Implementasi Algoritma C5.0 untuk Klasifikasi Status Stunting pada Balita

Abstract

Stunting merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang masih menjadi tantangan serius di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma C5.0 untuk mengklasifikasikan status stunting pada balita berdasarkan data antropometri. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen melalui tahapan data mining meliputi seleksi data, pembagian data training dan testing, pembentukan decision tree, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix. Data penelitian diperoleh dari data balita pada Puskesmas Tanah Jambo Aye. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C5.0 mampu mengklasifikasikan status stunting dengan tingkat akurasi 71,33%. Atribut tinggi badan menjadi faktor paling dominan dalam proses klasifikasi. Model yang dihasilkan bersifat interpretable karena menghasilkan aturan keputusan yang mudah dipahami. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C5.0 dapat digunakan sebagai alat bantu untuk skrining awal stunting secara cepat dan objektif.