Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara
Oktavia Meo, Meliana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

 1 
SISTEM PAKAR DETEKSI RAWAN STUNTING PADA BALITA DENGAN METODE CASE BASED REASONING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEBSITE Kadiwano Juandry Fangidae Repi, Charlie; Oktavia Meo, Meliana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13921

Abstract

Stunting merupakan gangguan pertumbuhan pada balita akibat ketidakseimbangan gizi dalam jangka panjang, terutama pada 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK) yang berdampak pada perkembangan fisik dan kognitif anak. Prevalensi stunting di Nusa Tenggara Timur, khususnya Kota Kupang, masih tinggi meskipun mengalami penurunan dari 26,1% pada 2021 menjadi 16,6% pada 2024. Tingginya angka stunting menjadi masalah yang membutuhkan deteksi dini agar dapat dicegah lebih awal, namun proses ini masih sulit dilakukan dengan cepat dan akurat karena keterbatasan alat bantu diagnosis yang praktis dan mudah digunakan, sehingga tenaga kesehatan serta masyarakat mengalami kesulitan dalam melakukan intervensi sejak dini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis website yang mampu mendeteksi risiko stunting pada balita dan dirancang agar mudah diakses oleh tenaga kesehatan, orang tua, dan masyarakat guna meningkatkan kesadaran serta edukasi dalam pencegahan stunting. Sistem pakar ini menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) untuk mencocokkan kasus baru dengan kasus sebelumnya berdasarkan pengalaman terdahulu. Selain itu, metode Certainty Factor (CF) digunakan untuk menangani ketidakpastian informasi dengan tingkat keyakinan tertentu. Hasil penelitian menghasilkan sistem pakar yang mampu mendiagnosis risiko stunting dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sistem ini diharapkan dapat membantu tenaga kesehatan, orang tua dan masyarakat dalam melakukan intervensi lebih cepat dan tepat guna menurunkan angka stunting di Kota Kupang.
Co-Authors Benedict Lopulalan, Johan Daniel Manu, Christian Djawang, Jofret Umbu Soru Peku Elita Sjioen, Alya K. A. Bili, Jessica Kadiwano Juandry Fangidae Repi, Charlie Maifa, Herodiana