Implementasi Support Vector Machine (SVM) dalam penentuan klasifikasi indeks khusus penanganan stunting di Indonesia

INDONESIA:

Stunting merupakan masalah kesehatan yang menjadi tantangan di berbagai negara, salah satunya di Indonesia. Beberapa program penanganan stunting dari pemerintah dapat dievaluasi berdasarkan nilai indeks khusus penanganan stunting. Hasil evaluasi program penanganan stunting yang tepat akan memudahkan pemerintah dalam menentukan kebijakan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan klasifikasi indeks khusus penanganan stunting di Indonesia dan tingkat akurasi klasifikasi indeks khusus penanganan stunting di Indonesia dengan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan model terbaik klasifikasi indeks khusus penanganan stunting metode SVM menggunakan kernel polinomial dengan parameter h= 1 dan C=100. Hasil klasifikasi yang diperoleh yaitu 4 Provinsi dengan kategori indeks khusus penanganan stunting rendah, 21 Provinsi dengan kategori indeks khusus penanganan stunting sedang, dan 9 Provinsi dengan kategori indeks khusus penanganan stunting tinggi. Sedangkan indikator-indikator yang berpengaruh adalah penolong persalinan oleh tenaga kesehatan di fasilitas kesehatan, ketidakcukupan pangan, Keluarga Berencana (KB) modern, Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD), dan air minum layak. Tingkat akurasi klasifikasi indeks khusus penanganan stunting di Indonesia dengan metode Support Vector Machine (SVM) sebesar 100% menunjukkan metode SVM mampu mengklasifikasikan indeks khusus penanganan stunting di Indonesia dengan sangat baik.

ENGLISH:

Stunting is a health problem that poses a challenge in various countries, including Indonesia. Several government stunting intervention programs can be evaluated based on the stunting-specific intervention index. Accurate evaluation results of stunting intervention programs will facilitate the government in determining the next policy. This study aims to obtain the classification of the stunting-specific intervention index in Indonesia and the accuracy level of the stunting-specific intervention index in Indonesia using the Support Vector Machine (SVM) method. The results of the study showed that the best model for stunting-specific intervention index classification using the SVM method was the polynomial kernel with parameters h= 1 and C=100. The resulting classification showed that there were four Provinces with low stunting-specific intervention index categories, 21 Provinces with moderate stunting-specific intervention index categories, and nine Provinces with high stunting-specific intervention index categories. The influencing indicators were skilled birth attendants at health facilities, food insufficiency, modern Family Planning (FP), Early Childhood Education (ECE), and safe drinking water. The 100% accuracy level of the stunting-specific intervention index classification in Indonesia using the SVM method indicates that the SVM methods is highly effective in classifying the stunting-specific intervention index in Indonesia.

ARABIC:

التقزم هو مشكلة صحّية تمثل تحديًا في العديد من البلدان، أحدها في إندونيسيا. يمكن تقييم العديد من برامج إدارة التقزم الحكومية بناءً على قيمة مؤشر معالجة التقزم الخاص. ونتائج تقييم برنامج إدارة التقزم الصحيح تسهّل الحكومة في تحديد المزيد من السياسات. تهدف هذه الدراسة إلى الحصول على تصنيف مؤشر خاص لعلاج التقزم في إندونيسيا ودقة تصنيف المؤشر الخاص لعلاج التقزم في إندونيسيا باستخدام طريقة آلة المتجهات الداعمة (SVM). أظهرت النتائج أن أفضل نموذج لتصنيف المؤشر الخاص لمعالجة التقزم باستخدام طريقة SVM يستخدم نواة متعددة الحدود مع المعلمات h = ۱ و C = ۱۰۰. وكانت نتائج التصنيف التي تم الحصول عليها هي۴ مقاطعات ذات فئة مؤشرخاصة للتقزم المنخفض، و۲۱ مقاطعة ذات فئة مؤشر خاصة للتقزم المتوسط، و۹مقاطعات ذات فئة مؤشر خاصة لمعالجة التقزم المرتفع. وفي الوقت نفسه، فإن المؤشرات المؤثرة هي تقديم المساعدة من قبل العاملين الصحيين في المرافق الصحية، ونقص الغذاء، وتنظيم الأسرة الحديث (KB)، والتعليم في مرحلة الطفولة المبكرة (PAUD)، ومياه الشرب المناسبة. تبلغ دقة تصنيف المؤشر الخاص لعلاج التقزم في إندونيسيا باستخدا م طريقة آلة المتجهات الداعمة (SVM) ۱۰۰%، مما يشير إلى أن طريقة SVM قا درة على تصنيف المؤشر الخاص لعلاج التقزم في إندونيسيا بشكل جيد للغاية.