## PENYULUHAN SKRINING GIZI DASAR SECARA MANDIRI BERBASIS KECERDASAN BUATAN MACHINE LEARNING PADA SISWA SMA
Imam Syafii 1) , Alfan Ridha 2) , Vioresta Steffiandry 3) , Rafli Yunan Suryatama 4) 1,4 Fakultas Teknologi dan Bisnis, Program Studi Bisnis Digital, Institut Teknologi Sains dan Kesehatan Sugeng Hartono
2,3 Fakultas Ilmu Kesehatan, Program Studi Gizi, Institut Teknologi Sains dan Kesehatan Sugeng Hartono email: imam.mct34@gmail.com *, alfan.ridha07@gmail.com

## Abstract
Nutritional  status  is  an  indicator  of  success  in  meeting  nutritional  needs,  especially  shown  in achieving weight according to age. Good nutritional status if the nutritional intake is in accordance with  the  needs  of  the  body.  Lack  of  nutrient  intake  in  food  can  cause  malnutrition,  while  excess nutrient  intake  will  result  in  over  nutrition.  Lack  of  knowledge  of  Widya  Wacana  Christian  High School students related to knowledge regarding the importance of applied nutrition such as patterns and nutritional intake in food, sanitation and hygiene, and complementary foods for breastfeeding impact  on  body  growth  and  development.  Providing  nutritional  status  analysis  can  involve technology in the form of artificial intelligence. Data processing related to cases that have occurred before  in  technology  using  machine  learning.  Application  of  technology  in  providing  web-based nutritional  status  screening  analysis.  The  application  of  web-based  system  technology  used  by Widya Wacana Christian High School can have an effect on students in the form of providing quick and accurate analysis and can provide suggestions to reduce the impact on the occurrence of illness and death related to nutritional status.
Keywords: nutritional, screening nutritional, artificial intelligent, machine learning

## Abstrak
Status  gizi  merupakan  indikator  keberhasilan  dalam  memenuhi  kebutuhan  nutrisi  terutama ditunjukan pada pencapaian berat badan sesuai dengan usia. Status gizi yang baik apabila asupan gizinya  sesuai  dengan  kebutuhan  tubuhnya.  Kurangnya  asupan  gizi  dalam  makanan  dapat menyebabkan  kekurangan  gizi,  sementara  kelebihan  asupan  gizi  akan  mengakibatkan  gizi  lebih. Kurangnya pengetahuan siswa-siswi SMAS Kristen Widya Wacana terkait pengetahuan mengenai pentingnya gizi yang diterapkan seperti pola dan asupan gizi pada makanan, sanitasi kebersihan, dan makanan pendamping ASI memberikan dampak terhadap tumbuh kembang tubuh.  Pemberian analisis status gizi dapat melibatkan teknologi berupa kecerdasan buatan. Pemrosesan data terkait kasus-kasus  yang  pernah  terjadi  sebelumnya  dalam  teknologi  menggunakan  machine  learning. Penerapan teknologi dalam memberikan analisis skrining status gizi berbasis web based. Penerpan teknologi  sistem  berbasis  web  based  digunakan  SMAS  Kristen  Widya  Wacana  dapat  memberikan efek kepada siswa-siswi dalam tindakan berupa memberikan analisis secara cepat dan akurat serta dapat  memberikan  saran  untuk  mengurangi  dampak pada  terjadinya  penyakit  dan  kematian  yang terkait dengan status gizi.
Kata kunci : gizi, skrining gizi, kecerdasan buatan, machine learning

## 1. PENDAHULUAN
Status gizi merupakan indikator
keberhasilan  dalam  memenuhi  kebutuhan
nutrisi, terutama ditampilkan pada pencapaian berat  badan  sesuai  dengan  usia.  Status  gizi memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam
menentukan  kapasitas  fisik  anak  pada  saat dewasa  [1].  Adapun    banyak  faktor  yang mempunyai pengaruh paling relevan terhadap status  gizi  dapat  dianalisis  dengan  tujuan merumuskan rekomendasi terbaik yang dapat menjadi pedoman bagi masyarakat umum [2].
Indikator  status  gizi  merupakan  indikasi yang  bisa  digunakan  untuk  memberikan visualiasasi  tingkat  gizi  seseorang  [3]. Seseorang  dianggap  memiliki  gizi  yang seimbang  jika  memenuhi  kriteria  tertentu setelah melalui penilaian gizi [4]. Sebaliknya, jika penilaian status gizi menunjukkan adanya kekurangan atau kelebihan gizi, tenaga medis akan  memberikan  saran  untuk  menerapkan gaya  hidup  sehat  guna  memperbaiki  status gizi  [5].  Dengan  mencapai  status  gizi  yang seimbang,  risiko  terhadap  penyakit  tertentu juga dapat berkurang.
Konsultasi  maupun  pemeriksaan  guna memberikan hasil status gizi dapat dilakukan di  rumah  sakit  maupun  klinik  terdekat  [6]. Pemutusan  status  gizi  pada  anak  dapat dilaksanakan dengan pengukuran antropometri  dengan  melibatkan  kriteria seperti  tinggi  badan,  umur,  berat  badan  dan ukuran pertumbuhan anak [7]. Dari hasil yang didapatkan  tersebut  dapat  diklasifikasikan atau  dikelompokan  dengan  memakai  model decision  tree yang  diharapkan  dapat memberikan  hasil  status  gizi  pada  anak berupa kurang, lebih dan baik.
Machine  learning adalah  studi  tentang algoritma  dan  pemodelan  sistem  dari komputer yang ditugaskan tanpa memberikan arahan  khusus  [8][9].  Pembelajaran  mesin mengikuti model yang dibuat dan hasil akhir [10].  Untuk  mendapatkan  pola  dan  hasil akhir, algoritma pembelajaran mesin menghasilkan model matematika berdasarkan sampel atau data pelatihan [11].
Data dapat diperoleh berdasarkan informasi  gizi  anak.  Kemudian  data  tersebut dapat  digunakan  dalam  proses  data  mining yang  berasal  dari  klasifikasi  data  mining untuk  memilih  data  uji  berdasarkan  data pelatihan.  Proses  penambangan  data  baru dapat mengungkap data dalam jumlah banyak dan  besar  dengan  memberikan  arahan  untuk menentukan  aturan  yang  ditentukan  guna menghindari  terbatasnya  jumlah  data  yang
dipilih.  Data  ini  dapat  digunakan  dalam proses  pelatihan,  proses clustering dan  data uji untuk proses klasifikasi [12].
Klasifikasi  yang  digunakan  merupakan salah  pilihan  yang  tepat  untuk  menggunakan cara guna bisa memberikan putusan terhadap status  gizi  pada  anak.  Prosedur  yang digunakan  untuk  jenis  klasifikasi  dapat menerapkan  metode  prosedur decision  tree [13].  Algoritma  C4.5  adalah  pembaharuan asal  algoritma  ID3  yang  mempunyai kegunaan  sebagai  awalan  pada  algoritma decision  tree [14].  Pohon  keputusan  bisa dirancang  menerapkan  kegunaan  klasifikasi dari  algoritma  pohon  keputusan  [15].  Hasil dari  klasifikasi  tersebut  merupakan  bagian yang  ada  dalam machine  learning ,  dimana bagian  yang  digunakan  pada machine learning adalah  pembelajaran  berdasarkan kasus.
Permasalahan  utama  pada  gizi  biasanya pada  hasil  dari  konsumsi  zat  gizi  yang  tidak sempuran  untuk  kebutuhan  yang  dibutuhkan oleh  tubuh.  Pada  dasarnya  orang  dapat mempunyai  status  gizi  yang  bagus  atau  baik dengan  memberikan  asupan  gizi  yang dikonsumsi sepadan dengan kebutuhan tubuh. Kekurangan asupan gizi dalam mengkonsumsi  makanan  bisa  mengakibatkan kekurangan  gizi,  sedangkan  kelebihan  pada asupan  gizi  dapat  menyebabkan  gizi  lebih [16].  Oleh  karena  itu,  status  gizi  seseorang merupakan  hasil  cerminan  dari  seseorang sebagai  hasil  dari  konsumsi  gizi  yang diterima. Status  gizi  bisa  dilihat  dari penaksiran  beberapa  kriteria  tolak  ukur, selanjutnya  dapat  dilakukan  perbandingan terhadap  standar  gizi.  Putusan  status  gizi memiliki  peran  penting  dalam  menentukan apakah  ada  keadaan  gizi  yang  tidak  tepat. Pemutusan  status  gizi  sangat  berguna  karena bisa  memberikan  dampak  adanya  penyakit dan  kematian  yang  memiliki  kaitan  status gizi.  Adanya  pengetahuan  status  gizi, langkah-langkah  yang  bisa  diambil  guna meningkatkan  dampak  positif  kesehatan masyarakat terkait gizi [17].
Khususnya  dalam  bidang  kesehatan, pendidikan  gizi  dengan  memanfaatkan kecerdasan  buatan  dapat  berkontribusi  dalam menurunkan  angka  kematian  ibu  dan  bayi,
memperbaiki  status  gizi,  serta  meningkatkan harapan  hidup  [18].  Dengan  meningkatnya kesadaran  dan  pengetahuan  mengenai  gizi yang  sehat,  anak-anak  akan  lebih  mampu membuat  pilihan  makanan  yang  baik  bagi kesehatan  mereka.  Dampaknya  akan  terasa dalam  jangka  panjang,  di  mana  masyarakat akan  memiliki  gaya  hidup  yang  lebih  sehat, mengurangi  risiko  penyakit  terkait  gizi,  dan meningkatkan kualitas hidup secara keseluruhan.

## 2. IDENTIFIKASI MASALAH
SMAS Kristen widya wacana merupakan salah  satu  SMA  di  kota  Surakarta  dengan letak  wilayah  dan  potensi  yang  strategis. Pendidikan  gizi  dalam  sistem  pendidikan formal,  terutama  pada  anak-anak  di  sekolah, memiliki peran penting dalam memutus mata rantai  penyebab  masalah  gizi  dan  kesehatan. Dalam  implementasinya,  siswa-siswi  SMAS Kristen  Widya  Wacana  kurang  mengetahui mengenai  pentingnya  gizi  yang  diterapkan seperti  pola  dan  asupan  gizi  pada  makanan, sanitasi kebersihan, dan makanan pendamping ASI. Tim
pengabdian masyarakat  mengharapkan  anak-anak  pada usia sekolah sudah mampu mengetahui status gizi  yang  direkomendasikan.  Pendidikan  gizi memiliki dampak yang signifikan, baik secara langsung  maupun  dalam  digunakan  untuk jangka  waktu  lama,  untuk  meningkatkan kualitas  indeks  pembangunan  manusia mencakup  bidang  pendidikan,  penerima,  dan kesehatan.
Adapun keterbatasan pengetahuan siswa- siswi  SMAS  Kristen  Widya  Wacana  terkait teknologi  yang  dapat  di  implementasikan diberbagai  bidang  terutama  kesehatan. Adanya  teknologi  dapat  digunakan  untuk memberikan  edukasi  skrining  gizi,  sehingga dapat mempermudah
Melalui hasil
wawancara  terhadap  siswa  SMAS  Kristen Widya  Wacana  didapatkan  kesimpulan berupa kurangnya pengetahuan siswa terhadap  pemanfaatan  teknologi  dibidang kesehatan  khususnya  gizi.  Oleh  hasil permasalahan tersebut solusi yang ditawarkan adalah :
1. Siswa-siswi SMAS Kristen Widya Wacana mendapatkan pembelajaran mengenai dasar-dasar gizi, asupan gizi dan sanitasi.
2. Siswa-siswi  SMAS  Kristen  Widya Wacana mendapatkan pelatihan
pengukuran  status  gizi  berdasarkan kriteria.
3. Siswa-siswi SMAS Kristen Widya Wacana mendapatkan pembelajaran memanfaatkan teknologi di bidang kesehatan.
4. Siswa-siswi SMAS Kristen Widya Wacana mendapatkan pelatihan
penggunaan  sistem  analisis  dasar  gizi berbasis web based .

## 3. METODELOGI PELAKSANAAN
Kegiatan  penyuluhan  ini  berlangsung pada  tanggal  13  Juni  2023.  Metode  yang digunakan  ialah  metode  kualitatif  berupa wawancara  terhadap  siswa  SMAS  Kristen Widya  Wacana  guna  mengetahui  pentingnya gizi  serta  pemanfaatan  teknologi  dalam bidang kesehatan.
