stunting adalah sebanyak 2.045 data. Perbandingan dan distribusi jumlah data ini dapat ditemukan dalam Tabel 7 yang ditampilkan di bawah ini.
Tabel 7. Perbandingan jumlah data berdasarkan kategori Stunting Tidak Stunting Jumlah data 7955 2045
Masalah  ketidakseimbangan  data  dapat  berdampak  negatif  pada  hasil  pembangunan  model.  Untuk mengatasi  masalah  ini  diterapkan  teknik  pembobotan  kelas  dengan  menggunakan  metode  oversampling. Oversampling  bertujuan untuk meningkatkan jumlah sampel dalam kelas  minoritas dengan cara menggandakan data dari kelas minoritas hingga mencapai tingkat yang seimbang dengan kelas mayoritas. Hasil dari proses Class Balancing ini adalah dataset yang telah disesuaikan yang akan memastikan bahwa kedua kelas memiliki jumlah sampel yang serupa, mengoptimalkan performa model, dan mencegah bias yang tidak diinginkan dalam klasifikasi. Pada Tabel 8 berikut merupakan hasil data setelah dilakukan Class Balancing.
Tabel 8. Data setelah dilakukan Class Balancing Stunting Tidak Stunting Jumlah data 7955 7955

## 3.1.3 Standard Scaler
Tahap Standard Scaler perlu dilakukan apabila data memiliki rentang nilai yang berbeda-beda. Hal ini bertujuan untuk menghindari value dari sebuah atribut yang memiliki nilai besar menguasai proses pelatihan. Maka dari itu dilakukanlah perubahan pada value atribut, sehingga atribut memiliki nilai rata-rata nol dan deviasi standar satu yang  dapat  membantu  algoritma  dalam  menemukan  parameter  yang  optimal.  Berikut  merupakan  Tabel  9  yang berisi perbandingan dari salah satu sampel data sebelum dan sesudah dilakukan proses Standard Scaler.
Tabel 9. Data sebelum dilakukan Standard Scaler
Atribut Value JK 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
Atribut Value Usia 31 BB Lahir 2,8 TB Lahir 49 BB 6,4 TB 63,0
Dari tabel 9 dapat dilihat bahwa atribut TB memiliki value paling besar jika dibandingkan dengan value atribut lain, sehingga hal ini memungkinkan value tersebut akan menguasai proses pelatihan dan berdampak pada hasil akurasi pemodelan. Untuk mengatasi hal tersebut maka dilakukan perhitungan rata-rata dan deviasi standar dari setiap atribut numerik dalam dataset untuk menentukan bagaimana atribut harus diubah. Setelah rata-rata dan deviasi standar dihitung, setiap nilai dalam atribut diubah sedemikian rupa, sehingga rata-rata atribut menjadi nol dan deviasi standarnya menjadi 1. Langkah ini akan diterapkan ke semua atribut numerik dalam dataset, sehingga hasil data setelah melalui proses ini dapat dilihat pada Tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Data setelah dilakukan Standard Scaler Atribut Value JK 0.69133043 Usia 2.5583718 BB Lahir 0.30756521 TB Lahir -0.44477381 BB -0.66689855 TB -0.6922272
3.2 Evaluasi Kinerja Model
3.2.1 Prediksi Model XGBoost Tanpa Optimasi
Hasil pengujian model XGBoost tanpa dilakukan optimasi dievaluasi menggunakan Confusion Matrix, sebuah alat penting  untuk  memahami  performa  model  dalam  klasifikasi.  Confusion  Matrix  memberikan  data  yang  relevan tentang  akurasi,  presisi,  dan  recall  model.  Detail  dari  Confusion  Matrix  untuk  model  XGBoost  tersaji  dalam gambar 1 di bawah ini, memberikan gambaran yang jelas tentang sejauh mana model dapat mengklasifikasikan data dengan benar.
Gambar 3. Confusion Matrix XGBoost tanpa optimasi
Dari  Confusion  Matrix  model  XGBoost,  diperoleh  beberapa  nilai  penting,  yaitu  True  Positive  (TP) sebanyak 1326, False Positive (FP) sebanyak 254, False Negative (FN) sebanyak 278, dan True Negative (TN) sebanyak  1324.  Dengan  menggabungkan  nilai-nilai  ini,  dapat  dilakukan  penghitungan  metrik  evaluasi  kinerja model seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil dari perhitungan ini dapat ditemukan dalam Tabel 11 yang disajikan di bawah ini yang memberikan gambaran yang jelas tentang performa model dalam klasifikasi penyakit Stunting.
Tabel 11. Hasil evaluasi kerja model XGBoost Parameter Value Accuracy 83.28% Precision 83.92% Recall F1-Score 82.66% 83.28%
Model ini telah mencapai tingkat akurasi yang baik, yaitu sebesar 83,28%, menandakan bahwa sebagian besar  dari  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model  adalah  benar.  Precision  yang  tinggi  sebesar  83,92%  juga mengindikasikan  bahwa  ketika  model  melakukan  prediksi  positif,  sebagian  besar  dari  prediksi  tersebut  adalah benar.  Selanjutnya,  recall  yang  mencapai  82,66%  mengungkap  kemampuan  model  dalam  mendeteksi  sebagian besar  dari  semua  sampel  positif  yang  sebenarnya.  Selain  itu,  F1-Score  sebesar  83,28%  juga  mencerminkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
keseimbangan  antara  presisi  dan  recall,  menunjukkan  kinerja  yang  seimbang  pada  kedua  aspek  tersebut.  Hasil metrik evaluasi ini menggarisbawahi kemampuan model dalam mengidentifikasi penyakit  Stunting dengan baik, dengan  penekanan  pada  ketepatan  prediksi  positif  dan  kemampuan  untuk  mendeteksi  sebagian  besar  kasus penyakit Stunting yang sebenarnya.

