Volume 9 No.1 Juni 2023

## Survey Obesitas Anak Usia Dini Menggunakan Machine Learning Selama Pandemi COVID 19 di Kota Medan
Rizki Ramadhani 1 , Gita Noveri Eza 2 , Srinahyanti 3
1,2,3, Prodi PG PAUD, Universitas Negeri Medan, Jl. Willem Iskandar  Medan, Sumatera Utara, Indonesia
a) E-mail : rizkiramram@unimed.ac.id
Abstrak: Pandemi  yang  melanda  dunia  memaksa  semua  orang  merubah  kebiasaan hidupnya,  juga  membatasi  ruang  gerak  tiap  individu  tidak  terkecuali  anak  usia  dini. Padahal  anak  usia  dini  pada  tahapan  yang  mengalami  pertumbuhan  yang  tinggi  dna  tak bisa diulangi.  Dengan  keterbatasannya  gerak pada anak  usia dini ini juga  membuat pola hidup  aktif  tidak  berjalan  yang  dapat  berdampak  pada  kebiasaan  hingga  dewasa.  Maka dari itu penulis melakukan survey melihat tingkat obesitas  anak usia dini di Kota Medan menggunakan  pendekatan  machine  learning.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari pengumpulan data dan diolah menggunakan  machine learning disimpulkan bahwa  status indeks  massa  tubuh  anak  usia  dini  di  Kota  Medan  selama  Pandemi  didominasi  anak dalam  kategori  normal,  namun  ada  yang  berstatus  kurus,  kelebihan  berat  badan  bahkan obesitas.
Kata Kunci : obesitas, anak usia dini, pandemi, machine learning

## 1. Pendahuluan
Pada  tahapan  anak  usia  dini  merupakan    tahapan  yang  sangat  mendasar  dalam mempengaruhi perkembangan individu. Anak usia dini berada dalam tahap pertumbuhan dan  perkembangan  yang paling  tinggi  perkembangannya,  baik  fisik  maupun  mental. Maka benarlah jika disampaikan bahwa usia dini adalah usia emas (golden age), di mana anak  sangat  berpotensi  mempelajari  banyak  hal  dengan  cepat.  Setiap  individu mempunyai  potensi  yang  dapat  dikembangkan  di  dalam  dirinya.  Begitu  pula  pada  anak usia  Taman  Kanak-kanak  yang  merupakan  usia  yang  sangat  efektif  untuk mengembangkan berbagai macam potensi yang ada dalam diri anak. Perkembangan anak meliputi  6  aspek  yaitu  norma  agama,  kognitif,  Bahasa,  seni,  motorik  dan  sosial  emosi. Untuk  mengembangkan  6  aspek  tersebut  di  butuhkan  tubuh  yang  sehat  dan  sangat dipengaruhi oleh organ dan fungsi system susunan saraf pusat atau otak.
Riskesdas  (2019)  prevalensi  obesitas  di  Indonesia  pada  usia  diatas  18  tahun adalah  sekitar  21,8%.  Data  ini  menunjukkan  kenaikan  dari  tahun  2007  10,5%,  2013 11,5%  dan  21,8%  pada  tahun  2018.  Hal  serupa  tampak  pada  prevalensi  obesitas  pada anak,  overweight  dan  obesitas  pada  anak  umur  5  sampai  12  tahun  sebesar  10,8%.
P-ISSN: 2301-914X
Prevalensi  overweight  dan  obesitas  pada  anak  didunia  juga  meningkat  dari  4,2%  pada tahun  1990  menjadi  6,7%  di  tahun  2010  dan  diperkirakan  akan  mencapai  9,1%  pada tahun  2020.    Obesitas  pada  anak  dan  remaja  dapat  menjadi  prediktor  terjadiya  obesitas saat dewasa, 80% dari anak dan remaja yang mengalami obesitas akan didapati obesitas pada  usia  25  tahun.  Kondisi  obesitas  ini  tentunya  berdampak  kurang  baik  pada  tubuh, seperti meningkatkan risiko penyakit kanker, hipertensi, peningkatan gula darah dan juga tentunya  menurunkan  produktivitas  tubuh.terlebih  lagi  untuk  anak  usia  dini.  Anak  usia dini  yang  tidak  aktif  melewatkan  masa-masa  unutk  mengeksplorasi  serta  menstimulasi aspek-aspek  perkembangannya,  sehingga  kemampuan  yang  dimiliki  anak  usia  dini tersebut tidak dapat digali potensinya secara maksimal.
Mengingat target Indonesia yang akan menyongsong Indonesia Maju Tahun 2045 tampaknya  menjadi  tanggung  jawab  kita  bersama,  untuk  membantu  dalam mempersiapkannya  menjadi  langkah  tepat  untuk  melihat  kondisi  anak  usia  dini  di  Kota Medan karena obesitas. Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  merupakan  cara  termudah untuk memperkirakan    obesitas    serta    berkorelasi    tinggi    dengan  massa    lemak    tubuh. Penggunaan  IMT  praktis  dan  dengan  cepat  diperoleh  gambaran  tentang  keadaan komposisi tubuh seseorang (Lutan, 2002). Ini merupakan pengukuran indeks massa tubuh paling baik  untuk   populasi   dewasa  karena  memiliki  tingkat   kesalahan  paling kecil dan mudah menghitungnya. Penggunaan  IMT  hanya berlaku untuk orang dewasa di atas 18 tahun (Supariasa, 60:2001).   Saat  ini,  IMT secara  Internasional  diterima sebagai  alat untuk mengidentifikasi kelebihan berat badan dan obesitas.
Indeks Massa Tubuh (IMT) merupakan nilai yang didapatkan dari hasil perhitungan antara berat badan dan tinggi badan seseorang. IMT diyakini bisa menjadi indikator atau menggambarkan kadar adipositas pada tubuh orang tersebut.
Dengan rumus sebagai berikut:
Sumber : DepKes 1994 dalam Supariasa 2001
Volume 9 No.1 Juni 2023 P-ISSN: 2301-914X
Untuk  Indonesia, batas ambang dimodifikasi lagi berdasarkan pengalaman klinis dan hasil  penelitian  di  beberapa  negara  berkembang.  dan  diambil  ambang  batas  IMT  untuk Indonesia sebagai berikut :
Tabel 1.Kategori ambang batas IMT di Indonesia
Kategori IMT Kurus Normal Gemuk Kekurangan berat badan tingkat berat kekurangan berat badan tingkat ringan Kelebihan berat badan tingkat ringan Kelebihan berat badan tingkat berat < 17 17,0 – 18,5 18,5 – 25,0 >25,0 – 27 >27,0

