HIJRAH, SUMA APRILIA (2023) IMPLEMENTASI DETEKSI STUNTING DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DI RSUD DJASAMEN SARAGIH KOTA PEMATANGSIANTAR. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text HIJRAH SUMA APRILIA (160180003)-1.pdf Download (30kB)
	Text HIJRAH SUMA APRILIA (160180003)-7-8.pdf Download (68kB)
	Text HIJRAH SUMA APRILIA (160180003)-17-18.pdf Download (150kB)
	Text HIJRAH SUMA APRILIA (160180003)-86-87.pdf Download (9kB)
	Text HIJRAH SUMA APRILIA (160180003).pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

ABSTRAK Stunting merupakan masalah gizi kronis yang dapat mengganggu pertumbuhan anak karena menyebabkan tinggi badan anak tdak sesuai dengan umurnya atau lebih pendek dari seusianya. Permasalahan yang dapat ditimbulkan dari kondisi stunting adalah kemampuan kognitif yang lemah dan terhambatnya pertumbuhan psikomotorik, kesulitan dalam menguasai ilmu dan berprestasi dalam olahraga, rentan terkena penyakit degeneratif, dan kualitas sumber daya manusia yang rendah. Oleh karenanya,untuk mencegah permasalahan yang mungkin dapat terjadi akibat kondisi stunting, perlu dilakukan penanganan secara menyeluruh dan terintegrasi terhadap semua aspek yang berhubungan dengan penyebab terjadinya stunting. Survei Status Gizi Indonesia mencatat kondisi stunting di Sumatera Utara sangat memprihatinkan, khususnya pada Kota Pematangsiantar sendiri berada di urutan keempat pencapaian stunting untuk kabupaten/kota se�Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2021 sebesar 15%. Salah satu upaya untuk mencegah terjadinya stunting adalah melalui deteksi dini dan edukasi terhadap orang tua, kader posyandu maupun rumah sakit, sehingga diharapkan angka stunting dapat diturunkan. Dalam upaya meningkatkan kecepatan, akurasi, dan objektivitas diagnosa stunting, pengembangan Sistem Pakar menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) menjadi solusi yang menarik. Melalui proses perbandingan KNN, Sistem Pakar dapat memberikan diagnosa yang cepat dan akurat, apakah seorang anak mengalami stunting atau tidak. Petugas kesehatan di RSUD Djasamen Saragih akan dapat memanfaatkan informasi tersebut sebagai panduan dalam memberikan intervensi yang tepat, seperti pengukuran pertumbuhan lebih lanjut atau rujukan ke spesialis gizi. Kata Kunci: Stunting, Sistem Pakar, K-Nearest Neighbor, KNN, RSUD Djasamen Saragih

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Khairiati Khairiati
Date Deposited:	28 Nov 2024 01:18
Last Modified:	28 Nov 2024 01:18
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/7855

Actions (login required)

View Item