## SISTEM PAKAR PERTUMBUHAN BALITA BERBASIS WEB DENGAN METODE CASE BASED REASONING
Mukhammad Shaid (sahid48@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Yustina Retno Utami (yustina.retno@gmail.com)

## ABSTRAK
Sistem  Pakar  adalah  salah  satu  bagian  dari  Kecerdasan  Buatan  yang  mengandung pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dimasukkan  oleh  banyak  pakar  ke  dalam  suatu  area pengetahuan  tertentu,  sehingga  setiap  orang  dapat  menggunakannya  untuk  memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik, dalam hal ini adalah penentuan gerakan motorik pada Pertumbuhan  Balita.Pertumbuhan  balita  bisa  terjadi  berdasarkan  beberapa  factor,  yaitu berdasarkan  kelahirannya  dan  pertumbuhan  gizi  yang  dikonsumsi.  Dengan  memanfaatkan metode  Case-base  Reasoning,  dapat  dihasilkan  suatu  aplikasi  untuk  mengidentifikasi pertumbuhan balita. Dengan harapan sistem ini nantinya dapat digunakan sebagai sarana atau sebagai pengetahuan dalam menjaga kestabilan pertumbuhan balita dan membantu anda untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam menjaga pertumbuhan setiap balita. Metode Case Based Reasoning  (CBR)  digunakan  dalam  aplikasi  Pertumbuhan  Balita  dengan  menggunakan Perhitungan  Nearest  Neighbor,  Dimana  data  kasus  baru  akan  dibandingkan  perhitungannya dengan  data  kasus  lama  yang  ada  di  database,  dan  kemudian  dihitung  kriteria  kemiripannya berdasarkan rumus atau ketentuan yang berlaku.
Kata kunci : sistem pakar, pertumbuhan balita, case based reasoning.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Masa  balita  merupakan  masa  yang memerlukan  perhatian  khusus,  karena  pada masa  ini  juga  termasuk  masa  yang  rawan terhadap  penyakit.  Peran  keluarga,  terutama ibu sangat dominan untuk memonitor pertumbuhan  balita  secara  cermat,  yaitu tentang  penyuluhan  penanggulangan  diare, makanan  bayi,  pemberian  kapsul  vitamin  A dan imunisasi, dan tidak lupa selalu memantau gerak pertumbuhan balita tersebut. [1]
Pemanfaatan metode Case-base Reasoning dapat  menghasilkan  suatu  aplikasi untuk  mengidentifikasi  pertumbuhan  balita. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  bahwa pertumbuhan atau perkembangan anak hanya bisa diketahui dari Kartu Menuju Sehat  (KMS) yang  didapatkan  di  posyandu  tersebut.  Oleh karena  itu  metode  ini  diterapkan  agar  dapat membantu  para  ibu  untuk  mengetahui  atau memantau  tingkat  kestabilan  perkembangan anak.

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan  Latar  belakang  masalah diatas, di dapatkan suatu perumusan masalah yaitu  “Bagaimana membangun  sebuah sistem informasi  yang  mampu  digunakan  untuk
memantau dan mengetahui tingkat pertumbuhan atau perkembangan balita ”.

## 1.3  Batasan Masalah
Penalaran  berbasis  kasus  atau  Case Based  Reasoning  adalah  salah  satu  metode penyelesaian  masalah  berbasis  pengetahuan untuk  mempelajari  dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman masa lalu. Pemanfaatan  CBR  dalam  hal  pertumbuhan balita  bukanlah  hal  yang  baru.  Awal  mula pemanfaatan CBR dalam bidang pertumbuhan balita  adalah  ketika  pentingnya  nilai  suatu hasil  diagnosa  atau  monitoring  pertumbuhan balita. Karena hal ini sangat bermanfaat untuk balita tersebut dalam  pertumbuhannya dimasa kecil.
Hasil  penelitian  terfokus  pada  penentuan kriteria  kemiripan  kasus,  yaitu    antara  kasus baru dengan kasus lama, dengan menghitung nilai  dari  pertumbuhan  yang  ada.Kasus  ini menitik  beratkan  pada  pengambilan  kasus- kasus  yang  sudah  ada.Serta  menampilkan hasil dari pertumbahan balita tersebut.

