p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Rancang Bangun Sistem Informasi Deteksi Dini Stunting dengan Metode Artificial Neural Network
Hen Hen Lukmana 1 ,  Muhammad Al-Husaini 2 , Luh Desi Puspareni 3 , Irani Hoeronis 4
1 Fakultas Tehnik dan Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Siliwangi Jalan Siliwangi No. 24 Kahuripan Tawang Kota Tasikmalaya
1 henhenlukmana@unsil.ac.id
2 alhusaini@unsil.ac.id
3 luhdesi@unsil.ac.id
4 iranihoeronis@unsil.ac.id

## Abstrak
Stunting pada anak merupakan masalah kesehatan malnutrisi kronis yang menjadi perhatian serius di Indonesia. Stunting dapat terjadi pada anak yang mengalami kekurangan gizi kronis, terutama pada usia 0-23 bulan. Faktor- faktor  yang  menyebabkan  stunting  pada  anak  sangat  kompleks  dan  melibatkan  berbagai  faktor  seperti  gizi, kesehatan,  sosial  ekonomi,  lingkungan,  genetik  dan  peilaku .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan mengembangkan  sistem  informasi  deteksi  dini  stunting  menggunakan  teknologi  artificial  neural  network  yang dilengkapi  dengan stacking  classifiers dengan  dikombinasikan  ensemble  machine  learning  gradient  boosting, random  forest  dan  output  estimator  regresi  logistik,  selain  itu  pengembangan  sistem  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode pengembangan waterfall. Sistem ini diharapkan dapat memprediksi risiko stunting secara akurat berdasarkan data pertumbuhan anak, serta memberikan rekomendasi intervensi yang tepat. Penggunaan neural network memungkinkan analisis data yang kompleks dan pembaruan model secara berkala dengan hasil rataan  akurasi  prediksi  kombinasi  beberapa  algoritma  menggunakan  model stacking  classifiers dan cross validation tersebut menghasilkan akurasi yang stabil di 86,22% berdasarkan dataset 10 ribu label target prediksi. Hasil dari penelitian berdasarkan model pengembangan dan pelatihan model ini mencakup analisis kebutuhan sistem,  perancangan  dan  desain  sistem  dengan  UML,  implementasi  sistem  dengan  fitur  pengecekan  stunting, artikel edukasi, konsultasi, login dan registrasi, dan hasil pengujian dengan System Usability Scale (SUS) dengan nilai rata-rata 81 yang termasuk pada grade A dan blackbox testing dengan hasil sesuai harapan. Kata kunci: Stunting, Artificial Neural Network, Waterfall, System Usablity Scale, Blackbox Testing

## Development of an Early Detection Information System for Stunting Using the Artificial Neural Network Method

## Abstract
Child stunting is a chronic malnutrition health problem that is a serious concern in Indonesia.Stunting can occur in  children  who  experience  chronic  malnutrition,  especially  at  the  age  of  0-23  months.  The  factors  that  cause stunting  in  children  are  very  complex  and  involve  various  factors  such  as  nutrition,  health,  socioeconomics, environment,  genetics  and  behavior.  This  research  aims  to  design  and  develop  a  stunting  early  detection information system using artificial neural network technology equipped with stacking classifiers combined with ensemble machine learning gradient boosting, random forest and logistic regression estimator output, in addition to developing this system using the waterfall development method. This system is expected to accurately predict the risk of stunting based on child growth data, and provide appropriate intervention recommendations. The use of  neural  networks  allows  complex  data  analysis  and  periodic  model  updates  with  the  results  of  the  average prediction accuracy of a combination of several algorithms using stacking classifiers and cross validation models resulting in a stable accuracy of 86.22% based on 10 thousand prediction target labels. The results of the research based on this model development and training model include system requirements analysis, system design and design with UML, system implementation with stunting checking features, , educational articles, consultations, login and registration, and test results with the System Usability Scale (SUS) with an average score of 81 which is included in grade A and black box testing with results as expected.
Keywords: Stunting, Artificial Neural Network, Waterfall, System Usablity Scale, Blackbox Testing