Metode  yang  digunakan  dalam  teknologi berupa machine learning dengan
memanfaatkan  kasus-kasus  yang  pernah terjadi ( learning of example ) guna memberikan  contoh  kepada  siswa-siswi SMAS  Kristen  Widya  Wacana  penerapan teknologi  yang  dapat  memberikan  analisis terhadap status gizi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  teknologi  analisis  gizi  dengan menerapkan  pembelajaran  berbasis  kasus- kasus  yang  pernah  terjadi  ( learning  of example )  merupakan  salah  satu  bagian  dari algoritma decision  tree .  Dalam  penerapan teknologi  analisis  gizi  ini  dibuat  penerapan berbasis web based . Penggunaan decision tree berbasis  aturan  kasus  menggunakan  4  aturan meliputi  fase,  tinggi  badan,  berat  badan  dan jenis  kelamin.  Dari  ke  empat  aturan  tersebut didapatkan  sebuah  pohon  keputusan  yang dapat dilihat di Gambar 1.

## Gambar 1 . Aturan pohon keputusan
Hasil  dari  penerapan  teknologi  analisis gizi  dasar  meliputi  halaman  awal,  halaman analisis  dan  halaman record .  Pada  halaman tampilan  utama  memiliki  sebuah  informasi awal  mengenai  analisis  gizi.  Halaman  awal dapat dilihat di Gambar 2.
Gambar 2 . Halaman utama
Halaman record berisi  data  penyimpan hasil  dari  kasus-kasus  yang  pernah  terjadi. Kasus-kasus yang pernah ada menggunakan 4 klasifikasi  meliputi  fase  atau  umur,  tinggi badan, berat badan dan jenis kelamin. Berikut merupakan halaman record dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Halaman record
Halaman analisis berisi program skrining dasar gizi yang digunakan untuk memberikan analisis  terhadap  4  aturan  seperti  fase,  tinggi badan, berat badan dan jenis kelamin. Berikut merupakan  halaman  analisis  serta  hasil analisis dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Halaman Analisis Skrining Gizi
Penyuluhan  diawali  dengan  pemberian pengetahuan  terhadap  dasar  gizi,  peran penting gizi bagi masyarakat, dan pengetahuan-pengetahuan terkait asi, pentingnya  cuci  tangan,  penerapan  aturan minum,  dan  kebersihan  lingkungan.  Siswa memperagakan  tata  cara  pengukuran  status gizi  secara  mandiri  dengan  menggunakan indikator  berat  padan  dan  tinggi  badan. screening  gizi  pada  siswa  SMA  untuk mengevaluasi  status  gizi  mereka.  Hal  ini dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  alat skrining  gizi  seperti  MUST  ( Malnutrition Universal  Screening  Tool )  atau  SGA ( Subjective Global Assessment ) untuk mengidentifikasi siswa yang berisiko mengalami  masalah  gizi.  Tim  pengabdian masyarakat dapat membantu dalam membangun  program  pemantauan  gizi  di sekolah,  yang  mencakup  pemantauan  berat badan, tinggi badan, dan lingkar lengan siswa secara  berkala.  Data  ini  dapat  digunakan untuk mengidentifikasi siswa yang
mengalami  masalah  gizi  dan  mengambil tindakan yang diperlukan. Setelah siswa dapat melakukan scrining gizi secara mandiri, maka dilanjutkan dengan kegitan edukasi.
Tim  pengabdian  masyarakat  selanjutnya melakukan  tindak  lanjut  dan  evaluasi  secara berkala untuk memantau perkembangan status gizi siswa SMAS Kristen Widya Wacana. Hal ini  dapat  melibatkan  pertemuan  rutin  dengan siswa,  pemberian  kuesioner  terkait  pola makan,  dan  pemantauan  berat  badan  dan tinggi badan secara berkala. Adapun kegiatan perkembangan  status  dapat  dilihat  pada Gambar 5.

