Banjarnegara – Dua siswa dari kelas unggulan riset MTs Negeri 1 Banjarnegara kembali mengukir prestasi membanggakan melalui inovasi teknologi bernama Smart-KMS. Inovasi ini dikembangkan untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi pemantauan status stunting anak dengan memanfaatkan algoritma machine learning. Keberhasilan ini mendapat apresiasi luar biasa dari Balai Besar Pengawas Obat dan Makanan (BBPOM) di Semarang, yang menilai inovasi tersebut sangat visioner dan bermanfaat untuk kesehatan masyarakat.
Smart-KMS, yang merupakan singkatan dari Smart Kartu Menuju Sehat, dikembangkan oleh Tesa dan Khansa, dua siswa kelas 8 dari kelas riset Madtsansa dengan bimbingan intensif dari guru pembimbing riset, Nailia Ziyada.
“Inovasi ini sangat luar biasa. Kami dari BPOM Semarang sangat mengapresiasi langkah cerdas anak-anak MTs Negeri 1 Banjarnegara yang sudah memikirkan solusi konkret untuk isu kesehatan yang nyata seperti stunting. Terlebih dengan pendekatan teknologi berbasis data dan algoritma machine learning, ini sangat visioner,” ujar Novia Susanti perwakilan dari BPOM Semarang usai sesi presentasi prototipe.
Smart-KMS dibangun dengan tujuan untuk mengatasi permasalahan umum dalam interpretasi manual KMS yang kerap kali menyebabkan kesalahan diagnosa status gizi anak. Dengan memanfaatkan teknik ensemble learning, yang menggabungkan algoritma seperti Random Forest dan Gradient Boosting, Smart-KMS mampu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat.
Dalam sesi demonstrasi, tim riset menunjukkan bagaimana model ini bekerja secara manual melalui skrip yang menerima input berat badan, tinggi badan, usia, dan jenis kelamin anak. Hasil dari prediksi kemudian menunjukkan apakah anak tersebut termasuk kategori stunting atau tidak.
“Model ini saat ini memang masih diuji secara manual, belum memiliki antarmuka pengguna (user interface). Tapi dari hasil uji coba, model sudah menunjukkan akurasi yang tinggi. Kami terus mengembangkan model ini agar bisa lebih akurat dan ramah pengguna,” jelas Nailia Ziyada mentor teknis yang mendampingi pengembangan algoritma sejak awal.
Sebagai guru pembimbing riset, Nailia Ziyada merasa sangat bangga dengan dedikasi dan semangat dua siswinya tersebut. Ia menjelaskan bahwa proyek ini berangkat dari keprihatinan terhadap tingginya angka stunting di wilayah Jawa Tengah, termasuk Banjarnegara.
“Kami ingin anak-anak tidak hanya belajar teori, tetapi juga bisa menghasilkan sesuatu yang relevan dengan permasalahan nyata di masyarakat. Smart-KMS ini menjadi bukti bahwa siswa madrasah pun mampu bersaing dalam dunia riset dan teknologi,” ujar Nailia dengan penuh semangat.
Sementara itu, Tesa, salah satu pengembang Smart-KMS, menyampaikan bahwa ide awal proyek ini muncul dari diskusi kelas mengenai data stunting yang dirilis oleh pemerintah.
“Saya dan Khansa ingin membuat sesuatu yang bisa membantu bidan atau tenaga kesehatan dalam menentukan status gizi anak dengan lebih cepat dan akurat,” kata Tesa.
Khansa menambahkan bahwa mereka sempat mengalami kesulitan saat memahami cara kerja machine learning di awal, tetapi dengan bimbingan dari mentor, mereka berhasil mengembangkan model prediksi sendiri.
“Awalnya pusing banget belajar coding dan algoritma, tapi lama-lama seru karena kami bisa melihat langsung hasil prediksi dari data yang kami masukkan. Rasanya bangga ketika model kami bisa mendeteksi stunting dengan benar,” ujar Khansa sambil tersenyum.
Ke depan, tim riset berharap Smart-KMS dapat dikembangkan lebih lanjut menjadi aplikasi berbasis web atau mobile sehingga dapat digunakan langsung oleh kader posyandu atau tenaga medis di lapangan.
Dengan capaian ini, MTs Negeri 1 Banjarnegara sekali lagi membuktikan komitmennya dalam mencetak generasi muda yang unggul dalam riset dan inovasi. Diharapkan, Smart-KMS dapat menjadi salah satu solusi nyata dalam menurunkan angka stunting di Indonesia, dimulai dari desa-desa kecil di Banjarnegara. (Lin)
