## IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSIS GANGGUAN GIZI ANAK BALITA BERBASIS MOBILE

## IMPLEMENTATION OF CERTAINTY FACTOR IN MOBILE-BASED EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING TODDLER’S NUTRITIONAL DISORDERS
Salman Pigi 1 , Yogo Dwi Prasetyo 2 , Amalia Beladinna Arifa 3 1,3 Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika
2 Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: amalia@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Kurangnya  asupan  gizi  atau  nutrisi  makanan  yang  seimbang  merupakan permasalahan  bidang  kesehatan  yang  bersifat  darurat  di  kalangan  masyarakat Indonesia,  terutama  pada  anak  usia  satu  hingga  lima  tahun  (balita).  Terbatasnya jumlah dokter atau pakar yang dapat memberikan penyuluhan terkait kekurangan nutrisi  serta  besarnya  biaya  untuk  melakukan  konsultasi  menjadi  salah  satu penyebab  dari  permasalahan  tersebut.  Alternatif  yang  dapat  diberikan  adalah dengan  dibuatnya  sistem  berbasis mobile yang  mengadopsi  keahlian  pakar  atau dokter  untuk  membantu  diagnosis  gangguan  gizi  pada  balita.  Batasan  usia  anak yang  ditetapkan  pada  penelitian  ini  yaitu  antara  satu  hingga  lima  tahun.  Sistem pakar  bekerja  dengan  cara  pengguna  memilih  gejala-gejala  yang  ada  lalu  sistem melakukan  perhitungan  menggunakan  nilai Certainty  Factor untuk mendapatkan hasil  diagnosis.  Nilai  yang  didapatkan  dari  hasi  perhitungan  menggunakan Certainty Factor bertujuan untuk mengatasi permasalahan pada sistem pakar yaitu masalah  ketidakpastian.  Hasil  pengujian  akurasi  dari  100  sampel rules dengan pendapat  pakar  gizi  mendapatkan  nilai  sebesar 92%.  Sedangkan  hasil  yang didapatkan  menggunakan  pengujian black-box adalah  semua  komponen  yang diujikan  telah  sesuai  dengan  fungsionalitasnya.  Sehingga,  sistem  pakar  ini  layak untuk  digunakan  sebagai  alternatif  mendapatkan  informasi  mengenai  gangguan gizi pada balita.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Mobile, Certainty Factor, Gizi, Balita

## Abstract
Lack  of  nutritional  intake  or  balanced  nutrition  is  an  emergency  health problem  among  Indonesian  people,  especially  toddlers.  The  limited  number  of
doctors or experts who can provide counselling related to nutritional deficiencies and  the  high  cost  of  consulting are one  of  the  causes  of  these  problems.  An alternative  that  can  be  given  is  a  mobile-based  expert  system  that  adopts  the expertise of experts or doctors to help diagnose nutritional disorders in toddlers. The age limit for children in this study is between one and five years. The expert system works using the user selecting the existing symptoms, and then the system performs calculations using the Certainty Factor to get the diagnosis results. The value  obtained  from  the  analysis  using  the  Certainty  Factor  aims  to  overcome problems in the expert system, namely the problem of uncertainty. The  accuracy results  of  100  sample  rules  with  nutrition  opinion  experts  get  92%.  While  the results  obtained  using  black-box  testing  are  all  components  tested  by  their functionality.  Thus,  this  expert  system  can  be  used  as  an  alternative  to  getting information about nutritional disorders in toddlers.
Keywords: Expert System, Mobile, Certainty Factor, Nutrition, Toddler
PENDAHULUAN
Kondisi  kesehatan  anak  usia  1 hingga 5 tahun (balita) sensitif terhadap penyakit yang banyak disebabkan  oleh  virus  ataupun  bakteri dan  berasal  dari  lingkungan  bahkan makanan [1]. Seribu hari awal kehidupan  merupakan  periode  emas anak  yang  dimulai  saat  konsepsi, pertumbuhan janin dalam rahim, hingga dua tahun kehidupannya karena akan  menentukan  kualitas  kesehatan selanjutnya  [2].  Dalam  masa  periode emas  ini,  anak  balita  membutuhkan asupan  zat  gizi  yang  cukup  agar pertumbuhan  dan  perkembangannya berjalan  dengan  baik.  Menjaga  asupan gizi  yang  cukup  dan  seimbang  akan berdampak  bagi  kesehatan  tubuh. Penyebab dasar dari gangguan pertumbuhan  anak  adalah  kurangnya asupan  gizi  yang  cukup.  Kurangnya nutrisi merupakan permasalahan kesehatan  yang  bersifat  darurat  di
kalangan masyarakat Indonesia, terutama  pada  anak  balita  [3]. Permasalahan  ini  kurang  mendapat perhatian yang lebih dari orang tua.
Hal ini disebabkan karena pengetahuan  atau  informasi  yang tidak memadai mengenai pemantauan pertumbuhan dan
perkembangan  anak  balita  yang berasal dari gizi [4].
Dengan  adanya  sebuah  aplikasi sistem  pakar  berbasis mobile akan membantu orang tua dalam mendeteksi  dini  gangguan  gizi balita  tanpa  harus  bergantung  pada dokter.  Kinerja  sistem  pakar  yang dirancang  ini  menyerupai  seorang pakar yang ahli dalam memecahkan permasalahan dalam bidang tertentu yaitu  pakar  atau  dokter  dalam bidang  gizi  anak  balita.  Sistem pakar berbasis mobile ini menggunakan metode Certainty
Factor sebagai nilai perhitungannya
yang  diharapkan  dapat  membantu efektivitas  hasil  diagnosis.  Alasan pemilihan  metode Certainty  Factor didasarkan  pada  sebuah  sistem  pakar yang  telah  berhasil  mendiagnosis penyakit serupa dengan nilai error rate sebesar  0,0273%  atau  masuk  dalam kategori  nilai  simpangan error cukup rendah [5]. Selain itu, Certainty Factor digunakan untuk memudahkan seorang pakar  dalam  menggambarkan  tingkat keyakinannya  terhadap  masalah  yang sedang dihadapi [6].

## LANDASAN TEORI Sistem Pakar
Sebutan  lain  dari  sistem  pakar adalah knowledge-based  expert  system yang memiliki kemampuan mengadopsi  cara  kerja  seorang  ahli atau pakar dalam menyelesaikan permasalahan  [7].  Pakar  merupakan seseorang  yang  memiliki  kemampuan dalam  menjelaskan  dan  menganalisis topik-topik  yang  sesuai  dengan  bidang keahliannya  [8].  Sebuah  sistem  pakar juga  dapat  membantu  aktivitas  para pakar sebagai asisten yang
berpengalaman [9]. Certainty Factor Metode Certainty Factor dikenalkan  pada  tahun  1975  yang bertujuan untuk
mengakomodasi sebuah  ketidakpastian  ( uncertainty ) atau  tingkat  keyakinan  pemikiran seorang  pakar  [10].  Tingkat  keyakinan ini dapat berasal dari dua macam cara, yaitu:
1. Melaksanakan wawancara terhadap seorang pakar dan menginterpretasikan tingkat keyakinan  menjadi  sebuah  nilai keyakinan ( Certainty Factor ) berdasarkan tingkatan tertentu. 2. Menghitung nilai Certainty Factor menggunakan  rumus  (1)
[11]:
𝑪𝑭[𝒉, 𝒆]   =  𝑴𝑩[𝒉, 𝒆] –  𝑴𝑫[𝒉, 𝒆]
CF[h,  e]:  faktor kepastian  (CF) dalam  hipotesis h yang dipengaruhi oleh evidence e MB[h,e]: tingkat keyakinan (MB) dari hipotesis (h) yang dipengaruhi oleh evidence (e)
MD[h,e]:  tingkat  ketidakyakinan  (MD)  dari hipotesis (h) yang dipengaruhi oleh evidence (e) h:  hipotesis  atau  konklusi  yang  dihasilkan (bernilai antara 0 dan 1) e: evidence atau peristiwa atau fakta
Jika  ditemukan  lebih  dari  dua evidence , maka dilakukan
kombinasi  CF  dari  setiap evidence menggunakan rumus (2):
𝑪𝑭   =   𝑪𝑭[𝒉, 𝒆] 𝟏 +   𝑪𝑭[𝒉, 𝒆] 𝟐 × (𝟏 −   𝑪𝑭[𝒉, 𝒆] 𝟏 )
Jika terdapat lebih dari dua evidence , maka dilakukan kombinasi  nilai  CF  sebelumnya (CF old ) dengan evidence baru menggunakan rumus (3):
𝑪𝑭   =   𝑪𝑭 𝒐𝒍𝒅 +   𝑪𝑭[𝒉, 𝒆] 𝟑 × (𝟏 −   𝑪𝑭 𝒐𝒍𝒅 )

## METODE PENELITIAN
Tahapan implementasi Certainty Factor pada  pembuatan  sistem pakar  diagnosis  gangguan  gizi  anak balita ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian  berasal  dari  rekam  medis pasien yang mengidap penyakit gangguan  gizi  pada  salah  satu  rumah sakit  di  Kabupaten  Banyumas.  Jenis penyakit  yang  digunakan  didasarkan pada  data  pasien  yang  berobat  dan telah  dilakukan  validasi  oleh  pakar gizi.  Jenis  penyakit  dan  gejala  pada pembangunan  sistem  ini  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Jenis Penyakit dan Gejala Penyakit Gejala Gizi Buruk Berat badan di bawah rata- rata,  perut  buncit,  lengan kaki  dan  dada  terlihat kurus,  badan  terasa  lemas dan mudah lelah Marasmus Berat badan di bawah rata- rata,  perut  cekung,  lengan kaki  dan  dada  terlihat kurus,  badan  terasa  lemas dan mudah lelah Obesitas Berat  badan  di  atas  rata- rata,  perut  buncit,  terdapat Penyakit Gejala timbunan lemak pada lengan  kaki  dan  dada, badan  terasa  lemas  dan mudah lelah Anemia Defisiensi Besi Badan  terasa  lemas  dan mudah lelah, kepala pusing atau  kunang-kunang,  kuku rapuh atau rambut rontok Anemia Kronis Badan  terasa  lemas  dan mudah lelah, kepala pusing atau kunang-kunang, terdapat infeksi atau peradangan pada tubuh Perancangan Prototype Dasar Kasus Sebelum melakukan pembuatan sistem pakar, diawali dengan pembuatan rules atau  aturan  yang merupakan  hasil  ekstraksi  dari pengetahuan seorang pakar. Mengekstraksi pengetahuan seorang pakar  dapat  dilakukan  dengan  cara membuat  sebuah  diagram  blok
( block diagram ) dan diagram ketergantungan ( dependency diagram ) [12]. Gambar 2
menunjukkan  bahwa  terdapat  tujuh parameter  yang  digunakan  untuk melakukan  diagnosis  dan  sebagai hasil  akhir  dari  penyakit  gangguan gizi.  Tujuan  dari  pembuatan block diagram yaitu  mengelompokkan setiap gejala-gejala untuk memudahkan dalam pembuatan
rules dan  interaksi  pengguna  saat menggunakan sistem pakar ini.
Gambar 2. Diagram Pengguna
Hasil  dari  ketergantungan  antara gejala, rules , dan hasil diagnosis dapat diketahui  dari  pembuatan  sebuah dependency diagram . Sebuah parameter  yang  didapat  dari block
diagram  dan  nilai  yang  dijadikan pilihan  didefinisikan  dengan  tujuan memudahkan
dalam
pembuatan diagram  ketergantungan.  Parameter tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Parameter Diagram Ketergantungan
Kondisi Jumlah Nilai Parameter  1  (Normal,  Berat badan  di  bawah  rata  –  rata,
Berat  badan  di  atas  rata  – rata) Parameter  2  (Normal,  Perut buncit, Perut cekung) Parameter
3 (Normal,
Lengan, kaki, dan dada
terlihat kurus, Terdapat
gumpalan lemak pada lengan,
kaki dan dada)
Parameter  4  (Normal,  Badan terasa  lemas  dan  mudah lelah)
Parameter  5  (Normal,  Kepala pusing atau kunang – kunang) Parameter 6 (Normal, Terdapat
infeksi
atau
3
3 3 2 2 2
Kondisi Jumlah Nilai peradangan pada tubuh) Parameter  7  (Normal,  Kuku rapuh atau rambut rontok) 2 Jumlah baris 432 Dari pembuatan diagram ketergantungan dapat diketahui jumlah baris pada rules yang dibuat yaitu sebanyak 432 baris. Hasil dari diagram ketergantungan
ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Ketergantungan Penentuan Nilai Certainty Factor
Rules atau aturan telah diketahui dari  hasil  diagram  ketergantungan selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai Certainty  Factor pada  setiap  baris rules . Nilai Certainty Factor
didapatkan  dari  hasil  perhitungan menggunakan  nilai Measure  of
Belief (MB)  dan Measure  of  Disbelief (MD).  Nilai  ini  berasal  dari  hasil wawancara dengan pakar gizi. Pemberian  nilai  pada  setiap  gejala disesuaikan  dengan  penyakitnya.  Nilai MB dan nilai DB pada masing-masing gejala di setiap penyakit gangguan gizi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Nilai MB dan MD

## Perancangan Sistem
Penggunaan sistem ini akan melibatkan  satu  aktor  yaitu  pengguna ( user ).  Dengan  menggunakan  piranti mobile,  pengguna  dapat  berinteraksi dengan sistem pakar
untuk mendapatkan daftar gejala, jenis penyakit  gangguan  gizi,  dan  melihat menu  bantuan.  Diagram  pengguna dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Pengguna
Perancangan  desain  antarmuka ( interface )  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  6  menjadi  acuan  dalam pembangunan sistem yang sesungguhnya. Pada desain antarmuka  yang  dirancang  terdapat delapan  menu,  yaitu  Home,  Daftar
Gejala,  Daftar  Penyakit,  Informasi Jenis  Penyakit,  Input  Gejala,  Hasil Diagnosis,  Bantuan,  dan  Tentang Aplikasi.
Gambar 6. Desain Antarmuka
IMPLEMENTASI DAN

## PEMBAHASAN
Inisialisasi  gejala-gejala  dari penyakit gangguan gizi telah dilakukan  pada  sistem  pakar  yang dibangun. Terdapat 10 gejala dengan  pemberian  kode  unik  di setiap gejalanya yang telah dijabarkan  pada  Tabel  3.  Tujuan dilakukannya  inisialisasi  ini  untuk menyederhanakan ketika proses pembuatan rules serta  penerapan sistem pada kode program. Tabel 3 . Inisialisasi Gejala Kode Gejala G01 G02 G03 G04 G05 G06 Berat badan di bawah rata-rata Berat badan di atas rata-rata Perut buncit Perut cekung
Lengan,  kaki,  dan  dada  terlihat kurus Terdapat  gumpalan  lemak  pada
G07
G08 G09
G10
lengan, kaki dan dada Badan  terasa  lemas  dan  mudah lelah Kepala pusing atau kunang-kunang Terdapat  infeksi  atau  peradangan pada tubuh
Kuku rapuh atau rambut rontok
Pembuatan rules pada  sistem pakar  gangguan  gizi  ini  menggunakan metode forward  chaining atau  runut maju  yaitu  dimulai  dari  penalaran gejala-gejala yang terpilih lalu didapatkan hasil akhir berupa diagnosis penyakit.
Selanjutnya, dilakukan
perhitungan  nilai Certainty  Factor menggunakan salah satu dari 432 rules yang  telah  terbentuk. Rules yang digunakan  sebagai  contoh  perhitungan yaitu  rule  ke-429.  Nilai Certainty Factor pada  setiap  gejala  dihitung menggunakan  rumus  (1)  yang  berasal dari  pengurangan  nilai  MB  dari  nilai MD. 𝐶𝐹[𝑃1, 𝐺1]   =  0,7 –  0,2  =  0,5 𝐶𝐹[𝑃1, 𝐺3]   =  0,6 –  0,2  =  0,4 𝐶𝐹[𝑃1, 𝐺5]   =  0,65 –  0,25  =  0,4 𝐶𝐹[𝑃1, 𝐺7]   =  0,5 –  0,1  =  0,4 𝐶𝐹[𝑃2, 𝐺1]   =  0,8 –  0,2  =  0,6 𝐶𝐹[𝑃2, 𝐺4]   =  0,65 –  0,3  =  0,35 𝐶𝐹[𝑃2, 𝐺5]   =  0,7–  0,2  =  0,5 𝐶𝐹[𝑃2, 𝐺7]   =  0,55 –  0,1  =  0,45 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺2]   =  0,8 –  0,2  =  0,6 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺3]   =  0,65 –  0,2  =  0,45 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺6]   =  0,7 –  0,2  =  0,5 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺7]   =  0,4 –  0,2  =  0,2 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺7]   =  0,7 –  0,1  =  0,6 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺8]   =  0,6 –  0,1  =  0,5 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺10]   =  0,65 –  0,1  =  0,55 𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺7]   =  0,7 –  0,15  =  0,55
𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺8]   =  0,65 –  0,1  =  0,55 𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺9]   =  0,75 –  0,1  =  0,65
Rule ke-429  memiliki  gejala G2, G3, G6, G7, G8, G9, G10 serta hasil diagnosis penyakit P3, P4, P5. Pada  perhitungan  CF  sebelumnya terdapat dua evidence yang berbeda,
maka  dilakukan  kombinasi  setiap gejala sesuai dengan jenis penyakitnya  menggunakan  rumus (2) dan (3).
𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺2]   =  0,6 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺3]   =  0,45 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺2 ∧ 𝐺3]
=  0,6  +  0,45  ∗   (1 −  0,6) =  0,78 (𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1)
𝐶𝐹[𝑃3, 𝐺6]   =  0,5
𝐶𝐹[𝑃3, 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 1 ∧ 𝐺6]
=  0,78  +  0,5 ∗   (1 –  0,78)
=  0,89 (𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2)
𝐶𝐹[𝑃3 , 𝐺7]   =  0,2 𝐶𝐹[𝑃3, 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 2 ∧ 𝐺7] =  0,89  +  0,2
∗   (1 –  0,89)   =  0,912
𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺7]   =  0,6 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺8]   =  0,5 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺7⋀𝐺8]
=  0,6  +  0,5 ∗   ( 1 –  0,6 ) =  0,8 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹[𝑃4, 𝐺10]   =   0,55 𝐶𝐹[𝑃4, 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑⋀𝐺10] =  0,8  +  0,55 ∗   ( 1 –  0,8 )   =  0,91
𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺7]   =  0,55 𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺8]   =  0,55 𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺7 ∧ 𝐺8]
=  0,55  +  0,55 ∗   ( 1 –  0,55 )
=  0,7975 (𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑) 𝐶𝐹[𝑃5, 𝐺9]   =  0,65
𝐶𝐹[𝑃5, 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 ∧ 𝐺9] =  0,7975  +  0,65
∗   ( 1 –  0,7975 ) =  0,929 Dari perhitungan dapat disimpulkan bahwa rule ke-429 memiliki  jenis  penyakit  dengan  nilai Certainty Factor paling besar yaitu P5 atau Anemia Kronis.
Selanjutnya dilakukan
tahap
implementasi metode Certainty  Factor
pada pembangunan sistem pakar gangguan  gizi  anak  balita.  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  dalam pembangunan  sistem  ini  adalah Java .
Terdapat  satu  aktor  pada  sistem  pakar yang dibangun yaitu pengguna.
Gambar  7  merupakan  tampilan  menu navigasi  ketika  pengguna  menekan tombol navigasi drawer .