## Gambar 5 . Penyuluhan dasar gizi
Tim  pengabdian  masyarakat  selanjutnya memberikan  penyuluhan  terkait  penerapan teknologi  berbasis web  based dalam memberikan analisis gizi dasar kepada siswa- siswi  SMAS  Kristen  Widya  Wacana. Memperkenalkan  kepada  siswa-siswi  SMAS Kristen  Widya  Wacana  terkait  penerapan kecerdasan  buatan  dalam  bidang  kesehatan terutama  dalam  bidang  gizi,  bagian-bagian dari  kecerdasan  buatan,  memperkanalkan konsep  dasar  alur  dari machine  learning , memberikan  informasi  salah  satu  metode yang berada dalam machine learning meliputi metode decision  tree ,  memberikan  edukasi bagian-bagian  fokus  dari  metode decision tree . Tim pengabdian masyarakat memberikan kesempatan  kepada  siswa-siswi  SMAS Kristen  Widya  Wacana  untuk  mencoba  dan menggunakan  penerapan  teknologi  berupa sistem web  based berupa  sistem  analisis skrining  dasar  gizi  berbasis web  based .  Hal ini  dapat  membantu  siswa-siswi  SMAS Kristen  Widya  Wacana  guna  memberikan analisis  secara  cepat  dan akurat  terkait  status gizi.
Adapun  kegiatan  penerapan  sistem analisis gizi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6. Penyuluhan  Penerapan  Sistem Kecerdasan Buatan dalam Bidang Gizi
Adapun  dokumentasi  bersama  kegiatan penyuluhan  analisis  gizi  berbasis  kecerdasan buatan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  7. Dokumentasi  bersama  siswa  dan tim pengabmas dalam penyuluhan
5. KESIMPULAN
Dari  kegiatan  pengabdian  masyarakat yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa pengetahuan  terkait  dasar-dasar  gizi  sangat penting  bagi  siswa-siswi  SMAS  Kristen Widya  Wacana  guna  memberikan  edukasi terhadap penerapan gizi sejak dini. Pendekatan  yang  melibatkan  penyuluhan, screening gizi, program pemantauan, penyediaan makanan sehat, pelatihan keterampilan  gizi,  dan  tindak  lanjut  secara berkala  dapat  berdampak  positif  dalam meningkatkan status gizi siswa SMA.
Penerapan  sistem  berbasis web  based dalam  memberikan  hasil  terhadap  analisis dasar  gizi  dapat  memberikan  manfaat terhadap  pengetahuan  siswa-siswi  SMAS Kristen  Widya  Wacana  mengenai  manfaat teknologi  dibidang  kesehatan  terutama  gizi serta dapat memberikan pengetahuan identifikasi  kasus  dengan  cepat  dan  akurat dengan  menggunakan  sistem  yang  memiliki basis  pengetahuan  didasarkan  kasus  yang pernah terjadi.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditunjukan  kepada ITSK  Sugeng  Hartono  dan  LPPM  ITSK Sugeng  Hartono  dalam  mendukung  kegiatan pengabdian masyarakat. Serta SMAS Kristen Widya Wacana yang telah bersedia berpartisipasi  dalam  kegiatan  pengabdian masyarakat.

## 7. REFERENSI
[1] L.  Mamuroh,  S.  Sukmawati,  and  R. Widiasih,  “Pengetahuan  Ibu  Hamil tentang  Gizi  Selama  Kehamilan  pada Salah Satu Desa di Kabupaten Garut,” J. Ilm. Keperawatan Sai Betik , vol. 15, no. 1, p. 66, 2019, doi: 10.26630/jkep.v15i1.1544.
[2] A.  Sulistyawati,  “Faktor  Risiko Kejadian  Gizi  Buruk  pada  Balita  Di Dusun  Teruman  Bantul,” J.  Kesehat. Madani  Med. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  13– 19, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.akbiduk.ac.id/assets/doc/1 90214014918-3.  FAKTOR-FAKTOR
YANG  BERHUBUNGAN  DENGAN
KEJADIAN STUNTING
PADA
BALITA.pdf.
[3] L.  Sitoayu,  D.  A.  Pertiwi,  and  E.  Y. Mulyani,  “Kecukupan  zat  gizi  makro, status gizi, stres, dan siklus menstruasi pada  remaja,” J.  Gizi  Klin.  Indones. , vol.  13,  no.  3,  p.  121,  2017,  doi: 10.22146/ijcn.17867.
[4] R.  A.  POHAN,  “Hubungan  Antara Status Gizi Dengan Tumbuh Kembang Anak  Usia  1-3  Tahun  (Toodler)  Di Puskesmas Semula Jadi Kota
Tanjungbalai  Tahun  2019,” J.  Ilm. Kohesi ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–14,  2020, [Online].
Available:
https://kohesi.sciencemakarioz.org/ind ex.php/JIK/article/download/213/213.
[5] P.  Lestari,  “Hubungan  Pengetahuan Gizi,  Asupan  Makanan  dengan  Status Gizi  Siswi  Mts  Darul  Ulum,” Sport
Nutr. J. , vol. 2, no. 2, pp. 73–80, 2020, doi: 10.15294/spnj.v2i2.39761.
[6] T.  Astika et  al. ,  “EDUKASI KEMANANAN PANGAN DAN GIZI BAGI  KADER  POSYANDU  PADA MASA  PANDEMI  COVID-19,”  vol.
6, pp. 64–71, 2023.
[7] J. Hadisuyitno, C. Cerdasari, and B. D. Riyadi,
“HUBUNGAN PENGETAHUAN  GIZI  SEIMBANG
DAN  POLA  KONSUMSI  MAKAN MAHASISWA  Balanced  nutritional knowledge  relationship  and  Students’ eat consumption patterns,” J. Gizi KH , vol. 2021, no. 1, pp. 28–32, 2021.
[8] H.  Hadj-Mabrouk,  “Application  of Case-Based  Reasoning  to  the  safety assessment of critical software used in rail  transport,” Saf.  Sci. ,  vol.  131,  no. July, p. 104928, 2020, doi: 10.1016/j.ssci.2020.104928.
[9] A.  Fathurohman,  “Machine  Learning untuk  pendidikan:  Mengapa  dan Bagaimana,” J.  Inform.  dan  Teknol.
Komput. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  57–62,
2021, [Online].
Available: https://journal.amikveteran.ac.id/index .php/jitek Halaman.
[10]  S. Eddamiri, E. M. Zemmouri, and A. Benghabrit,  “An  improved  RDF  data Clustering Algorithm,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  148,  pp.  208–217, 2019,
doi:
10.1016/j.procs.2019.01.038.
[11]  A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning  dalam  Berbagai  Bidang:
Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,
pp. 75–82, 2020, doi:
10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[12]  J.  Fix,  H.  Frezza-Buet,  M.  Geist,  and F. Pennerath, “Machine Learning.pdf.”
.
[13]  M. Ula, A. F. Ulva, M. Mauliza, M. A. Ali,  and  Y.  R.  Said,  “Application  of Machine  Learning  in  Determining  the Classification  of  Children’S  Nutrition With  Decision  Tree,” J.  Tek.  Inform. , vol.  3,  no.  5,  pp.  1457–1465,  2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.599.
[14]  R.  Hikmatulloh,  H.  M.  Putri,  and  Q. Aini, “Penerapan Decision Tree untuk Prediksi  Kepuasan  Pengguna  Bus Transjakarta,” Innov. Res. Informatics , vol.  2,  no.  2,  pp.  40–46,  2020,  doi:
10.37058/innovatics.v2i2.2014.
[15]  M.  Solehuddin,  W.  A.  Syafei,  and  R. Gernowo,  “Metode  Decision  Tree untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan  Pembelajaran  dengan Algoritma  C4.5,” J.  Penelit.  dan Pengemb. Pendidik. , vol. 6, no. 3, pp. 510–519, 2022, doi:
10.23887/jppp.v6i3.52840.
[16]  R. J. Fitriani, L. N. Hasanah, and P. S. Gizi, “Gambar 1 : Tahapan Kegiatan,” vol. 3, pp. 1–4, 2020.
[17]  M. Setyowati and R. Astuti, “Mapping the  Nutritional  Status  of  Children  in Support  of,” J.  Kesehat.  Masy. ,  vol. 10, no. 2, pp. 110–121, 2015, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/nju/index.p hp/kemas/article/view/3371.
[18]  A. Wali, S. Bahari, R. F. Maulana, K. Monika,  and  D.  Pertiwi,  “E-
POSYANDU : SISTEM PENGARSIPAN POSYANDU GUNA  EFISIENSI  Abstrak  Abstrak,” vol. 5, pp. 98–104, 2022.