Abdillah, Ilham Dean
Universitas Teknologi Yogyakarta

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Teknologi Web Mobile untuk Pemantauan Antropometri dan Gizi Balita di Puskesmas Purwadadi Abdillah, Ilham Dean; Sancoko, Sulistyo Dwi
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 3: Desember 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i3.2333

Abstract

Stunting and malnutrition in toddlers remain a significant challenge in improving public health, particularly in the Purwadadi Health Center. Monitoring toddlers' nutritional status has traditionally been done manually, which is often inaccurate and slow. This study aims to develop a web-mobile application that assists health workers in recording and monitoring toddlers' anthropometric data and nutritional status in real-time. The application was developed using the Waterfall method with Jetpack Compose for mobile, Django for backend, and PostgreSQL as the database. Black Box testing results showed that all application features functioned well, achieving a 100% success rate. This application is expected to improve the accuracy and speed of nutritional interventions, assisting health workers in making faster and more informed decisions. Keywords: Stunting; Toddler Nutrition; Web Mobile Application; Anthropometry; Health Center Abstrak Stunting dan masalah gizi balita merupakan tantangan utama dalam meningkatkan kesehatan masyarakat, khususnya di wilayah Puskesmas Purwadadi. Pemantauan status gizi balita selama ini dilakukan secara manual, yang sering kali tidak akurat dan lambat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web mobile yang memudahkan tenaga kesehatan dalam mencatat dan memantau data antropometri serta status gizi balita secara real-time. Aplikasi ini dirancang menggunakan metode pengembangan Waterfall dengan teknologi Jetpack Compose untuk mobile, Django untuk backend, dan PostgreSQL sebagai basis data. Hasil pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berfungsi dengan baik, dengan persentase keberhasilan mencapai 100%. Aplikasi ini diharapkan mampu meningkatkan akurasi dan kecepatan intervensi gizi balita, serta membantu tenaga kesehatan dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat.