## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Daerah Prioritas Penanganan Stunting pada Balita
Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : Kota Pontianak)
Mahmud Syafi’ie #1 , Tursina #2 , Yulianti #3
# Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78115
1 mahmud.syafiie@gmail.com
2 tursina@informatika.untan.ac.id
3 y_suanda@gmail.com
Abstrak –– Stunting adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  anak balita  akibat  dari  kekurangan  gizi  kronis  sehingga  tinggi  atau panjang  badan  anak  terlalu  pendek  untuk  usianya.  Pada  tahun 2017 dari hasil Pantauan Status Gizi (PSG) yang dilakukan oleh pemerintah  pusat  di  Kota  Pontianak  tercatat  sebanyak  28% balita  dinyatakan  terkena stunting .  Hasil  PSG  2017  tersebut mengalami  perbaikan  dengan  angka  persentase  penurunan stunting sebanyak  4%  dari  tahun  sebelumnya,  yaitu  32%  di tahun  2016.  Untuk  dapat  mendukung  dalam  mengurangi  angka persentase stunting di Kota Pontianak, dibuatlah sebuah aplikasi sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  daerah  prioritas penanganan stunting pada  balita.  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu pihak  pengambil  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan bukan  merupakan  alat  pengambilan  keputusan,  melainkan sebagai  sistem  yang  membantu  pengambil  keputusan  yang dilengkapi informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu masalah  dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Metode  TOPSIS merupakan  metode  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini.  Metode TOPSIS  adalah  suatu  metode  alternatif  terbaik  yang  memiliki jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari solusi  ideal  negatif.  Hasil  keluaran  dari  aplikasi  ini  adalah urutan  nilai  preferensi  dari  nilai  terbesar  hingga  terkecil berdasarkan  alternatif  yang  menjadi  pilihan.  Adapun  hasil pengujian  kuesioner  yang  sudah  dilakukan  responden  memberi tanggapan  dengan  rata-rata  nilai  80%  dari  tiga  aspek  penilaian yaitu  aspek  rekayasa  perangkat  lunak,  aspek  fungsionalitas perangkat  lunak,  dan  aspek  visual  perangkat  lunak,  sehingga aplikasi ini layak untuk diimplementasikan.
Kata kunci –– Kuesioner, Metode TOPSIS, Nilai Preferensi, SPK, Stunting .

## I. PENDAHULUAN
Stunting adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  anak  balita akibat dari kekurangan gizi kronis sehingga tinggi atau panjang badan  anak  terlalu  pendek  untuk  usianya.  Kekurangan  gizi terjadi  sejak  bayi  dalam  kandungan  dan  pada  masa  awal  bayi lahir, tetapi kondisi stunting baru tampak setelah bayi berusia 2 tahun.  Balita  dikatakan  pendek  ( stunted )  atau  sangat  pendek ( severely  stunted )  adalah  balita  dengan  Panjang  Badan/Usia (PB/U)  atau  Tinggi  Badan/Usia  (TB/U)  dengan  nilai  z- scorenya  kurang  dari  -2  SD/Standar  Deviasi  ( stunted )  dan kurang  dari  -3  SD/Standar  Deviasi  ( severely  stunted ) berdasarkan bidang ilmu kesehatan [1].
Pada  tahun  2017  dari  hasil  Pantauan  Status  Gizi  (PSG) yang  dilakukan  oleh  pemerintah  pusat  di  Kota  Pontianak tercatat sebanyak 28 persen balita dinyatakan terkena stunting . Hasil  PSG  2017  tersebut  mengalami  perbaikan  dengan  angka persentase  penurunan stunting sebanyak  4  persen  dari  tahun sebelumnya,  yakni 32 persen di tahun 2016. Badan organisasi kesehatan  dunia  atau  WHO  merekomendasikan  angka persentase stunting dikatakan  ideal  apabila  hasil  pantauan status gizinya dengan angka persentase dibawah 15 persen [2]. Hal  tersebut  mendapat  dukungan  dari  Dinas  Kesehatan  Kota Pontianak  dengan  memasang  target  penurunan  persentase stunting di  Kota  Pontianak  di  angka  kurang  dari  26  persen pada  tahun  2019  dan  kurang  dari  20  persen  pada  tahun  2024 mendatang. Adapun solusi untuk mengurangi angka persentase yang  terkena stunting di  Kota  Pontianak,  Dinas  Kesehatan Kota Pontianak telah bekerja sama dengan pihak-pihak terkait seperti puskesmas atau posyandu yang ada di lingkungan Kota Pontianak.  Untuk  dapat  mendukung  dalam  mengurangi  angka persentase stunting di Kota Pontianak diperlukan adanya suatu sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  daerah  prioritas  yang ada  di  Kota  Pontianak  dalam  hal  penanganan stunting pada balita.  Adapun  daerah  alternatif  yang  akan  menjadi  prioritas
untuk  pemilihan  daerah  prioritas  penanganan stunting yaitu daerah  kecamatan  se-Kota  Pontianak.  Pemilihan  daerah prioritas penanganan stunting ini merupakan sebuah solusi dari Dinas  Kesehatan  Kota  Pontianak  dengan  tujuan  untuk memudahkan  kerja  sama  dengan  pihak  terkait  seperti puskesmas  atau  posyandu  agar  penanganannya  dapat  berjalan lebih  efektif  dan  dapat  lebih  difokuskan,  serta  untuk menghindari  terjadinya  tumpang  tindih  dengan  kegiatan program  lainnya  dan  kriteria  untuk  menentukan  pemilihan daerah  penanganan stunting ini  berasal  dari  Dinas  Kesehatan Kota  yang  digunakan  sebagai  indikator  untuk  penanganan stunting pada  balita  dalam  hal  mendukung  pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan adalah pemilihan beberapa tindakan alternatif yang ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan yang telah diterapkan dengan adanya sistem pendukung keputusan [3]. Sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat  pengambilan  keputusan,  melainkan  sebagai  sistem  yang membantu  pengambil  keputusan  yang  dilengkapi  informasi dari  data  yang  telah  diolah  dengan  relevan  dan  diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan  keputusan  [4].  Maka  dari  itu,  diberikan  sebuah solusi  untuk  membuat  dan  membangun  suatu  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  daerah  prioritas  penanganan stunting pada  balita.  Sistem  ini  akan  dibangun  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  berbasiskan website ,  karena dengan  menggunakan website masing-masing  pengguna  tidak perlu  lagi  menginstal  diperangkat  komputer.  Metode  TOPSIS merupakan suatu metode pengambilan keputusan multikriteria yang  banyak  digunakan  dalam  menyelesaikan  pengambilan keputusan  secara  praktis.  Metode  TOPSIS  memiliki  beberapa keunggulan  yaitu  konsep  yang  sederhana  atau  mudah dipahami,  komputasi  yang  efisien,  dan  mampu  dijadikan sebagai  pengukur  kinerja  alternatif  dari  sebuah  bentuk output komputasi  yang  sederhana,  serta  dapat  digunakan  sebagai metode  pengambilan  keputusan  yang  lebih  cepat  dengan memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak terjauh dari solusi ideal negatif [9].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  yang  telah  dijelaskan, maka dilakukan penelitian mengenai masalah pemilihan daerah prioritas  penanganan stunting pada  balita  di  Dinas  Kesehatan Kota  Pontianak  untuk  merekomendasikan  daerah  kecamatan mana  yang  lebih  diprioritaskan  dalam  melakukan  penanganan stunting . Adapun judul yang diteliti adalah “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Daerah  Prioritas  Penanganan Stunting Pada Balita Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: Kota Pontianak)”.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  Little  konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau SPK  dapat  berupa  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu manajemen  dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan  model  [3].  SPK  sejak  awal  telah  dirancang  agar  mampu untuk  menunjang  seluruh  tahapan  pembuatan  keputusan,
seperti  tahap  pengidentifikasian  masalah,  pemilihan  data, penentuan  pendekatan  hingga  kegiatan  untuk  mengevaluasi pemilihan  alternatif  [5].  Keunikan  dari  SPK  adalah kemampuannya  dalam  mengintegrasikan  data  dengan  model- model keputusan [11].
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  penggabungan sumber-sumber  kecerdasan  individu  dengan  kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan [10]. Sistem pendukung  keputusan  juga  merupakan  sistem  informasi berbasis  komputer  untuk  manajemen  pengambilan  keputusan yang  menangani  masalah-masalah  semi  struktur  [13].  Dari definisi  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  SPK  bukan  merupakan alat  pengambilan  keputusan,  melainkan  merupakan  sistem yang  membantu  pengambil  keputusan  yang  dilengkapi informasi  dari  data  yang  telah  diolah  dengan  relevan  dan diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu  masalah dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Sehingga  sistem  ini  tidak dimaksudkan  untuk  menggantikan  pengambilan  keputusan dalam proses pembuatan keputusan [4].
1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan  mempunyai  komponen- komponen yang terdiri dari 4 subsistem, yaitu [6] :
- Data  manajemen  :  meliputi database yang  mengandung data  yang  relevan  untuk  berbagai  situasi  dan  diatur  oleh software yang  disebut Database  Management  System (DBMS).
- Model manajemen : merupakan paket software yang berisi model-model  seperti  finansial,  statistikal, management science ,  atau  berbagai  model  kuantitatif  lainnya,  sehingga dapat  memberikan  ke  sistem  suatu  kemampuan  analitis, dan management software yang diperlukan.
- Komunikasi  (dialog  subsistem)  :  pengguna  dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka.
- Knowledge  management :  merupakan  subsistem  pilihan yang  dapat  mendukung  subsistem  lain  atau  bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.
2. Proses Pengambilan Keputusan
Pengambilan  keputusan  adalah  pemilihan  beberapa tindakan alternatif yang ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan  yang  telah  diterapkan  [3].  Untuk  memelakukan pengambilan keputusan harus melewati beberapa tahapan atau proses pengambilan keputusan. Proses pengambilan keputusan meliputi  empat  tahapan  yang  saling  berhubungan  dan berurutan, yaitu sebagai berikut [7] :
- Intelligence
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari  lingkup  problematika  serta  proses  pengenalan  masalah. Data  masukkan  yang  diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam rangka mengidentifikasi masalah.
- Design
Tahap ini merupakan proses untuk menemukan, mengembangkan,  dan  menganalisis  suatu  alternatif  tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi, dan menguji kelayakan solusi. - Choice
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  diantara berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  akan  dijalankan. Tahap ini meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi solusi
yang sesuai untuk  model yang telah dibuat. Solusi dari  model merupakan  nilai  spesifik  untuk  variabel  hasil  pada  alternatif yang dipilih.
- Implementation
Tahap  implementasi  adalah  tahap  pelaksanaan  dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini diperlukan untuk menyusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan  dapat  dipantau  dan  disesuaikan  apabila  diperlukan perbaikan.

## B. Stunting
Stunting adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  anak  balita (bayi dibawah  lima  tahun) akibat dari kekurangan  gizi  kronis sehingga tinggi atau panjang badan anak terlalu pendek untuk usianya. Kekurangan gizi terjadi sejak bayi dalam kandungan dan  pada  masa  awal  setelah  bayi  lahir  akan  tetapi,  kondisi stunting baru  nampak  setelah  bayi  berusia  2  tahun.  Balita pendek ( stunted )  dan sangat  pendek ( severely  stunted )  adalah balita dengan panjang badan (PB/U) atau tinggi badan (TB/U) menurut  umurnya  dibandingkan  dengan  standar  baku  WHO- MGRS  ( Multicentre  Growth  Reference  Study )  2006  [14]. Sedangkan  definisi stunting menurut  Kementerian  Kesehatan R.I adalah anak balita dengan nilai z-scorenya  kurang dari -2 SD/Standar  Deviasi  ( stunted )  dan  kurang  dari  -3  SD/Standar Deviasi  ( severely  stunted )  [1].  Adapun  faktor-faktor  yang menyebabkan anak mengalami stunting yaitu faktor gizi yang buruk,  kurangnya  pengetahuan  ibu  mengenai  kesehatan  dan gizi anak, masih terbatasnya layanan kesehatan dan kurangnya akses  kepada  makanan  bergizi,  dan  yang  terakhir  kurangnya air  bersih  dan  juga  kurangnya  sanitasi/belum  maksimalnya usaha  untuk  membina  dan  menciptakan  suatu  keadaan  yang lebih baik di bidang kesehatan.

## C. Balita
Balita merupakan anak yang berada dalam rentan usia 1-5 tahun kehidupan. Pada masa balita merupakan periode penting dalam  proses  tumbuh  kembang  manusia.  Pertumbuhan  dan perkembangan  dimasa  itu  menjadi  penentu  keberhasilan pertumbuhan  dan  perkembang  anak  diperiode  selanjutnya. Masa  tumbuh  kembang  di  usia  ini  merupakan  masa  yang berlangsung  cepat  dan  tidak  akan  pernah  terulang,  karena  itu sering disebut golden age atau masa keemasan. Pada masa ini juga  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  sangat  pesat  baik secara  fisik,  psikologi,  mental,  maupun  sosialnya  [15].  Balita juga  merupakan  kelompok  anak  yang  rentan  terhadap berbagai  penyakit.  Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan kesehatan anak dengan  memberikan  makanan  yang sehat dan imunisasi  [16].  Pada  usia  balita,  anak-anak  membutuhkan dukungan  nutrisi  yang  lengkap  untuk  pertumbuhan  dan perkembangan  tubuh  dan  otak  mereka.  Masa  balita  adalah masa  kritis,  maka  kebutuhan  nutrisi  bagi  balita  harus seimbang,  baik  dalam  jumlah  maupun  kandungan  gizi  [17]. Peningkatkan  pembangunan  kesehatan  dapat  dilakukan melalui  pemberdayaan  masyarakat.  Salah  satu  wujud  dari pemberdayaan masyarakat tersebut adalah posyandu [18].

## D. Metode TOPSIS
TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution )  adalah  salah  satu  metode  pengambilan
keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali diperkenalkan oleh Yoon  dan  Hwang  tahun  1981.  TOPSIS  didasarkan  pada konsep dimana alternatif yang terpilih atau terbaik tidak hanya mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif, namun juga memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif ideal terdiri dari seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai  untuk  setiap  atribut. TOPSIS  mempertimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif. Berdasarkan  perbandingan  terhadap  jarak  relatifnya,  susunan prioritas alternatif bisa dicapai. Metode ini banyak digunakan pada  beberapa  model  MADM  ( Multi  Attribute  Decision Making ) untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan  secara  praktis.  Hal  ini  disebabkan  konsepnya sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang  sederhana [7].
Ada  beberapa  langkah-langlah  metode  TOPSIS  dalam menyelesaikan suatu masalah sebagai berikut [12]:
- Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
Keterangan : r ij = Matriks ternormalisasi [i] [j] x ij = Matriks keputusan [i] [j] i     = 1,2,3,...m j     = 1,2,3,...n.
- Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal  negatif  A - dapat ditentukan  berdasarkan  rumus  rating  bobot  ternormalisasi (y ij ):
Keterangan : y ij = Matriks keputusan ternormalisasi terbobot w   = Bobot preferensi r ij = Matriks ternormalisasi.
- Membuat  matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif.
Solusi ideal positif (A + ) dapat dihitung dengan rumus :
Keterangan : A + = Solusi maksimal ideal positif y j + = Solusi ideal positif.
Solusi ideal negatif (A - ) dapat dihitung dengan rumus :
Keterangan :
A - = Solusi minimum ideal negatif y j - = Solusi ideal negatif.
Catatan untuk menghitung nilai solusi ideal : *Solusi  Ideal  Positif  =  Jika Benefit maka  nilainya max dan jika Cost maka nilainya Min . *Solusi  Ideal  Negatif  =  Jika Benefit maka  nilainya min dan jika Cost maka nilainya Max .
- Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif dan matriks ideal negatif.
Jarak  antara  alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan : D i + = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif y i + = Solusi ideal positif
y ij = Matriks ternormalisasi terbobot.
Jarak  antara  alternatif  dengan  solusi  ideal  negatif  dapat dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan : D i - = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif y i - = Soluli ideal negatif y ij = Matriks ternormalisasi terbobot.
- Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  dihitung berdasarkan rumus:
Keterangan : V i = Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal D i - = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif D i + = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif.
E. Laravel
Laravel adalah framework bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP)  yang  ditujukan  untuk  pengembangan aplikasi berbasis web dengan menerapkan konsep Model View Controller (MVC). Framework ini  dibuat oleh Taylor Otwell dan  pertama  kali  dirilis  pada  tanggal  9  Juni  2011.  Laravel berlisensi open  source yang  artinya  bebas  digunakan  tanpa harus  melakukan  pembayaran.  Alamat website resmi  dari framework laravel adalah https://laravel.com [19].

## F. Pengujian Black Box
Pengujian black  box merupakan  salah  satu  metode pengujian  yang  berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak  [20].  Maka  dari  itu,  pengujian black  box memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak  mendapatkan serangkaian  kondisi input yang  sepenuhnya  menggunakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program. Pengujian
black  box berusaha  juga  untuk  menemukan  kesalahan  dalam beberapa kategori sebagai berikut:
1. Fungsi-fungsi yang salah atau hilang
2. Kesalahan desain interface
3. Kesalahan  dalam  struktur  data  atau  akses database eksternal
4. Kesalahan kinerja (bisa sistem atau manusia)
5. Kesalahan inisialisasi.