Gambar 7. Menu Navigasi
Gambar  8  merupakan  tampilan menu  untuk  memilih  gejala.  Terdapat tujuh parameter yang memiliki kelompok  gejalanya  masing-masing. Tujuan  ditetapkannya  parameter  ini yaitu  memudahkan  pengguna  dalam
memilih  gejala-gejala  penyakit  dan memudahkan dalam pembuatan rules  ketika  proses  pembangunan sistem.
Gambar 8. Menu Pilih Gejala Gambar  9  merupakan  hasil diagnosis  yang  ditampilkan  pada pengguna.  Pada  halaman  ini  juga memperlihatkan  daftar  gejala  hasil pilihan pengguna serta hasil diagnosis  penyakit.  Pada  menu akhir  juga  menampilkan  beberapa hasil  diagnosis  gangguan  gizi  anak balita yang memiliki nilai Certainty Factor berbeda, dimana hasil diagnosis yang memiliki nilai terbesar  ditampilkan  pada  baris paling atas sehingga pengguna lebih mudah dalam membaca jenis
penyakit  yang dihasilkan  oleh sistem  diantara  kemungkinan  jenis penyakit lain.
Gambar 9. Menu Hasil Diagnosis
Setelah  sistem  selesai  dibangun,
selanjutnya sistem diujikan menggunakan dua metode yang berbeda  untuk  mengetahui  apakah
sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan fungsinya atau tidak. Pada tahapan ini, metode pengujian pertama menggunakan  metode black-box untuk mengevaluasi fungsionalitas dan tampilan luar sistem. Teknis pengujian yang dilakukan adalah dengan membagikan  kuesioner  kepada  orang tua  pasien  anak  balita  yang  berobat  ke rumah  sakit  atau  tempat  sumber  data penelitian  ini  berasal.  Hasil  pengujian dengan
metode black-box menunjukkan  bahwa  semua  fitur  dan komponen menampilkan keluaran yang
diharapkan dan sesuai dengan fungsionalitasnya.    Dapat  dikatakan bahwa sistem pakar diagnosis gangguan  gizi  pada  anak  balita  dapat digunakan sebagaimana mestinya.
Selain itu, metode pengujian kedua juga  ditambahkan  yaitu  menggunakan perhitungan  akurasi  dengan  tujuan
mengetahui  ketepatan  sistem  dalam mengidentifikasi penyakit gangguan gizi pada balita. Pengambilan sampel rules secara  acak  dilakukan untuk  menguji  kebenaran  antara hasil diagnosis sistem dengan pendapat  pakar  gizi.  Dari  100 rules yang  diujikan,  sebanyak  92 rules telah  sesuai  dengan  pendapat  pakar gizi dan 8 rules sisanya tidak sesuai. Tabel 4 merupakan hasil perhitungan  kebenaran  dari  sistem yang dihitung menggunakan confusion matrix .
Tabel 4 . Kalkulasi Akurasi
Jenis
Identifikasi TP TN FP FN Diagnosis
Gangguan Gizi 92 0 8 0
Dari  tabel  kalkulasi  tersebut,
didapatkan hasil
perhitungan akurasi  dari  sistem  sebesar  92%. Dapat  dikatakan  bahwa  sistem pakar  dapat  mendiagnosis  atau mengidentifikasi penyakit gangguan gizi balita dengan baik.

## KESIMPULAN
Metode Certainty  Factor dapat diimplementasikan pada sistem pakar untuk mengetahui hasil diagnosis gangguan gizi anak balita. Sistem  pakar  ini  dapat  digunakan dengan  baik,  dibuktikan  dengan
adanya  perbandingan  hasil  antara sistem  dengan  pendapat  pakar  gizi. Pengujian  dilakukan  pada  100  sampel rules yang  dipilih  acak,  dimana sebanyak  92 rules telah  sesuai  dengan pendapat pakar gizi dan 8 rules sisanya
tidak  sesuai.  Dari  hasil  pengujian menggunakan confusion matrix
didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  92%.
Sedangkan  dari  hasil  pengujian  sistem menggunakan metode black-box , sistem pakar yang dibangun telah layak digunakan sebagaimana
fungsionalitasnya dan memberikan keluaran yang diharapkan.
DAFTAR PUSTAKA [1] Hermanto, “ Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode  Certainty  Factor ,” J. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 250–257, 2021, doi: https://doi.org/10.1234/jik.v5i2. 520.
[2] I.  G.  Pratiwi  and  D.  A.  Restanty, “P enerapan  Aplikasi  Berbasis
Android  Status  Gizi  Balita Terhadap Pengetahuan Ibu Dalam  Pemantauan  Status  Gizi Anak  Usia  12-24  Bulan ,” J. Kebidanan  Akad.  Kebidanan Jember ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  8–14, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal-
akbidjember.ac.id/index.php/jka kj/article/view/13. [3] R. Fitri Kartika, S. Fatimah, and M. Rahfiludin Zen, “ Analisis FAktor-Faktor Yang Mempengaruhi Status Gizi
Balita  Suku  Anak  Dalam (SAD)  (Studi  di  Wilayah Kerja  Puskesmas  Pematang Kabau Kecamatan Air Hitam Kabupaten Sarolangun Jambi) ,” J.  Kesehat.  Masy. , vol.  5,  no.  4,  pp.  752–758,
2017. [4] S.  Kostanjevec,  J.  Jerman,  and V. Koch, “N utrition knowledge  in  relation  to  the eating behaviour and attitudes of Slovenian schoolchildren ,” Nutr.  Food Sci. ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  564– 572, 2013, [Online]. Available: https://www.emerald.com/ins ight/content/doi/10.1108/NFS -10-2012-0108/full/html. [5] S.  Nugraha,  “S istem  Pakar Diagnosis  Gizi  Pada  Balita Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Mesin Inferensi Forward Chaining  Berbasis  Website ,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.
167–175, 2018, [Online].
Available: https://ejournal.itn.ac.id/inde x.php/jati/article/view/1264.
[6] K.  E.  Setyaputri,  A.  Fadlil,  and S.  Sunardi,  “ Analisis  Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit THT ,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.
10,  no.  1,  pp.  30–35,  2018, doi:
10.15294/jte.v10i1.14031.
[7] M.  R.  Handoko  and  Neneng,
“S istem Pakar Diagnosa
Penyakit  Selama  Kehamilan Menggunakan  Metode  Naive
Bayes Berbasis Web ,” J. Teknol.
dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 50–58, 2021, doi: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i 1.739. [8] M.  Hairil  Alle,  R.  Ansar,  H. Kurniadi  Sirajuddin,  P.  Studi Manajemen Informatika Politeknik Sains, and T. Wiratama Maluku Utara, “ Expert Disease Detection System  in  Rice  Plants  Using Forward Chaining Method Web-Based  in  Subaim  Village ,
Wasile District,” IJIS Indones. J.
Inf.  Syst. ,  vol.  6,  no.  April,  pp.
13–24, 2021.
[9] R. Rambe, “ Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kanker
Usus  Besar  pada  Manusia dengan  Menerapkan  Metode
Hybrid  Case  Based ,” J.  Ris. Komput. , vol. 6, no. 6, pp. 606–
611, 2019.
[10] A.  U.  Bani  and  F.  Nugroho,
“S istem Pakar Dalam Diagnosa Penyakit Tuberkulosis Otak Menggunakan Metode Certainty  Factor ,” J.  Media
Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.
4,  pp.  1170–1174,  2020,  doi:
10.30865/mib.v4i4.2507.
[11] W. U. Setiabudi, E. Sugiharti, and F.  Y.  Arini,  “E xpert  System Diagnosis Dental Disease Using Certainty  Factor  Method,”  Sci.
J.  Informatics ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 43–50, 2017, DOI: 10.15294/sji.v4i1.8463. [12] A.  Arafat,  Y.  Amrozi,  and  M.  N. Syafrizal, “ Manajemen Pengetahuan Versus Sistem Pakar, Tantangan Dalam
Mewujudkan Bisnis Berkelanjutan ,” Nusant.  J. Comput. Its Appl. , vol. 6, no.
1,  pp.  1–9,  2021,  doi: http://dx.doi.org/10.36564/nj ca.v6i1.203.