## 3.2.2 Prediksi Optimasi Model XGBoost Menggunakan Grid Search
Selanjutnya,  dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  prediksi  setelah  melakukan  optimasi  parameter  dengan menggunakan metode Grid Search. Hasil evaluasi kinerja model juga disajikan dalam bentuk Confusion Matrix, yang memberikan gambaran yang jelas tentang sejauh mana model dapat mengklasifikasikan data dengan benar.

## Gambar 4. Confusion Matrix Grid Search
Hasil dari Confusion Matrix setelah pemodelan optimasi menggunakan metode Grid Search menunjukkan bahwa terdapat True Positif (TP) sebanyak 1494, False Positive (FP) sebanyak 86, False Negative sebanyak 261, dan  True  Negative  sebanyak  1341.  Dari  keempat  nilai  ini,  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi, presisi, dan recall, dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 12 berikut.
Tabel 12 . Hasil evaluasi kerja model Grid Search Parameter Value Accuracy 89.09 % Precision 94.55% Recall F1-Score 85.12% 89,58%
Berdasarkan hasil analisis dari Confusion Matrix, model yang dievaluasi dengan Grid Search menunjukkan kinerja yang sangat baik. Akurasi mencapai tingkat yang tinggi, yaitu sebesar 89,09%, menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan seluruh sampel dengan benar. Presisi yang mencapai 94,55% juga menandakan bahwa model jarang mengklasifikasikan negatif sebagai positif, menghindari kesalahan prediksi yang tidak diinginkan. Selanjutnya, recall yang mencapai 85,12% mengindikasikan kemampuan model dalam mendeteksi sampel positif yang  sebenarnya.  Selain  itu,  F1-Score  sebesar  89,58%  mencerminkan  keseimbangan  antara  presisi  dan  recall, menunjukkan  kinerja  yang  seimbang  pada  kedua  aspek  tersebut.  Dengan  kata  lain,  model  Grid  Search  mampu mengidentifikasi sebagian besar kasus penyakit Stunting yang sebenarnya dengan baik, menjadikannya alat yang efektif dalam klasifikasi penyakit Stunting.

