Implementasi metode gradient boosting pada klasifikasi indeks khusus penanganan stunting di Indonesia

INDONESIA:
Stunting adalah kondisi gagal tumbuh pada anak akibat kurangnya asupan gizi yang berdampak pada kesehatan dan perkembangan jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode gradient boosting dalam klasifikasi indeks khusus penanganan stunting (IKPS) pada kabupaten/kota di Indonesia. Sebelum melakukan klasifikasi dengan metode gradient boosting, diperlukan pembentukan pohon klasifikasi dasar dengan metode CART. Berdasarkan hasil klasifikasi menggunakan metode gradient boosting dengan parameter optimal, diperoleh hasil yaitu sebanyak 212 kabupaten/kota masuk pada kategori rendah, 267 kabupaten/kota masuk pada kategori sedang, dan 35 kabupaten/kota masuk pada kategori tinggi dengan tingkat accuracy sebesar 100%, precision 100%, sensitivity 100%, dan specificity 100% pada data Training. Kemudian pada data Testing mendapatkan hasil accuracy sebesar 87%, precision 82,7%, sensitivity 90,6%, dan specificity 92,3%. Selain itu didapatkan variabel paling berpengaruh dalam model adalah tingkat partisipasi pendidikan anak usia dini (PAUD), yang memiliki tingkat kepentingan sebesar 25,9%. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan pemerintah dalam menentukan kebijakan yang lebih fokus dan efektif guna percepatan penurunan stunting di Indonesia berdasarkan pengaruh variabel yang relevan, khususnya PAUD.

ENGLISH:
Stunting is a condition of failure to thrive in children due to lack of nutritional intake that impacts long-term health and development. This study aims to implement the gradient boosting method in the classification of the special index of stunting handling (Indeks Khusus Penanganan Stunting, IKPS) in regencies/cities in Indonesia. Before performing classification with the gradient boosting method, it is necessary to form a basic classification tree with the CART method. Based on the classification results using the gradient boosting method with optimal parameters, the results obtained are 212 regencies/cities in the low category, 267 regencies/cities in the medium category, and 35 regencies/cities in the high category with an accuracy level of 100%, precision 100%, sensitivity 100%, and specificity 100% on the Training data. Then on the Testing data, the accuracy results were 87%, precision 82.7%, sensitivity 90.6%, and specificity 92.3%. In addition, the most influential variable in the model is the level of participation in early childhood education (Pendidikan Anak Usia Dini, PAUD), which has an importance level of 25.9%. This study is expected to be a reference for the government in determining more focused and effective policies to accelerate stunting reduction in Indonesia based on the influence of relevant variables, especially PAUD.

ARABIC:
التقزم هو حالة من حالات عدم النمو لدى الأطفال بسبب نقص المدخول الغذائي الذي يؤثر على الصحة والنمو على المدى الطويل. تهدف هذه الدراسة إلى تطبيق طريقة تعزيز التدرج في تصنيف المؤشر الخاص لإدارة التقزم (IKPS) في المقاطعات/المدن في إندونيسيا. قبل إجراء التصنيف باستخدام طريقة تعزيز التدرج، من الضروري تشكيل شجرة تصنيف أساسية باستخدام طريقة CART. استنادًا إلى نتائج التصنيف باستخدام طريقة تعزيز التدرج مع المعلمات المثلى، فإن النتائج التي تم الحصول عليها هي ٢١٢ مقاطعة/مدينة في الفئة المنخفضة، و ٢٦٧ مقاطعة/مدينة في الفئة المتوسطة، و ٣٥ مقاطعة/مدينة في الفئة العالية بمستوى دقة % ١٠٠، ودقة % ١٠٠، وحساسية % ١٠٠، وخصوصية % ١٠٠ على بيانات التدريب. ثم في بيانات الاختبار، كانت نتائج الدقة % ٨٧، والدقة % ٨٢٫٧، والحساسية % ٩٠٫٦، والخصوصية % ٩٢٫٣. بالإضافة إلى ذلك، فإن المتغير الأكثر تأثيرًا في النموذج هو معدل المشاركة في التعليم في مرحلة الطفولة المبكرة (PAUD)، والذي يبلغ مستوى أهميته % ٢٥٫٩. من المتوقع أن يكون هذا البحث مرجعًا للحكومة في تحديد سياسات أكثر تركيزًا وفعالية لتسريع الحد من التقزم في إندونيسيا بناءً على تأثير المتغيرات ذات الصلة، وخاصة معدل