## I. P ENDAHULUAN
Stunting  pada  anak  merupakan  salah  satu  masalah kesehatan malnutrisi kronis yang berkelanjutan yang masih menjadi  perhatian  serius  pemerintah  Indonesia  [1]. Menurut hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  2022, terdapat tren penurunan status gizi balita di Indonesia. Pada tahun  2019,  persentase  anak  dengan  status  gizi  buruk mencapai  sekitar  27,7  persen.  Angka  ini  kemudian menurun  menjadi  24,4  persen  di  tahun  2021  dan  terus menurun menjadi 21,6 persen di tahun 2022 [2] Meskipun hasil tersebut menunjukkan penurunan, masih banyak anak di  bawah  usia  lima  tahun  yang  mengalami  keterlambatan pertumbuhan  fisik  dan  perkembangan  mental  akibat kurangnya asupan gizi yang memadai[3].
Stunting  dapat  terjadi  pada  anak  yang  mengalami kekurangan gizi kronis, terutama pada usia 0-23 bulan [4]. Faktor-faktor  yang  menyebabkan  stunting  pada  anak sangat  kompleks  dan  melibatkan  berbagai  faktor  seperti gizi,  kesehatan,  sosial  ekonomi,  lingkungan,  genetik  dan peilaku [5].
Faktor-faktor  tersebut  antara  lain  malnutrisi  ibu  hamil dan  anak,  pemberian  MPASI  yang  tidak  tepat,  infeksi berulang,  kesehatan  ibu  pada  saat  kehamilan,  lingkungan yang tidak bersih, kemiskinan, pendidikan orang tua, akses terhadap  air  bersih  dan  sanitasi,  kondisi  lingkungan  yang tidak seha, riwayat keluarga dengan masalah pertumbuhan , praktik pemberian ASI yang tidak tepat, dan pola asuh yang tidak  memperhatikan  gizi  dan  kesehatan  anak[6]. Pengetahuan  dan  pemahaman  tentang  faktor-faktor tersebut  oleh  tenaga  kesehatan  dan  masyarakat  sangat penting dalam upaya pencegahan stunting[7].
Stunting tidak hanya menjadi masalah kesehatan, tetapi juga  berdampak  pada  pembangunan  sosial  dan  ekonomi suatu  negara  [8].  Anak-anak  yang  menderita  stunting cenderung memiliki prestasi akademik yang lebih rendah, sistem kekebalan tubuh yang lemah, serta rentan terhadap penyakit dan masalah kesehatan lainnya. Dampak ini dapat terus  berlanjut  hingga  dewasa  dan  menghambat  potensi seseorang untuk mencapai kualitas hidup yang optimal [9].
Salah  satu  upaya  untuk  mengatasi  stunting  adalah dengan  melakukan  pendekatan  pencegahan  melalui edukasi  untuk  menumbuhkan  kesadaran  masyarakat  dan pemantauan pertumbuhan anak secara rutin [10]. Namun, kesadaran  masyarakat  yang  kurang  mengenai  status  gizi anak,  serta  akses  masyarakat  terhadap  layanan  kesehatan dan  pendidikan  yang  terbatas  terutama  bagi  masyarakat yang  berada  di  daerah  3T  menjadi  masalah  yang  sulit dipecahkan oleh pemerintah hingga saat ini [11].
Di  era  teknologi  informasi  yang  berkembang  pesat, penggunaan  kecerdasan  buatan,  khususnya  Neural Networks,  menawarkan  potensi  besar  untuk  memperkuat upaya pencegahan dan penanganan stunting [12]. Dengan kemampuan untuk mengolah data yang besar dan kompleks serta  melakukan  prediksi  dan  analisis  yang  mendalam, Neural  Networks  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk mengidentifikasi  pola-pola  yang  terkait  dengan  risiko stunting pada anak .
Pengembangan  aplikasi  web  yang  mengintegrasikan teknologi  Neural  Networks  untuk  menganalisis  data pertumbuhan  anak  akan  memungkinkan  prediksi  risiko
stunting  yang  lebih  akurat  berdasarkan  data  yang dimasukkan . Hal ini akan memberikan rekomendasi yang lebih  personal  dan  tepat  sasaran  untuk  intervensi  yang dibutuhkan  [13].  Neural  network  dapat  digunakan  untuk memantau pertumbuhan anak secara berkelanjutan dengan menganalisis data pertumbuhan seperti data tinggi badan, berat badan, dan lingkar kepala anak dari waktu ke waktu untuk mendeteksi tren yang menunjukkan potensi stunting. Neural network dapat melakukan deteksi anomali dengan mengidentifikasi  penyimpangan  dari  pola  pertumbuhan normal yang dapat menunjukkan risiko stunting [14] .
Selain  itu,  penggunaan  neural  network  dalam pengembangan  aplikasi  ini  memungkinkan  adaptasi  dan pembaruan  secara  terus  menerus  berdasarkan  data  yang dikumpulkan dari pengguna, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan efektivitas aplikasi [15].
Penggunaan  metode  Waterfall  dalam  pengembangan aplikasi  juga  signifikan  dalam  upaya  mengatasi  masalah stunting  pada  anak.  Metode  Waterfall  merupakan pendekatan  terstruktur  dalam  pengembangan  perangkat lunak,  dimulai  dari  fase-fase  perencanaan,  analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan [16]. Dalam konteks pengembangan aplikasi untuk pencegahan stunting, pendekatan ini memungkinkan adanya  proses  yang  sistematis  dan  terstruktur,  sehingga memastikan aplikasi yang dihasilkan memiliki fungsionalitas yang optimal dan sesuai dengan kebutuhan pengguna [17].
Dengan  menggunakan  pendekatan  ini,  setiap  tahapan pengembangan aplikasi dilakukan secara menyeluruh dan terarah, sehingga hasil akhirnya dapat memberikan manfaat yang maksimal dalam upaya pencegahan dan penanganan stunting  pada  anak  di  Indonesia.  Keunggulan  metode Waterfall  juga  terletak  pada  kemampuannya  untuk mengurangi  risiko  perubahan  yang  mendadak  pada  tahap pengembangan aplikasi, sehingga memungkinkan pengembang  untuk  lebih  efisien  dalam mengelola  proyek dan  menjaga  konsistensi  dalam  pencapaian  tujuan pengembangan [18].
Melalui  pendekatan  inovatif  ini,  diharapkan  dapat meningkatkan  kesadaran  dan  pengetahuan  masyarakat akan pentingnya gizi dan edukasi yang baik untuk tumbuh kembang anak yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang  bangun  sistem  informasi  deteksi  dini  stunting menggunakan metode artificial neural network. Pengembangan  aplikasi  ini  merupakan  langkah  konkret dalam upaya menurunkan angka stunting di Indonesia dan menciptakan perubahan positif bagi kesejahteraan anak di masa depan.

