## Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stunting Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
Dini Destiani Siti Fatimah 1 , Yosep Septiana 2 , Gilang Ramadhan 3
Jurnal Algoritma Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 dini.dsf@itg.ac.id 2 yseptiana@itg.ac.id
3 1806088@itg.ac.id
Abstrak – Stunting adalah penyakit tumbuh kembang anak yang ditandai dengan rendahnya tinggi badan serta dengan bertambahnya usia tubuhnya tetap tidak berkembang baik sesuai usianya dan berlangsung dalam waktu lama. Stunting bisa dipicu oleh beberapa faktor diantaranya infeksi atau kekurangan gizi pada ibu hamil, kekurangan gizi pada saat bayi, dan stimulasi yang buruk dari lingkungan. Seiring dengan adanya perkembangan teknologi didunia kesehatan seperti aplikasi sistem pakar yang dapat berfungsi untuk membantu seseorang untuk mendiagnosa suatu penyakit. Sistem pakar diagnosa penyakit stunting dapat membantu masyarakat dalam mengetahui keadaan anaknya  apakah  stunting  atau  tidak  dengan  begitu  stunting  pun  dapat  ditindak  lanjuti  dengan cepat. Maka dari itu tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem pakar yang dapat mendekteksi  penyakit  stunting.  Metode  yang  digunakan  pada  sistem  pakar  ini  adalah  metode certainty factor dengan memanfaatkan data gejala penyakit stunting. Aplikasi dirancang berbasis web dengan menggunakan metode pengembangan aplikasi sistem pakar ESDLC ( Expert System Development Life Cycle ) dan metode pengujian dengan blackbox testing . Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit stunting berbasis web . Penelitian ini diharapkan mampu menjadi  alat  yang mempermudah  orang  tua  yang memiliki  balita  dalam  mendiagnosa penyakit stunting.
Kata Kunci – Certainty Factor ; ESDLC ; Stunting ; Sistem Pakar.

## I. PENDAHULUAN
Stunting  adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  anak  usia  0-60  bulan  karena  kekurangan  gizi  kronis  sehingga ukuran  tubuh  anak  menjadi  terlalu  pendek  dan  tidak  sesuai  dengan  usianya.  Stunting  merupakan  sebuah penyakit gizi yang disebabkan oleh kurangnya zat gizi pada tubuh anak secara kronis. Hal ini dapat dilihat pada  indikator  tinggi  badan  anak  berdasarkan  usia    (TB/U)  dengan  nilai  Zscore  pada  antropometri  gizi  di bawah -2 [1]. Banyak faktor yang mempengaruhi masalah gizi pada balita stunting seperti kurangnya asupan gizi pada bayi, faktor ekonomi, gizi ibu pada saat hamil, dan sakit pada saat masih bayi [2]. Pada tahun 2021 data SSGBI (Survei Status Gizi Balita Indonesia) memberikan informasi bahwa prevalensi stunting memiliki angka 24,4 persen atau sebanyak 5,33 juta balita. Jumlah stunting ini lebih baik dari tahun-tahun sebelumnya. Akan tetapi, Presiden Indonesia akan menurunkan prevalensi stunting menjadi 14 persen di 3 tahun kedepan [3].
Pemeriksaan stunting di Puskesmas Pasundan Kabupaten Garut masih dilaksanakan secara manual. Orang tua belum  memiliki  fasilitas  untuk  mendiagnosa  penyakit  stunting  secara  mandiri.  Deteksi  stunting  sejak  dini menjadi salah satu hal yang harus dilakukan orang tua kepada anaknya. Orang tua pada umumnya melihat
pertumbuhan dan perkembangan anaknya berdasarkan berat badan dan menganggap bahwa gizi anaknya telah terpenuhi tanpa melakukan konsultasi kepada ahli gizi. Hal itu adalah salah satu penyebab anak mengalami stunting dan terjadi keterlambatan penanganan yang harus dilakukan oleh orang tua [4]. Pemahaman akan penyakit stunting harus dimiliki oleh orang tua yang memiliki balita, sehingga diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu orang tua dalam mendapatakan informasi seputar penyakit stunting dan memberikan diagnosa penyakit pada anaknya yaitu sebuah aplikasi sistem pakar. Sistem pakar merupakan aplikasi pc yang memakai pengetahuan  seseorang  ahli,  kebenaran,  serta  metode  penalaran  dalam  membongkar  sesuatu  kasus  yang umumnya permasalahan tersebut cuma bisa diperloleh dari seseorang ahli dibidangnya [5].
