Abstract:Abstract: Spelling Bee is a word spelling game which assessed the accuracy of words and the pronunciation of the letters in English. MTSN 7 Bungus, Padang was chosen as PKM partners due to the students’ low English language…
h language skills and interest. Therefore, through the Spelling Bee competition, the team tried to improve the students’ skills and interest in learning English language, especially their ability to write and spell words correctly. In this competition, there were 280 students previously trained before join the competition. This competition is divided into three rounds, namely the preliminary round, the semi-final round and the final round. In addition, the English teachers also helped to coordinate the competition. During the activity, students were also given lessons on writing and spelling correctly. As a result, students’ enthusiasm in participating in competition can be one of the factors that triggers the enthusiasm and interests in learning so that they get more satisfying learning outcomes. During the competition, students were guided by the English teachers and given clear instructions. After participating in Spelling Bee competition, the students were not only given rewards but also some improvement in their English writing and spelling skills.
Key Words: Spelling Bee, writing, spelling.
Abstrak : Spelling Bee merupakan permainan mengeja kata dengan menilai keakuratan kata dan ketepatan pengucapan huruf yang disebutkan dalam Bahasa Inggris. MTSN 7 Bungus, Padang dipilih sebagai mitra PKM karena kemampuan dan minat Bahasa Inggris siswanya yang sangat rendah. Oleh karena itu, lewat kompetisi Spelling Bee, Tim PKM berusaha untuk meningkatkan kemampuan dan minat siswa terhadap Bahasa Inggris terutama pada kemampuan menulis dan mengeja kata. Dalam Kegiatan Spelling Bee ini, sebanyak 280 siswa dilatih sebelum mengikuti kompetisi Spelling Bee yang terbagi atas tiga babak, yaitu preliminary Round, Semi Final Round dan yang terakhir Final round. Selain itu, guru Bahasa Inggris di sekolah tersebut turut membantu demi kelancaran kegiatan kompetisi ini. Siswa diberikan pelajaran tentang menulis dan mengeja bahasa Inggris dengan benar. Antusias siswa dalam mengikuti kompetisi dapat merupakan salah satu faktor yang memicu semangat dan daya tarik siswa dalam belajar sehingga memperoleh hasil belajar yang jauh lebih memuaskan. Selama kompetisi, siswa dipandu oleh guru bahasa Inggrisnya dan diberikan instruksi yang jelas. Setelah mengikuti kompetisi Spelling Bee ini, siswa siswi MTSN 7 Bungus tidak hanya diberikan reward namun juga dapat meningkatkan kemampuan menulis dan mengeja Bahasa Inggrisnya.
Kata Kunci: spelling bee; writing; spelling.
Abstract:Abstract: The hypertension prevalence in Daerah Istimewa Yogyakarta places second rank of the province with highest cases of hypertension (Kemenkes, 2018). According to the top 10 of diseases visits data from 2 January to…
o 31 December 2020, hypertension prevalence at Puskesmas Danurejan 1 shows the prevalence of the visits’ highest number. Based on this issue, the researchers collaborated with Psychologist of Puskesmas Danureja I to conduct Conscious Breathing (COBRA) Therapy Training, as an effort to improve the skills of elderly Posyandu Cadres to treat hypertension evenly in Tegal Panggung sub-district. The activities in this program are generally divided into five stages, those are : identifying problems occurred in Puskesmas Danurejan I; obtanining information about hypertension cases and treatment carried out by Puskesmas Danurejan I; and trial of Conscious Breathing (COBRA) therapy implementation. The results of the statistical analysis of the pared sample t-test showed a Z score = -3.752a with a value of p = 0.000 (p <0.01). Therefore, it can be concluded that Conscious Breathing (COBRA) therapy training gave an impact on increasing the knowledge of elderly posyandu cadres about hypertension and its treatment.. Moreover, the Elderly Posyandu cadres also actively shared the knowledge to another Elderly Posyandu member.
Keywords: conscious breathing; elderly posyandu; hypertension; puskesmas.
Abstract: Prevalensi hipertensi di Daerah Istimewa Yogyakarta menempatkan urutan ke- 2 sebagai provinsi dengan kasus hipertensi tertinggi (Kemenkes, 2018). Prevalensi Hipertensi di Puskesmas Danurejan I menurut data 10 besar kunjungan penyakit pertanggal 2 januari sampai 31 desember 2018 menunjukan prevalensi jumlah kunjungan terbanyak. Hal ini membuat peneliti bekerja sama dengan Psikolog Puskesmas Danureja I melakukan pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA) sebagai upaya peningkatan ketrampilan kader posyandu lansia guna penanganan penyakit hipertensi secara merata di kelurahan Tegal Panggung. Kegiatan yang dilakukan pada program ini secara umum dibagi menjadi lima tahapan yaitu; mengindentifikasi masalah-masalah yang dialami oleh Puskesma Danurejan I, memperoleh informasi mengenai kasus hipertensi dan penanganan yang dilakukan oleh Puskesmas Danurejan I, uji coba pelaksanaan terapi Conscious Breathing (COBRA), Pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA), dan follow up pelatihan yang telah diberikan. Hasil analisis statistik pared sample t-test menunjukan Skor Z = -3.752a dengan nilai p = 0,000 (p < 0,01). Dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA) terhadap kenaikan pengetahuan kader posyandu lansia terhadap penyakit hipertensi dan penanganannya. Selain itu kader posyandu lansia juga aktif dalam memberikan ilmu yang didapatkan kepada anggota posyandu lansia.
Keywords: conscious breathing; hipertensi; posyandu lansia; puskesmas.
Abstract:Abstract:The 2009 Permenpan-RB on Sustainable Professional Development is not only aimed at PNS teachers but teachers in general. Members of the GTT-PTT Honorary Staff Forum at Secang District have a strong desire to be…
able to arrange the classroom action research (CAR). However, this desire is constrained by the limited opportunities given to them attending CAR training. Most of them do not have enough knowledge about CAR preparation. In addition to being unfamiliar with research methods, they also lack knowledge of how to plan and compile their reports. Seeing this problem, this dedication activity became a concrete effort to help teachers, especially members of the Secang GTT-PTT Honorary Forum at Secang District, to provide training and mentoring for the preparation of CAR increasing the knowledge about CAR development. This community service was carried out within 4 months. This activity was attended by 25 participants. The method of activities carried out to resolve partner problems was through training and mentoring divided into 5 meetings at the SDN 2 Secang hall. Material presented at the first meeting were: (1) PTK concept; (2) preparation of background, problem identification and formulation of topics and problems; (3) looking for sources of reference related to the topic, as well as the design of the CAR implementation; (4) preparation of results and discussion; and (5) finalization of the report.
Keywords:Community Services, Training, Action Research
Abstrak: Permenpan-RB Tahun 2009 tentang Pengembangan Keprofesian Berkelanjutan (PKB) tidak hanya ditujukan kepada guru PNS saja namun guru secara umum. Anggota Forum Tenaga Honorer GTT-PTT Kecamatan Secang memiliki keinginan yang kuat untuk mampu menyusun PTK. Namun, keinginan tersebut terkendala dengan terbatasnya kesempatan yang diberikan kepada mereka untuk mengikuti pelatihan PTK. Sebagian besar dari mereka tidak memiliki pengetahuan yang cukup mengenai penyusunan PTK. Selain awam dengan metode penelitian, mereka juga tidak memiliki pengetahuan tentang bagaimana merencanakan dan menyusun laporannya. Melihat masalah tersebut, kegiatan pengabdian ini menjadi upaya konkret dalam membantu guru terutama anggota Forum Tenaga Honorer GTT-PTT Kecamatan Secang untuk memberikan pelatihan dan pendampingan penyusunan PTK dalam meningkatkan pengetahuan tentang penyusunan PTK. Pengabdian masyarakat ini dilaksanakan dalam waktu 4 bulan. Kegiatan ini diikuti oleh 25 peserta. Metode kegiatan yang dilaksanakan guna menyelesaikan permasalahanmitra adalah dengan pelatihan dan pendampingan yang dibagi menjadi 5 pertemuan bertempat di aula SDN 2 Secang. Materi yang disampaikan dalam pertemuan pertama adalah: (1) konsep PTK; (2) penyusunan latar belakang, identifikasi masalah serta perumusan topik dan masalah; (3) mencari sumber rujukan terkait topik, serta desain pelaksanaan PTK; (4) penyusunan hasil dan pembahasan; dan (5) finalisasi laporan.
Kata kunci : Pengabdian Masyarakat, Pelatihan, Ptk
Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: Malaria remains a major global health problem, particularly in tropical countries such as Indonesia. Accurate early diagnosis is essential for reducing malaria-related morbidity and mortality. Conventional microscopic…
oscopic examination is time-consuming, highly dependent on expert personnel, and prone to human error. This study compares the performance of two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet-50 and DenseNet-121, for malaria image classification. The Cell Images for Malaria dataset provided by the National Institutes of Health (NIH) through Kaggle was used, consisting of 27,558 microscopic blood cell images categorized into Parasitized and Uninfected classes. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. Image preprocessing included resizing to 224 × 224 pixels, normalization, labeling, and data augmentation using RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, and RandomContrast. Experimental results showed that the ResNet-50 model trained for 100 epochs achieved the highest performance, with an accuracy of 95.54% and precision, recall, and F1-score of 0.96. The confusion matrix indicated 5,272 correctly classified images out of 5,510 testing samples. These findings demonstrate that ResNet-50 outperformed DenseNet-121 and has strong potential for supporting accurate, reliable, and efficient computer-aided malaria diagnosis based on microscopic blood smear images.