## G. Pengujian Kuesioner
Kuesioner  adalah  suatu  daftar  yang  berisi  pertanyaan- pertanyaan  yang  harus  dijawab  atau  dikerjakan  oleh responden atau orang tua/anak yang ingin diselidiki [21].

## H. Perancangan Arsitektur Sistem
Perancangan  arsitektur  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  daerah  prioritas  penanganan stunting ini  dibangun berbasiskan website dengan  2  level  hak  akses  yaitu user dan admin,  dimana user dan  admin  dapat  mengaksesnya  melalui komputer/laptop  yang  terkoneksi  dengan  jaringan  internet. User dapat  memasukan  data  alternatif,  data  kriteria,  dan  data nilai.  Kemudian server menerima  data inputan yang  telah dimasukkan  oleh user. Setelah  itu, server merespon  dan mengirim  data  ke user atau admin berupa  informasi  data alternatif, data kriteria, dan data hasil nilai proses SPK. Selain menerima informasi data alternatif, data kriteria, dan data hasil nilai proses SPK, admin juga dapat memasukan data users dan menerima  informasi  data users .  Perancangan  arsitektur  sistem dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar. 1 Arsitektur Sistem

## I. Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  memberikan gambaran  umum  terhadap  kegiatan  yang  berlangsung  dalam sistem. Diagram konteks dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar. 2 Diagram Konteks
J. Diagram Overview Sistem
Diagram overview sistem adalah diagram yang menjelaskan  urutan-urutan  proses  dari  diagram  konteks. Diagram overview sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar. 3 Diagram Overview Sistem

## K. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  merupakan  suatu model  untuk  menjelaskan  hubungan  antar  data  dalam  basis data  berdasarkan  objek-objek  dasar  data  yang  mempunyai hubungan  antar  relasi. Entity  Relationship  Diagram (ERD) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4 Entity Relationship Diagram (ERD) Keterangan :  *   merupakan primary key ** merupakan foreign key .

## L. Relasi Antar Tabel
Relasi  antar  tabel  merupakan  gambaran  hubungan  antar tabel  yang  dipergunakan  dalam  perancangan  sistem.  Relasi antar tabel dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar. 5 Relasi Antar Tabel
Berdasarkan  pada  Gambar  5  dapat  dijelaskan  yaitu id_alternatif  sebagai primary  key ditabel  alternatif  memiliki relasi  dengan  id_alternatif  yang  sebagai foreign  key ditabel nilai.  Relasi  antara  id_alternatif  dan  id_nilai  ini  berfungsi untuk  menampilkan  data  alternatif  pada  saat  mengubah  dan menampilkan  data  nilai.  Adapun  id_kriteria  sebagai primary key ditabel  kriteria  memiliki  relasi  dengan  id_kriteria  yang
sebagai foreign  key ditabel  nilai  ini  berfungsi  juga  untuk menampilkan  data  kriteria  pada  saat  mengubah  dan menampilkan data nilai.

## M. Antarmuka Aplikasi
Struktur  antarmuka  aplikasi  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar. 6  Struktur Antarmuka Aplikasi

## III. HASIL PERANCANGAN DAN ANALISIS
A. Antar Muka Halaman Login
Pada tampilan antarmuka halaman login terdapat dua level pengguna,  yaitu  admin  dan user .  Pada level admin,  admin dapat  melihat dashboard ,  data  dokumentasi,  dan  data users . Sedangkan  pada level  user , user dapat  melihat dashboard , data  alternatif,  data  kriteria,  data  nilai,  dan  pengaturan  data user. Gambar  antarmuka  halaman login dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar. 7 Antarmuka Halaman Login

## B. Antarmuka Halaman Data Detail Dokemntasi
Pada tampilan antarmuka halaman data detail dokumentasi, admin  dapat  melihat  data  kriteria,  data  alternatif,  data  nilai, data  hasil  dan  data  nilai  preferensi.  Gambar  tampilan antarmuka halaman data detail dokumentasi dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar. 8 Antarmuka Halaman Data Detail Dokumentasi