## Sumber : Depkes, 2002 dalam DGKM FKM UI

## 2. Metode
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif yang bertujuan membuat gambaran  yang  sistematis,  faktual  dan  akurat  mengenai  fenomena  yang  diselidiki.  Data untuk  penelitian  diperoleh  melalui  kuesioner  online  menggunakan Google  Form yang disebarkan  melalui  online  melalui  sekolah  tempat  anak  bersekolah  guna  untuk  melihat kondisi  tersebut.  Pengukuran  tingkat  obesitas  dilakukan  menggunakan  kuesioner  yang dikembangkan  oleh  WHO    dengan  beberapa  indicator  yaitu  jenis  kelamin,  Usia,  berat badan    tinggi  badan,  lingkar  kepala  dan  kemudian  indicator  tersebut  dimasukkan  ke dalam  grafik  pertumbuhan  anak  yang  juga  dibedakan  sesuai  dnegan  jenis  kelaminnya. Analisis  data  dilakukan    dengan  indikator  tersebut  yang  dijelaskan  sebelumnya dimasukkan ke dalam  grafik pertumbuhan anak  yang juga dibedakan sesuai  degan jenis kelaminnya dengan pendekatan machine learning. Machine learning dapat didefinisikan sebagai  aplikasi  komputer  dan  algoritma  matematika  yang  diadopsi  dengan  cara pembelajaran yang berasal dari data dan menghasilkan prediksi di masa yang akan dating (Goldberg  & Holland, 1988). Adapun proses pembelajaran  yang dimaksud adalah suatu usaha dalam memperoleh kecerdasan yang melalui dua tahap antara lain latihan (training) dan pengujian (testing) (Huang, Zhu, & Siew, 2006).
Volume 9 No.1 Juni 2023

