Implementasi Metode Fuzzy Mamdani pada Aplikasi Prediksi Status Stunting Berbasis Website Di Dinas Kesehatan Kota Palembang
Annisa Fitri Rafila* 1 , Hetty Meileni 2 , Leni Novianti 3
Jurusan Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telp +620711353414 e-mail: * 1 annisarafila@gmail.com , 2 meileni@polsri.ac.id , 3 leninovianti16@gmail.com

## Abstrak
Stunting  merupakan  gangguan  tumbuh  kembang  pada  anak  yang  disebabkan  oleh kekurangan  gizi,  seringnya  infeksi,  dan  kurangnya  stimulasi  psikososial.  Kota  Palembang, sebagai salah satu kota di Indonesia, juga menghadapi masalah stunting yang signifikan. Dinas Kesehatan Kota Palembang berlaku penting dalam melakukan monitoring dan intervensi untuk mencegah  dan  menurunkan  angka  stunting  di  wilayah  mereka.  Namun,  perlu  adanya  sistem yang  efektif  dan  efisien  untuk  membantu  dalam  memprediksi  status  stunting  kedepan  nya, sehingga  langkah-langkah  pencegahan  dan  intervensi  dapat  dilakukan  secara  tepat  sasaran. Dalam upaya untuk mengatasi masalah stunting, Dinas Kesehatan Kota Palembang melakukan berbagai program dan kegiatan seperti penyuluhan gizi, pemantauan pertumbuhan anak, dan pemberian  makanan  tambahan.  Namun,  efektivitas  program-program  tersebut  perlu  terus  di evaluasi  dan  ditingkatkan.  Perangkat  lunak  berbasis  web  ini,  berfungsi  melakukan  prediksi peningkatan ataupun penurunan status stunting pada wilayah Kota palembang dengan Metode Fuzzy Mamdani karena kemampuannya dalam mengatasi ketidakpastian data dan kompleksitas karakteristik  stunting.  Sistem  menggunakan  variabel  linguistik  dan  aturan  fuzzy  untuk memberikan  prediksi  yang  akurat  berdasarkan  data  yang  terkumpul.  Sehingga  hasil  yang diperoleh berupa kesimpulan bahwa status stunting di wilayah Kota Palembang akan menurun di tahun 2024.

## Kata kunci— Teknologi Informasi, prediksi kasus stunting, metode Fuzzy  Mamdani

## Abstract
Stunting  is  a  developmental  disorder  in  children  caused  by  malnutrition,  frequent infections, and lack of psychosocial stimulation. Palembang City, as one of the cities in Indonesia, also faces a significant stunting problem. The Palembang City Health Office plays an important role in monitoring and intervening to prevent and reduce stunting rates in their area. However, there is a need for an effective and efficient system to assist in predicting future stunting status, so  that  prevention  and  intervention  measures  can  be  carried  out  on  target.  In  an  effort  to overcome  the  problem  of  stunting,  the  Palembang  City  Health  Office  has  carried  out  various programs  and  activities  such  as  nutrition  counseling,  monitoring  children's  growth,  and providing  supplementary  food.  However,  the  effectiveness  of  these  programs  needs  to  be continuously evaluated and improved. This web-based software functions to predict the increase or  decrease  in  stunting  status  in  the  Palembang  City  area  using  the  Fuzzy  Mamdani  Method because of its ability to overcome data uncertainty and the complexity of stunting characteristics. The system uses linguistic variables and fuzzy rules to provide accurate predictions based on the collected data.
Keyword— Information Technology, prediction of stunting cases, the Fuzzy Mamdani method

