Implementasi Sistem Prediksi Stunting Pada Balita Berbasis Machine Learning Di DP3AP2KB Kota Bengkulu

Penulis

  • Afriandi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis
  • Muhammad Bais Al Hakiki Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis
  • Redho Putra Ramadhan Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis
  • Muhammad Hafiz Ar Rahman Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis
  • Muhammad Farhan Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis
  • Dedy Abdullah Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu Penulis

DOI:

https://doi.org/10.71024/aksi.2026.v3i1.118

Kata Kunci:

Stunting, Machine Leraning, Support Vector Machine, Sistem Informasi, Balita

Abstrak

Stunting merupakan gangguan pertumbuhan pada balita akibat kekurangan gizi kronis yang menjadi prioritas kesehatan di Kota Bengkulu. Proses pendataan di DP3AP2KB saat ini masih manual dan deskriptif, sehingga menghambat deteksi dini. Kegiatan pengabdian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi stunting berbasis web menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Metode pelaksanaan meliputi analisa lapangan, perancangan sistem, pengambilan data, dan implementasi. Hasil Kegiatan pengabdiankegiatan ini mangrhasilkan prototipe aplikasi "StuntingPro" yang mampu mengklasifikasikan status balita menjadi "Berisiko Stunting" atau "Tidak Berisiko Stunting" secara instan. Evaluasi menunjukkan sistem dapat mempercepat proses analisis data antropometri dibandingkan metode konvensional.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

Amran, R., Pratama, R. R., & Wahyuni, S. (2025). Stunting sebagai ancaman kualitas sumber daya manusia: Perspektif gizi, lingkungan, dan sosial. Scientific Journal, 4(4), 233–240.

DP3AP2KB Kota Bengkulu. (2026). Website Resmi DP3AP2KB.

Erwina, S., & Keb, M. (2020). Studi literatur: Dampak stunting terhadap kemampuan kognitif anak. Jurnal Seminar Nasional, 2(01), 127–134.

Hatta, M., & Sari, F. (2026). Optimalisasi Peran Ibu sebagai Kader Gizi Keluarga Program Keluarga Harapan Melalui Pelatihan Deteksi Dini Tumbuh Kembang Anak. Jurnal Abdi Merah Putih, 1(1), 67–80.

Mundirin, Idawati, & Latief, I. (2025). Klasifikasi Status Gizi Balita Berbasis Data Antropometri menggunakan Random Forest. Journal Of Computer Science And Informatics Engineering, 04(4), 324–333.

Rahmidini, A., St, S., & Keb, M. (2020). Stunting Literatur Review: Hubungan Stunting Dengan Perkembangan Motorik Dan Kognitif Anak. Jurnal Seminar Nasional, 2(01), 90–104.

Rhamadandy, M. O., & Pusung, P. H. (2025). Peranan Dinas Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak Pengendalian Penduduk Dan Keluarga Berencana Dalam Percepatan Penurunan Stunting Di Kota Bengkulu Provinsi Bengkulu. IPDN.

stunting.go.id. (2026). TP2S. Stunting.Go.Id. https://stunting.go.id/

Sutarto, S. T. T., Mayasari, D., & Indriyani, R. (2018). Stunting, Faktor ResikodanPencegahannya. Agromedicine Unila, 5(1), 540–545.

Wahidin, A. J., & Andika, T. H. (2024). Deteksi Dini Stunting Pada Anak Berdasarkan Indikator Antropometri dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning. Jurnal Algoritma, 378–387. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.21-2.2122

Diterbitkan

2026-03-14

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Afriandi, Hakiki, M. B. A., Ramadhan, R. P., Rahman, M. H. A., Farhan, M., & Abdullah, D. (2026). Implementasi Sistem Prediksi Stunting Pada Balita Berbasis Machine Learning Di DP3AP2KB Kota Bengkulu. Aksi: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 3(1), 70-76. https://doi.org/10.71024/aksi.2026.v3i1.118

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 4 > >>