Beberapa penelitian terkait sebelumnya sudah dilakukan dan dijadikan sebagai rujukan. Penelitian pertama berjudul “Penentuan Status Stunting Pada Anak Dengan Menggunakan Algoritma KNN ” pada penelitian ini membahas tentang proses klasifikasi status gizi balita [6]. Penelitian kedua berjudul “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  Stunting  pada  Balita  menggunakan  Metode Forward  Chaining ”  pada  penelitian  ini  membahas tentang sistem  pakar  diagnosa  stunting  berbasis  web di  Kabupaten  Polewali Mandar [7].  Penelitian  ketiga berjudul “Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi Stunting pada Balita” pada penelitian ini membahas tentang sistem  pakar  diagnosa  stunting  pada  balita  yang  bertempat  di  Puskesmas  Galang  [8].  Penelitian  keempat berjudul “Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor ” pada penelitian ini membahas  tentang  pengembangan  sistem  pakar  diagnosa  awal  penyakit  Covid-19  dengan  menggunakan algoritma certainty factor [9]. Penelitian kelima berjudul “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit pada Ikan Cupang dengan Metode Naive Bayes ” pada penelitian ini membahas tentang perancangan aplikasi sistem pakar yang berfungsi untuk mendiagnosa penyakit pada ikan cupang [10].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut merupakan WBS menurut tujuan dan metodologi yang digunakan, seperti pada gambar berikut:
RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT STUNTING BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Assessment Knowledge Acquisition Design Testing Solusi Masalah Permasalahan Mempersiapkan data Wawancara dengan pakar Membuat struktur menu Perancangan Sistem Pengujian blackbox testing T u ju a n T a h a p a n A k ti v it a s Penentuan Pakar Membuat rancangan antarmuka Implementasi kedalam pemrograman S u b A k ti v it a s Merancang Data Flow Diagram Merancang Entity Relationship Diagram Perancangan Database
Fokus  utama  pada  penelitian  ini  ditujukan  pada  rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar,  dan  oleh  sebab  itu metodologi  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  adalah  metodologi Expert  System  Development  Life  Cycle ( ESDLC ).  Berikut adalah penjelasan dari Work Breakdown Structure ( WBS ) pada Gambar 3.2:
1. Assessment , pada tahap ini aktifitas yang dilakukan dimulai dari menetukan permasalahan, solusi masalah,  dan  penentuan  pakar.  Menentukan  permasalahan yaitu  proses  mengalisis  permasalahan- permasalahan  terkait  penelitian.  Menentukan  solusi  masalah  yaitu  proses  mengalisis  kebutuhan- kebutuhan untuk memenuhi perancangan sistem pakar diagnosis penyakit stunting. Penentuan pakar yaitu proses penentuan seorang pakar untuk aplikasi ini.
2. Knowledge Acquisition , pada tahap terdapat akitifita wawancara dengan pakar dan mempersiapkan data.  Wawancara  dengan  seorang  pakar  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai gejala penyakit stunting. Mempersiapkan data bertujuan untuk mengolah data sehingga siap untuk dijadikan basis pengetahuan dalam aplikasi.
3. Design , pada tahap ini aktifitas yang dilakukan adalah perancangan sistem, perancangan database, membuat struktur menu, membuat rancangan antarmuka, dan implementasi kedalam pemrograman.