## 1. PENDAHULUAN
tunting merupakan gangguan tumbuh kembang pada anak yang disebabkan oleh kekurangan gizi, seringnya infeksi, dan kurangnya stimulasi psikososial. Berikut penjelasan  Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) tentang stunting. Seorang anak dikatakan stunting jika tinggi badannya terhadap usianya lebih dari dua standar deviasi menurut standar tumbuh kembang anak WHO. Menurut  Ikatan  Dokter  Anak  Indonesia  (IDAI),  penyebab stunting ada  dua,  yaitu  faktor lingkungan dan genetik. [1].
Berdasarkan  SK  Walikota  Palembang  Nomor  48/KPTS/DPPKB/2022  telah membentuk  Tim  Percepatan  Penurunan  Stunting  (TPPS)  yang  diketuai  oleh  Wakil Walikota Palembang yang bertugas mengkoordinasikan, mensinergikan dan mengevaluasi penyelenggaraan  percepatan  penurunan  stunting  secara  efektif  konvergensi  dan terintegrasi  dengan  Lintas  Sektor  di  Tingkat  Pusat  dan  Daerah.  Dalam  membuka  acara pertemuan Satuan Tugas Stunting dan Lintas Sektor Dr. Fenty Aprina mengatakan perlu dilakukannya  komitmen  dan  kebijakan  bersama  Lintas  Sektor  dalam  melakukan percepatan penurunan stunting apabila sudah stunting kita lakukan pendampingan dengan menjadi  bapak  dan  ibu  asuh  untuk  anak-anak  stunting  [2].  Kementerian  Kesehatan mengumumkan  hasil  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  pada  Rapat  Kerja  Nasional BKKBN, dimana prevalensi stunting di Indonesia turun dari 24,4% di tahun 2021 menjadi 21,6% di 2022 [3].
Kota Palembang, sebagai salah satu kota di Indonesia, juga menghadapi masalah stunting yang  signifikan.  Dinas  Kesehatan  Kota  Palembang  berperan  penting  dalam  melakukan pemantauan dan intervensi untuk mencegah dan mengurangi angka stunting di wilayah mereka. Dalam upaya untuk mengatasi masalah stunting, Dinas Kesehatan Kota Palembang melakukan berbagai  program  dan  kegiatan  seperti  penyuluhan  gizi,  pemantauan  pertumbuhan  anak,  dan pemberian  makanan  tambahan.  Namun,  efektivitas  program-program  tersebut  perlu  terus  di evaluasi dan ditingkatkan.
Pembuatan  aplikasi  prediksi  status  stunting  akan  diimplementasikan  Metode Fuzzy Mamdani yang  merupakan  salah  satu  metode  logika  fuzzy  yang  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  dan  memodelkan  ketidakpastian  dan  ketidakpastian  dalam  komputasi. Kelebihan dari metode fuzzy Mamdani adalah lebih akurat yang artinya metode fuzzy Mamdani lebih memperhatikan kondisi pada setiap wilayah fuzzy prosesnya sehingga menghasilkan hasil keputusan yang lebih akurat. Metode Fuzzy Mamdani digunakan dalam aplikasi prediksi status stunting  anak  ini  untuk  mengoptimalkan  penentukan  hasil  keputusan  yang  lebih  akurat  dalam memprediksi suatu kasus dimana dalam hal ini yaitu status stunting di Kota palembang apakah untuk stunting ini mengalami peningkatan atau penurunan [4]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengertian Komputer dan Perangkat Lunak
Komputer  secara  sederhana  adalah  sebuah  alat  untuk  melakukan  proses  perhitungan aritmatika, sedangkan secara umum  adalah peralatan elektronika yang berfungsi sebagai peng- input  data  kemudian  mengolahnya  dan  memberikan  keluaran  informasi  dalam  bentuk  teks, gambar,  suara  maupun  video  [5].  Perangkat  lunak (software) dari  sudut  pandang  rekayasa perangkat lunak adalah program komputer yang terasosiasi dengan dokumentasi perangkat lunak seperti dokumentasi kebutuhan, model desain, cara penggunaan ( user manual), dokumen teknis, maupun  dokumen  lainnya  yang  dapat  mendukung  program  komputer  untuk  terus  digunakan maupun dikembangkan [6].

## 2.2 Pengertian Basis Data (Database) dan Aplikasi
Database atau basis data adalah kumpulan informadi yang disimpan di dalam komputer

## S
secara  sistematik  sehingga  dapat  diperiksa  menggunakan  suatu  program  komputer  untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut [7]. Aplikasi secara umum adalah alat terapan yang difungsikan secara khusus dan terpadu sesuai kemampuan yang dimilikinya aplikasi merupakan suatu perangkat komputer yang siap pakai bagi user [8]. Website merupakan kumpulan informasi yang  terdiri  dari  halaman web yang  saling  terhubung  satu  sama  lain  yang  disediakan  secara perorangan, kelompok, atau pun organisasi [9].

## 2.3 Metode Fuzzy Mamdani
Prediksi adalah  proses memperkirakan secara sistematis  sesuatu yang mungkin terjadi di masa depan, berdasarkan pengetahuan masa lalu dan masa kini, sehingga kesalahan (perbedaan antara  suatu  peristiwa  yang  mungkin  terjadi  dan  hasil  yang  diperkirakan)  dapat  diminimalkan [10]. Logika fuzzy Mamdani merupakan  metode yang sangat fleksibel dan toleran terhadap data yang ada. Kelebihan fuzzy mamdani adalah lebih intuitif dan diterima  banyak pihak. Penggunaan fuzzy  mamdan  sama    dengan  penggunaan  metode  prediksi  dalam  bidang  statistika.  Analisis penentuan berbasis fuzzy lebih efisien pada pendekatan numerik dibandingkan dengan metode prediktif.  Peramalan    statistik  dapat  menghasilkan  kesalahan  yang  lebih  besar  dibandingkan pendekatan  fuzzy.  Dengan    pendekatan  fuzzy  untuk  mendapatkan  keluaran  yang  mendekati keadaan sebenarnya [11].

## 1. Kelebihan Metode Fuzzy Mamdani
Metode  Fuzzy Mamdani memiliki kelebihan yakni, lebih intuitif, diterima oleh banyak pihak,  bisa  diterapkan    pada  bidang  statistik,  ,  menghasilkan  out  put  yang  lebih  dekat  dengan keadaan sebenarnya, sangat fleksibel dan  memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada pendekatan lebih  efisien  menggunakan  angka dibanding dengan metode peramalan yang lain [12]

## 2. Metode Min-Max pada Fuzzy Mamdani
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan  nama  metode  min  –  max.  Metode  ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahapan, diantaranya [13].
1. Pembentukan himpunan , pada metode mamdani baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi atu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi, pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah min.
3. Komposisi aturan, metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu Metode Max (Maximum).
4. Penegasan (defuzzy),  defuzzyfikasi pada  komposisi  aturan  mamdani  dengan menggunakan  metode  centroid.  Dimana  pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy.
3. Rumus fungsi keanggotaan Fuzzy Mamdani :
𝜇[𝑥] =   { 1; 𝑥  ≤ 𝑝; 𝑝 − 𝑥 𝑝 − 𝑞 𝑞 < 𝑥 < 𝑝; 0; 𝑥  ≥ 𝑞; (1) Keterangan:
p = nilai domain terbesar dengan derajat keanggotaan 0 q = nilai domain terkecil dengan derajat keanggotaan 1 x = merupakan nilai semesta pembicaraan µ = derajat keanggotaan dari x
Himpunan  fuzzy  diperlukan  untuk  mengajukan  variabel  fuzzy  dengan membentuk  fungsi  keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  mendefinisikan  penugasan  fuzzy sebagai derajat keanggotaan dalam interval tertutup dari nol sampai satu [0, 1] dengan variabel fuzzy yang diberikan [14].

## 2.4 Metode Agile
Metode Agile adalah metodologi pengembangan perangkat lunak yang didasarkan pada prinsip-prinsip  pengembangan  system  jangka  pendek  yang  memerlukan  adaptasi  cepat  dari pengembang terhadap perubahan dalam bentuk apapun [15].
Gambar 1 Diagram Metode Agile Metode  pengembangan  sistem Agile merupakan  metode  pendekatan  pengembangan perangkat lunak yang menekankan pada kerja sama tim, adaptabilitas terhadap perubahan, dan pengiriman produk secara inkremental. Agile berbeda dengan metode pengembangan tradisional yang berfokus pada perencanaan rinci di awal dan eksekusi tahapan secara berurutan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode Fuzzy Mamdani

