Penerapan Sistem Pakar untuk Deteksi Stunting

Sany, Farhan Andrianca

Jurnal Ilmiah Ecosystem
Vol. 23 No. 3 (2023): Ecosystem Vol. 23 No 3, September - Desember Tahun 2023

Penelitian ini melakukan systemic literature review dengan fokus pada penerapan sistem pakar untuk deteksi stunting. Dalam strategi pencarian, digunakan metode yang mengacu pada PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Pencarian menggunakan GoogleScholar dengan kata kunci “sistem pakar”, dan “deteksi stunting” dengan rentang waktu 2019-2023. Dalam mengumpulkan dan mengevaluasi berbagai penelitian terkait, penelitian ini menyelidiki metode-metode sistem pakar yang telah diterapkan untuk deteksis stunting menggunakan metode systemic literature review. Tujuan dari dilakukan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasikan metode sistem pakar apa yang sering diterapkan dalam deteksi stunting, metode sistem pakar yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dan platform apa yang sering digunakan dalam penerapan sistem pakar deteksi stunting. Berdasarkan kajian dari 8 jurnal ditemukan bahwa metode sistem pakar yang paling sering digunakan adalah Forward Chaining, metode yang memiliki tingkat akurasi sempura 100% adalah Naïve Bayes, gabungan K-Nearest Neighbord dan Forward Chaining, dan gabungan Forward Chaining dan Certainty Factor. Adapun platform yang digunakan dalam penerapan sistem pakar adalah web. This research conducts a systemic literature review with a focus on the implementation of expert systems for stunting detection. In the search strategy, a method referring to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) was used. Search using GoogleScholar with the keywords "expert system" and "stunting detection" with the time period 2019-2023. In gathering and evaluating various related studies, this research investigates the expert system methods applied to stunting detection using the systemic literature review method. The objective of this study is to identify the expert system methods commonly used in stunting detection, methods with the highest accuracy rates, and platforms frequently utilized in the implementation of stunting detection expert systems. Based on the analysis of 8 journals, it was found that the most commonly used expert system method is Forward Chaining, the method with a perfect accuracy rate of 100% is Naïve Bayes, a combination of K-Nearest Neighbor and Forward Chaining, and a combination of Forward Chaining and Certainty Factor. The platform used in implementing the expert system is a web platform.