4. Testing ,  pada  tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  yaitu  pengujian  aplikasi  menggunakan  metode blackbox testing.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Hasil Penelitian

## 1. Penilaian ( Assesment )
Tahap assessment merupakan tahap untuk mengidentifikasi dan membatasi permasalahan yang akan diimplementasikan kedalam perancangan dan pembuatan sistem pakar diagnosis penyakit stunting.
a. Permasalahan Berdasarkan  pengamatan  yang  dilakukan  terhadap  orang  tua  yang  memiliki  anak  balita, permasalahan yang muncul adalah bagaimana mengetahui kondisi gizi yang ada pada anak dan bagaimana cara mengatasi penyakit gizi yang dialami oleh anak. Dimana tindakan yang cepat dan tepat sangat dibutuhkan bagi anak yang memiliki masalaha gizi.
b. Penyelesaian Masalah Dari permasalahan yang muncul maka diperlukan suatu sistem yang dapat membuat ibu-ibu yang memiliki anak untuk mendapatkan informasi tentang penyakit gizi yang ada pada anaknya dan cara  perawatannya.  Sistem  yang  dibuat  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  adalah  sistem untuk mendiagnosa penyakit stunting dengan aplikasi sistem pakar. Sistem ini akan menampilkan mengenai gejala dan jenis penyakit gizi yang ada pada anak beserta cara perawatannya.
c. Penentuan Pakar Pakar merupakan orang yang berpengetahuan ataupun mempunyai kemampuan spesial yang tidak dipunyai  oleh  mayoritas  orang.  Seseorang  pakar  dapat  membongkar  sesuatu  permasalahan dengan  lebih  efektif  yang  tidak  bisa  dipecahkan  orang  awam  [11].  Pakar  yang  terlibat  pada penelitian  ini  adalah  seorang  yang  bergerak  di  bidang  gizi  pada  puskesmas  pasundan  dan berfungsi  sebagai  narasumber  dalam  diagnosa  penyakit  stunting  yaitu  Ibu  Teni  Risnawati. Diagnosa ini bertujuan untuk menetukan tindakan apa yang harus dilakukan oleh ibu-ibu dalam menangani penyakit gizi yang dialami oleh anaknya supaya masalah gizi yang dialami oleh si anak dapat ditangani dengan cepat dan tepat.
2. Akuisisi Pengetahuan ( Knowledge Acquisition )
Pada  tahap  ini  penulis  dengan  pakar  menentukan  bagaimana  dan  seperti  apa  konsep  yang  akan dikembangkan  menjadi  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  stunting.  Tujuan  tahap  ini  adalah memperoleh basis pengetahuan tentang diagnosa penyakit stunting yang digunakan untuk perancangan berupa data gejala, data penyakit, dan data nilai mb dan nilai md.
a. Wawancara dengan pakar
Dalam  hal  ini  penulis  melakukan  wawancara  dengan  pakar  menanyakan  langsung  mengenai gejala-gejala  penyakit  stunting,  cara  mengatasi  penyakit,  nilai  mb  dan  nilai  md.  Pakar  yang
menjadi  rujukan  penelitian  ini  adalah  ibu  Teni  Risnawati  yang  bergerak  dibidang  gizi  pada puskesmas pasundan kabupaten garut.
b. Mempersiapkan data
Berikut adalah data yang telah didapatkan dari seorang pakar:
Tabel 1: Daftar Penyakit Dan Gejala
