Perbandingan Metode Supervised Machine Learning untuk Prediksi Prevalensi Stunting di Provisi Jawa Timur
Authors: Haris M Syauqi , Khudori Ahsanun Naseh , Kusuma Wahyu Teja 
Published: December 2022

<p><em><span lang="IN">Stunting</span></em><span lang="IN"> atau kasus balita kerdil/pendek adalah salah satu masalah di bidang kesehatan yang saat ini sedang dihadapi oleh masyarakat Indonesia. Provinsi Jawa Timur memiliki nilai prevalensi <em>stunting</em> sebesar 26,8% berdasarkan integrasi data Kementerian Kesehatan dan Badan Pusat Statistik. Nilai tersebut masih tergolong tinggi karena standar minimal yang ditetapkan oleh World Health Organization (WHO) adalah sebesar 20%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi dalam penyelesaian permasalahan <em>stunting</em> di Provinsi Jawa Timur dengan cara menganalisis faktor-faktor yang diprediksi bisa memengaruhi tingkat prevalensi <em>stunting</em> berdasarkan data sekunder hasil survei dari beberapa lembaga resmi dan terpercaya di bidang kesehatan yang telah dipublikasikan. </span><em><span lang="EN-US">S</span><span lang="IN">upervised machine learning</span></em><span lang="IN"> merupakan pendekatan dalam pembuatan kecerdasan buatan (<em>artificial intelligence</em>) yang menggunakan data-data berlabel sebagai data latihnya. Pendekatan ini dirasa sangat sesuai digunakan dalam prediksi nilai prevalensi <em>stunting </em>pada suatu wilayah berdasarkan data-data lain yang relevan.<em> </em> Penelitian-penelitian sebelumnya tentang prediksi prevalensi <em>stunting </em>rata-rata hanya menggunakan salah satu metode <em>supervised machine learning</em> saja dan data sekunder yang digunakan hanya bersumber dari salah satu sumber survei saja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa </span><span lang="EN-US">faktor-faktor penyebab yang memiliki korelasi tinggi terhadap nilai prevalensi <em>stunting </em>bukan hanya Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) saja, namun juga Indeks Pembangunan Manusia, sanitasi, dan Indeks Penduduk Miskin. </span><span lang="IN">Selain itu, beberapa metode dalam <em>supervised machine learning </em>juga dibandingkan yaitu, <em>linier regression, support vector regression, </em>dan <em>random forest regression.</em></span><em></em><span lang="EN-US">M</span><span lang="IN">etode <em>support vector regression </em></span><span lang="EN-US">dalam penelitian ini </span><span lang="IN">memiliki nilai galat yang lebih rendah yaitu 0,91 untuk MAE dan 1,30 untuk MSE.</span></p><p><span lang="IN"><br /></span></p><p><em><strong><span lang="IN">Abstract</span></strong></em></p><p><em>Stunting or the case of stunted/short toddlers is one of the problems in the health sector that is currently being faced by the people of Indonesia. East Java Province has a stunting prevalence value of 26.8% based on data integration from the Ministry of Health and the Central Statistics Agency. This value is still relatively high because the minimum standard set by the World Health Organization (WHO) is 20%. Therefore, this study aims to contribute to solving the stunting problem in East Java Province by analyzing the factors that are predicted to affect the stunting prevalence rate based on published secondary data from surveys from several official and trusted institutions in the health sector. Supervised machine learning is an approach in making artificial intelligence that uses labeled data as training data. This approach is considered very suitable to be used in predicting the value of stunting prevalence in an area based on other relevant data. Previous studies on predicting the prevalence of stunting on average only used one supervised machine learning method and the secondary data used was only sourced from one survey source. The results showed that the causative factors that have a high correlation to the prevalence of stunting are not only low birth weight (BBLR), but also the Human Development Index, sanitation, and the Poor Population Index. In addition, several methods in supervised machine learning are also compared, namely, linear regression, support vector regression, and random forest regression. The support vector regression method in this study has a lower error value, namely 0.91 for MAE and 1.30 for MSE.</em></p><p><em><strong><span lang="IN"><br /></span></strong></em></p>