## 3.2.3 Prediksi Optimasi Model XGBoost Menggunakan Random Search
Selanjutnya, hasil evaluasi kinerja model setelah melalui proses optimasi dengan menggunakan Random Search akan disajikan dalam bentuk Confusion Matrix. Dari Confusion Matrix ini, kita dapat menghitung metrik-metrik evaluasi,  termasuk  akurasi,  presisi,  dan  recall,  yang  akan  memberikan  gambaran  yang  komprehensif  tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan data
Dari  hasil  Confusion  Matrix  pada  model  Random  Search,  terdapat  sejumlah  nilai  penting  yang  perlu diperhatikan, antara lain True Positive (TP) sebanyak 1471, False Positive (FP) sebanyak 109, False Negative (FN)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
sebanyak 250, dan True Negative (TN) sebanyak 1352. Dengan informasi ini, kami melakukan perhitungan metrik evaluasi kinerja model, termasuk akurasi, presisi, dan recall. Hasil perhitungan ini ditampilkan dalam Tabel 13 di bawah,  memberikan  gambaran  yang  lengkap  tentang  sejauh  mana  model  mampu  mengklasifikasikan  kasus penyakit Stunting.
Tabel 13. Hasil evaluasi kerja model Random Search Parameter Value Accuracy 88.71 % Precision 93.10% Recall F1-Score 85.47% 89,12%
Hasil  evaluasi  model  Random  Search  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  klasifikasi  penyakit Stunting. Tingkat akurasi sebesar 88.71% menandakan kemampuan model dalam mengklasifikasikan data secara tepat. Presisi  yang  tinggi  sebesar  93.10%  menunjukkan  bahwa  model  jarang  memberikan  prediksi  positif  yang salah. Selanjutnya, recall sebesar 85.47% menandakan kemampuan model dalam mendeteksi sebagian besar kasus penyakit  Stunting  yang  sebenarnya.  Selain  itu,  F1-Score  sebesar  89.12%  mencerminkan  keseimbangan  antara presisi dan recall, menunjukkan kinerja yang seimbang pada kedua aspek tersebut. Hasil ini menandakan bahwa model  Random  Search  efektif  dalam  mengidentifikasi  kasus  penyakit  Stunting  dengan  tingkat  akurasi  dan ketepatan yang tinggi.

## 3.3 Analisis dan Perbandingan Performa Kerja Model
Dalam analisis dan perbandingan kinerja model XGBoost, Grid Search, dan Random Search untuk klasifikasi penyakit Stunting di Indonesia dilakukan evaluasi hasil model berdasarkan metrik akurasi, presisi, dan recall yang diukur dalam presentase.
Gambar 6. Chart performa kerja model

## 3.3.1 Analisis Performa Kerja Model XGBoost
Model  XGBoost  memberikan  akurasi  sebesar  83,28%,  presisi  sebesar  83,92%,  recall  sebesar  82,66%,  dan  F1- Score sebesar 83,28%. Hasil ini menunjukkan bahwa model XGBoost dalam konfigurasi awal mampu dengan baik dalam  mengklasifikasi  data  penyakit  Stunting.  Akurasi  yang  relatif  tinggi  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar prediksi  model  benar  sedangkan  presisi  yang  baik  menunjukkan  seberapa  tepat  model  dalam  mengidentifikasi kasus positif. Recall yang tinggi meskipun sedikit lebih rendah dari presisi, menunjukkan kemampuan model untuk menemukan sebagian besar kasus penyakit Stunting yang sebenarnya. F1-Score yang termasuk tinggi menandakan keseimbangan  antara  presisi  dan  recall.  Namun,  perlu  mempertimbangkan  hasil  ini  sebagai  titik  awal  dan mempertimbangkan apakah dapat meningkatkan performanya melalui optimasi model.
89,12% 85,47% 93,10% 88,71% 89,58% 85,12% 94,55% 89,09% 83,28% 82,66% 83,92% 83,28% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 86,00% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% 96,00% F1-SCORE RECALL PRESISI AKURASI F1-Score Recall
Presisi Akurasi XGBoost 83,28% 82,66% 83,92% 83,28% Grid Search 89,58% 85,12% 94,55% 89,09% Random Search 89,12% 85,47% 93,10% 88,71%