No Nama Penyakit Gejala MB MD 1 Stunting Jika dibandingkan dengan anak seusianya tinggi badannya paling pendek 1 0.4 Pertumbuhan tulang terhambat 1 0.4 Terserang berbagai penyakit infeksi 0.6 0.2 Wajah tampak lebih muda dari anak seusianya 0.8 0.4 Pertumbuhan gigi terhambat 0.6 0.4 Memori belajar yang kurang baik 0.8 0.4 Anak jadi lebih pendiam dan tidak banyak melakukan kontak mata dengan orang sekitar pada umur 8-10 tahun 0.8 0.4 Pubertas terlambat 0.6 0.4 2 Gizi Lebih Kelebihan berat badan 1 0.4 Obesitas 1 0.2 Badan Gemuk 0.8 0.2 3 Gizi Kurang  Wajah tampak lebih muda dari anak seusianya 0.8 0.2 Memori belajar yang kurang baik 0.8 0.4 Nafsu makan rendah 1 0.2 Skala tubuh cenderung normal namun balita terlihat lebih muda/kecil untuk usianya 0.8 0.2 Sering sakit dan memerlukan waktu yang lama untuk pulih 0.8 0.2 Keletihan akut 0.8 0.2 Sanitasi yang buruk 0.8 0.4 Kulit dan rambut kering 0.6 0.2 4 Marasmus Pertumbuhan tulang terhambat 1 0.2 Pertumbuhan gigi terhambat 0.8 0.2 Kulit dan rambut kering 0.8 0.2 Kehilangan lemak dan massa otot tubuh 1 0.2 Diare kronis 1 0.4 Mudah marah 0.6 0.2 Rambut rangup dan gampang tanggal 0.8 0.2 Menurunnya perkembangan kognitif 1 0.2 Terhalanganya perutumbuhan psikis, kecerdasan 1 0.2 Sakit kepala 0.6 0.4 Selalu lapar 0.8 0.4 Badan tampak semakin ramping 0.8 0.2 Muka terlihat tua 1 0.2 Berat badan menurun 0.8 0.2 Mudah menangis 0.8 0.2
Vol. 19; No. 2; 2022; Hal 547-557
No Nama Penyakit Gejala MB MD 5 Kwashorkor Pertumbuhan tulang terhambat 1 0.2 Pertumbuhan gigi terhambat 0.8 0.2 Keletihan akut 0.8 0.2 Diare kronis 1 0.4 Mudah Menangis 0.8 0.2 Otot-otot melemah 0.8 0.2 Kulit terlihat keriput 0.8 0.2 Edema (pembengkakan) pada tungkai, kaki, tangan, beserta muka 1 0.2 Bintik dan bersisik pada kulit 0.8 0.2 Perut makin mengembung 0.8 0.2 Infeksi yang lebih sering dan parah disebabkan sistem kekebalan tubuh yang rusak 0.8 0.2 Tanda jari membekas di kulit saat disentuh 1 0.2

## 3. Desain ( Design )
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan merupakan proses perancangan sistem, perancangan basis data, pembuatan struktur menu, perancangan antarmuka, serta pengimplementasian kedalam program.
a. Perancangan sistem
Berikut adalah Data Flow Diagram dari perancangan sistem:
0 Sistem Pakar Diagnosa Antropometri User Admin Hasil Diagnosa Hasil Antropometri
Pengelolaan Basis Pengetahuan Pengelolaan Data Penyakit Pengelolaan Data Gejala Pengelolaan Data Admin Login Data Diagnosa Data Antropometri Verifikasi Login Gambar 2: Context Diagram
Pada gambar diatas merupakan gambaran interaksi antara sistem dengan entitas luar, entitas luar adalah admin  dan  user.  Interaksi  untuk  user  dapat  mendiagnosa  anaknya  apakah  stunting  atau  tidak  dan selanjutnya  sistem  akan  menampilkan  laporan  hasil  diagnosa.  User  juga  dapat  mengukur  panjang badan  anaknya  dan  memasukkannya  kedalam  antropometri  dan  sistem  akan  menampilkan  laporan ukuran tubuh anaknya. Sedangkan untuk interaksi admin disini adalah login, mengelola data pengguna atau admin, mengelola data penyakit, mengelola data gejala, mengelola basis pengetahuan, melihat data diagnosa dan data antropometri.
b. Perancangan Basis Data
Untuk menjelaskan keterkaitan antara objek-objek yang terlibat dalam database digambarkan dalam sebuah diagram ERD ( Entity Relationship Diagram ) sebagai berikut:
Gambar 3: Entity Relationship Diagram
c. Pembuatan Struktur Menu
Berikut adalah struktur menu dari aplikasi:
Gambar 4: Struktur menu website
Penjelasan struktur menu diatas adalah sebagai berikut:
1. Menu beranda merujuk pada halaman utama website.
2. Menu stunting merujuk pada halaman penjelasan mengenai penyakit stunting.
3. Menu diagnosa merujuk pada halaman diagnosa.
4. Menu antropometri merujuk pada halaman pengukuran antropometri.

## Gambar 5: Struktur menu admin
Penjelasan struktur menu admin adalah sebagai berikut:
