Detail Cantuman

Kesehatan dan status gizi balita merupakan indikator penting yang mencerminkan
kondisi gizi masyarakat secara keseluruhan. Namun demikian, hingga saat ini di
Indonesia masalah gizi merupakan salah satu masalah kesehatan Masyarakat yang
belum bisa teratasi secara optimal. Berdasarkan Hasil Survei Status Gizi Indonesia
(SSGI) Kementerian Kesehatan menunjukkan bahwa terdapat empat isu gizi yang
dialami oleh anak-anak balita di Indonesia, termasuk stunting, wasting,
underweight, dan obesitas. Penelitian ini bertujuan menggunakan algoritma
klasifikasi Gradient Boosting untuk mengevaluasi akurasi kinerja model dan
menerapkannya dalam aplikasi nyata dengan membuat web aplikasi yang berfungsi
memberikan informasi terkait report status gizi balita pada Puskesmas Kosambi.
Dataset yang digunakan berasal dari file CSV bagian poli gizi Puskesmas Kosambi
yang berjumlah 3338 data balita. Penelitian ini menggunakan algoritma Gradient
Boosting Classifier untuk mengklasifikasikan status gizi balita dan menggunakan
Grid Search untuk memberikan parameter optimal dari model. Hasil dari confusion
matrix menggunakan SMOTE oversampling menunjukkan akurasi sebesar 96%,
presisi 96%, recall 96%, dan skor f1 sebesar 96%. Evaluasi model dalam penelitian
ini menunjukkan bahwa dengan SMOTE memberikan kinerja akurasi yang lebih
baik dibandingkan dengan tanpa SMOTE