## Performa Kerja Model
XGBoost Grid Search Random Search

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965

## 3.3.2 Analisis Performa Kerja Model Grid Search
Model Grid Search memberikan peningkatan yang signifikan dalam akurasi dengan nilai sebesar 89,09%. Presisi juga  meningkat  menjadi  94,55%  sementara  recall  mencapai  85,12%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  dengan mengoptimalkan  parameter  model  XGBoost  menggunakan  Grid  Search,  kinerja  model  meningkat  secara signifikan. Akurasi yang lebih tinggi mengindikasikan bahwa model Grid Search mampu mengklasifikasikan data dengan  lebih  baik  daripada  model  XGBoost  awal.  Presisi  yang  sangat  tinggi  menunjukkan  kemampuan  model untuk  menghindari  kesalahan  klasifikasi  False  Positive  yang  sangat  penting  dalam  konteks  penyakit  Stunting. Recall  yang  tinggi  juga  mengindikasikan  kemampuan  model  untuk  menemukan  sebagian  besar  kasus  penyakit Stunting yang sebenarnya. F1-Score yang cukup tinggi mencerminkan tingkat keseluruhan performa model yang sangat baik. Melalui hasil yang lebih baik, model Grid Search lebih sesuai untuk digunakan dalam analisis penyakit Stunting.

## 3.3.3 Analisis Performa Kerja Model Random Search
Model Random Search juga memberikan hasil yang sangat baik dengan akurasi sebesar 88,71%. Presisi sebesar 93,10%, dan recall sebesar 85,47%. Hasil ini menunjukkan bahwa proses pencarian parameter yang menggunakan elemen acak dalam Random Search berhasil dalam meningkatkan akurasi dan presisi model. Akurasi yang tinggi mengindikasikan bahwa model Random Search dapat mengklasifikasikan data dengan sangat baik. Presisi yang tinggi  menunjukkan  bahwa  model  mampu  memberikan  prediksi  yang  lebih  tepat,  mengurangi  jumlah  False Positive.  Recall  yang  tinggi  juga  menunjukkan  kemampuan  model  untuk  menemukan  sebagian  besar  kasus penyakit Stunting yang sebenarnya. F1-Score tinggi menunjukkan keseluruhan performa yang sangat baik, serupa dengan  model  Grid  Search.  Model  Random  Search  juga  berhasil  menemukan  parameter  yang  optimal  dan memberikan hasil yang sangat kompetitif dalam klasifikasi penyakit Stunting.