## 1.4  Tujuan
Mengoptimasi  pertumbuhan  balita  sejak dini,  serta  sebagai  alternatif  analisis  atau monitoring  pertumbuhan  balita,  yang  nantinya
diharapkan  akan  bisa  membantu  dalam pemantauan pertumbuhan anaknya.
1.5  Manfaat Sebagai sarana untuk menganalisa pertumbuhan  balita,  yang  diharapkan  bisa membantu  bidan  atau  dokter  anak  dalam pencarian data pertumbuhan balita.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
a.  Observasi / Pengamatan
Metode  ini  diterapkan  penulis  dengan mendatangi  di  rumah  bersalin  atau posyandu  terdekat  di  daerah  sukoharjo untuk  mendapatkan  informasi  tentang pertumbuhan secara umum.
b.  Wawancara
Metode  tersebut  dilakukan  dengan  para ahli dibidang kedokteran khususnya masalah  anak  atau  balita  yang  berada  di Rumah Bersalin atau di Posyandu. c.  Studi Pustaka
Menggunakan metode studi pustaka untuk mencari informasi yang dibutuhkan mengenai  Sistem  Pakar,  yaitu  dengan cara  membaca  buku-buku  serta  mencari referensi yang berkaitan dengan pembuatan  sistem  pakar  dengan  metode case-base reasoning.
2.2  Metode Pengujian
2.2.1  Proses Case Based Reasoning (CBR)
Untuk menghasilkan solusi suatu masalah,  harus  melakukan  beberapa      tahap proses  dimana  proses  CBR  harus  mencari kemiripan  kasus  baru  dengan    kasus    yang tersimpan,    atau    ketika    ada  perubahan terhadap solusi suatu kasus. Tahapan proses yang  terjadi  dalam  CBR  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1.  Proses Case Based Reasoning (CBR)
Pada gambar diatas dijelaskan bahwa dalam proses CBR ada dibutuhkan 4 (empat) tahap, yaitu :
1. Retrive yaitu  mengambil  masalah  atau kasus yang paling serupa.
2. Reuse yaitu menggunakan kembali masalah  atau  kasus  untuk  mencoba memecahkan masalah atau kasus tersebut.
3. Revise yaitu merefisi solusi yang diajukan jika di perlukan.
4. Retain yaitu mempertahankan atau menyimpan  solusi  baru  sebagai  bagian masalah atau kasus baru.
Berdasarkan  pengertian  diatas  bahwa masalah  atau  kasus  baru  akan  dicocokkan dengan  kasus-kasus  dalam  CBR  sistem,  dari satu  atau  lebih  kasus  serupa  yang  akan diambil.  Solusi  yang  disarankan  berdasar kasus  yang  serupa  kemudian  digunakan  dan diujikan  terhadap  kasus  baru.  Kecuali  jika kasus disarankan sangat cocok dengan kasus baru,  maka  kemungkinan  akan  diperlukan revisi  terhadap  solusi,  dan  menghasilkan kasus  baru  untuk  di  pertahankan  atau disimpan. Keseluruhan proses CBR tersebut di jalankan  tanpa  intervensi  manusia  atau dengan kata lain secara otomatis.

## 2.2.2  Mesin Inferensi
Proses  dalam Case  Based  Reasoning (CBR)  dapat  menggunakan  berbagai  teknik, diantaranya adalah algoritma nearest neighbor. Dengan menghitung tingkat kemiripan  (jarak)  suatu  kasus  terhadap  kasus baru  berdasarkan  beberapa  atribut  yang  di definisikan  berdasar  pembobotan  tertentu  dan kemudian  tingkat  kemiripan  (jarak)  dari keseluruhan atribut akan di jumlahkan.

## 2.2.3  Desain Interface
1) Diagram Konteks
Alur  Proses  pertumbuhan  balita  dengan metode CBR.
a. Retrive yaitu  Sistem  akan  mencari  data pertumbuhan  sebelumnya  dan  menaksir kesamaan  atau  kemiripan  dengan  data pertumbuhan yang baru.
b. Reuse yaitu menggunakan kembali masalah  atau  kasus  untuk  mencoba memecahkan masalah atau kasus tersebut  dan  Sistem  akan  melakukan penyesuaian terhadap kondisi kasus lama dengan kondisi saat ini.
c. Revise yaitu  Sistem  akan  memberikan kesimpulan berdasarkan data
pertumbuhan yang paling mirip dan dapat dibandingkan.
d. Retain yaitu  Jika  pertumbuhan  balita  dan gerakan motoriknya sesuai dengan kasusnya maka sistem akan
menyimpannya dan di gunakan untuk data kasus ke depannya.
2) HIPO
HIPO  di  gunakan  sebagai  alat  bantu  dan teknik dokumentasi fungsi program
dengan tujuan utamanya untuk
menghasilkan  output  yang  benar  dan dapat memenuhi kebutuhan user.
3) DAD
Diagram  Alir  Dokumen  (DAD)  adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat  untuk  menggambarkan  dari  mana asal  data  dan  kemana  tujuan  data  akan keluar dari sistem.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
Balita adalah seluruh laki-laki dan perempuan  yang  berumur  1-5  tahun.  Secara individu  pada  usia  balita  terjadi  proses pertumbuhan  yg  telah  berlangsung  stabil. Untuk  mendukung  stabilitas  kesehatan  pada balita  dapat  diupayakan  antara  lain  dengan asupan  gizi,  lingkungan  pengasuhan  yang baik,  serta  lingkungan  yang  aman  dan nyaman.  Dari  dukungan  tersebut  diharapkan pertumbuhan balita akan maksimal.[2]
Semakin  meningkatnya  taraf  pendidikan dan  keterampilan  wanita  Indonesia,  serta perkembangan  perekonomian  dinegara  kita, maka  semakin  terbuka  lapangan  kerja  untuk wanita  di  berbagai  bidang,  dan  semakin banyak  ibu  yang  bekerja  diluar  rumah. Akibatnya  semakin  banyak  ibu  yang  kurang memperhatikan kebutuhan anaknya, termasuk dalam pemantauan pertumbuhan anaknya.[3]
Di  samping  itu  sistem  ini  dapat  menjadi seorang konsultan yang cerdas atau penasehat  dalam  suatu  lingkungan  keahlian tertentu, sebagai hasil himpunan pengetahuan yang  telah  di  kumpulkan  dari  beberapa  orang pakar,  untuk  memecahkan  masalah  yang sedang dihadapi.
Case  Base  Reasoning adalah  suatu model penalaran yang menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan ke seluruhannya  dengan  pemrosesan  memori. Tugas tersebut dilakukan dengan memanfaatkan  kasus  yang  pernah  dialami
oleh  sistem,  yang  mana  kasus  merupakan pengetahuan  dalam  konteks  tertentu  yang mewakili  suatu  pengalaman    yang  menjadi dasar  pembelajaran  untuk  mencapai  tujuan sistem .[4]
Adapun alur proses CBR dalam memecahkan  masalah  di  definisikan  dalam  4 langkah yaitu :
1. Retrive yaitu  mengambil  masalah  atau kasus yang paling serupa.
2. Reuse yaitu  menggunakan  kembali masalah  atau  kasus  untuk  mencoba memecahkan masalah atau kasus tersebut.
3. Revise yaitu merefisi solusi yang diajukan jika di perlukan.
4. Retain yaitu mempertahankan atau menyimpan  solusi  baru  sebagai  bagian masalah atau kasus baru.
Untuk menghasilkan solusi suatu masalah, Penalaran berbasis kasus ini   harus melakukan      beberapa      tahap      proses dimana  penalaran  berbasis  kasus  ini  harus mencari kemiripan kasus baru dengan   kasus yang   tersimpan.[5]

