Decision Tree Regression Untuk Prediksi Prevalensi Stunting di Provinsi Nusa Tenggara Timur

Abstract

Stunting adalah kondisi terhambatnya pertumbuhan linier anak-anak karena kekurangan gizi dan perawatan yang tidak memadai sejak dalam kandungan hingga usia dua tahun. Stunting disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk kurangnya asupan gizi yang memadai, infeksi kronis atau berulang, praktik pemberian makanan yang tidak sesuai, sanitasi yang buruk, serta akses terbatas terhadap layanan kesehatan dan pendidikan gizi. Di Indonesia, provinsi yang memiliki prevalensi stunting paling tinggi berada di Nusa Tenggara Timur (NTT). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi menggunakan Decision Tree Regression untuk memprediksi prevalensi stunting di NTT. Dengan demikian, hasil penelitian ini selain menghasilkan model prediksi juga dapat memberikan pemahaman yang lebih komperhensif mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat stunting di NTT dan mendukung upaya untuk menurunkan angka prevalensinya di provinsi tersebut. Untuk menguji model prediksi yang dihasilkan, penelitian ini menggunakan metrik RMSE. Hasil pengujian dengan metrik RMSE menunjukkan nilai 0,093. Nilai ini membuktikan bahwa model Decision Tree Regression yang digunakan memiliki tingkat kesalahan prediksi yang relatif rendah, sehingga cukup efektif dalam memprediksi prevalensi stunting berdasarkan data yang digunakan.