1. Menu Login admin merujuk pada halaman input username dan password.
2. Menu Dashboard merujuk pada halaman utama admin.
3. Menu admin merujuk pada halaman data admin.
4. Menu data penyakit merujuk pada halaman data penyakit.
5. Menu data gejala merujuk pada halaman data gejala.
6. Menu basis pengetahuan merujuk pada halaman basis pengetahuan.
7. Menu data diagnosa merujuk pada halaman data diagnosa.
8. Menu data antropometri merujuk pada halaman data antropometri.
d. Perancangan Antarmuka
Berikut adalah hasil rancangan tampilan antarmuka aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit stunting:
Gambar 6: Beberapa tampilan desain antarmuka
e. Pengimplementasian Kedalam Pemrograman
Pada tahap ini hasil dari perancangan akan diimplementasikan ke bahasa pemrograman untuk membuat aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit stunting.
Gambar 7: Tampilan Halaman Diagnosa
Gambar 7 merupakan halaman utama pengguna yang didalamnya terdapat form pengisian data pasien dan pengisian data gejala.
Gambar 8: Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 8 merupakan halaman yang menampilkan hasil diagnosa pasien yang ditampilkan setelah pasien mengisi data gejala pada halaman diagnosa.
Gambar 9: Tampilan Halaman Login Admin
Gambar 9 merupakan halaman login admin didalamnya terdapat input username dan password .
Gambar 10: Tampilan Halaman Admin
Gambar 10 merupakan halaman utama admin didalamnya terdapat informasi jumlah data yang tersedia dan terdapat sidebar yang berisi tombol navigasi ke setiap halaman.

## 4. Pengujian ( Testing )
Pada  tahapan  ini  aktifitas  yang  dilakukan  adalah  proses  pengujian  aplikasi  dengan  menggunakan metode blackbox testing untuk mengamati aplikasi yang dibuat telah bekerja dengan benar. Metode black box testing berfungsi untuk menguji aplikasi secara fungsional yang bertujuan untuk mengetahui apakah input , output ,  dan  fungsi-fungsi  lainnya  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  dibutuhkan,  tanpa memeriksa tampilan antarmuka dan kode program [12]. Berikut adalah hasil dari pengujian aplikasi dengan menggunakan blackbox testing:

## Tabel 2: Skenario Pengujian Sistem Pakar (Admin)
Uji Fitur Detail Pengujian Jenis Pengujian Hasil Uji Login Isi form login Black Box Berhasil Form Admin Menambah, mengubah, menghapus data admin Black Box Berhasil Form Data Penyakit Menambah, mengubah, menghapus data penyakit Black Box Berhasil Form Data Gejala Menambah, mengubah, menghapus data gejala Black Box Berhasil Form Basis Pengetahuan Menambah, mengubah, menghapus data pengetahuan Black Box Berhasil Data Diagnosa Melihat detail, menghapus data riwayat diagnosa Black Box Berhasil Data Antropometri Melihat detail, menghapus data riwayat antropometri Black Box Berhasil

## Tabel 3: Skenario Pengujian Sistem Pakar (User)
Uji Fitur Detail Pengujian Jenis Pengujian Hasil Uji Diagnosa Isi form diagnosa Black Box Berhasil Antropometri Isi form antropometri Black Box Berhasil Cetak Hasil Diagnosa Mengunduh dan mencetak data laporan hasil diagnosa Black Box Berhasil

## B.    Pembahasan Hasil
Pada  penelitian ini menghasilkan  sebuah  aplikasi sistem  pakar diagnosa  penyakit  stunting  dengan  harapan dapat  mempermudah  orang  tua  yang  memiliki  balita  dalam  mendapatkan  informasi  seputar  stunting  dan mendiagnosa penyakit stunting pada anaknya. Berdasarkan tujuan dari penelitian yaitu menerapkan metode certainty factor pada sistem pakar diagnosa penyakit stunting, perancangan aplikasi dengan metode expert system development life cycle , mengetahui gejala penyakit stunting, dan solusi penyakit selaras dengan hasil penelitian. Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit stunting dengan menerapkan metode certainty factor . Mengembangkan aplikasi dengan menggunakan metode ESDLC , mengetahui gejala penyakit  stunting  dan  solusi  penyakit.  