Perancangan Data Pipeline Untuk Analisis Pola Makan Sehat Sebagai Upaya Pencegahan Gizi Buruk di Indonesia

Abstract

Masalah gizi di Indonesia, termasuk stunting dan obesitas sentral, masih menjadi tantangan kesehatan yang signifikan akibat pola makan yang tidak seimbang dan rendahnya pengetahuan masyarakat tentang nutrisi. Penelitian ini bertujuan merancang data pipeline untuk mengintegrasikan, membersihkan, dan menyiapkan data gizi dari dataset publik, seperti Kaggle, sehingga analisis pola makan sehat dapat dilakukan secara komprehensif. Pipeline yang dikembangkan mencakup tahap data ingestion, data cleaning dan preprocessing, transformasi data, penyimpanan, serta analisis dan visualisasi data. Hasil implementasi menunjukkan bahwa setiap individu memiliki variasi asupan nutrisi harian yang berbeda, yang kemudian dibandingkan dengan standar kecukupan gizi harian WHO/Kemenkes. Sistem memberikan ringkasan status gizi individu dalam kategori “Seimbang”, “Perlu Perbaikan”, dan “Kurang Sehat”, dengan mayoritas responden masuk kategori “Perlu Perbaikan” (59,6%). Temuan ini menekankan perlunya intervensi berbasis data untuk meningkatkan pola makan masyarakat. Dataset yang dihasilkan bersih, terstruktur, dan siap digunakan untuk analisis lebih lanjut, sehingga dapat mendukung tenaga kesehatan, pembuat kebijakan, dan peneliti dalam merancang program pencegahan gizi buruk yang tepat sasaran.