Aurel Fransisca Kusuma Wardhani
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Kombinasi Metode AHP Dan SAW Dalam Sistem Identifikasi Stunting Berbasis Python Aurel Fransisca Kusuma Wardhani; Rini Indriati; Dwi Harini
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11397

Abstract

Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh pada balita akibat kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang, yang berdampak jangka panjang pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak. Proses identifikasi stunting yang masih dilakukan secara manual oleh tenaga kesehatan seperti di posyandu atau puskesmas seringkali tidak efisien dan berisiko terjadi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) guna mengidentifikasi stunting secara lebih sistematis. Sistem ini menggabungkan dua metode pengambilan keputusan, yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria yang memengaruhi status gizi anak, sedangkan metode SAW menghitung nilai akhir dan klasifikasi status gizi. Data penelitian berasal dari Puskesmas Gurah, Kediri, sebanyak 212 data balita. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi status gizi dengan hasil yang konsisten terhadap perhitungan manual. Sistem ini diharapkan menjadi solusi dalam membantu tenaga kesehatan untuk menentukan status gizi balita secara cepat, tepat, dan efisien, serta mendukung upaya pencegahan dan penanganan stunting di tingkat pelayanan kesehatan dasar.