## C. Antarmuka Halaman Data Alternatif
Pada  tampilan  antarmuka  halaman  data  alternatif, user dapat  melihat  data  alternatif  yang  tersimpan  dari database, dan user dapat  menambah,  mengubah,  menghapus,  mencari, ataupun  memilih  tahun  pemilihan  data  alternatif.  Gambar tampilan antarmuka halaman data alternatif dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar. 9 Antarmuka Halaman Data Alternatif

## D. Antarmuka Halaman Data Kriteria
Pada tampilan antarmuka halaman data kriteria, user dapat melihat  data  kriteria  yang  tersimpan  dari database, dan user dapat  menambah,  mengubah,  menghapus,  mencari,  ataupun memilih  tahun  data  kriteria.  Gambar  tampilan  antarmuka halaman data kriteria dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar. 10 Antarmuka Halaman Data Kriteria

## E. Antarmuka Halaman Data Nilai
Pada  tampilan  antarmuka  halaman  data  nilai, user dapat melihat  data  nilai  yang  tersimpan  dari database, dan user
dapat  mengubah,  menghapus,  ataupun  memilih  tahun  data nilai.  Gambar  tampilan  antarmuka  halaman  data  nilai  dapat dilihat pada Gambar 4.11.
Gambar. 11 Antarmuka Halaman Data Nilai

## F. Antarmuka Halaman Hasil
Pada  tampilan  antarmuka  halaman  nilai  matriks, user dapat  melihat  informasi  nilai  matriks  keputusan  yang didapatkan  dari  data  nilai.  Gambar  tampilan  antarmuka halaman nilai matriks keputusan dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar. 12 Antarmuka Halaman Data Hasil

## G. Hasil Pengujian Black Box
Pengujian black  box dilakukan  dengan  cara  menjalankan aplikasi  dengan  tujuan  untuk  menemukan  kesalahan  serta memeriksa  apakah  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai dengan  kebutuhan.  Pada  jurnal  ini  pengujian black  box yang dilampirkan  pada  proses login dan  ubah  data  nilai.  Berikut adalah  tabel  hasil  pengujian black  box pada  proses login terlampir pada Tabel 1 dan untuk proses ubah data nilai pada Tabel 2.
TABEL I HASIL PENGUJIAN PROSES LOGIN Fungsi Contoh Fungsi
Hasil Eksekusi
Keterangan Fungsi Login
Username dan Password kosong Tidak Berhasil Please fill out this field. Mengosongkan salah satu kolom Tidak Berhasil Please fill out this field. Username Salah Tidak Berhasil Username atau Password salah Password Salah
Tidak Berhasil
Username atau Password salah Username dan Password Benar Berhasil
TABEL II HASIL PENGUJIAN PROSES UBAH DATA NILAI Fungsi Contoh Fungsi Hasil Eksekusi Keterangan Fungsi Proses Ubah Data Nilai Mengosongkan semua kolom isian Tidak Berhasil Kolom Nilai Tidak Boleh Kosong atau 0 Mengosongkan salah satu kolom Tidak Berhasil Kolom Nilai Tidak Boleh Kosong atau 0 Tidak ada kolom isian yang kosong Berhasil Data Berhasil di Simpan

## H. Analisis Hasil Uji
Berikut  ini  merupakan  analisis  hasil  perancangan  dan pengujian  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  daerah prioritas  penanganan stunting pada  balita  menggunakan metode TOPSIS yaitu :
1. Hasil  pengujian  menggunakan  metode black  box menunjukan bahwa saat dilakukan input data dengan salah satu  data  kosong  atau  dengan  keseluruhan  data  kosong akan  menampilkan  notifikasi  kesalahan  pada  aplikasi, sehingga kegagalan pada program aplikasi dapat ditangani. 2. Hasil  pengujian  kuesioner  dari  3  (tiga)  aspek  penilaian yang  dilakukan  yaitu  untuk  aspek  rekayasa  perangkat lunak  dengan  persentase  penilaian  80%,  untuk  aspek fungsionalitas perangkat lunak dengan persentase penilaian 80%, dan terakhir untuk aspek komunikasi visual perangkat  lunak  dengan  persentase  penilaian  80%, sehingga dapat disimpulkan dengan nilai rata-rata 80%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  dan  analisis  hasil  uji,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  metode TOPSIS  dapat  merekomendasikan  pemilihan  daerah prioritas  penanganan stunting pada  balita  dari  nilai preferensi terbesar sampai dengan nilai preferansi terkecil.
2. Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  daerah  prioritas penanganan stunting pada  balita  ini  dapat  diterapkan  di daerah  lain  dengan  sesuai  standar  kriteria  dari  Dinas Kesehatan yang telah ditentukan..
3. Hasil pengujian  kuesioner dengan  nilai rata-rata 80% dari tiga aspek penilaian yaitu aspek rekayasa perangkat lunak, aspek  fungsionalitas  perangkat  lunak,  dan  aspek  visual perangkat  lunak,  sehingga  aplikasi  ini  layak  untuk diimplementasikan.
4.

## REFERENSI
[1] Kementerian Kesehatan R.I. 2013. Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS)  2013 .  Jakarta:  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan.
[2] DINKESKOT  Pontianak.  2017. Prevalensi  Balita  Stunting  (TB/U) Menurut  Wilayah  Kelurahan  Kota  Pontianak  Tahun  2017 .  Pontianak: Dinas  Kesehatan Kota Pontianak.
[3] Turban,  Efraim,  et  al.  2005. Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems 7th Ed . New Jersey: Pearson Education.
[4] Syahputra,  Riky  Andi.  2011. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  Pada  SMA  Taman  Siswa  Sawit  Seberang .  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Medan: Universitas Sumatera Utara.
[5] Setyono, Ariesandi. 2007. Mathemagics . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
[6] Nasution,  Fadliansyah.  2011. Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Investasi  Untuk  Penentuan  Potensi  Batubara  Pada  Suatu Area  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web .  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Medan: Universitas Sumatera Utara.
[7] Suryadi,  Kadarsah  dan  M.  Ali  Ramdhani.  2002. Sistem  Pendukung Keputusan . Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
[8] Elviwani. 2012. Analisis Komputasi Metode TOPSIS Dalam Pengabilan Keputusan .  Tesis.  Program  Studi  Magister  (S2)  Teknik  Informatika. Medan: Universitas Sumatera Utara.
[9] Sugianto, Herik. 2016. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost  Khusus  Mahasiswa  dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS  Berbasis Web  (Studi  Kasus:  Kota  Pontianak) .  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, 2016.
[10] Sidoi,  Leander.  2015. Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Bujang  Dare  Menggunakan  Metode  Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) (Studi kasus: Dinas Kebudayaan  dan  Pariwisata  Kota  Pontianak) .  Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol 3, No 1, 2015.
[11] Haryanti, Dwi. 2016. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Mahasiswa  Pengganti  Beasiswa  Penuh  Bidikmisi  Universitas Tanjungpura  Dengan  Menerapkan  Metode  SMARTER .  Jurnal  Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, 2016.
[12] Sanada,  Alfin  Bundiono.  2015. Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pelanggan  Terbaik  Dengan  Metode  TOPSIS (Studi Kasus : PD. Istana Duta) . JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3, No 2, 2015.
[13] Akhirina, Tri Yani, 2016. Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan  Profile  Matching  pada  Pemilihan  Mitra  Jasa  Pengiriman  Barang . Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN). Vol. 2, No. 1, 2016.
[14] World  Health  Organization.  2006. WHO  Child  Growth  Standards, Length/Height  For-Age,  Weight-For-Age,  Weight-For-Length,  Weight- For-Height And Body Mass Index-For-Age, Methods And Development . Department  of  Nutrition  for  Health  and  Development.  Geneva:  World Health Organization.
[15] Muaris,  H.  2006. Lauk  Bergizi  Untuk  Anak  Balita .  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
[16] Ruslianti. 2006. Menu Sehat Untuk Balita . Jakarta: Kawan Pustaka.
[17] Sutomo  B.,  dan  Anggraini  D.  Y.  2010. Makanan  Sehat  Pendamping ASI . Jakarta: Demedia.
[18] Fithria.,  dan  Nurul  Azmi. Hubungan  Pemanfaatan  Posyandu  dengan Status  Gizi  Balita  di  Kecamatan  Kota  Jantho .  Fakultas  Keperawatan. Aceh: Universitas Syiah Kuala.
[19] Laravel. 2018. Laravel . Diakses pada 10 Agustus 2018. https://laravel.com/.
[20] Pressman,  Roger  S.  2002. Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pendekatan Praktisi . Yogyakarta: Andi.
[21] Walgito,  Bimo.  2010. Bimbingan  Konseling  Studi  dan  Karir . Yogyakarta: Andi.