## 1. Analisis Metode Fuzzy Mamdani (Fuzzifikasi)
Fuzzifikasi merupakan proses untuk mengubah data masukan tegas menjadi fuzzy. Pada penelitian  ini  digunakan  beberapa  variabel  dalam  menentukan  prediksi  menurun  atau meningkatnya stunting. Masing-masing himpunan fuzzy memiliki domain yang nilainya terdapat dalam  semesta  pembicaraan.  Domain  pada  himpunan  fuzzy  diperoleh  dari  hasil  partisi  data terendah [14].
Tabel 1 Kriteria Variabel Fuzzy untuk Input dan Output Fungsi Nama Variabel Himpunan Fuzzy Range Domain Input Jumlah Bayi Stunting Sedikit 500 - 4000 50 - 150 Sedang 140 – 250 Banyak 180 -400 Sasaran Balita EPPGPM Sedikit 50.000 – 130.000 50 – 80 Sedang 70 – 100 Banyak 90 - 130 Kondisi Ekonomi (Pendapatan Orangtua) Rendah 500.000 – 5.000.000 50 - 250 Sedang 200 - 350 Tinggi 300 - 500 Kondisi Wilayah Di bawah rata- rata 2.450 – 3.000 245 – 260
Fungsi Nama Variabel Himpunan Fuzzy Range Domain (Jumlah jamban dan air bersih) Standar 250 – 280 Di atas rata-rata 270 - 300 Output Prediksi Menurun dan Meningkat nya Kasus Stunting Menurun 100 -2000 10 - 40 Menengah 30 – 90 Meningkat 60 - 200

## a. Fungsi Keanggotaan Variabel Jumlah Bayi Stunting
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedikit
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(𝑥) = { 1 ; 𝑥  ≤ 50 150−𝑥 150−50 ;  50  <  x  <  150
0 ; 𝑥  ≥ 150
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedang
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{
0 ; 𝑥 ≤ 140 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 250 𝑥 − 140 150 − 140 ; 140  < 𝑥  < 150 250 − 𝑥 250 − 180 ; 180  < 𝑥  < 250 − Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy banyak
𝜇𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥) = { 0 ; 𝑥  ≤ 180 𝑥 − 180
400 − 180 ;  180  <  x  <  400
1 ; 𝑥  ≥ 400

## b. Fungsi Keanggotaan Variabel Sasaran Balita EPPGBM
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedikit
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(𝑥) = { 1 ; 𝑥  ≤ 50 80 − 𝑥 80 − 50 ;  50  <  x  <  80
0 ; 𝑥  ≥ 80
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedang
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{
0 ; 𝑥 ≤ 70 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 100 𝑥 − 70 80 − 70 ; 70  < 𝑥  < 80 100 − 𝑥 100 − 70 ; 70  < 𝑥  < 100
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy banyak
𝜇𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥) = { 0 ; 𝑥  ≤ 90 𝑥 − 90
130 − 90 ;  90  <  x  <  130
1 ; 𝑥  ≥ 130
c. Fungsi Keanggotaan Variabel Kondisi Ekonomi (Pendapatan Orang Tua)
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy rendah
𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { 1 ; 𝑥  ≤ 50 250 − 𝑥 250 − 50 ;  50  <  x  <  250
0 ; 𝑥  ≥ 250
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy sedang
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤ 200 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 350 𝑥 − 200 250 − 200 ; 200  < 𝑥  < 250 350 − 𝑥 350 − 250 ; 250  < 𝑥  < 350 − Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy tinggi
𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = { 0 ; 𝑥  ≤ 300 𝑥 − 300 500 − 300 ;  300  <  x  <  500
1 ; 𝑥  ≥ 500
d. Fungsi Keanggotaan Variabel Sasaran Balita Kondisi Wilayah
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy dibawah rata-rata
𝜇𝑑𝑖𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎(𝑥) = { 1 ; 𝑥  ≤ 245 260 − 𝑥 260 − 245 ;  245  <  x  <  260
0 ; 𝑥  ≥ 260
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy standar
𝜇𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟(𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤ 250 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 280 𝑥 − 250 260 − 250 ; 250  < 𝑥  < 260 280 − 𝑥 280 − 260 ; 260  < 𝑥  < 280 − Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy diatas rata-rata
𝜇𝑑𝑖𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎(𝑥) = { 0 ; 𝑥  ≤ 270 𝑥 − 270 300 − 270 ;  270  <  x  <  300
1 ; 𝑥  ≥ 300
e. Fungsi Keanggotaan Variabel Prediksi Menurun atau Meningkatnya Stunting
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy menurun
𝑚𝑒𝑛𝑢𝑟𝑢𝑛(𝑥) = { 1 ; 𝑥  ≤ 100 400 − 𝑥 400 − 100 ;  100  <  x  <  400
0 ; 𝑥  ≥ 400
− Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy menengah
𝜇𝑚𝑒𝑛𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ(𝑥) = { 0 ; 𝑥 ≤ 300 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 900 𝑥 − 300 400 − 300 ; 300  < 𝑥  < 400 900 − 𝑥 900 − 400 ; 400  < 𝑥  < 900 − Fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy meningkat
𝜇𝑚𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡(𝑥) = { 0 ; 𝑥  ≤ 600 𝑥 − 600 2000 − 600 ;  600  <  x  <  2000
1 ; 𝑥  ≥ 2000

## 2. Pembuatan Aturan Fuzzy
Setelah melalui proses fuzzifikasi, langkah selanjutnya adalah merumuskan aturan-aturan fuzzy.  Ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  korelasi  antara  input  dan  output  yang  diinginkan. Pembuatan aturan melibatkan sejumlah keputusan yang harus diambil. Struktur aturan terdiri dari tiga bagian kondisi awal (antiseden) dan satu bagian hasil (konsekuen), yang dihubungkan oleh konjungsi  "dan".  Proses  pemetaan  dari  input  ke  output  dijelaskan  oleh  fungsi  implikasi  "jika- maka". Dengan merujuk pada data yang sudah ada, kita dapat menghasilkan sekumpulan aturan yang terdiri dari berbagai variasi.
Tabel 2 Aturan Dasar Pengetahuan Aturan Jumlah Bayi Stunting Sasaran Balita EPPGBM Kondisi Ekonomi Kondisi Wilayah Implikasi Prediksi [R1] Sedikit Banyak Tinggi Diatas rata-rata Maka Menurun [R2] Sedikit Banyak Sedang Diatas rata-rata Maka Menurun [R3] Sedikit Sedang Tinggi Standar Maka Menurun [R4] Sedikit Sedang Sedang Diatas rata-rata Maka Menurun [R5] Sedang Sedang Sedang Standar Maka Menengah [R6] Sedang Sedang Tinggi Standar Maka Menengah [R7] Sedang Banyak Sedang Diatas rata-rata Maka Menengah [R8] Sedang Sedikit Tinggi Diatas rata-rata Maka Menengah [R9] Banyak Sedikit Rendah Dibawah rata-rata Maka Meningkat [R10] Banyak Sedikit Rendah Standar Maka Meningkat [R11] Banyak Sedang Sedang Dibawah rata-rata Maka Meningkat [R12] Banyak Sedang Rendah Standar Maka Meningkat
Nilai Derajat Keanggotaan
Fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  aturan  MIN  (Minimum).  Untuk  menentukan prediksi terjadinya penurunan atau peningkatan kasus stunting, maka perlu dicari 𝛼 − predikat untuk setiap aturan, misalnya dalam contoh soal berikut : Diketahui kasus bayi stunting berjumlah 517, jumlah sasaran balita EPPGBM sebanyak 125.000, dan kondisi ekonomi dengan pendapatan orangtua nya 2.600.000, juga kondisi wilayah dengan jumlah jamban dan air bersih sebanyak 2.900, maka nilai derajat keanggotaannya sebagai berikut:
- Jumlah bayi stunting
µsedikit(51,7) = 150−51,7 150−50 = 0.10
µsedang(51,7) = 0 µbanyak(51,7) = 0
- Sasaran balita EPPGBM
µsedikit(125) = 0
µsedang(125) = 0 µbanyak(125) = 125−90 130−90 = 0.9
- Kondisi ekonomi
µrendah(260) = 0
µsedang(260) = 350−260 350−250 = 0.9
µtinggi(260) = 0
- Kondisi wilayah
µdibawah rata-rata(125) = 0
µstandar(125) = 0 µdiatas rata-rata(125) = 290−270 300−270 = 0.7