## 3.3.4 Perbandingan Performa Kerja Model
Dalam  perbandingan  antara  ketiga  model,  terlihat  bahwa  baik  Grid  Search  maupun  Random  Search  mampu memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada  model  XGBoost  awal.  Keduanya  menunjukkan  peningkatan  yang signifikan dalam akurasi yang sangat penting dalam konteks penyakit Stunting. Keduannya juga memiliki presisi yang sangat baik yang berarti kemampuan untuk menghindari kesalahan dalam klasifikasi False Positive.
Namun, terdapat perbedaan antara model Grid Search dan Random Search dalam recall. Model Grid Search memiliki  recall  sebesar  85,12%  sedangkan  model  Random  Search  memiliki  sebesar  85,47%.  Ini  menunjukkan bahwa  Random  Search  sedikit  lebih  baik  dalam  menemukan  sebagian  besar  kasus  penyakit  Stunting  yang sebenarnya.  Pilihan  antara  Grid  Search  dan  Random  Search  dapat  bergantung  pada  preferensi  dan  kebutuhan khusus penelitian. Grid Search  merupakan metode yang  lebih sistematis dan  mungkin  memerlukan waktu yang lebih lama untuk mengeksplorasi kombinasi parameter yang mungkin. Di sisi lain, Random Search lebih efisien dalam  hal  waktu  karena  menggunakan  pendekatan  acak.  Keduanya  memiliki  keunggulan  dalam  meningkatkan kinerja model dibandingkan dengan model XGBoost tanpa optimasi.
Dalam konteks penyakit Stunting di Indonesia, hasil ini memiliki implikasi yang signifikan. Model yang dioptimalkan baik melalui Grid Search maupun Random Search dapat menjadi alat yang berharga dalam upaya melakukan  identifikasi  dan  penanganan  penyakit  Stunting.  Hasil  yang  lebih  baik  dalam  klasifikasi  penyakit Stunting dapat berkontribusi pada upaya pencegahan dan penanganan yang lebih efektif untuk masalah kesehatan ini.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  analisis  dan  perbandingan  kinerja  model  XGBoost,  Grid  Search,  dan  Random  Search  untuk  klasifikasi penyakit Stunting di Indonesia, hasil menunjukkan bahwa optimasi parameter melalui Grid Search dan Random Search dapat menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi, presisi, dan recall dibandingkan dengan model XGBoost awal. Model XGBoost memiliki akurasi sebesar 83.28%, presisi 83.92%, recall 82.66%, dan F1- Score sebesar 83,28%. Model Grid Search memberikan akurasi tertinggi sebesar 89.09%, presisi tertinggi sebesar 94.55%,  recall  sebesar  85.12%  dan  F1-Score  tertinggi  sebesar  89.58%,  sehingga  menjadikannya  pilihan  yang sangat baik untuk identifikasi kasus penyakit Stunting. Model Random Search juga memberikan hasil yang sangat baik  dengan  akurasi  88.71%,  presisi  93.10%,  recall  tertinggi  sebesar  85.47%,  dan  F1-Score  sebesar  89.12%. Keduanya memiliki kemampuan yang baik dalam menghindari kesalahan False Positive. Namun, perbedaan antara kedua model dalam recall relatif kecil yang menunjukkan bahwa keduanya memiliki kemampuan serupa dalam menemukan  kasus  penyakit  Stunting  yang  sebenarnya.  Pilihan  antara  Grid  Search  dan  Random  Search  dapat dipengaruhi oleh preferensi waktu dan sumber daya, dengan Random Search yang mampu memberikan efisiensi waktu yang lebih tinggi dibandingkan dengan Grid Search. Secara keseluruhan, hasil ini memiliki implikasi yang signifikan dalam upaya pencegahan dan penanganan penyakit  Stunting di Indonesia. Model yang dioptimalkan, baik melalui Grid Search maupun Random Search, dapat memberikan solusi yang kuat dalam identifikasi kasus penyakit Stunting dengan akurasi tinggi untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam konteks kesehatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6965
masyarakat. Melalui pemilihan yang tepat antara kedua metode ini dapat mengoptimalkan upaya pencegahan dan intervensi penyakit Stunting yang merupakan masalah kesehatan masyarakat yang mendesak di Indonesia.

## REFERENCES
[1] M. R. Nugroho, R. N. Sasongko, and M. Kristiawan, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kerjadian Stunting pada Anak Usia  Dini  di  Indonesia,”  J.  Obs.    J.  Pendidik.  Anak  Usia  Dini,  vol.  5,  no.  2,  pp.  2269–2276,  2021,  doi: 10.31004/obsesi.v5i2.1169.
[2] J.  Riptek  Widya  et  al.,  “Kajian  Stunting  di  Kota  Semarang,”  J.  Riptek,  vol.  13,  no.  2,  pp.  101–106,  2019,  [Online]. Available: http://riptek.semarangkota.go.id.
[3] K. Rahmadhita, “Permasalahan Stunting dan Pencegahannya,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada, vol. 11, no. 1, pp. 225– 229, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.253.
[4] M. Rafika, “Dampak Stunting Pada Kondisi Psikologis Anak,” Bul. Jagaddhita, vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.4236/ojmp.2016.54007.
[5] R. Pratiwi, R. S. Sari, and F. Ratnasari, “Dampak Status Gizi Pendek (Stunting) Terhadap Prestasi Belajar,” J. Ilm. Ilmu Keperawatan, vol. 12, no. 2, pp. 10–23, 2021, [Online]. Available: https://stikes-nhm.e- journal.id/NU/article/view/317/284.
[6] E.  Sumartini,  “Dampak  Stunting  Terhadap  Kemampuan  Kognitif  Anak,”  Pros.  Semin.  Nas.  Kesehat.  “Peran  Tenaga Kesehat. Dalam Menurunkan Kerjadian Stunting” Tahun 2020 Impact, pp. 127–134, 2020.
[7] H. Dasman, “Empat Dampak Stunting Bagi Anak dan Negara Indonesia,” Conversat. (Disipln Ilmiah, gaya Jurnalistik), pp.  2–4,  2019,  [Online].  Available:  http://repo.unand.ac.id/21312/1/Empat  dampak  Stunting  bagi  anak  dan  negara Indonesia.pdf.
[8] Y.  Primasari  and    budi  anna  Keliat,  “Praktik  Pengasuhan  sebagai  Upaya  Pencegahan  Dampak  Stunting  pada Perkembangan Psikososial Anak-Kanak,” J. Ilmu Keperawatan, vol. 3, no. 3, pp. 263–272, 2020.
[9] Kemenkes, Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022. 2022.
[10]  W. H. Organisation, World Health Statistics 2022 (Monitoring Health of the SDGs). 2022.
[11]  B. Jange, “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet,” J. Trends Econ. Account. …, vol. 2, no. 1, pp. 1– 5, 2021, doi: 10.47065/arbitrase.v3i2.495.
[12]  S. T.  K. Theopilus Bayu Sasongko &, “Optimasi  K-Nearest Neighbor  dengan Grid Search CV pada Prediksi  Kanker ParuParu,” STMIK Indones. Padang, vol. 8, no. 2, p. 121, 2019.
[13]  G.  Abdurrahman,  H.  Oktavianto,  and  M.  Sintawati,  “Optimasi  Algoritma  XGBoost  Classifier  Menggunakan Hyperparameter Gridesearch dan Random Search Pada Klasifikasi Penyakit Diabetes,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 3, p. 193, 2022, doi: 10.19184/isj.v7i3.35441.
[14]  W. C. Wahyudin et al., “Prediksi Stunting Pada Balita Di Rumah Sakit Kota Semarang Menggunakan Naive Bayes,” vol. 2019, pp. 32–36, 2023.
[15]  Juwariyem and Sriyanto, “Prediksi Stunting Pada Balita Menggunakan Algoritma Random Forest,” J. IndraTech, vol. 4, no. 1, pp. 29–37, 2023.
[16]  D. K. D. Damayanti, “Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” J. Ilm. Mat., vol. 9, no.  2,  pp.  437–446, 2021,  [Online].  Available:  https://media.neliti.com/media/publications/249234-model-infeksi-hiv- dengan-pengaruh-percob-b7e3cd43.pdf.
[17]  C.  Dewanti,  V.  Ratnasari,  T.  Rumiati,  D.  Statistika,  F.  Matematika,  and  S.  Data,  “Pemodelan  Faktor-faktor  yang Memengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Probit Biner,” vol. 8, no. 2, 2019.
[18]  H.  Pohan,  M.  Zarlis,  E.  Irawan,  H.  Okprana,  and  Y.  Pranayama,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Balita  Stunting  di  Indonesia,”  JUKI    J.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  97–104,  2021,  doi: 10.53842/juki.v3i2.69.
[19]  S.  E.  Herni  Yulianti,  Oni  Soesanto,  and  Yuana  Sukmawaty,  “Penerapan  Metode  Extreme  Gradient  Boosting (XGBOOST)  pada  Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit,”  J.  Math.  Theory  Appl.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  21–26,  2022,  doi: 10.31605/jomta.v4i1.1792.
[20]  A. Toha, P. Purwono, and W. Gata, “Model Prediksi Kualitas Udara dengan Support Vector Machines dengan Optimasi Hyperparameter  GridSearch  CV,”  Bul.  Ilm.  Sarj.  Tek.  Elektro,  vol.  4,  no.  1,  pp.  12–21,  2022,  doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[21]  U. Sunarya and T.  Haryanti, “Perbandingan  Kinerja Algoritma Optimasi pada Metode Random Forest untuk  Deteksi Kegagalan Jantung,” J. Rekayasa Elektr., vol. 18, no. 4, pp. 241–247, 2022, doi: 10.17529/jre.v18i4.26981.
[22]  R.  G.  Gunawan,  Erik  Suanda  Handika,  and  Edi  Ismanto,  “Pendekatan  Machine  Learning  Dengan  Menggunakan Algoritma Xgboost (Extreme Gradient Boosting) Untuk Peningkatan Kinerja Klasifikasi Serangan Syn,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 3, pp. 453–463, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4356.