Klasifikasi Stunting Balita Nusa Tenggara Timur Berdasarkan Faktor Sosial Ekonomi Kesehatan dengan Supervised Learning - Bagus Candra, Setiawan; Alma Ainul, Haqi; Arum, Nilawati; M. Fajrin, Ramadhan; Muhammad, Riefky (Indexia, 2026)
Provinsi Nusa Tenggara Timur masih menghadapi tantangan serius dalam penurunan prevalensi stunting, di mana 27,3% kabupaten/kota pada tahun 2024 tergolong dalam kategori stunting tinggi, meskipun sebagian besar wilayah berada di bawah ambang batas nasional sebesar 19,8%. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan prevalensi stunting balita di Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2024 dengan mempertimbangkan faktor sosial ekonomi dan kesehatan, serta untuk menentukan visualisasi hasil dari algoritma klasifikasi terbaik berdasarkan nilai akurasi. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2024, terdiri dari variabel seperti persentase stunting, persentase penduduk miskin, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, cakupan ASI eksklusif, persentase sanitasi layak, dan persentase balita wasting. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memiliki nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas sebesar 100%, sedangkan K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki nilai akurasi sebesar 80%. Rata-rata lama sekolah, persentase balita wasting, dan persentase penduduk miskin adalah faktor utama yang berpengaruh signifikan terhadap stunting. Temuan ini menegaskan bahwa percepatan penurunan stunting di Nusa Tenggara Timur perlu difokuskan pada peningkatan kualitas pendidikan, intervensi gizi balita, serta pengentasan kemiskinan sebagai strategi prioritas berkelanjutan.