Sistem Klasifikasi Stunting Pada Posyandu Balita Di Dusun Jengglong Berbasis Mobile

Sofyan Nur Rohman, Herliyani Hasanah, Dwi Hartanti

Abstract


Stunting merupakan permasalahan serius dalam pertumbuhan balita yang memerlukan penanganan cepat dan tepat, terutama di lingkungan Posyandu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem klasifikasi stunting berbasis mobile guna mempermudah kader Posyandu dan orang tua dalam memantau pertumbuhan balita. Sistem dikembangkan menggunakan metode prototyping dan algoritma XGBoost yang mengolah data antropometri balita seperti usia, tinggi badan, berat badan, dan jenis kelamin. Data dikumpulkan melalui observasi lapangan dan studi pustaka, lalu diolah dalam sistem klasifikasi multi-kelas yang menghasilkan 16 kategori risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan klasifikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi dan menghasilkan rekomendasi gizi yang sesuai dengan kondisi balita. Aplikasi ini juga dinilai efektif dalam meningkatkan efisiensi pencatatan serta keterlibatan orang tua dalam upaya pencegahan stunting.


Keywords


sistem klasifikasi; metode prototype; stunting; posyandu; xgboost;

Full Text:

PDF

References


I. F. Ulfah and A. B. Nugroho, “Menilik Tantangan Pembangunan Kesehatan di Indonesia: Faktor Penyebab Stunting di Kabupaten Jember,” Sospol, vol. 6, no. 2, pp. 201–213, Oct. 2020, doi: 10.22219/sospol.v6i2.12899.

B. Riswanto, W. Setiawan, and S. C. E. Sahputro, “Sistem Pakar Diagnosa Stunting pada Balita Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Waterfall,” Digit. Transform. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 468–477, Sep. 2023, doi: 10.47709/digitech.v3i2.2881.

M. P. Sari, D. P. Wijaya, A. Pramuntadi, and D. Danianti, “Sistem pendukung keputusan dalam menentukan balita stunting menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berbasis website,” J. Tek. Ind. Terintegrasi, vol. 7, no. 4, pp. 2138–2153, Oct. 2024, doi: 10.31004/jutin.v7i4.33319.

N. Herlina, W. Nugroho, E. Ecowati, and D. P. Astuti, “DETEKSI DINI PERTUMBUHAN REMAJA: PENCEGAHAN STUNTING DI YAYASAN DOMPET YATIM DAN DHUAFA, TANAH BARU, DEPOK”.

T. Novianti, S. A. Mandati, and E. K. Andana, “Peningkatan Evaluasi Risiko Kredit Menggunakan Decision Tree C 4.5,” J. Manuf. Ind. Eng. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 1–9, Dec. 2023, doi: 10.30651/mine-tech.v2i2.21749.

D. T. Mau and V. Nitsae, “PELATIHAN DAN PENDAMPINGAN KADER POSYANDU SEBAGAI UPAYA PENCEGAHAN STUNTING PADA BALITA DI DESA KABUNA,” vol. 3, 2023.

T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System,” in Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco California USA: ACM, Aug. 2016, pp. 785–794. doi: 10.1145/2939672.2939785.

A. F. Ramadhan, “KEAMANAN APLIKASI ANDROID: STRATEGI PENGEMBANGAN YANG EFEKTIF UNTUK MELINDUNGI DATA PENGGUNA,” vol. 1, 2024.

H. Syukur, R. Islamadina, and J. S. Abdurrauf, “Prototype Aplikasi Face Recognition Untuk Absensi Kehadiran,” vol. 7, no. 1, 2025.

J. F. Bere, J. D. Irawan, and F. X. Ariwibisono, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA AYAM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” vol. 5, no. 1, 2021.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Editorial Office :

Prosiding SENDIKO (Seminar Nasional Hasil Penelitian & Pengabdian Masyarakat Bidang Ilmu Komputer)
Published by Universitas PGRI Madiun
Managed by Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas PGRI Madiun
Address Jl. Auri 14-16 Kota Madiun Kampus III Universitas PGRI Madiun 63118
Website http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/sendiko/index
Email [email protected]

e-ISSN:  3025-4604