## II. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan Waterfall. Metode ini merupakan pendekatan  pengembangan  sistem  informasi  yang dilakukan  secara  berurutan  dan  bertahap.  Penelitian  ini terbagi  dalam  lima  tahapan:  analisis  kebutuhan  sistem, perancangan  dan  desain  sistem,  pengkodean,  pengujian, serta pemeliharaan.
Gambar 1 Metode Waterfall 1.  Analisis Kebutuhan Tahap ini merupakan langkah awal dalam mengembangkan  program.  Analisis  kebutuhan  sistem dilakukan  melalui  studi  literatur  dan  pendekatan  analisis deskriptif.  Peneliti  menggunakan  metode  systematic review dengan mencari artikel jurnal pada database Google Scholar.
2.  Perancangan dan Desain Sistem Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  perancangan sistem  ini  menggunakan  flowchart  dan  diagram  UML (UnifiedModelling  Language),  perancangan  antarmuka sistem  pengguna  dan  spesifikasi  proses.  Pada  diagram UML yang dirancang yaitu sebagai berikut:
a) Use case diagram
b) Class diagram
c) Activity diagram
3.  Implementasi
Pada  tahap  implementasi  ini  dilakukan  dengan mengimplementasikan  desain  sistem  kedalam  penulisan kode  program.  Dalam  proses  ini  sistem  yang  telah dirancang  menggunakan  flowchart  dan  diagram  UML dibuat  menjadi  unit  program  kecil  untuk  dilakukan pengujian fungsionalitasi program yang dikembangkan. 4.  Pengujian
Setelah  tahap  coding  selesai,  tahap  selanjutnya  yaitu melakukan pengujian dengan 2 tahap, yaitu dengan System Usability Scale (SUS) dan pengujian blackbox testing. 5.  Pemeliharaan (Maintenance)
Pada  tahap  maintenance  ini  dimulai  setelah  aplikasi selesai  dan  diserahkan  kepada  user  pengguna  Tim pengembang  akan  memperbaiki,  memperbarui,  dan mengembangkan  perangkat  lunak  sesuai  kebutuhan pengguna.  Tahap  ini  memastikan  perangkat  lunak  tetap berfungsi dengan baik dan mendapat upgrade berkala.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Analisis Kebutuhan
Tahap  analisis  kebutuhan    merupakan  langkah  penting dalam  memastikan  bahwa  perangkat  lunak  yang dikembangkan akan memenuhi kebutuhan dan harapan dari semua  pemangku  kepentingan  yang  terlibat.  Adapun analisis  kebutuhan  dalam  proses  pembuatan  aplikasi perhitungan stunting ini, yaitu sebagai berikut.
1. Kebutuhan  Fungsional,  yaitu  kebutuhan  yang mencakup  proses-proses  atau  layanan  yang  harus disediakan  oleh  sistem.  Kebutuhan  fungsional  ini meliputi:
a.  Pencatatan data pertumbuhan dan perkembangan anak.
b.  Edukasi tentang gizi dan perawatan anak.
c.  Konsultasi daring dengan ahli gizi atau dokter.
d.  Riwayat perkembangan anak.
2. Kebutuhan  Non-Fungsional,  yaitu  kebutuhan  yang berfokus pada sifat dan perilaku yang harus dimiliki oleh sistem. Kebutuhan non-fungsional ini meliputi: a.  Kinerja aplikasi harus responsif dan cepat dalam
merespons permintaan pengguna untuk memastikan pengalaman pengguna yang lancar.
b.  Kemampuan  Skalabilitas,  aplikasi  harus  dapat menangani  peningkatan  jumlah  pengguna  dan data  tanpa  mengalami  penurunan  kinerja  yang signifikan.
c.  Kepatuhan,  aplikasi  harus  mematuhi  standar  dan peraturan  yang  berlaku  dalam  bidang  kesehatan dan privasi data.
d.  User  Experience  (UX),  antarmuka  pengguna harus  ramah  pengguna,  mudah  di  navigasi,  dan intuitif  untuk  memastikan  pengalaman  pengguna yang positif.
Adapun  kebutuhan  hardware  dan  software  yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini dibagi menjadi 3 jenis  yaitu  desain  website,  fronend  development  dan backend development.
1.  Desain Website
• Device name DESKTOP-QUQCAOJ
• Processor  Intel(R)  Core  (TM)  i3-8130U  CPU  @ 2.20GHz   2.20 GHz
• Installed RAM 4,00 GB (3,88 GB usable)
• Device ID B0FB6E43-6E28-463C-A655-
D5FAFD63A229
• Pen and touch No  pen  or  touch  input  is available for this display
• Software: Figma
2.  Frontend Development
• Processor:  Up  to  9th  Gen  Intel  Core  i7-9750H, strong for gaming and multitasking.
• Graphics: NVIDIA GeForce GTX 1650 GPU with 4GB VRAM, handles modern games at medium to high settings.
• Memory  and  Storage:  Up  to  16GB  DDR4  RAM, 256GB SSD for fast boot, 1TB HDD for storage.
• Display: 15.6-inch Full HD (1920x1080) IPS, good color accuracy and viewing angles.
• Battery:  59Wh  battery,  better  life  than  previous models, but intensive gaming drains it quickly.
• Build and Design: Red-backlit keyboard, sturdy but thick and heavy.
3.  Backend Development
• CPU: Intel Core i7-1360P
• RAM: 16GB LPDDR5
• GPU: Integrated Intel Iris XE
• Storag: SSD NVME Gen4x4 1TB
• Display: 14" OLED 2.8K 2880x1800
• Operating System: Fedora Linux 40
• Software: VSCode, Jupyter Lab, LibreOffice
B. Perancangan Desain
Dalam  merancang  aplikasi  yang,  kami  akan  mulai dengan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  kebutuhan pengguna  melalui  penelitian  dan  melihat  aplikasi  yang serupa.
Dalam proses desain, kami menggunakan UML (Unified Modeling  Language)  sebagai  alat  untuk  menggambarkan struktur  dan  hubungan  antara  komponen-komponen aplikasi.  Kami  menggunakan  diagram  UML  seperti  use case  diagram  untuk  menggambarkan  interaksi  antara pengguna dan sistem, class diagram untuk merepresentasikan  entitas  dan  hubungan  dalam  aplikasi, activity  diagram  untuk  menggambarkan  alur  kerja  dan interaksi  antara  berbagai  aktivitas  dalam  aplikasi  dan sequence diagram yang digunakan untuk menggambarkan interaksi antara objek dalam sebuah sistem. 1.  Flowchart
Gambar 2. Flowchart
Flowchart pada gambar 2 memberikan gambaran umum dari  proses  pembuatan  website.  User  akan  memasuki halaman Home pada saat pertama kali memasuki website. Yang  mana  di  dalamnya  terdapat  sedikit  pengenalan website  dan  beberapa  menu  pilihan  menu  pada  navigasi. User  yang  belum  memiliki  akun  bisa  mengakses  menu edukasi,  artikel,  dan  account.  Pada  menu  artikel  sendiri user bisa mengupload artikel maupun kontak yang nantinya akan di jadikan rekomendasi pada hasil perhitungan. User yang  sudah  punya  akun  bisa  melakukan  perhitungan stunting  dengan  menginput  data  dan  hasilnya  akan langsung muncul beserta rekomendasi yang sudah di dapat pada  proses  sebelumnya.  User  yang  sudah  terdaftar  juga bisa mengakses riwayat untuk memonitoring perkembangan anak yang sudah terdata dalam perhitungan stunting.

## 2.  Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram Use  case  diagram  pada  gambar  3  menampilkan  satu aktor,  yaitu  User  yang  dapat  mengakses  berbagai  fitur  di website. Fitur-fitur ini mencakup: login, kalkulasi, riwayat, account, artikel, upload artikel, upload kontak, dan edukasi. Pengguna  memulai  interaksi  dengan  sistem  melalui Landing Page, yang merupakan pusat akses ke semua fitur lainnya,  untuk  mengakses  fitur-fitur  yang  memerlukan autentikasi,  pengguna  harus  login  dengan  memasukkan username  dan  password  (digambarkan  dengan  relasi include).  Setelah  berhasil  login,  pengguna  dapat mengakses  fitur  kalkulasi  untuk  melakukan  perhitungan tertentu,  riwayat  untuk  melihat  riwayat  aktivitas,  dan account untuk mengelola informasi akun mereka.
Pengguna  juga dapat  mengakses  halaman  artikel,  yang memungkinkan  mereka  untuk  membaca  artikel  yang tersedia.  Di  dalam  fitur  artikel,  pengguna  memiliki  opsi untuk upload artikel dan upload kontak. Selain itu, terdapat fitur  edukasi  yang  menyediakan  konten  edukatif  untuk pengguna.
Secara  keseluruhan,  use  case  diagram  ini  memberikan gambaran singkat tentang bagaimana pengguna berinteraksi  dengan  berbagai  fungsi  yang  tersedia  di website, dimulai dari halaman utama (Landing Page) dan mencakup berbagai aktivitas seperti login, mengelola akun, melakukan kalkulasi, mengunggah konten, dan mengakses informasi edukatif.
3.  Class Diagram
Gambar 4. Class Diagram
Hubungan  antar  kelas  menunjukkan  bahwa  seorang pengguna  dapat  mengunggah  banyak  artikel  dan  kontak (One-to-Many),  serta  melakukan  banyak  kalkulasi  yang dicatat  dalam  riwayat  (One-to-Many).  Proses  dimulai dengan  pengguna  mendaftarkan  diri  dan  login,  kemudian mengunggah artikel dan kontak, melakukan kalkulasi, dan menyimpan hasil kalkulasi dalam riwayat.
Diagram  ini  memberikan  gambaran  tentang  hubungan dan  fungsi  antar  kelas  dalam  sistem  manajemen  artikel, kontak, kalkulasi data, dan riwayat kalkulasi.
4.  Activity Diagram
Gambar 5. Activity Diagram
Activity diagram dimulai dengan pengguna mengakses halaman  utama  dari  website.  Langkah  pertama  yang dilakukan  pengguna  adalah  melakukan  login  dengan memasukkan  username  dan  password.  Setelah  login berhasil,  pengguna  dapat  melakukan  beberapa  aktivitas utama: memasukkan data untuk perhitungan, mengunggah kontak,  dan  mengunggah  artikel.  Pengguna  memasukkan data  yang  diperlukan  untuk  kalkulasi,  kemudian  sistem melakukan perhitungan berdasarkan data tersebut. Setelah perhitungan  selesai,  pengguna  dapat  memilih  untuk
mengunggah  kontak  dengan  menginput  informasi  kontak yang relevan ke dalam sistem atau mengunggah artikel baru. Di  akhir  proses,  pengguna  dapat  melihat  riwayat  hasil perhitungan yang telah dilakukan sebelumnya. Diagram ini menggambarkan alur utama aktivitas pengguna, mulai dari login,  melakukan  kalkulasi,  mengunggah  data,  hingga melihat riwayat, memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana  pengguna  berinteraksi  dengan  sistem  untuk mencapai tujuannya.
C. Pemrograman Implementasi  sistem  adalah  penerapan  kebutuhan pengguna  berdasarkan  rancangan  yang  telah  dibuat sebelumnya  ke  dalam  kode,  sehingga  menghasilkan aplikasi  yang  sesuai  dan  mampu  memenuhi  kebutuhan pengguna.  Sistem  ini  diimplementasikan  menggunakan website  dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  Javascript, HTML, dan CSS. Berikut ini adalah tampilan dari aplikasi yang telah dibuat.

## 1. Halaman Utama
Gambar 6. Halaman Utama Gambar  6  merupakan  halaman  utama  yang  akan pertama kali dilihat oleh user yang membuka aplikasi ini. Tampilan  sederhana,  dengan  gambar  teks  ajakan  untuk melawan stunting serta fitur-fitur yang berada pada navbar dapat dengan mudah untuk diakses. Terdapat fitur kalkulasi, edukasi, artikel, account, dan riwayat.
2. Halaman Kalkulasi
Gambar 7. Halaman Kalkulasi Gambar 7 merupakan halaman yang terdapat beberapa inputan dan button hitung yang dapat digunakan oleh user untuk melakukan kalkulasi, supaya user dapat mengetahui apakah  anak  yang  datanya  telah  diinputkan  tersebut termasuk stunting atau  tidak.  Data  yang  diinputkan  yaitu
nama anak, jenis kelamin,usia , berat badan , tinggi badan dan  lingkar  kepala.    Setelah  data  diinputkan  user  dapat mengklik button hitung pastikan user sudah memiliki akun agar dapat mengetahui hasil analisisnya.
Gambar 8. Hasil Analisis Gambar 8 merupakan tampilan hasil analisis dari data  yang  telah  diinputkan  pada  halaman  kalkulasi. Halaman ini akan muncul ketika user sudah mengklik button  hitung.  Tampilan  sederhana,  akan  lebih  di pahami  oleh user .  Hasil  kalkulasi  ini  juga  akan langsung tersimpan di halaman riwayat.
Gambar 9. Halaman Riwayat Gambar 9 adalah tampilan untuk halaman riwayat. Pada halaman  ini  menyimpan  data  yang  di  inputkan  oleh user saat  melakukan  kalkulasi,  dan  juga  menyimpan  hasil analisisnya  berupa  keterangan stunting atau  normal. Halaman  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  melihat perkembangan anak untuk setelah melakukan kalkulasi.
3. Halaman Edukasi
Gambar 10. Halaman Edukasi Gambar  10  menunjukkan  halaman  bagian  edukasi dengan latar belakang berwarna hijau. Pada bagian tengah halaman,  terdapat  ikon  yang  mewakili  kategori  edukasi yang tersedia. Masing-masing ikon dilengkapi dengan teks penjelasan  singkat  di  bawahnya.  Desain  halaman  ini sederhana  namun  informatif,  dengan  penekanan  pada edukasi bagi pengunjung.
Gambar 11. Halaman Isi Edukasi
Tampilan  pada  gambar  11  menunjukkan  bagian  dari halaman  edukasi  yang  lebih  mendetail.  Bagian  atas halaman  menampilkan  menu  navigasi  dengan.  Terdapat
penjelasann sub-menu yang  mencakup  kategori  yang  ada pada halaman edukasi.

## 4. Halaman Artikel

## Gambar 12. Halaman Artikel
Gambar  12  merupakan  halaman  artikel  dengan  berbagai arkitel terkini user akan dengan mudah mendapatkan info rmasi informasi terbaru

