Deteksi Dini Stunting Pada Anak

Stunting masih menjadi masalah kesehatan masyarakat yang krusial di Indonesia, dengan dampak jangka panjang terhadap penurunan kualitas sumber daya manusia akibat gangguan pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif. Meskipun pemerintah telah melakukan berbagai upaya preventif, angka prevalensi stunting di beberapa wilayah masih menunjukkan tren penurunan yang lambat karena keterbatasan deteksi dini yang bersifat proaktif dan presisi.

Selama ini, pemantauan status gizi masih sangat bergantung pada pencatatan manual di Posyandu yang rentan terhadap human error dan keterlambatan pelaporan data. Padahal, pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (machine learning) menawarkan potensi besar untuk memproses data antropometri secara real-time guna mengidentifikasi pola risiko sebelum anak mengalami malnutrisi kronis.

Penelitian ini muncul dari adanya gap antara ketersediaan data historis antropometri yang melimpah dengan minimnya integrasi teknologi prediktif dalam pengambilan keputusan klinis di tingkat komunitas. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan model algoritma yang mampu memberikan peringatan dini yang akurat bagi tenaga kesehatan maupun orang tua, sehingga intervensi spesifik dapat segera dilakukan secara lebih tepat sasaran.