Identifikasi Ikan Sebagai Protein Hewani Pencegah Stunting dengan Pendekatan Machine Learning

Authors

  • Rini Nuraini Universitas Nasional Jakarta
  • Amir Ali Stikes Yayasan RS Dr.Soetomo

DOI:

https://doi.org/10.30736/informatika.v9i1.1150

Keywords:

Algoritma, CNN, Dataset, Machine learning, Prevalensi stunting

Abstract

Prevalensi stunting di Indonesia menunjukkan tren menurun, namun masih tergolong tinggi karena lebih dari 20%. Angka prevalensi merupakan angka jumlah kasus stunting pada balita dalam suatu populasi tertentu. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan identifikasi jenis ikan sebagai protein hewani pencegah stunting dengan pendekatan machine learning. Metode yang digunakan itu menggunakan algoritma CNN yang merupakan bagian dari machine learning. Hasil dari penelitian ini menghasilkan identifikasi ikan secara tepat. Dengan jumlah dataset sebesar 20, hasil akurasi model didapatkan sebesar 50%, ketika jumlah datasetnya ditingkatkan sebesar 40, maka didapat hasil akurasi model sebesar 87.50%. Kesimpulan dari penelitian ini bahwasannya semakin banyak jumlah dataset yang digunakan maka akan semakin meningkatkan nilai akurasi modelnya.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Pustaka

K. RI, “jdih.kemkes.go.id,” pp. 1–52, 2022.

Perpres RI, “Peraturan Presiden No. 28,” no. 1, 2021.

A. Wulandari Leksono et al., “Risiko Penyebab Kejadian Stunting pada Anak,” J. Pengabdi. Kesehat. Masy. Pengmaskesmas, vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2021.

Z. Zurhayati and N. Hidayah, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita,” JOMIS (Journal Midwifery Sci., vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.36341/jomis.v6i1.1730.

L. Rustiyani and R. Susilo, “Analisis Faktor Yang Menyebabkan Stunting Di Wilayah Kerja Puskesmas Kemangkon,” Hum. Care J., vol. 5, no. 4, p. 1025, 2020, doi: 10.32883/hcj.v5i4.837.

A. M. Aulia, R. S. Tarigan, H. T. Wibowo, and G. Dwiatma, “Penerapan E-Gudang Sebagai Tempat Penampungan Ikan,” OSF Prepr., vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2022.

S. S. Fitrah, I. Dewiyanti, and T. Rizwan, “Identifikasi Jenis Ikan Di Perairan Laguna Gampoeng Pulot Kecamatan Leupung Aceh Besar,” J. Ilm. Mhs. Kelaut. dan Perikan. Unsyiah, vol. 1, no. 1, pp. 66–81, 2016.

A. N. Kusumanto, RD. Tompunu, “Pengolahan citra digital untuk mendeteksi obyek menggunakan pengolahan warna model normalisasi rgb,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap., 2011, doi: 10.1016/S0166-1116(08)71924-1.

I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.

T. Nurhikmat, “Implementasi Deep Learning untuk image classification menggunakan algoritma convolutional neural network (cnn) pada citra wayang golek,” 2018.

A. Santoso and G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning berbasis Keras untuk Pengenalan Wajah,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 18, no. 1, pp. 15–21, 2018, doi: 10.23917/emitor.v18i01.6235.

A. Saxena, “An Introduction to Convolutional Neural Networks,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 10, no. 12, pp. 943–947, 2022, doi: 10.22214/ijraset.2022.47789.

A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 4, no. 1, pp. 45–51, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2017.

W. Widystuti and J. B. B. Darmawan, “Pengaruh jumlah data set terhadap akurasi pengenalan dalam deep convolutional network,” Konf. Nas. Sist. Inf., pp. 8–9, 2018.

Downloads

PlumX Metrics

Published

2024-03-09

How to Cite

Nuraini, R., & Ali, A. (2024). Identifikasi Ikan Sebagai Protein Hewani Pencegah Stunting dengan Pendekatan Machine Learning. Joutica, 9(1), 1–12. https://doi.org/10.30736/informatika.v9i1.1150

Issue

Section

editorial