PENGEMBANGAN APLIKASI BERBASIS SMARTPHONE PENDETEKSI DINI PADA MANAJEMEN KETAHANAN PANGAN DI INDONESIA

Salah satu indikator yang belum tercapai tersebut adalah indikator gizi dan asupan kalori yang tercantum dalam tujuan pertama MDGs (menanggulangi kelaparan dan kemiskinan) atau tujuan ke-2 SDGs yaitu memberantas kelaparan. Negara-negara berkembang dituntut untuk lebih konsepsional dan menggunakan data ilmiah dalam menyusun kebijakan dan program gizi. Upaya memantapkan ketahanan pangan di Indonesia merupakan prioritas utama pembangunan karena hal tersebut penting kaitannya dengan kualitas sumber daya yang akhirnya diharapkan dapat menurunkan angka kemiskinan. Penelitian ini menggunakan back propagation neural network untuk deteksi dini pada manajemen ketahanan pangan di Indonesia sehingga dapat mempermudah pemerintah dalam merumuskan rencana dan kebijakan yang berkaitan dengan ketahanan pangan nasional. Hasil yang diperoleh adalah model back propagation neural network untuk memprediksi kelompok prioritas kerawanan pangan di setiap provinsi memiliki tingkat akurasi sebesar 0,902 (sangat baik). Implementasi selanjutnya adalah membangun aplikasi berbasis android untuk mendeteksi ketahanan pangan sehingga dapat membantu mengefektifkan penyebaran informasi dan pengetahuan mengenai ketahanan pangan setiap daerah serta faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan.