Taufik Hidayat Penguji 1 Diah Rahmawati Ketua Penguji Ismi Nurlatifah Penguji 1 Lily Arlianti Dosen Pembimbing 2 Aziz Yuda Ramdansyah Pengarang

Gizi balita merupakan salah satu aspek penting dalam pertumbuhan dan perkembangan anak-anak pada usia dini. Penilaian status gizi balita menjadi langkah awal dalam mengidentifikasi risiko kesehatan yang dapat dihadapi oleh mereka. Dalam era teknologi informasi, penggunaan algoritma decision tree telah menjadi pilihan populer dalam melakukan klasifikasi gizi balita berdasarkan berbagai variabel yang relevan, untuk mencapai hal tersebut algoritma decision tree digunakan untuk melihat faktor penentu klasifikasi yang mempengaruhi status gizi .Tujuan utama penelitian yang dilakukan di Puskesmas Bugel ini adalah untuk mengidentifikasi pola atau kelompok-kelompok tertentu dalam data status gizi balita yang mungkin memiliki faktor-faktor risiko yang serupa dalam terjadinya status gizi balita pada balita serta mengetahui tingkat akurasi dari penggunaan metode decision tree untuk data perkembangan gizi balita. Studi ini menggunakan seperangkat data yang komprehensif, termasuk variabel seperti usia, tinggi badan, berat badan. Metodologinya melalui beberapa tahapan, diawali dengan pendataan balita yang berkunjung ke Puskesmas. Selanjutnya, data dianalisis dan diproses dengan hati-hati untuk memastikan keakuratan dan keandalannya. Kemudian, algoritma decision tree diterapkan untuk mengklasifikasikan status gizi balita berdasarkan variabel yang relevan. Hasil analisis dalam penelitian ini menggunakan dua model pada partisi data yakni 80:20, adapun partisi model 80:20 menghasilkan akurasi Proses implementasi decision tree menghasilkan nilai akurasi pada data testing, skor yang dihasilkan dengan correct classified berjumlah 447, dengan tingkat akurasi 83,24%, lalu dengan Cohen’s kappa (K) dengan skor 0,625%, wrong classified dengan skor 90 dan terjadinya error atau data yang missing value sebesar 16,76%