Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Adi Putra Sinaga Pengarang Margaretha Yohanna, S.Kom., M.Kom., Dosen Pembimbing 2 Naikson F. Saragih, S.T., M.Kom., Dosen Pembimbing 1 Drs. Posma Lumbanraja, M.Si Ketua Penguji

ABSTRAK Stunting adalah gangguan pertumbuhan pada anak akibat masalah gizi kronis, yang ditandai dengan tinggi badan yang tidak sesuai dengan usia. Kondisi ini mempengaruhi pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak sejak dalam kandungan hingga usia dua tahun. Meskipun prevalensi stunting di Indonesia telah menurun, angkanya masih melebihi target WHO (World Health Organization), sehingga diperlukan intervensi yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model jaringan syaraf tiruan (JST) dengan metode Backpropagation untuk mengklasifikasikan status stunting balita di Puskesmas Kampung Baru, Medan, Sumatera Utara. Data antropometri balita digunakan sebagai sumber utama dalam penelitian ini. Metode penelitian meliputi pemrosesan data, pelatihan dan pengujian model JST, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model JST dengan metode Backpropagation memiliki akurasi 97%, presisi 100%, recall 72%, F1-Score 84%, dan spesifisitas 100% dalam mengklasifikasikan status stunting balita. Nilai recall yang lebih rendah disebabkan oleh ketidakseimbangan distribusi kelas pada dataset, di mana proporsi balita stunting jauh lebih kecil daripada balita tidak stunting. Meskipun demikian, presisi dan spesifisitas yang tinggi menunjukkan model tidak menghasilkan prediksi false positive. Temuan ini menunjukkan potensi JST sebagai solusi inovatif untuk klasifikasi status stunting, memungkinkan implementasi di Puskesmas untuk mempercepat deteksi dini dan intervensi yang diperlukan. Namun, penelitian ini terbatas pada satu lokasi, sehingga diperlukan kajian lebih lanjut untuk memastikan efektivitas model di berbagai konteks dan populasi yang lebih luas. Penelitian mendatang disarankan untuk menguji model ini di populasi yang lebih luas dan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis teknologi untuk intervensi stunting. Kata Kunci: Stunting, Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Backpropagation, Klasifikasi, Deteksi dini, Intervensi stunting, Puskesmas, Data antropometri, Confusion matrix