Haris, M Syauqi and Khudori, Ahsanun Naseh and Kusuma, Wahyu Teja (2022) PERBANDINGAN METODE SUPERVISED MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI PREVALENSI STUNTING DI PROVINSI JAWA TIMUR. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 9 (7). pp. 1571-1576. ISSN 2355-7699; E-2528-6579
|
Text
PERBANDINGAN METODE SUPERVISED MACHINE LEARNING_0729078807.pdf Download (460kB) | Preview |
|
|
Text (Cek Plagiasi)
Cek Plagiasi.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Stunting atau kasus balita kerdil/pendek adalah salah satu masalah di bidang kesehatan yang saat ini sedang dihadapi oleh masyarakat Indonesia. Provinsi Jawa Timur memiliki nilai prevalensi stunting sebesar 26,8% berdasarkan integrasi data Kementerian Kesehatan dan Badan Pusat Statistik. Nilai tersebut masih tergolong tinggi karena standar minimal yang ditetapkan oleh World Health Organization (WHO) adalah sebesar 20%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi dalam penyelesaian permasalahan stunting di Provinsi Jawa Timur dengan cara menganalisis faktor-faktor yang diprediksi bisa memengaruhi tingkat prevalensi stunting berdasarkan data sekunder hasil survei dari beberapa lembaga resmi dan terpercaya di bidang kesehatan yang telah dipublikasikan. Supervised machine learning merupakan pendekatan dalam pembuatan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang menggunakan data-data berlabel sebagai data latihnya. Pendekatan ini dirasa sangat sesuai digunakan dalam prediksi nilai prevalensi stunting pada suatu wilayah berdasarkan data-data lain yang relevan. Penelitian-penelitian sebelumnya tentang prediksi prevalensi stunting rata-rata hanya menggunakan salah satu metode supervised machine learning saja dan data sekunder yang digunakan hanya bersumber dari salah satu sumber survei saja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor penyebab yang memiliki korelasi tinggi terhadap nilai prevalensi stunting bukan hanya Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) saja, namun juga Indeks Pembangunan Manusia, sanitasi, dan Indeks Penduduk Miskin. Selain itu, beberapa metode dalam supervised machine learning juga dibandingkan yaitu, linier regression, support vector regression, dan random forest regression. Metode support vector regression dalam penelitian ini memiliki nilai galat yang lebih rendah yaitu 0,91 untuk MAE dan 1,30 untuk MSE.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Stunting, Nilai prevalensi stunting, Jawa timur, Machine learning, Supervised learning |
| Subjects: | L Education > L Education (General) |
| Divisions: | Informatics Study Program |
| Depositing User: | Yacobus Sudaryono |
| Date Deposited: | 04 Aug 2023 02:49 |
| Last Modified: | 04 Sep 2023 03:11 |
| URI: | http://repository.itsk-soepraoen.ac.id/id/eprint/894 |
Actions (login required)
 |
View Item |