## 5. Halaman Upload Artikel
Gambar 13 Halaman Upload Gambar 13 merupakan bagian dari halaman arikel. Pada tampilan ini berisi form yang dapat di isi oleh user dengan input nama,  nomor handphone ,  email,  dan  upload  file, terdapat  1 button  submit .  Artikel  yang user  upload akan menjadi rekomendasi pada halaman analisis hasil.
6. Halaman Upload Kontak
Gambar 14 Halaman Upload Kontak Gambar 14 merupakan tampilan dibagian menu artikel. Pada halaman ini berisikan form sederhana yang digunakan untuk  para  ahli gizi  atau  kesehatan  untuk  menjadi  bagian dari pencegahan stunting ini. Kontak yang telah diinputkan
pada form ini, akan di tampilkan pada bagian hasil analisis. Jadi mempermudah user untuk dapat melakukan konsultasi.
7. Halaman Sign Up
Gambar 15. Halaman Sign Up Gambar 15 merupakan halaman sign up yang digunakan untuk user yang akan membuat account . Pada tampilan ini user dapat menginputkan username , email dan password . Akun ini dapat mengakses ke semua fitur yang ada. Karena pada  fitur  kalkulasi  jika  belum  memiliki account tidak dapat melihat hasil analisisnya.
8. Halaman Sign In
Gambar 16. Halaman Sign In
Pada  gambar  16,  menampilkan  halaman  log  in dengan  desain  yang  menarik  dan  lembut.  Di  bagian  atas terdapat  menu  navigasi.  Pada  bagian  utama  halaman, terdapat  formulir  log  in  dengan  dua  kolom  input  untuk username dan password , serta tombol " Log In ". Di bagian bawahnya, terdapat tautan untuk mengatur ulang kata sandi dengan teks " Forgot Password?" dan opsi untuk mendaftar account " Don't have an account? Sign Up ." Latar belakang halaman  ini  didominasi  oleh  gambar  seorang  bayi  yang mengenakan  topi  rajut  berbentuk  telinga  kelinci,  tidur dengan damai di atas selimut berwarna hijau, memberikan kesan hangat dan ramah.
D. PENERAPAN NEURAL NETWORK PADA SISTEM Model  neural  network  (jaringan  saraf  tiruan) merupakan  sistem  komputasi  yang  terinspirasi  oleh  cara kerja otak manusia seperti pada gambar 17.
Gambar 17. Model Neural Network Berikut  adalah  gambaran  umum  mengenai  komponen utama dan cara kerja neural network sepert pada gambar 18: 1. Komponen Utama Neural Network
a. Neuron  (Nodes)  merupakan  unit  fundamental  dari neural network, serupa dengan neuron dalam otak. Setiap neuron menerima input, memprosesnya, dan menghasilkan output.
b. Lapisan (Layers) pada komponen utama ini terdapat tiga lapisan, yaitu:
1) Lapisan  Input,  pada  lapisn  ini  menerima  data mentah sebagai input.
2) Lapisan Tersembunyi (Hidden Layers): Memproses input melalui beberapa lapisan untuk mengekstrak fitur kompleks.
3) Lapisan  Output  Menghasilkan  hasil  akhir  dari model.
c. Bobot  (Weights),  setiap  koneksi  antara  neuron memiliki  bobot  yang  menentukan  seberapa  kuat input tersebut mempengaruhi output.
d. Bias (Biases), nilai yang ditambahkan ke output dari setiap neuron untuk menggeser fungsi aktivasi.
e. Fungsi  Aktivasi  (Activation  Functions),  fungsi matematika  yang  menentukan  output  dari  neuron. Contoh  fungsi  aktivasi  termasuk  ReLU,  sigmoid, dan tanh.
Gambar 18. Input Output Neural Network
2. Cara Kerja Neural Network
a. Inisialisasi
Pada  tahap  inisialisasi  ini    ,  bobot  dan  bias  diinisialilasi secara  acak    guna  memberikan  titik  awal  bagi  jaringan neural dalam proses pembelajaran.
b. Feedforward
Data  input  diteruskan  melalui  jaringan  dari  lapisan  input sampai lapisan output.
Setiap  neuron  pada  lapisan  menerima  input,  mengalikan input  dengan  bobotnya,  menambahkan  bias,  dan menerapkan  fungsi  aktivasi.  Proses  ini  menghasilkan output untuk menjadi dasar perhitungn selanjutnya.
c. Loss Calculation Selisih  antara  output  yang  dihasilkan  dan  nilai  target dihitung  menggunakan  fungsi  loss  tertentu.    Misalnya, Mean  Squared  Error  digunaka  untuk  regresi,  sementara Cross-Entropyserng biasanya untuk klasifikasi.
d. Backpropagation Proses  pembelajaran  di  mana  error  yang  dihitung disebarkan  kembali  melalui  jaringan  untuk  memperbarui bobot dan bias.

## e. Update Weights
Pada tahap ini, bobot dan bias diperbarui. Proses ini diulang selama  beberapa  iterasi  hingga  mencapai  aurasi  yang diinginkan. Tujuan dari tahapan ini yaitu untuk mengurangi loos secara bertahap dan akurasi yang diinginkan menjadi lebih andal dalam melakukan prediksi atau klasifikasi.
1. Proses Training
a. Dataset
Proses  training  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  email yang  telah  diberi  label  sebagai  spam  atau  bukan  spam. Dataset  yang  penting  untuk  memastikan  model  dapat belajar dalam membuat prediksi yang akurat. Dataset yang digunakan yaitu berdasarkan data pada tabel I yang berasal dari https://www.kaggle.com/datasets/harnelia/faktor- stunting kaggle  untuk  model  yang  akan  dibuat  dengan jumlah  sebanyak  10.000  data  dengan  rincian  pada  tabel dataset stunting:
TABEL I

## DATASET  STUNTING
Nama Variabel Kategori Jenis Kelamin Pria    = 6204 Wanita = 3796 Umur 0-5 bulan     = 0 6-11 bulan   = 3827 12-23 bulan = 5430 24-35 bulan = 248 Berat Lahir 2.0 = 678 2.3 = 1130 2.7 = 483 2.8 = 3409 2.9 = 1807 3.0 = 1969 3.1 = 524 Panjang Lahir 48     449 49    7928 50    1623 Tinggi Badan Pengukuran < 6.0 Kg           = 610 6.0 – 6.9 Kg     = 1931 7.0 – 7.9 Kg     = 3000 8.0 – 8.9 Kg     = 1722 9.0 – 9.9 Kg     = 1520 10.0 – 10.9 Kg = 1217 Panjang Badan Pengukuran < 50 cm      = 702 50 – 59 cm = 0 60 – 69 cm = 5729 70 – 79 cm = 2492 80 – 89 cm = 492 90 – 99 cm = 585 Menyusui No = 10000’ Stunting Yes = 7955
No   = 2045 X y =mx+c mx+c Y In Bi
b. Feedforward
Setiap email yang berada dalam dataset diproses melalui jaringan  neural.  Email  email  tersebut  diteruskan  melalui berbagai  lapisan  dalam  jaringan,  dengan  melakukan transformasi  bobot  yang  ada  pada  setiap  lapisan  jaringan yang dilaluinya.
c. Loss Calculation Pada  proses  Los  Calculation  ini,  melakukan  perhitungan seberapa jauh prediksi yang dihasilkan oleh jaringan neural sebelumnya dari label asli yang benar.
d. Backpropagation
Pada  tahapan  ini,  error  yang  ditemukan  pada  hasil perhitungan loss disebarkan kembali melalui jaringan, dan bobot diperbarui mengunakan algorita optimisasi.
e. Iterasi Proses pada tahapan
sebelumnya
(feedforward,losscalculation,backpropagation)
diulang berulang  kali  hingga  model  terlatih  dengan  baik.dan mampu melakukan prediksi dengan tingkat keandalan yang diinginkan.
Dalam  proses  pembuatan  aplikasi  yang  kami  buat  ada beberapa tahapan, yaitu  :
Gambar 19. Alur Pelatihan Model Neural Network dan Model Lainnya
1. Pengumpulan dan Persiapan Data
a. Pengumpulan Data
Pengumpulkan  data  yang  relevan  dengan  masalah  yang ingin  dipecahkan.  Jika  aplikasi  yang  akan  dibuat  akan digunakan  untu  memprediksi  apakah  seorang  anak mengalami  stunting,  maka  data  yang  akan  dikumpulkan seperti  tinggi  badan,  berat  badan,  umur,  jenis  kelamin, asupan nutrisi, riwayat kesehatan, dan faktor lingkungan. b. Pra-pemrosesan Data Data yang dikumpulkan perlu diproses sebelum digunakan untuk melatih model. Proses ini meliputi: 1)  Pembersihan Data Pembersihan  data  yang  dimaksud  pada  tahapan  ini  yaitu penanganan nilai yang hilang, duplikasi, dan kesalahan. 2)  Normalisasi/Standarisasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perubahan  skala  data  agar semua fitur memiliki rentang yang sama.
3)  Pembagian Data Tahapan terakhir yaitu membagi data menjadi set pelatihan dan  validasi  yaitu  80:20,  validasi  silang,  evaluasi  serta pengujian.
2. Definisi dan Pelatihan Model Neural Network a. Pemilihan Arsitektur Model
Langkah pertama dalam pelatiahn model neural network ini yaitu melakukan kombinasi menggunakan stack ensemble dengan  gradient  boosting  dan  randomforest  classifiers adalah  memilih  jenis  dan  arsitektur  jaringan  saraf  yang sesuai  dengan  masalah  yang  ingin  dipecahkan.  Berikut beberapa  arsitektur  digunakan  tergantung  pada  jenis  data dan kompleksitas masalah.
b. Pelatihan Model Proses pelatihan menggunakan beberapa langkah penting , yaitu :
1)  Penentuan Parameter
Pemilih  parameter  yang  optimal  seperti  jumlah  lapisan, jumlah neuron per lapisan, fungsi aktivasi, optimizer, dan learning rate.
2)  Iterasi dan Epochs
Model dilatih melalui iterasi (epoch) di mana setiap epoch model  diperbarui  untuk  meminimalkan  kesalahan  (loss) seperti pada gambar 19.
Berikut  ini  arsitektur  model  yang  dibangun  untuk penggunaan  neural  network  dengan program  seperti  pada tabel II .

## 3. Stacking Classifiers
Pada  tahapan  ini  membangun  model  stacking  yang menggabungkan  hasil  dari  base  estimators  dengan beberapa Langkah seperti Base Estimators untuk Random Forest sebagai Model pertama, Gradient Boosting sebagai Model  kedua,  dan  membangun  model  Neural  Network sebagai  Model  ketiga,  kemudian  Final  Estimator menggunakan  Logistic  Regression  yaitu  Model  terakhir yang  menggabungkan  output  dari  base  estimators  untuk membuat keputusan akhir paada bagian ini terdapat input yang  digunakan  untuk  prediksi  dari  base  estimators  dari setiap  instance  data,  sehingga  menghasilkan  output prediksi akhir dari stacking model.
Gambar 20. Stacking Classifiers Model RF, GB dan NN
4. Pelatihan Stacking Model
Pada  tahapan  ini  base  estimators  dilatih  dengan  data pelatihan.  Final  estimator  regresi  logistik  dilatih menggunakan  prediksi  dari  base  estimators  sebagai  fitur input  dengan  output  yaitu  model  stacking  yang  telah terlatih  dan  siap  untuk  dilakukan  evaluasi.  Berikut  ini arsitektur  model  yang  dibangun  untuk  proses  pelatihan seperti pada Tabel II dibawah.
TABEL II

## ARSITEKTUR MODEL NEURAL NETWORK
No Hidden Layer Fungsi Aktivasi Output Optimasi Fungsi Loss 1 3 (32, 64, 128) Softmax Adam Categorical Entropy 2 3 (32, 64, 128) Sigmoid Adam Categorical Entropy 3 3 (32, 64, 128 Softmax Stochastic Gradient Descent (SGD) Categorical Entropy 4 Stacking Classifier Model RF,GB, NN (64,128) Softmax Adam Categorical Entropy 5. Prediksi dan Evaluasi Model Hasil prediksi dilakukan suatu evaluasi kinerja menggunakan data validasi dan pengujian, dapat dilakukan setelah  model  terlatih.  Metode  evaluasi  yang  digunakan yaitu  menggunakan  pengukuran  akurasi  untuk  klasifikasi dari  pengukuran  antropometri.  Berikut  ini  hasil  dari pengujian  model  yang  dibangun  menggunakan  Neural Network  untuk  beberapa  fitur  dan  arsitektur  yang digunakan seperti hasil performa model pada Tabel III dan Tabel IV.
TABEL III

## PERFORMA MODEL NEURAL NETWORK
No Fungsi Aktivasi Output Optimasi Iterasi Akurasi (%) Validasi Akurasi 1 Softmax Adam 100 89,03 83,63 2 Sigmoid Adam 100 89,11 83,56 3 Softmax Stochastic Gradient Descent (SGD) 100 86,80 85,19

## TABEL IV PERFORMA ESEMBLE STACKING CLASSIFIERS
No Fungsi Aktivasi Output Optimasi Epochs Cross Validasi Akurasi (%) 1. Softmax Adam 100 86,43 2. Softmax Adam 100 86,56 3. Softmax Adam 100 86,31 4. Softmax Adam 100 85,62 5. Softmax Adam 100 86,18
Berdasarkan  evaluasi  pengujian  pada  tabel  III  dan  IV dengan beberapa parameter untuk dataset yang digunakan penggunaan  fungsi  aktivasi  softmax  dan  optimasi    Adam menghasilkan akurasi dan validasi yang masih belum stabil dengan  akurasi  validasi  hanya  kisaran  83,56%  sampai dengan  85,19  %,  sehingga  diperbaiki  oleh  ensemble stacking  classifier  dengan  dilengkapi  validasi  uji  dari berbagai model yang dikombinasikan menggunakan  cross validation  yang  menghasilkan  rata-rata  validation  score atau mean  validation  score yaitu  sebesar  86,22% Penggunaan  beberapa  parameter  tersebut  dikarenakan penggunaan  fungsi  aktivasi  softmax,  serta  categorical entropy  melalui  penggunaan  stacking  ensemble  yang menggabungkan  beberapa  model  seperti  random  forest, gradient boosting dan model neural network  sesuai untuk karakteristik permasalahan klasifikasi dan dapat digunakan untuk    jenis  klasifikasi  multi  kelas,  selain  itu penggunaannya  dapat  digunakan  untuk  jumlah  data  yang relatif  cukup  besar  yaitu  10  ribu  data  dengan  pembagian 80:20 pelatihan dan pengujian dengan hasil akurasi validasi pengujian yang stabil dan tidak terjadi overfiiting .

