Implementasi Algoritma C5.0 Pada Klasifikasi Status Gizi Balita di Kecamatan Ponorogo

Abstract

Permasalahan gizi pada balita merupakan isu kesehatan masyarakat yang masih menjadi perhatian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status gizi balita di Kecamatan Ponorogo dengan menggunakan algoritma Decision Tree C5.0. Data yang digunakan merupakan data antropometri balita yang diperoleh dari Puskesmas Ponorogo Selatan, yang meliputi berat badan, tinggi badan, usia dan jenis kelamin balita. Proses penelitian melibatkan beberapa tahapan, dimulai dengan data preprocessing  yang terdiri dari data cleaning, transformasi data, label encoding, seleksi fitur, resampling dan data splitting, selanjutnya data processing yang digunakan untuk perhitungan entropy dan information gain, hingga evaluasi model menggunakan Confusion matrix dan kurva ROC. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi yang diperoleh mencapai 97,92% pada skema pembagian 60% data training dan 40% data testing. Fitur yang paling berpengaruh dalam klasifikasi adalah berat badan, tinggi badan dan usia balita. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma C5.0 terbukti mampu memberikan performa tinggi dalam klasifikasi status gizi dan berpotensi digunakan sebagai alat bantu dalam pemantauan tumbuh kembang anak di layanan kesehatan dasar.

Kata Kunci – Status Gizi Balita, Algoritma C5.0, Klasifikasi, Antropometri dan Data Mining.