Mahasiswa UGM Ciptakan Alat Deteksi Dini Stunting Berbasis Kecerdasan Buatan

Faiz menambahkan dalam pengambilan keputusan apakah anak terindikasi stunting atau tidak, digunakan algoritma SMOTE-ENN yang diintegrasikan dengen Ensemble Leraning. Algoritma tersebut memiliki keunggulan dibandingkan dengan algoritma lainnya, yaitu pelatihan pada data terjadi hanya saat ingin melakukan prediksi sampel sehingga algoritma dapat berjalan lebih cepat.

"Dengan begitu Ensemble Learning dapat mengklasifikasikan uji sampel berdasarkan data yang dinamis seperti pada data pengukuran stunting yang terus bertambah setiap kali melakukan pengukuran," ujar dia.

Cara kerja alat ini ketika balita ditimbang pada permukaan alat atau area yang telah disediakan maka sensor high precision load cell akan membaca besaran yang diukur atau ditimbang. Hasil pembacaan tersebut akan dikalibrasi dengan metode regresi linear untuk mendapatkan calibration factor. 

LCD akan menampilkan hasil pengukuran berupa data kuantitatif yang merupakan interpretasi dari massa dan panjang tubuh bayi yang diukur. 

Salsa mengatakan, hadirnya ESDS akan memudahkan pengguna dalam melakukan deteksi dini stunting dan pemantauan mandiri bagi orang tua yang memiliki bayi dua tahun. Alat ini diharapkan bisa mempercepat penurunan angka prevalensi stunting di Indonesia menjadi 14 persen. Dari Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) pada tahun 2022, prevalensi stunting pada anak di bawah 5 tahun masih tinggi yakni sebesar 21,6 persen. 

"Harapannya alat ini bisa membantu deteksi dini stunting sehingga mendorong percepatan penurunan stunting,”ujarnya. 

Alat ini dikembangkan melalui dana hibah dari Dikti dan berhasil lolos melaju ke Pekan Ilmiah Mahasiswa Nasional (PIMNAS) 2023. 

Editor: Kuntadi Kuntadi