Taufik Hidayat Penguji 1 Dine Agustine Ketua Penguji Mahmudin Dosen Pembimbing 2 Asep Abdul Sofyan Penguji 1 Zalfa Ridha Febriyanti Pengarang

Masalah gizi pada balita, terutama stunting, wasting, underweight dan overweight masih menjadi isu penting di Indonesia, termasuk di Kabupaten Tangerang. Periode usia 12-59 bulan merupakan masa kritis dalam pertumbuhan dan perkembangan anak, sehingga pemantauan dan intervensi gizi yang tepat sangat diperlukan. Tujuan penelitian ini mengembangkan model prediksi gizi balita yang akurat menggunakan kedua algoritma, serta memberikan kontribusi dalam identifikasi dini balita berisiko gizi buruk atau obesitas. Penelitian ini berfokus pada bagaimana menerapkan algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk memprediksi status gizi balita, serta bagaimana perbandingan kinerja kedua algoritma tersebut dalam deteksi dini masalah gizi. Dalam model yang telah dibuat, dengan algoritma Random Forest dan Decision Tree diperoleh hasil yang menunjukkan akurasi yang tinggi, masing-masing mencapai 92%. Dengan menggunakan GridSearch untuk menemukan nilai parameter terbaik, akurasi model meningkat menjadi 93% untuk Random Forest dan 94% untuk Decision Tree. Hasil ini menunjukkan potensi kedua algoritma dalam memprediksi status gizi balita secara akurat.