Keywords: computer-aided diagnosis; convolutional neural network (CNN); densenet-121; early detection; image classification; malaria; microscopic blood smear images; resnet-50;
Abstrak : Malaria masih menjadi masalah kesehatan global yang serius, terutama di negara tropis seperti Indonesia. Diagnosis dini yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka morbiditas dan mortalitas. Metode konvensional berupa pemeriksaan mikroskopis memiliki keterbatasan karena memerlukan waktu yang relatif lama, bergantung pada tenaga ahli, dan berpotensi menimbulkan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50 dan DenseNet-121 dalam klasifikasi citra malaria. Dataset yang digunakan berasal dari Cell Images for Malaria yang disediakan oleh National Institutes of Health (NIH) melalui platform Kaggle, terdiri dari 27.558 citra dengan pembagian 80% data latih, 20% data validasi. Tahap praproses meliputi cleaning, resizing citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi, labeling, serta data augmentasi menggunakan RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, dan RandomContrast. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 pada epoch 100 memperoleh akurasi sebesar 95,54% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi benar sebanyak 5.272 dari total 5.510 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN mampu mengklasifikasikan citra malaria dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam evaluasi performa arsitektur CNN untuk mendukung pengembangan sistem diagnosis malaria berbasis citra mikroskopis yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: convolutional neural network (CNN); citra mikroskopis hapusan darah; densenet-121; diagnosis berbantuan komputer; deteksi dini; klasifikasi citra; malaria; resnet-50
Abstract:Abstract: The implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: Ineffective drug demand management can lead to problems such as imbalanced drug distribution, excess stock, or shortages in community health centers. To address this, data mining can be utilized to support the…
planning and control process of drug inventory. Clustering techniques were chosen because they are able to group drug data based on certain characteristics, thus identifying stable and unstable drug supply patterns. This study aims to group drug data at Simpang Kawat Community Health Center in Jambi City, which can be used as a reference in planning drug needs in the next period. Data grouping is divided into three categories: slow-moving, medium-moving, and fast-moving. The research data includes attributes of drug name, initial stock, receipt, inventory, usage, and final stock, with a total of 1758 data sets, which were processed using the CRISP-DM framework through the RapidMiner application. Cluster quality evaluation was carried out using the Davies-Bouldin Index (DBI). The results showed that the K-Means algorithm obtained a DBI value of 0.175, smaller than K-Medoids which obtained a value of 0.354. Because a smaller DBI value indicates better cluster quality, K-Means provides more optimal clustering results than K-Medoids. Through these clustering results, community health centers can utilize drug cluster information to support more efficient drug procurement planning, as well as reduce the risk of excess or shortage of stock.
Keywords: data mining; clustering; k-means; k-medoids; davies-bouldin index
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: Children's nutritional issues are an important concern for parents to pay attention to growth and development, especially health and well-being. According to the results of the Ministry of Health's Indonesian Nutrition…
utrition Status Survey (SSGI), there are 4 nutritional problems for children in Indonesia, namely stunting, wasting, underweight and everweight. In this research, how to predict signs of symptoms of a decline in a child's nutritional status using a machine learning algorithm, a prediction model was designed using logistic regression in Python IDE to predict whether a child is indicated by a decline in nutrition or not. Dataset from Bengkayang Community Health Center data consisting of 657 pediatric patient data. The dataset is divided into 7 features (independent variables) and 1 predictor (dependent variable). Test results show perfect performance with precision, recall, F1-score, accuracy values of 100%. Then the visualization results on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to depict the TP (True Positive) value on the Y axis against the FP (false Positive) value on the become overfit. It is recommended that in preparing the training dataset, measure the training data and reduce the features, after carrying out feature selection to increase the accuracy of the model.
Keywords: child nutritional status; growth and development logistic regression; machine learning
Abstract: Masalah Gizi anak menjadi perhatian penting bagi orangtua untuk memperhatikan tumbuh kembang, terutama kesehatan dan kejahteraan. Menurut hasil survei status Gizi Indonesia (SSGI) Kemenkes memperlihatkan 4 permasalahan gizi anak di Indonesia yaitu stunting, wasting, underweight, dan everweight. Dalam penelitian ini, bagaimana memprediksi tanda gejala penurunan status gizi anak menggunakan algoritma machine learning dirancang model prediksi menggunakan logistic regression pada Python IDE dengan memprediksi anak terindikasi penurunan gizi atau tidak. Dataset dari data Puskesmas Bengkayang yang terdiri 657 data pasien anak. Dataset dibagi menjadi 7 feature (variabel independen) dan 1 predictor (variabel dependen). Hasil Pengujian memperlihatkan kinerja yang sempurna dengan nilai presisi, recall, F1-score, akurasi, sebesar 100%. Kemudian hasil Visualisasi pada kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menggambarkan nilai TP (True Positif) di sumbu Y terhadap nilai FP (false Positif) di sumbu X juga menunjukkan nilai yang sangat tinggi dan sudah mendekati angka 1 ini pertanda bahwa model ini menjadi overfit. Sebaiknya dalam persiapan training dataset diukur dengan data training dan mengurangi feature, setelah melakukan feature Selection untuk meningkatkan akurasi model.
Keywords: logistic regression; machine learning; status gizi anak; tumbuh kembang