Taufik Hidayat Penguji 1 Ismi Nurlatifah Dosen Pembimbing 2 Asep Hardiyanto Ketua Penguji Ahmad Syauki Penguji 1 Akmal Faris Baihaqi Pengarang

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