## 3. Perhitungan Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani
Setelah  melalui  proses  fuzzifikasi  dan  pembentukan  dasar  pengetahuan,  langkah berikutnya adalah menggabungkan aturan-aturan secara komprehensif, dengan penerapan fungsi MAX  (maksimum).  Hanya  aturan-aturan  yang  menghasilkan  α-predikat  yang  tidak  nol  (α- predikat ≠ 0) yang akan diikutsertakan, menghasilkan hasil akhir yang dapat dirumuskan.
[R2]  Jika  Jumlah  Bayi  Stunting  sedikit  dan  Sasaran  Balita  EPPGBM  banyak  dan  Kondisi Ekonomi  sedang  dengan  Kondisi  Wilayah  nya  di  atas  rata-rata  maka  Prediksi  Bayi  Stunting kedepan nya akan Menurun. α – predikat 2 = μ sedikit ∩ μ banyak ∩ μ sedang ∩ μ diatas rata-rata
= min (μ sedikit (517)) ∩ (μ banyak (125)) ∩ (μ sedang (260)) ∩ (μ diatas rata-rata (290)) = min (0,10; 0,9; 0,9; 0,7) = 0,7
Sehingga,
Z = 𝑍−10 40−10 = 0.7
Z – 10     = 30 x 0.7
Z = 10 + 21
Z = 31
Defuzzifikasi
Di tahap Defuzzifikasi nilai tegas z dicari dengan metode centroid, dimana:
− Inferensi pertama yaitu fungsi linear:
M₁ = ∫ 0.7 𝑧𝐷𝑍 31 10
= 0.7𝑍 2 2 | 31 10 = 0.7 (31²−10²) 2 = 290,5
− Inferensi kedua yaitu fungsi turun:
M₁ = ∫ 40 21 40 31 𝑍𝑑𝑧
= 40𝑍 2 2𝑥21 − 𝑍³ 3𝑥21 | 40 31 =( ( 40(40)² 42 ) − ( (40) 3 63 )) −   (( 40(31)² 42 ) − ( (31) 3 63 ))
= 65
− Titik pusat diperoleh dari :
= 290,5+65
2
= 178
Sehingga jumlah kasus bayi stunting kedepan nya berada di prediksi menurun sebanyak 178.

## 3.2 Tampilan Aplikasi

## 1. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman beranda merupakan halaman awal ketika admin atau user membuka sistem dan telah  berhasil login .  Dimana  pada  halaman dashboard menampilkan  data  berupa  grafik  data stunting pada tahun 2022, serta menampilkan total kecamatan diwalayah Kota Palembang pada tahun 2022. Pada halaman Admin akan ada tampilan total pengguna yang masuk atau login di aplikasi prediksi status stunting.
Gambar 1 Tampilan Halaman Dashboard

## 2. Tampilan Halaman Menu Prediksi
Halaman prediksi merupakan halaman dimana admin dapat memprediksi stunting dengan memasuan data berupa jumlah bayi stunting, sasaran balita EPPGBM, pendapatan orangtua, dan kondisi wilayah. Admin jg bisa mengedit atau menghapus data stunting. Admin ataupun user juga bisa mendownload data status prediksi stunting dari tahun 2019 sampai tahun prediksi terkini.

## Gambar 2 Tampilan Halaman Menu Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang sudah dijabarkan pada bab–bab sebelumnya, maka penulis dapat menyimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah aplikasi berbasis website yang memiliki kemampuan untuk memprediksi status stunting di kota palembang dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani.
2. Aplikasi  berbasis  website  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  memberikan  akses yang  lebih  mudah  bagi  stakeholder,  seperti  petugas  kesehatan  dan  orang  tua,  untuk mengakses informasi prediksi status stunting anak. Hal ini dapat meningkatkan kesadaran dan  pemahaman terkait  kesehatan  anak  serta  memungkinkan  untuk  tindakan  lebih  dini dalam mencegah stunting.
3. Hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  positif  bagi  Dinas  Kesehatan  Kota Palembang dalam upaya peningkatan kesehatan anak-anak di wilayah tersebut. Aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam program-program pencegahan stunting dan pemantauan kesehatan anak.

## 5. SARAN
Dari  beberapa  hal  dari  kesimpulan,  maka  penulis  menyimpulkan  beberapa  saran  yang dapat  dijadikan  masukan  untuk  mengembangkan  penelitian  ini  agar  lebih  baik.  Adapun saran-saran tersebut sebagai berikut:
1. Untuk  penelitian  kedepannya,  diharapkan  dapat  menggunakan  metode  yang  berbeda selain Fuzzy Mamdani, atau dapat membandingkan antara dua metode dalam satu studi kasus
2. Selain proses prediksi, untuk penelitian selanjutnya diharapkan pada aplikasi ini untuk menambah fitur kalkulator stunting untuk memperhitungkan anak mempunyai penyakit stunting atau tidak.
3. Diharapkan untuk penelitian selanjutnya agar memperluas cakupan prediksi, tidak hanya memprediksi status menurun atau meningkatnya stunting tapi juga memprediksi jumlah anak  stunting  agar  tenaga  medis  dapat  lebih  efektif  mempertimbangkan  tindakan selanjutnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti bersyukur kepada Allah SWT karena berkat kehendak, rahmat dan hidayah-Nya, peneliti mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan tepat waktu. Orang Tua sangat berjasa
dalam  memberikan  dukungan,  dukungan  finansiali  serta  doa  dan  teman  teman  yang  telah memberikan support.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wagino,  “Program  Penurunan  Stunting,  Apa  Susahnya?”  Accessed:  May  12,  2023. [Online]. Available: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-ternate/baca- artikel/15305/Program-Penurunan-Stunting-Apa-Susahnya.html
[2] S.  F.  Oktavia,  “DINAS  KESEHATAN  KOTA  PALEMBANG  DUKUNG PERCEPATAN  STUNTING  DI  KOTA  PALEMBANG.”  Accessed:  May  12,  2023. [Online].
Available:
https://dinkes.palembang.go.id/?nmodul=berita&bhsnyo=id&bid=1809#
[3] Rokom, “Prevalensi Stunting di Indonesia Turun ke 21,6% dari 24,4%.” Accessed: May 12, 2023. [Online]. Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20230125/3142280/prevalensi-stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari-244/
[4] N.  Febriany,  “APLIKASI  METODE  FUZZY  MAMDANI  DALAM  PENENTUAN STATUS GIZI DAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN BALITA MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB,” pp. 29–49, 2016.
[5] R. Situmorang and S. Maudiarti, “Modul Apa Itu Komputer,” 2020.
[6] R. A. Sukamto, Pendahuluan Rekayasa  Perangkat Lunak . 2021.
[7] A. ANDARU, “Fakultas Komputer Andry Andaru Section Class Content PENGERTIAN DATABASE SECARA UMUM,” 2018.
[8] H. Fauzi Siregar, Y. Handika Siregar, and J. Jend Ahmad Yani Kisaran Sumatera Utara, “Perancangan Aplikasi Komik Hadist Berbasis Multimedia,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 2, no. 2, 2018.
[9] I. Rochmawati, “ANALISIS USER INTERFACE SITUS WEB IWEARUP.COM,” 2019. [Online]. Available: www.iwearup.com
[10] R.  Riyanda,  A.  M.  H.  Pardede,  and  R.  Saragih,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Memprediksi Kebutuhan  Obat-Obatan   Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus :  UPTD Puskesmas Bahorok),” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) , pp. 48–55, 2021.
[11] S.  R.  Andani,  “FUZZY  MAMDANI  DALAM  MENENTUKAN  TINGKAT KEBERHASILAN  DOSEN  MENGAJAR,” Seminar  Nasional  Informatika  2013 (semnasIF 2013) , pp. 57–65, May 2013.
[12] P. STRATEGI BELAJAR SISWA PADA PERSIAPAN UJIAN NASIONAL BERBASIS KOMPUTER  Muntahanah  and  S.  Handayani,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY MAMDANI,” 2021. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[13] M.  Marbun,  H.  Tamando  Sihotang,  and  N.  Verawati  Marbun,  “PERANCANGAN SISTEM  PERENCANAAN  JUMLAH  PRODUKSI  ROTI   MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 20, pp. 1–7, Dec. 2016.
[14] F. Elfaladonna and I. Griha Tofik Isa, “UJI EFEKTIFITAS METODE FUZZY LOGIC MAMDANI  PADA  PENERIMAAN  BEASISWA  BANTUAN  MENGGUNAKAN MATLAB,” Science and Information Technology Journal , vol. 3, pp. 1–12, Apr. 2020.
[15] E.  Riana,  “Implementasi  Cloud  Computing  Technology  dan  Dampaknya  Terhadap Kelangsungan  Bisnis  Perusahaan  Dengan  Menggunakan  Metode  Agile  dan  Studi Literatur,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  439,  Jun.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2192.