SKRIPSI DIGITAL
Sistem Prediksi Pertumbuhan Anak Berbasis AI Menggunakan Data Antropometri Bulanan Untuk Deteksi Dini Gangguan Pertumbuhan = AI-Based Child Growth Prediction System Using Monthly Anthropometric Data for Early Detection of Growth Disorders
Pemantauan pertumbuhan anak secara berkala penting untuk mendukung deteksi dini gangguan pertumbuhan. Namun, data antropometri bulanan umumnya hanya digunakan untuk menilai kondisi saat pengukuran dan belum dimanfaatkan secara optimal untuk memprediksi pertumbuhan periode berikutnya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Smart Posyandu berbasis Artificial Intelligence untuk memprediksi pertumbuhan anak menggunakan riwayat data antropometri dan standar World Health Organization (WHO). Penelitian menggunakan metode Prototype dengan data longitudinal berupa usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, dan lingkar kepala. Model yang dibandingkan adalah Linear Regression, Exponential Regression, dan Gaussian Process Regression (GPR). Evaluasi dilakukan menggunakan Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) dengan pendekatan Forward Chain serta metrik MAE, RMSE, dan R². Hasil evaluasi menunjukkan GPR dengan WHO Prior memiliki performa terbaik dengan MAE 0,0513 cm, RMSE 0,0753 cm, dan R² 0,9997, dibandingkan Linear Regression dan Exponential Regression. Model GPR dengan WHO Prior kemudian diintegrasikan ke dalam sistem Smart Posyandu untuk mendukung prediksi dan pemantauan pertumbuhan anak secara digital.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah