Prediksi Risiko Stunting pada Anak Menggunakan Algoritma Decision Tree

Abstract

Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan serius di Indonesia yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak. Tingginya angka stunting terutama di wilayah pedesaan seperti Desa Kedawung menunjukkan perlunya sistem pendukung keputusan yang dapat membantu deteksi dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web bernama SiPandu yang mampu memprediksi risiko stunting pada anak dengan menggunakan algoritma Decision Tree. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan perangkat lunak Waterfall. Data yang digunakan diperoleh dari Posyandu Melati di Desa Kedawung, dengan parameter utama berupa usia, berat badan, tinggi badan, lingkar kepala, dan lingkar lengan atas. Model yang dibor menggunakan 175 data sampel anak dari Posyandu Melati yang telah melalui proses preprocessing dan labeling. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengelola data perkembangan anak secara efisien serta memberikan prediksi risiko stunting dengan nilai akurasi sebesar 94,35%, presisi 97,67%, dan recall 82,35%, sehingga sistem cukup andal untuk digunakan sebagai alat bantu prediksi dan pengambilan keputusan dini. Pengujian sistem dilakukan melalui metode black box, white box, dan user Acceptance test (UAT); hasil pengujian black box menunjukkan tingkat keberhasilan sistem mencapai 100%, white box menunjukkan nilai cyclomatic kompleksitas sebesar 2 yang menandakan semua jalur logika telah diuji dengan baik, dan UAT memperoleh skor 97%, yang menunjukkan bahwa sistem diterima dengan sangat baik oleh pengguna dari aspek antarmuka, fungsionalitas, dan kemudahan penggunaan. Sistem ini diharapkan dapat membantu kader Posyandu dalam pengambilan keputusan dan intervensi yang tepat serta meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya pemantauan tumbuh kembang anak.