Klasifikasi Stunting Menggunakan Metode Hyperparameter Tuning Berbasis Progressive Web Application (PWA)

Rayhan Zulfitri Dwi Cahyo

Abstract


Pertumbuhan Balita merupakan isu kesehatan penting yang memerlukan perhatian serius, terutama dalam konteks stunting yang dapat memiliki dampak jangka panjang terhadap perkembangan fisik dan kognitif anak. Dalam upaya untuk meningkatkan efektivitas pendeteksian stunting pada balita, penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi E-Stunting menggunakan model kecerdasan buatan Neural Network (NN) dengan metode hyperparameter tuning menggunakan teknik grid search. Aplikasi ini menggunakan teknologi Progressive Web Application (PWA) yang memiliki kelebihan bisa diakses secara offline, instalasi mudah, dan pembaruan otomatis. Hasil dari optimasi hyperparameter tuning menggunakan teknik grid search menghasilkan akurasi sebesar 98% dengan hyperparameter batch size 32, dropout 0.2, dan optimizer ADAM. Aplikasi E-Stunting diharapkan dapat menjadi alat yang efektif dalam pendeteksian dini stunting pada balita, sehingga memungkinkan intervensi yang lebih cepat dan tepat sasaran. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat berkontribusi dalam upaya penanganan masalah stunting dan mendukung peningkatan kualitas kesehatan anak-anak.

References


Ahmad, G. N., Fatima, H., Shafiullah, Salah Saidi, A., & Imdadullah. (2022). Efficient Medical Diagnosis of Human Heart Diseases Using Machine Learning Techniques with and Without GridSearchCV. IEEE Access, 10(March), 80151–80173. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3165792

Andriana, Dickya, Jefikaa, M., Kosasia, H., Prayogia, G., Williama, & Dharmaa, A. (2020). Prediksi Gelombang Corona dengan Metode Neural Network. JIKOMSI (Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 3(2), 102–107.

Bartz, E., Bartz-Beielstein, T., Zaefferer, M., & Mersmann, O. (2023). Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: A Practical Guide. In Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: a Practical Guide. https://doi.org/10.1007/978-981-19-5170-1

Birchha, V., & Nigam, B. (2022). Data Splitting Techniques to Reduce False-Positive and False- Negative Cases in Breast Cancer Prediction. 20(8), 9410–9424. https://doi.org/10.14704/NQ.2022.20.8.NQ44961

Daqiqil, I. (2021). MACHINE LEARNING: Teori, Studi Kasus, dan Implementasi Menggunakan Python. Badan Penerbiy Universitas Riau.

Decastro-García, N., Muñoz Castañeda, Á. L., Escudero García, D., & Carriegos, M. V. (2019). Effect of the Sampling of a Dataset in the Hyperparameter Optimization Phase over the Efficiency of a Machine Learning Algorithm. Complexity, 2019. https://doi.org/10.1155/2019/6278908

Fanny, F. (2023). Sistem Pengenalan Buah menggunakan Metode Artificial Neural Network BackPropagation Studi Kasus: Mangga Gedong Gincu. 11(4), 591–595. https://doi.org/10.26418/justin.v11i4.68234

Habel, D., & Levitar, S. (2023). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi-2023 "Exploring the Intersection of Big Data, Cyber Security, Pengembangan Game Media Pembelajaran Peta Menggunakan Adobe Flash Di SD Negeri 03 Kanigoro. 285–294.

Hikmah, N., Cahyo, B. T., Rianto, H., & Dewi, S. (2020). Rancang Bangun Pembuatan Program Kamus Plesetan Berbasis Pwa ( Progressive Web Application). JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh), 4(4), 1–8. https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewitem/27231

Karno, A. S. B., Hastomo, W., & Wardhana, I. S. K. (2020). Validation of Monthly Rainfall Prediction Taken from the Output of Canonical Correlation Analysis Using Area Topographical Scenarios in Centra Java. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 3, 483–490. http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1474

Kunang, Y. N., Nurmaini, S., Stiawan, D., & Suprapto, B. Y. (2021). Attack classification of an intrusion detection system using deep learning and hyperparameter optimization. Journal of Information Security and Applications, 58. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2021.102804

Li, A. (2021). Allan Li PROGRESSIVE WEB APPS : FACTORS Faculty of Information Technology and Communication Sciences Allan Li : Progressive Web Apps : Factors for Consideration in Development. May.

Nugraha, W., & Sasongko, A. (2022). Hyperparameter Tuning pada Algoritma Klasifikasi dengan Grid Search. SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , 11(2), 391–401. http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

Phie Joarno, R. J., Mohammad Fajar, & Arfan Yunus. (2022). Implementasi Progressive Web Apps Pada Website GetHelp Menggunakan Next.js. KHARISMA Tech, 17(2), 1–15. https://doi.org/10.55645/kharismatech.v17i2.219

Puspitasari, F. D., & Anardani, S. (2023). Aplikasi Klasifikasi Huruf Hijaiyah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network dan Random Forest. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 67–78.

Ramadhan, A., Trinitasjati, S., Limoa, C., & Mubarrok, M. K. (2020). Analisis Kualitas Website Tanggap Covid-19 Jawa Timur Menggunakan End User Computing Satisfaction Dengan Neural Network Quality Analysis of East Java Tanggap Covid-19 Website Using End-User Computing Satisfaction With Neural Networks. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 571–579.

Setiawan, D., Yudha, Y. P., Saputra, B., & Rizqi, M. (2022). Implementasi System Development Life Cycle Dalam Pengembangan Sistem Informasi LENTERA UNIPMA. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 676–686. www.lentera.space.

Susilo, B., & Azimah, A. (2023). Penerapan Metode Agile Scrum Pada Perancangan Sistem Informasi Pelaporan Keuangan BUMDesa. JUTISI: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 18(2), 495–505.

Wu, J., Chen, X. Y., Zhang, H., Xiong, L. D., Lei, H., & Deng, S. H. (2019). Hyperparameter optimization for machine learning models based on Bayesian optimization. Journal of Electronic Science and Technology, 17(1), 26–40. https://doi.org/10.11989/JEST.1674-862X.80904120

Yazici, I., & Gures, E. (2023). A Novel Approach for Machine Learning-based Load Balancing in High-speed Train System using Nested Cross Validation. Proceedings - 10th International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications, WINCOM 2023.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.



 
PANDUAN SUBMITE ARTIKEL
 


Kantor Sekertariat:
Universitas PGRI Madiun
Jl. Auri No. 14-16  Kota Madiun 63118
Lt 3 Kantor Program Studi Teknik Informatika
email :  senatik@unipma.ac.id
 
 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.