## 3. Hasil dan Diskusi
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  yang  dibagi  kepada  guru-guru  dan  orang  tua yang memiliki anak usia dini, dari hasil jawaban yang diberikan pada keusioner tersebut lalu  kita  analisis  mengguakan  pendekatan machine  learning .  Berikut  data  yang dikumpulkan tertera pada diagram berikut :
Karena  penelitian  berkaitan  dengan  indeks  massa  tubuh,  maka  pemodelan  non parametric  digunakan  (metode  modelling  ada  dua  parametric  dan  non  parametric method), random  forest adalah  salah  satu  algoritma machine  learning yang  digunakan untuk menyelesaikan masalah non linear karena dasar dari algoritma RF adalah decisioan tree.  Karena  menggunakan  non  parametric  method  maka  menggunakan  metode
classification maksudnya adalah melihat kesesuan antara pola-pola data yang ada, untuk penelitian  ini  obesitas,  overweight,  normal  dan  kurus. Classification tersebut  memiliki beberapa  algoritma.  Diantaranya random  forest , neural  network dan support  vector machine ,  pada  penelitian  ini  dilakukan  penggunaan  Algoritma  Random  Forest  karena dari  ketiganya  nilai  akurai  untuk  random  forest  pada  kasus  ini  lebeih  besar.  Tingkat akurasi  untuk  kasus  ini  adalah  95%.  Sehingga  pengukuran  indeks  massa  tubuh  dengan pendekatan  machine  learning  menunjukkan  akurasi  yang  baik.  Setelah  dilakukan pengujian  dengan  pendekatan  machine  learning  didapatkanlah  hasil  dari  pengujian  ini dari data seluruh sampel yaitu anak usia dini yang memiliki indeks massa tubuh normal sebanyak  72%,  terkategori  kurus  7,0%,  overweight  4  %  dan  obesitas  17,0%,  jika dikategorikan sesuai jenis kelamin didapatkan hasil anak usia dini berjenis kelamin laki- laki  sebanyak  66,1%  terkategori  indeks  massa  tubuh  normal,  9,7%  terkategori  9,7%  , 6,5%  kategori  overweight  dan  17,7%  terkategori  obesitas.  Untuk  yang  berjenis  kelamin perempuan  sebanyak  81.6%  terkategori  normal,  2.6%  terkategori  kurus  dan  15,8% obesitas.
Dari hasil Analisa diatas diartikan bahwa  anak usia dini di  kota Medan  masih memiliki indeks  massa  tubuh  normal  walau  sedang  pada  masa  pandemic  yang  kegiatan  aktifitas diluar di batasi. Walaupun aktifitas diluar dibatasi anak-anak usia dini tetap mendapatkan kegiatan-kegiatan  yang  menarik  dan  menyenangkan  didalam  rumah  sehingga  jumlah anak  usia  dini  dengan  kategori  normal  tetap  mendominasi  di  Kota  Medan.    Dilihat  dari hasil yang didapatkan tingkat anak terkategori normal lebih tinggi pada anak perempuan, hal  ini  juga  sejalan  dengan  meningkatnya  pengguna  anak-anak  pada  permainana  digital yang  merubah  kebiasan  dari  aktifitas  fisik  menjadi  aktifitas  bermain  gawai  peminatnya lebih  banyak  anak  laki-laki  dan  juga  faktor  yang  mempegaruhi  yaitu  nafsu  makan  dari anak tersebut.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dikumpulkan  diolah  menggunakan machine  learning,  ditemukan  sebanyak  72%  status  indeks  massa  tubuhnya  dikategori normal, 7.0% kurus, 4.0% overweight dan 17.0% obesitas. Dan dilihat dari jenis kelamin pada  anak  usia  dini  berjenis  kelamin  laki-laki  66.1%  status  indeks  massa  tubuhnya normal,  9.7%  statusnya  kurus,  6.5%  overweight  dan  17.7%  obesitas.  Sedangkan  pada perempuan  81.6  %  indeks  massa  tubuhnya  normal.  Hasil  penelitian  ini  juga menyimpulkan  bahwa  selama  masa  pandemic  tidak  menunjukkan  tingkat  obesitas  anak usia dini di kota Medan meningkat.
Volume 9 No.1 Juni 2023

## 5. Daftar Rujukan
Li,  Yumeng.,  dkk.  Automated  Identifiationof  postural  control  for  children  with  autism spectrum disorder using a machine learning approach. Journal of Biomechanics 113 (2020) 110073
Lembaga  Penerbit  Balitbangkes.  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia, (Jakarta:2019)
Ramadhani,  Rizki.  Pengaruh  Latihan  Senam  Aerobik  Low  Impact  dan  Mixed  Impact terhadap Indeks Massa Tubuh Member Muslimah Center Kota Padang , Journal Prepotif Volume 4No.2 Oktober 2020
Roian,  Ahmad,  dkk.”Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai  Bidang  Review Paper”  dalam  Indonesian  Journal  on  Compter  an  Information  Technology Volume 5 No. 2020 p-ISSN :2527-449X e-ISSN :2549-7421
Sujiono,Yuliani Nurani, Konsep Dasar Pendidikan Anak Usia Dini,(Jakarta:Indeks,2012).
Supariasa,  I  Dewa  Nyoman.  Penilaian  Status  Gizi.  (Jakarta:  EGC).  2016
Susanto, Ahmad. Perkembangan Anak Usia Dini- Pengantar Dalam Berbagai Aspeknya ( Jakarta: Prenada Media Group, 2012)
Talukhder,  Ashis.,  Ahammed  Benojir,  Machine  Learning  Algorithms  for  predicting malnutrition  among  uder-five  children  in  Bangladesh.  Nutrition  78  (2020) 110861