Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information System (J-CIS)

Identifikasi Status Stunting menggunakan Metode Klasifikasi Pemrosesan Citra: Systematic Literature Review Putri, Mindi Richia; Putra, Ahmad Fatoni Dwi; Asmaul Husna; Arsan Kumala Jaya; Muhammad Ari Rifqi
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 8 No 1 (2025): J-CIS Vol. 8 No. 1 Tahun 2025
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v8i1.5061

Abstract

Stunting adalah masalah kesehatan yang signifikan di Indonesia yang memengaruhi pertumbuhan fisik, perkembangan kognitif, dan kualitas sumber daya manusia di masa depan. Laporan dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan bahwa prevalensi stunting di Indonesia mencapai 21,6% pada tahun 2022. Untuk mengklasifikasikan stunting, metode konvensional seperti pengukuran antropometri manusal masih digunakan, tetapi memiliki keterbatasan seperti bergantung pada tenaga medis, memiliki kemungkinan kesalahan, dan sulit diakses di daerah terpencil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi teknologi dan pemrosesan citra sebagai alternatif untuk metode deteksi stunting yang lebih akurat dan efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi dan algoritma seperti MediaPipe Pose memiliki akurasi 98,48%, Deep Neural Nets (DNN) 93,83%, dan Support Vector Machine (SVM) 91,1%. Algortima CNN lebih efektif dalam menganalisis gambar secara otomatis terutama untuk dataset besa dan algortima SVM efektif untuk dataset kecil-menengah dengan dukungan ekstraksi fitur. Peneliti merekomendasikan untuk menggabungkan kedua metode ini untuk membuat sistem deteksi stunting yang lebih cepat, akurat, dan efisien. Temuan ini diharapkan dapat berfungsi sebagai titik acuan penting dalam proses pengembangan inovasi di bidang kesehatan anak di Indonesia.
Implementasi Algoritma Apriori dan Moving Average dalam Menentukan Pola Pembelian Konsumen (Studi Kasus : Penjualan Apotek Rahma) Husna RS, Asmaul; Ryadussholihin, Ahmad
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 6 No 2 (2023): J-CIS Vol 6 No. 2 Tahun 2023
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v6i2.3620

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori dan Moving Average dalam menentukan pola pembelian konsumen pada penjualan Apotek Rahma. Pola pembelian konsumen menjadi informasi yang penting bagi pemilik usaha untuk meningkatkan efisiensi persediaan, memprediksi permintaan, dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif. Metode Apriori digunakan untuk mengidentifikasi asosiasi antara item yang dibeli secara bersamaan, sedangkan metode Moving Average digunakan untuk mengidentifikasi tren penjualan dari waktu ke waktu. Penelitian ini menggunakan data penjualan Apotek Rahma selama periode tertentu. Hasil pengujian pada proses perhitungan Apriori untuk melakukan prediksi pola pembelian obat maka diperoleh 5 nilai terbesar aturan asosiasi (association rule) pada kasus penelitian dengan megambil studi kasus penentuan pola pembelian pada Apotek Rahma. Dari 5 data tersebut mendapatkan 3 data dengan nilai Confidance 1, Jika konsumen membeli Acyclovir Krim, maka membeli Ambroxol Tab. Jika konsumen membeli Bodrex Migren, maka membeli Paracetamol. Hasil lainnya yaitu Confidance 0,83 dimana Jika konsumen membeli Sangobion Tablet, maka membeli Sanmol Syr dan terakhir untuk Nilai Confidance 0,75 di dapatkan dari konsumen membeli Andalan Strip Tablet, maka membeli Asam Fenamat.