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dasar  dari Case  Based  Reasoning adalah  pemecahan  masalah  menggunakan informasi yang tersimpan pada kasus sebelumnya.  Berdasarkan  tahapan  yang  ada dalam  suatu  sistem  CBR,  diperlukan  tiga langkah  utama  dalam  menentukan  solusi, yaitu:
1.  Membangun      basis      kasus,      yang digunakan sebagai tempat penyimpanan.  Pada  langkah  ini,  setiap kasus  yang  disimpan  dibagi  menjadi empat (4) bagian, yaitu:
a.  Umur Balita
b.  Berat badan balita c.  Tinggi badan balita
d.  Lingkar kepala
2.  Pembagian    ini dilakukan    untuk memudahkan  penyimpanan  data  kasus kedalam basis kasus, serta memudahkan  dalam  pengambilan  data yang sesuai dengan kasus baru. 3.  Menentukan fungsi kemiripan ( similarity) ,  langkah  ini  digunakan  untuk mengenali  kesamaan  atau  kemiripan antara  kasus-kasus  yang    tersimpan dalam  basis  kasus  dengan kasus yang baru.
4.  Pengambilan  data,  pada  langkah  ini kasus-kasus yang telah tersimpan dalam  basis  kasus  diambil  atau  dipilih
sebagai  sebuah  solusi,  dimana  data ditampilkan  dengan  urutan  tingkat  nilai kemiripan  ( similarity )  yang  paling  tinggi dengan range antara 0 sampai 1.

## 4.1  Membangun Basis Kasus
Perancangan  sistem  disini  menggunakan metode Case  Base  Reasoning (CBR) . Proses dalam  CBR  dapat  menggunakan  berbagai teknik,  diantaranya  adalah  algoritma nearest neighbor. Nearest
Neighbor
adalah menghitung  tingkat  kemiripan  (jarak)  suatu kasus  terhadap  kasus  baru  berdasarkan beberapa  atribut  yang  di  definisikan  berdasar pembobotan  tertentu  dan  kemudian  tingkat kemiripan (jarak) dari keseluruhan atribut akan di jumlahkan. Nearest Neighbor di definisikan berdasarkan persamaan sebagai berikut :
T     : Kasus target / baru S     : Kasus / lama / pembanding n     : Jumlah atribut dalam setiap kasus i      : Atribut individu dari 1 sampai n f      :  Fungsi kemiripan  untuk  atribut  I dalam kasus T dan S w    : Bobot atribut i
Kedekatan  kasus  ditentukan  dengan  nilai 0  sampai  dengan  1,  karena  perhitungan Nearest  Neighbor menggunakan  perhitungan yang real yaitu antara nilai (0,1). Nilai 0 artinya Kedua  kasus  mutlak  tidak  mirip  dan  nilai  1 kasus  mutlak  mirip.  Setiap  kasus  yang disimpan  pada  basis  kasus  diformat  seperti pada tabel-tabel berikut.
Tabel 1. Faktor bagian pada setiap kasus Faktor Bagian Pada Setiap
Kasus Usia Balita Berat Badan Balita Tinggi Badan Balita Lingkar Kepala Balita Gerakan Motorik Balita Tabel 2. Bobot Kemiripan tiap Atribut atau variabel (W). Bobot tiap Atribut Nilai Umur 0.4 Berat Badan 0.3 Tinggi Badan 0.2 Lingkar Kepala 0.1

## Keterangan :
Setiap  kasus  yang  disimpan  memiliki format 5 bagian yg digunakan dalam
memudahkan penyimpanan data kasus. Tetapi dari  kelima  faktor  diatas  hanya  empat  yang digunakan  dalam  pencarian  kasus  yang mirip, sedangkan  faktor  Gerekan  Motoriknya  tidak diikutsertakan.
1.  Usia Balita atau faktor A1, adalah data usia dari balita.
Tabel 3. Faktor A1 atau Usia balita Kode Umur Balita Umur Balita U01 1 bulan U02 2 bulan U03 3 bulan U04 4 bulan U05 5 bulan U06 6 bulan U07 7 bulan U08 8 bulan U09 9 bulan U10 10 bulan U11 11 bulan U12 12 bulan U13 15 bulan U14 1.5 tahun U15 2 tahun U16 2.5 tahun U17 3 tahun U18 3.5 tahun U19 4 tahun U20 4.5 tahun U21 5 tahun
2.  Tinggi  badan  balita  atau  faktor  A2, adalah data tinggi badan pada balita.
Tabel 4. Faktor A2 atau Tinggi badan balita
Kode Tinggi Badan Tinggi Badan Balita (cm) TB01 51.0 – 57.5 TB02 54.5 – 62.5 TB03 57.5 -  65.0 TB04 60.0 – 68.0 TB05 62.0 – 70.0 TB06 63.5 – 72.5 TB07 65.0 – 73.5 TB08 66.5 – 75.0 TB09 68.0 – 76.0 TB10 69.0 – 78.0 TB11 70.0 – 79.0 TB12 71.0 – 80.0 TB13 74.5 – 84.0 TB14 77.3 – 87.5 TB15 81.5 – 93.0 TB16 85.5 – 98.0 TB17 89.0 – 103.0 TB18 97.5 – 107.5 TB19 95.5 – 111.0 TB20 98.0 – 114.0 TB21 101.0 – 119.0 3.  Berat  badan  balita  atau  faktor  A3, adalah Data berart badan pada balita.
Tabel 5. Faktor A3 atau Berat badan balita Kode Berat Badan Berat Badan Balita (kg) BB01 3.3 – 6.0 BB02 4.3 – 7.2 BB03 5.1 – 8.0 BB04 5.7 – 8.6 BB05 6.0 – 9.2 BB06 6.4 – 9.7 BB07 6.8 – 10.2 BB08 7.0 – 10.6 BB09 7.2 – 11.0 BB10 7.4 – 11.3 BB11 7.6 – 11.6 BB12 7.8 – 11.8 BB13 8.4 – 12.7 BB14 8.9 – 13.5 BB15 9.9 – 15.0 BB16 10.7 – 16.7 BB17 11.4 – 18.0 BB18 12.2 – 19.5 BB19 12.9 – 20.9 BB20 13.6 – 22.3 BB21 14.3 – 23.8
4.  Lingkar  kepala  atau  A4,  adalah  data lingkar kepala pada balita.
Tabel 6. Faktor A4 atau Lingkar kepala balita
Kode Lingkar Kepala Lingkar Kepala Balita (kg) LK01 34.5 – 39.0 LK02 36.0 – 41.0 LK03 37.0 – 43.0 LK04 38.5 – 44.0 LK05 40.0 – 45.0 LK06 40.2 – 46.0 LK07 41.0 – 47.0 LK08 42.0 – 48.0 LK09 42.5 – 48.5 LK10 43.0 – 49.0 LK11 43.5 – 49.5 LK12 44.0 – 50.0 LK13 45.0 – 50.5 LK14 45.5 – 51.5 LK15 46.0 – 52.0 LK16 47.0 – 52.5 LK17 48.0 – 53.0 LK18 48.0 – 53.0 LK19 48.0 – 53.0 LK20 48.5 – 53.0 LK21 48.5 – 53.5 5.  Gerakan  Motoriknya  bisa  dilihat  pada contoh kasus pada Tabel 7. 4.2  Pengukuran Kemiripan Kasus ( Similarity )
Perhitungan Similarity bertujuan  untuk memilih  kasus  yang  relevan  atau  cocok, dengan  asumsi  dasar  yang  digunakan  adalah suatu  permasalahan  yang  mirip  akan  memiliki
solusi  yang  mirip  juga.  Maka  dari  perhitungan Similarity dengan  batas  minimum  kemiripan kasus  ( Treshold) yang  telah  ditentukan  oleh pakar.  Dalam  Mencari  kasus  yang  memiliki kemiripan  dengan  kasus  baru,  setiap  kasus baru  akan  disamakan  dengan  semua  kasus yang  ada  pada  basis  kasus  dengan  bagian faktor-faktor diatas, namun hanya empat faktor yang  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan, yaitu  Usia  balita,  Berat  badan  balita,  Tinggi badan balita, serta Lingkar Kepala pada balita tersebut.  Sedangkan  faktor  Gerakan  Motorik tidak diikutsertakan dalam pengukuran.
Misalnya ada kasus baru, yang berisi data usia  balita  4  bulan,  Berat  badan  6.0  kg  -  9.2 kg,  Tinggi  badan  60.0  cm  -  68.0  cm  dan Lingkar kepala 42.0 cm – 48.0 cm. Maka untuk kasus  baru  ini  akan  dihitun  kemiripannya dengan  kasus-kasus  yang  ada  dengan  empat faktor  pengukur  yaitu  A1,  A2,  A3,  dan  A4 dengan rumus sebagai berikut :
Faktor Kemiripan (FK) = (WA1 * FA1) + (WA2 * FA2) + (WA3 * FA3) + (WA4 * FA4)
Penjelasan :
1.  Fx adalah faktor nilai tiap atribut.
2.  W adalah bobot tiap atribut.
3.  A1  adalah  faktor  A1  yaitu  faktor  Usia balita.
4.  A2  adalah  faktor  A2  yaitu  Berat  badan pada balita.
5.  A3  adalah  faktor  A3  yaitu  Tinggi  badan balita.
6.  A4 adalah faktor A3 yaitu Lingkar kepala balita.
Dari kasus baru diatas maka akan dihitung berdasarkan tabel 2, tabel 3, tabel 4, dan tabel 5.  Setelah  dimasukkan  nilainya  maka  kasus baru  tersebut  akan  dibandingkan  dengan setiap  kasus  yang  ada  pada  contoh  yaitu  di Tabel  7.  Berdasarkan  contoh  basis  kasus diatas,  maka  dapat  dihasilkan  perhitungannya sebagai berikut :
FK = (0.4 * 1) + (0.3 * 0.96) + (0.2 * 0.94) +
(0.1 * 0.85) = 0.96
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  8, didapatkan  beberapa  kasus  yang  sama dengan  kasus  lama  yang  memiliki  tingkat kemiripan  paling  tinggi  dengan  kasus  yang
baru,  yaitu  kasus  K3.  Maka  dari  itu  diambil salah  satu  diantara  kasus  yang  sama,  yaitu kasus K3 dengan nilai kemiripan sebesar 1/4.

