Pengembangan Model Prediksi Persentase Stunting di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Random Forest dan Decision Tree - Peppy Parhani Nopianti; Nasyid Naofal Putra; Fajar Andrianyah; Zahra Aulia Hanifah; Somantri (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Stunting pada balita merupakan masalah kesehatan yang serius dan memerlukan penanganan yang serius. Stunting dapat mengakibatkan terhambatnya tumbuh kembang anak akibat kekurangan gizi kronis dan memiliki dampak dalam jangka waktu yang lama. Kondisi ini berpengaruh terhadap perkembangan fisik dan kognitif, bahkan memiliki potensi dalam menurunkan produktivitas dan kualitas hidup anak di masa mendatang. Mengenai pentingnya penanganan dalam masalah ini, pendekatan berbasis data diperlukan untuk mendukung perencanaan dan evaluasi kebijakan untuk upaya penanggulangan stunting. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi persentase stunting pada tingkat Kabupaten/Kota dengan menggunakan Machine Learning yaitu Decision Tree dan Random Forest. Dengan membandingkan kedua algoritma untuk mengetahui algoritma mana yang lebih unggul dalam melakukan prediksi dari data histori yang berikan. Data yang digunakan didapatkan dari Open Data Jabar dengan rentang waktu beberapa tahun. Proses penelitian meliputi tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan, pemodelan Machine Learning, evaluasi model, interpretasi hasil, dan deployment. Evaluasi model menggunakan metrik regresi yaitu Mean Absolute Error (MAE) dengan nilai 2.06, Root Mean Squared Error (RMSE) dengan nilai 2.87, R-Square dengan nilai 0.54, Mean Absolute Persentage Error (MAPE) dengan nilai 30.75, dan Accuracy (%) yang dihasilkan dari Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Decision Tree memberikan hasil kinerja yang cukup baik dengan nilai keakuratan dalam melakukan prediksi sebesar 69%, yang dihitung berdasarkan nilai MAPE. Meskipun Decision Tree terkenal dengan struktur yang intuitif, model tersebut tetap harus dioptimalkan untuk lebih akurat. Dengan melakukan analisis feature importance diketahui bahwa nilai stunting pada tahun sebelumnya dan rata-rata historis memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil prediksi. Dengan demikian, model decision tree dapat digunakan untuk melakukan pengambilan keputusan dalam upaya penurunan stunting yang sederhana dan interpretatif sekaligus dapat memberikan wawasan mengenai faktor-faktor yang dominan dalam memengaruhi prevalensi.