## E. Uji Coba
Pada  tahap  ini  dilakukan  ujicoba  menggunakan SUS seperti  pada  tabel  IV  untuk  mengethaui  bagaimana usability dari sistem yang dikembangkan apakah memiliki user experiece yang baik atau tidak.
TABEL IV HASIL UJI COBA SUS
Nam a Q 1 Q 2 Q 3 Q 4 Q 5 Q 6 Q 7 Q 8 Q 9 Q 1 0 Ju m- Lah Jum Lah * 2,5 User 1 5  2 5 4 5 3 5 3 5 3 40 100 User 2 4  2 4 3 4 2 4 2 4 3 32 80 User 3 4  1 5 1 3 2 5 1 4 5 31 77,5 User 4 5  1 5 2 5 1 5 2 5 2 33 82,5 User 5 3  2 5 4 4 3 4 4 4 3 36 90 User 6 5  1 5 1 5 1 5 1 5 1 30 75 User 7 3  3 3 2 4 2 3 2 3 4 29 72,5 User 8 4  5 4 4 4 4 4 4 4 4 41 102, 5 User 9 4  2 5 3 5 3 4 3 3 4 36 90 User 10 3  2 4 2 4 3 4 3 4 3 32
80 User 11 5  1 5 2 5 1 5 1 5 1 31 77,5
User 12 5  2  4 3 4 2 4 4 4 5 37 92,5
User 13 3  2  5 2 4 2 4 2 4 4 32 80
User 14 3  3  4 1 4 2 4 2 2 2 27 67,5
User 15 4  2  4 2 4 2 4 1 4 2 29 72,5
User 16 3  3  3 2 4 2 3 2 3 4 29 72,5 User 17 3  2  4 3 4 2 3 1 3 4 29 72,5 User 18 3  4  4 3 4 4 4 3 4 4 37 92,5 User 19 3  3  3 1 2 3 2 3 3 2 25 62,5 User 20 5  1  5 2 5 1 5 1 5 2 32 80 RATA-RATA 81
Dari tabel IV dapat disimpulkan hasil rata rata uji coba SUS menunjukan nilai rata-ratanya adalah 81 dengan score percentile rank pada tabel V di kategorikan sebagai grade A  dengan  begitu  prototype  dapat  dilanjutkan  kedalam proses pengkodean.
TABEL V SUS SCORE PERCENTILE RANK Grade Keterangan A Skor >= 80,3 B Skor >=74 dan <80,3 C Skor >=68 dan <74 D Skor >=51 dan <68 E Skor < 51
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  blackbox  testing seperti pada tabel VI untuk mengetahui apakah fitur yang terdapat pada sistem berjalan dengan lancar tanpa adanya bug error.
TABEL VI HASIL BLACKBOX TESTING WEBSITE Page Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Halaman Utama Memasuki halaman  Menamipilkan page halaman utama Valid Log In Input username dan password Memasuki halaman sebagai user yang sudah terdaftar Valid Register Memasukan usernama, password dan email Dapat disimpan di database Valid Profil Mengklik menu profil Dapat masuk ke halaman profil Valid
Kalkulasi Melakukan kalkulasi Menampilkan hasil perhitungan Valid Riwayat Mengklik menu riwayat Menampilkan riwayat dari perhitungan sebelumnya yang dilakukan Valid Upload Kotak/Artike l Mengupload kontak ataupun artikel melalui form yang disediakan Tersimpan di database Valid Edukasi Mengklik manu edukasi Dapat masuk ke halaman edukasi Valid
Hasil blackbox testing yang terdapat pada tabel diatas dapat  disimpukan  bahwa  semua  fitur  yang  diuji  pada aplikasi stunting ini berjalan sesuai yang di harapkan. Pada hasil  blackbox  testing  ini  menunjukan  hasil  yang  valid, yang berarti fitur fitur tersebut dapat berfungsi dengan baik.

