PENGEMBANGAN APLIKASI MERSI (MODIFICATION EARLY WARNING SYSTEM FOR ANEMIA) BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA AGREGAT KOMUNITAS

Abstrak

Anemia masih menjadi masalah kesehatan masyarakat yang signifikan di Indonesia, dengan prevalensi mencapai 47,9% pada remaja putri (1). Sistem deteksi dini anemia di tingkat komunitas masih terbatas pada metode manual yang memerlukan waktu dan tenaga, sehingga diperlukan inovasi berbasis teknologi (2). Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi MERSI (Modification Early Warning System for Anemia) berbasis Artificial Intelligence untuk mendeteksi risiko anemia pada agregat remaja putri. Penelitian ini menggunakan pendekatan Research and Development (R&D). Tahap awal dilakukan studi pendahuluan guna mengidentifikasi faktor risiko anemia pada remaja putri. Data faktor risiko tersebut diproses dengan metode Case Based Reasoning (CBR),kemudian diimplementasikan dalam program expert system dengan perancangan diagram use case berbasis web. Aplikasi MERSI berhasil dikembangkan dengan akurasi prediksi anemia sebesar 92,5% (AUC 0,94) pada model Random Forest, serta 91,3% (AUC 0,92) pada Neural Network. Validasi lapangan menunjukkan sensitivitas 90,8% dan spesifisitas 89,6%. Selain fitur prediksi risiko, aplikasi juga menyediakan edukasi terkait pencegahan anemia. Sebanyak 100% pengguna menyatakan puas terhadap kemudahan dan kebermanfaatan aplikasi. Pengembangan aplikasi MERSI berbasis AI terbukti efektif melakukan deteksi dini anemia dan memberikan informasi penanganan cepat pada agregat remaja putri. Implementasi sistem ini secara luas diharapkan dapat meningkatkan upaya preventif dan meminimalkan risiko komplikasi anemia pada remaja putri.

Identifier

• DOI: https://doi.org/10.31004/prepotif.v9i2.48350
• OpenAlex: https://openalex.org/W7130327287