## 4.3 Pengambilan atau Pemilihan Data
Kriteria  untuk  pemilihan  kasus  adalah kasus  yang  memiliki  kemiripan  paling  tinggi dengan  kasus  baru  yang  akan  disarankan sebagai  solusi.  Walaupun  demikian,  setiap kasus  baru  belum  tentu  memiliki  nilai kemiripan  yang  lumayan  tinggi  dengan  basis kasus.  Maka  perlu  diberikan criteria kemiripan dengan  menghitung  nilai  decimal  dari  setiap Stotal  atau  nilai  kemiripan.  Adapun  kriteria pembagian nilai Stotal adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Bobot Kriteria Kemiripan
Berdasarkan  tabel  kriteria  kemiripan,  maka setiap kasus pada basis kasus memiliki kriteria kemiripan dengan kasus baru sebagai berikut :
Tabel 9. Kriteria kemiripan Setiap kasus dari
kasus baru Basis Kasus Nilai Desimal Kemiripan Kriteria Kemiripan K1 0.82 Tinggi K2 0.62 Sedang K3 0.96 Tinggi K4 0.26 Rendah K5 0.69 Sedang K6 0.93 Tinggi K7 0.76 Sedang K8 0.46 Sedang K9 0.62 Sedang K10 0.39 Rendah
Oleh  karena  itu  kasus  K3  akan  dipilih menjadi  solusi  yang  disarankan  untuk  kasus baru tersebut. Karena memiliki kriteria kemiripan TINGGI dan yang hampir mendekati dengan kasus baru tersebut. Dengan kata lain kasus  baru  tersebut  kemungkinan  adalah Balita  yang  berumur  4  bulan  dan  gerakan motorik  kasarnya  adalah  balita  tersebut  bisa Tengkurap,  telentang  sendiri dan  Motorik Halusnya Memegang  mainan seperti  pada basis kasusnya.

## 4.4  Implementasi Program 1.  Halaman Utama
Halaman  Utama  adalah  tampilan  awal dalam website sistem  pakar.  Cara  untuk mengakses halaman ini adalah http://localhost/SP/

## Gambar 2. Halaman Utama

## 2.  Form Monitoring Pertumbuhan balita
Form  ini  digunakan  untuk  menampilkan data balita, dan Pertumbuhan balita berdasarkan perhitungan yang telah ditentukan  oleh  admin.  Adapun  gambarnya sebagai berikut:

## Gambar 3. Halaman Pertumbuhan balita
Berdasarkan gambar diatas, User diwajibkan mengisi data pertumbuhan balitanya  yang  akan  dilihat  pertumbuhannya. Setelah  pengisian  data  balitanya,  kemudian klick  tombol  proses  maka  sistem  akan memproses  data  yang  dimasukkan  untuk
Nilai Desimal Kemiripan Kriteria Kemiripan 0.8 – 1 Tinggi 0,4 – 0,79 Sedang 0 – 0,39 Rendah
dicari  pertumbuhan  balitanya  berdasarkan data yang dimasukkan tersebut.

## 3.  Form Pencarian Kriteria Kasus
Form ini digunakan untuk masuk ke dalam sistem  pengolahan  kriteria  kasus  yang  akan menghasilkan  kriteria  kasus  yang  akan  dicari, berdasarkan perhitungan metode Case Based Reasoning.

## Gambar 4. Form Kriteria Kasus
Pada  Gambar  4  adalah  proses  pengisian data  balita  yang  akan  dibandingkan  dengan data kasus lama, setelah user mengisikan data balitanya  diatas,  maka  langkah  selanjutnya adalah mengklik tombol proses, ini dimaksudkan  data  akan  diproses  oleh  sistem untuk  penentuan  kriteria  kasus  dan  proses pengujian sistem serta perhitungan manualnya adalah sebagai berikut :
1. Penentuan  Faktor  bagian  dari  setiap inputan atau variabel Misalnya  ada  kasus  baru,  yang  berisi  data usia  balita  4  bulan,  Berat  badan  5.5  kg, Tinggi  badan  64.5  cm  dan  Lingkar  kepala 35.0  cm.  Maka  untuk  kasus  baru  ini  akan dihitung  kemiripannya  dengan  kasus-kasus yang  ada  dengan  empat  faktor  pengukur yaitu  A1,  A2,  A3,  dan  A4  dengan  rumus sebagai berikut :

## Tabel 11. Daftar Kasus
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat diperoleh perhitunganya sebagai berikut :
Fk = (WA1 * FA1) + (WA2 * FA2) + (WA3 * FA3) + (WA4 * FA4)
Fk = (0.4*1) + (0.3*0.96) + (0.2*0.94) + (0.1*0.85) = 0.4 + 0.28 + 0.18 + 0.085 = 0.96
Setelah  melakukan  Perhitungan  untuk faktor bagian tiap variablenya, maka selanjutnya menentukan bobot kriteria kasusnya, Jika faktor kemiripan kasus >= 0.80 dan  faktor  kemiripan  kasusnya  <=  1  maka faktor kriteria kemiripan kasus tersebut adalah Tinggi. Dan jika faktor kemiripan kasus > 0.49 dan  faktor  kemiripan  kasusnya  <  0.80  maka faktor kriteria kemiripan kasus tersebut adalah Sedang. Dan  jika  faktor  kemiripan  kasus selain  yang  disebutkan diatas  dan faktor  lebih dari  satu,  maka  kriteria  kasus  tersebut  adalah Rendah.
Dari  perhitungan  diatas  dapat  dilihat hasilnya dari Gambar 5.

## Gambar 5. Form Hasil Perhitungan Kriteria kasus.
Berdasarkan  Gambar  5  diatas  dapat disimpulkan  bahwa,  Pemilihan  kasus  dengan kedekatan  terdekat,  Dari  contoh    kasus  yang telah  digunakan  dapat  diketahui  bahwa  nilai tertinggi  adalah  kasus  3  (K3).  Berarti  dapat disimpulkan  bahwa  kasus  yang  terdekat dengan  kasus  baru  adalah  Kasus  3,  dengan alasan  bahwa  faktor  penentu  untuk  kriteria kasus  adalah  Umur  dan  Berat  badan. Berdasarkan  dari  hasil klasifikasi kasus  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  kasus  3  yang  akan disarankan atau digunakan untuk memprediksi kasus  baru.  Yaitu  kemungkinan  gerakan Motorik  Halusnya  adalah Memegang  Mainan
Daftar Kasus F_Usia (A1) F_BB (A2) F_TB (A3) F_LK (A4) Kasus Baru 4 5.5 64.5 35 Kasus Lama 4 5.7 68 41
dan  Motorik  Kasarnya  adalah Tengkurap, Terlentang sendiri.

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  Pembahasan  Sistem  Pakar Pertumbuhan  Balita  diatas  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Metode Case  Based  Reasoning (CBR) digunakan  dalam  aplikasi  Pertumbuhan
Balita dengan menggunakan
Perhitungan Nearest  Neighbor, Dimana data  kasus  baru  akan  dibandingkan perhitungannya dengan data kasus lama yang  ada  di  database,  dan  kemudian dihitung kriteria kemiripannya berdasarkan rumus atau ketentuan yang berlaku.
2.  Hasil database dapat menghasilkan data keluaran  yang  berupa  perbandingan antara  kasus  lama  dengan  kasus  baru untuk penentuan kriteria kemiripan kasus pertumbuhan  balita,  yang  dipengaruhu oleh  jenis  kelamin,  usia,  berat  badan, dan tinggi badan.

## 5.2 Saran
Sistem
Pakar
Pertumbuhan balita berbasis  web  dengan  metode Case  Based
Reasoning ( CBR ) ini difokuskan pada pencarian  data  kasus  berdasarkan  kasus- kasus  yang  sudah  ada.  Sebagai  bahan pertimbangan  untuk  penelitian  lebih  lanjut, penulis menyarankan hal-hal sebagai berikut :
1.  Sistem pakar ini bisa menjamin solusi yang tepat  atau  solusi  optimum  apabila  dengan menggunakan konsep pemecahan
masalah  berdasar  kasus-kasus  yang  telah disimpan yang lebih banyak Untuk mendapatkan  solusi yang  lebih  tepat  yang menjadi basis pengetahuannya.
2.  Sistem  pakar  ini  bisa  juga  dimodifikasi dengan  menggunakan  metode  lain  selain Case Based Reasoning .
3.  Program  ini  dapat  lebih  disempurnakan, khususnya  pada  bagian  proses  pencarian data kasus. Hal ini akan memberikan hasil konsultasi  yang  diberikan  perangkat  lunak lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arisman,  “ Gizi  Dalam  Daur  Kehidupan”,
Buku Kedokteran ECG, Jakarta, 2007
[2]  Tanuwijaya, “Pertumbuhan  Balita  dan Anak”, Buku Kedokteran, Pasundan, 2002 [3]  Sankar,  K.P  dan  Simon,  C.K, Foundation Of  Soft  Case  Base  Reasoning, Wiley
Publishing, New Jersey, 2004
[4]  Fenny Megawati, “ Pengertian Sistem Pakar”, 2005.
[5]  Syaiful Muzid, “Teknologi Penalaran
Berbasis  Kasus  (Case  Based  Reasoning) unt uk  diagnosa  penyakit  kehamilan”, urnal ilmiah,
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas  Teknologi  Industri,  Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2008 Tabel 7. Daftar Kasus Kode Kasus Kode Umur (A1) Kode Berat Badan (A2) Kode Tinggi Badan (A3) Kode Lingkar Kepala (A4) Gerakan Motorik Motorik Kasar Motorik Halus K01 5 5 4 9 - Meraih, Menggapai K02 2 2 2 2 Mengangkat kepala ketika tengkurap Kepala Menoleh kesamping kanan dan kiri K03 4 3 4 1 Tengkurap, terlentang sendiri Memegang mainan K04 8 6 6 6 Berdiri Berpegangan - K05 16 16 15 5 Lari , naik tangga - K06 4 4 4 4 Tengkurap, terlentang sendiri Memegang mainan K07 5 6 6 6 - Meraih menggapai K08 1 1 2 1 Tangan dan kaki bergerak aktif Kepala menoleh sedikit kekanan dan kekiri K09 12 12 9 7 Berdiri tanpa berpegangan Memasukkan mainan ke cangkir K10 21 21 21 21 - -