## V. K ESIMPULAN
Sistem  informasi  ini  dikembangkan  dengan  tujuan untuk  memberikan  estimasi  akurat  mengenai  status  gizi balita.  Sistem  Informasi  ini  memanfaatkan  teknologi Neural  Network untuk  menganalisis  data  pertumbuhan balita  secara  efektif  dan  akurat,  serta  menyediakan  akses yang  mudah  bagi  pengguna  seperti  orang  tua  dan  tenaga kesehatan. Fitur edukasi tentang stunting dalam aplikasi ini meningkatkan  kesadaran  dan  pemahaman  masyarakat mengenai  penyebab,  pencegahan,  dan  penanganan stunting. Fitur – fitur yang ada dalam aplikasi stunting ini yaitu fitur kalkulasi untuk melakukan perhitungan stunting, fitur  edukasi,  fitur  artikel  termasuk  di  dalamnya  fitur upload artikel dan upload kontak untuk direkomendasikan pada hasil analisis, fitur riwayat serta fitur account .  Hasil pengujian  menggunakan System  Usability  Scale yaitu  81 berada pada rank A dan dari hasil pengujian yang lainnya seperti blackbox testing juga menunjukkan bahwa aplikasi ini  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi pertumbuhan balita, membuktikan efektivitas penggunaan Neural Network dalam aplikasi ini.
Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan  terhadap  bidang  studi  kesehatan  dan  teknologi informasi.  Penelitian  ini  menawarkan  solusi  yang  akurat untuk  prediksi  risiko  stunting  pada  anak.  Implementasi metode  ini  dalam  pengembangan  aplikasi  web  dapat memberikan  rekomendasi  personal  yang  tepat  sasaran untuk intervensi gizi.
Saran untuk penelitian selanjutnya dapat mengintegrasikan  data  tentang  asupan  gizi  anak  dengan memasukkan  variabel  seperti  jumlah  dan  jenis  makanan, frekuensi pemberian makanan, serta kandungan nutrisi dari setiap  jenis  makanan.  Analisis  ini  akan  membantu  dalam memahami peran asupan gizi dalam pencegahan stunting. Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  data tinggi  badan  orang  tua  ke  dalam  model  prediksi  untuk meningkatkan  akurasi  dalam  menentukan  risiko  stunting. Penelitian  dapat  mengkaji  korelasi  antara  tinggi  badan orang  tua  dan  pertumbuhan  anak,  serta  bagaimana  faktor genetik  ini  berinteraksi  dengan  asupan  gizi  dan  faktor lingkungan lainnya.
D AFTAR P USTAKA
[1] H. H. Lukmana, M. Al-Husaini, I. Hoeronis, and L. D. Puspareni, “Perancangan Sistem Informasi Deteksi Dini Stunting Berbasis Website Menggunakan Metode User Center Design,”
Technologia : Jurnal Ilmiah , vol. 14, no. 3, pp.
299–310, Jul. 2023, doi:
10.31602/TJI.V14I3.12025.
[2] Kementrian Keseharan Republik Indonesia, BUKU SAKU Hasil Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022 . 2022. Accessed: Jun. 10, 2024.
[Online]. Available: https://repository.badankebijakan.kemkes.go.id/id/ eprint/4855/
[3] Z. Wardani, D. Sukandar, Y. F. Baliwati, and H. Riyadi, “Sebuah Alternatif: Indeks Stunting Sebagai Evaluasi Kebijakan Intervensi Balita Stunting Di Indonesia,” GIZI INDONESIA , vol.
44, no. 1, pp. 21–30, Mar. 2021, doi: 10.36457/gizindo.v44i1.535.
[4] M. Al-Husaini, I. Hoeronis, H. Hen Lumana, and L. Desi Puspareni, “Early Detection of Stunting in Toddlers Based on Ensemble Machine Learning in Purbaratu Tasikmalaya,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 11, no. 3, pp. 487–495, Jul. 2023, doi: 10.26418/JUSTIN.V11I3.66465.
[5] T. Jepisa and L. Wati, “Faktor Yang Berisiko Kejadian Stunting Pada Balita”, [Online]. Available: https://journal- mandiracendikia.com/jikmc
[6] R. Hakim Xsanal, F. Putrawansyah, and R. Syahri, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Anak Stunting Di Kota Pagar Alam,”
Jurnal Tekno Kompak , vol. 18, no. 2, pp. 269– 279, 2024, Accessed: Jun. 10, 2024. [Online]. Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokom pak/article/view/4078/1461
[7] P. Studi Keperawatan dan Pendidikan Ners, N.
Dwi Yanti, F. Betriana, and I. Rahmayunia Kartika, “Faktor Penyebab Stunting Pada Anak: Tinjauan Literatur,” Real In Nursing Journal , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: https://ojs.fdk.ac.id/index.php/Nursing/index
[8] I. Colanus, R. Drajana, and A. Bode, “Prediksi Status Penderita Stunting Pada Balita Provinsi Gorontalo Menggunakan K-Nearest Neighbor Berbasis Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal
Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 2, pp. 309–316, 2022, Accessed: Jun. 10, 2024. [Online]. Available:
https://www.ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/ view/4205/pdf
[9] K. Khotimah, “Dampak Stunting dalam Perekonomian di Indonesia,” Jurnal Inovasi Sektor Publik , vol. 2, no. 1, pp. 113–132, 2022.
[10] S. Bakhri Gaffar, N. Natsir, and M. Asri, “PKM Pencegahan Stunting melalui Pendidikan Keluarga,” in Seminar Nasional Hasil
Pengabdian , 2021, pp. 22–25. Accessed: Jun. 10,
2024. [Online]. Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokom pak/article/view/4078/1461
[11] H. H. Lukmana, M. Al-Husaini, I. Hoeronis, and L. D. Puspareni, “Pengembangan Sistem Informasi Deteksi Dini Stunting Berbasis Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan
Sistem Informasi , vol. 12, no. 3, Dec. 2023, doi: 10.35889/JUTISI.V12I3.1435.
[12] B. Hasanah et al. , “Pemberdayaan Masyarakat Melalui Penyuluhan dan Aksi Dalam
Penanggulangan Stunting di Kelurahan Drangong Kota Serang,” BANTENESE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT , vol. 5, no. 1, pp. 82–91, Jun. 2023, doi:
10.30656/ps2pm.v5i1.6552.
[13] S. Sa’idah, N. I. P. Y. N. Suparta, and E. Suhartono, “Modifikasi Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet dengan Dull Razor Filtering untuk Klasifikasi Kanker Kulit,”
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi | , vol. 11, no. 2, pp. 148–153, 2022, Accessed: Jun. 10, 2024. [Online]. Available: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&r ct=j&opi=89978449&url=https://jurnal.ugm.ac.id/ v3/JNTETI/article/download/2739/1660/&ved=2a hUKEwjmosTJptGGAxWqcmwGHQzUB3kQFn oECBkQAQ&usg=AOvVaw0XlNRzon2ollE9ja9 107eI
[14] D. Arbanus Simbolon et al. , “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Gizi Balita
Pada Puskesmas Siantar Utara Kota Pematangsiantar,” Brahmana : Jurnal Penerapan
Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 1, pp. 48–54, Dec. 2019, doi: 10.30645/BRAHMANA.V1I1.7.
[15] M. F. Ghazali, A. Aqzela, C. Gracia, R. S. Febriningtyas, and D. Wijayanti, “Analisis
Geospasial Kasus Stunting menggunakan Artificial Neural Network (ANN) di Kecamatan Gadingrejo, Pringsewu-Lampung,” Majalah Geografi Indonesia , vol. 37, no. 1, p. 1, Sep. 2022, doi: 10.22146/mgi.70474.
[16] Y. K. Jalang and H. Pramaditya, “Pengembangan aplikasi kesehatan ibu dan balita berbasis web untuk Puskesmas,” Journal of Information System and Application Development , vol. 1, no. 1, pp. 58–67, Mar. 2023, doi:
10.26905/JISAD.V1I1.9859.
[17] A. Abdul Wahid Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Sumedang, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Ilmu-Ilmu Informatika dan Manajemen STMIK , pp. 1–5, 2020, [Online].
Available: https://www.researchgate.net/publication/3463970 70
[18] H. H. Lukmana, M. Alhusaini, and V. Purwayoga, “Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan
Digital Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall Di Jurusan Informatika Universitas Siliwangi,” METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , vol. 7, no. 2, pp. 340–346, Oct. 2023, doi: 10.46880/JMIKA.VOL7NO2.PP340-346.