Orang  tua  dapat  dengan mudah mendiagnosa  penyakit  stunting dan mengetahui solusi penyakit dengan menggunakan aplikasi ini. Hal ini selaras dengan manfaat dari penelitian ini.  Keunggulan  pada penelitian  sistem  pakar ini  adanya fitur  antropometri  yang  berguna untuk mengukur ukuran tubuh anak berdasarkan standar antropometri gizi. Antropometri gizi merupakan standar pengukuran status  gizi  yang  didalamnya  terdapat  pengukuran  panjang  atau  tinggi  badan  berdasarkan  usia  (PB/U). Jika panjang atau tinggi badan balita kurang dari minus 2 standar deviasi maka anak dapat digolongkan kedalam kategori stunting.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  dengan  metode certainty  factor yang berfungsi  untuk  mendiagnosa  penyakit  stunting  dan  penyakit  gizi  lainnya.  Proses  pengembangan  aplikasi sistem  pakar  dengan  metode ESDLC sampai  pada  tahap  pengujian.  Aplikasi  Sistem  pakar  ini  dapat mendiagnosa penyakit stunting dan penyakit gizi lainnya berdasarkan gejala-gejala yang terjadi pada anak. Setiap gejala memiliki nilai kemungkinan yang diperoleh dari seorang pakar yaitu ibu Teni Risnawati yang merupakan  seorang  yang  bergerak  dibidang  gizi  masyarakat  Puskesmas  Pasundan.  Sistem  pakar  dapat menampilkan  saran  penyakit  atau  tindakan  yang  perlu  dilakukan  oleh  orang  tua  kepada  anak  jika  si  anak mengalami stunting atau penyakit gizi lainnya. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu menambahkan fitur login dan register untuk user yang akan memakai aplikasi, fitur manajemen user, dan fitur manajemen anak dimana user atau orang tua dapat menambah, menghapus, atau mengedit data anak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Rahayu,  “Study  Guide–Stunting  Dan  Upaya  Pencegahannya  Bagi  Mahasiswa  Kesehatan Masyarakat.” ULM, 2020.
[2] S. Sugiyanto and S. Sumarlan, “Analisa Faktor Yang Berhubungan Dengan Stunting Pada Balita Usia 25-60  Bulan,” J.  Kesehat. PERINTIS (Perintis’s  Heal.  Journal) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  9–20,  2021,  doi: 10.33653/jkp.v7i2.485.
[3] Itsojt,  “Angka  Stunting  Balita  di  Indonesia  Masih  Tinggi,” 16  October ,  2021. https://www.its.ac.id/news/2021/10/16/angka-stunting-balita-di-indonesia-masih-tinggi/.
[4] Uliyanti, D. . Tamtomo, and S. Anantanyu, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita Usia 24-59 Bulan,” J. Vokasi Kesehat. , vol. 3, no. 2, pp. 1–11, 2017.
[5] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi , Pertama. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2006.
[6] O.  Saeful  Bachri  and  R.  M.  Herdian  Bhakti,  “Penentuan  Status  Stunting  pada  Anak  dengan Menggunakan Algoritma KNN,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 3, no. 02, pp. 130–137, 2021, doi: 10.46772/intech.v3i02.533.
[7] F. Wajidi and D. N. Nur, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Stunting pada Balita menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 6, no. 2, pp. 401–407, 2021, [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika401.
[8] B. Sapriatin and A. Sianturi, “Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi Stunting pada Balita,” vol. 3, pp. 24–37, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin.
[9] A.  R.  Fahindra  and  I.  H. Al Amin,  “Sistem  Pakar  Deteksi Awal  Covid-19  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, pp. 92–103, 2021.
[10]  I. M. Fadhil, D. D. S. Fatimah, and D. Kurniadi, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit pada Ikan Cupang dengan Metode Naive Bayes,” J. Algoritm. , vol. 16, no. 2, pp. 255–262, 2019.
[11]  R. Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori , 1st ed. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2012.
[12]  M. Fajrin and D. Destiani Siti Fatimah, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kanker Mulut,” J. Algoritm. , vol. 12, no. 2, pp. 192–198, 2016, doi: 10.33364/algoritma/v.12-2.192.