Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 8, Nomor 1, Maret 2024, hal. 25 - 37 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA
Aridhanyati Arifin 1 dan Rahadian Kurniawan 2
1,2 Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia E-mail: aridhanyati@uii.ac.id, rahadiankurniawan@uii.ac.id

## Abstract
It is possible to predict nutrition issues and growth disorders in children as early as infancy, including the likelihood of stunting, wasting, and underweight. Posyandu is one  of  the  divisions  tasked  with  overseeing  the  growth  and  nutritional  status  of children within the Indonesian healthcare system. Posyandu Kelurahan Tirtorahayu's information technology is currently restricted to the process of digitizing documents by  switching  from  manual  to  digital  recording.  Infant  nutrition  and  development assessments  should  be  supplemented  by  computer  technology  that  integrates  the anthropometric knowledge of the kid. Fuzzy logic is one of the AI methods used to model issues with infant development. In this research, the Fuzzy Inference System (FIS)  method  of  Tsukamoto  will  be  used  to  address  the  creation  of  decision- supporting models for the evaluation of nutritional circumstances and development of  infants.  The  problem-identification,  data  gathering,  knowledge  extraction, modeling, and techniques of resolution, as well as model testing, are all parts of the research phase. Based on the findings of the tests, it can be said that the application of FIS Tsukamoto can result in a reliable decision-supporting model with accuracy ratings of 94% for determining the baby's nutritional status, 91% for determining growth conditions based on BB/U, and 91% for TB/U-based growth conditions.
Keywords:  Decision  Support  Model,  FIS  Tsukamoto,  Toddler  Nutritional Conditions, Toddler Growth

## Abstrak
Masalah  gizi  dan  gangguan  pertumbuhan  seperti  risiko stunting,  wasting dan underweight pada anak dapat diantisipasi sejak dini. Sistem pelayanan kesehatan di Indonesia  menjadikan  Posyandu  sebagai  salah  satu  unit  yang  bertugas  memantau pertumbuhan dan status gizi anak. Teknologi informasi yang dimiliki oleh Posyandu Kelurahan Tirtorahayu  masih  terbatas  pada  aktivitas  digitalisasi  dokumen  dengan mengubah aktivitas pencatatan manual menjadi digital. Evaluasi terhadap status gizi dan  perkembangan  balita  perlu  didukung  oleh  suatu  teknologi  komputer  yang menghimpun  pengetahuan-pengetahuan  terkait  antropometri  anak.  Salah  satu pendekatan AI untuk memodelkan masalah terkait perkembangan balita dalah logika fuzzy .  Makalah  ini  akan  membahas  desain  model  pendukung  keputusan  untuk penilaian kondisi gizi dan perkembangan balita dengan menerapkan metode Fuzzy Inference  System (FIS)  Tsukamoto.  Tahapan  penelitian  terdiri  atas  identifikasi masalah,  pengumpulan  data,  ekstraksi  pengetahuan,  pemodelan  dan  metode pemecahan serta pengujian model. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  FIS  Tsukamoto  dapat  menghasilkan  model pendukung  keputusan  yang  akurat  yakni  memiliki  akurasi  sebesar  94%  dalam menilai  status  gizi  balita,  akurasi  91%  dalam  menilai  kondisi  pertumbuhan

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA
berdasarkan BB/U dan akurasi 91% untuk kondisi pertumbuhan berdasar TB/U.
Kata Kunci: Model Pendukung Keputusan, FIS Tsukamoto,  Kondisi Nutrisi Balita, Pertumbuhan Balita

## 1. Pendahuluan
Fakta menunjukkan lebih dari dua juta anak menderita gizi buruk dan lebih dari tujuh juta balita mengalami stunting [1]. Menurut Laporan Status Gizi Indonesia (SSGI) pada tahun 2021, satu dari empat balita di Indonesia mengalami stunting dengan prevalensi sebesar 24,4% [2]. Kasus stunting di Provinsi DIY berdasarkan data 2023 sebesar 16,4%, khususnya di kabupaten Kulon Progo, prevalensinya naik sebesar 15,8 % [3]
Masalah  gizi  dan  gangguan  pertumbuhan  seperti  risiko stunting,  wasting dan underweight pada  anak  dapat  diantisipasi  sejak  dini.  Sistem  pelayanan  kesehatan  di Indonesia  menjadikan  Posyandu  sebagai  salah  satu  unit  yang  mendukung  pelayanan kesehatan ibu dan balita. Salah satu program Posyandu adalah  pemeriksaan  kesehatan bayi  dan  balita  untuk  memantau  pertumbuhan  dan  status  gizi  anak.  Posyandu menggunakan  indeks  antropometri  yang  ditetapkan  pemerintah  melalui  Peraturan Menteri Kesehatan (PMK) RI no. 2 tahun 2020 [4] untuk menilai dan melakukan evaluasi terhadap  status  gizi  dan  pertumbuhan  anak  dengan  interpretasi  menggunakan  standar deviasi unit atau Z-Score.
Kelurahan  Tirtorahayu  merupakan  sebuah  kelurahan  yang  terletak  di  Kapanewon Galur, Kabupaten Kulon Progo. Terdapat 14 posyandu yang berada dalam wilayah kerja Kelurahan Tirtorahayu. Posyandu yang berada di wilayah kerja Kelurahan Tirtorahayu berfokus  dalam  melakukan  pengentasan  masalah  gizi  anak  dan  pertumbuhannya. Prosedur yang berjalan selama ini,  bayi/balita ditimbang berat badannya (BB) dan diukur panjang/tinggi (PB/TB) badannya. Selanjutnya, hasil pengukuran beserta interpretasinya dicatat  ke  dalam  sebuah  Sistem  Informasi  Posyandu  yang  dimiliki  oleh  kelurahan tersebut.  Namun, teknologi informasi yang dimiliki oleh Kelurahan Tirtorahayu ini masih terbatas  pada  aktivitas  digitalisasi  dokumen  dengan  mengubah  aktivitas  pencatatan manual  menjadi  digital.  Evaluasi  terhadap  status  gizi  dan  perkembangan  balita  perlu didukung  oleh  suatu teknologi  komputer  yang menghimpun  pengetahuan-pengetahuan terkait  antropometri  anak.  Berdasarkan  basis  pengetahuan  yang  dimilikinya,  teknologi tersebut  dapat  memberikan  interpretasi  penilaian  terhadap  status  gizi  dan  kondisi pertumbuhan balita dengan memanfaatkan Artificial Intelligence (AI).
Sebelum  teknologi  tersebut  dibangun,  diperlukan  suatu  kajian  untuk  mendesain model  pendukung  keputusan  untuk  penilaian  kondisi  gizi  dan  perkembangan  balita berbasis AI. Salah satu pendekatan untuk memodelkan masalah berbasis AI adalah logika fuzzy. Pemodelan dengan logika fuzzy dipilih karena karakteristik data-data indeks gizi dan data-data perkembangan balita memiliki karakter nilai kabur (tidak memiliki batasan nilai yang tegas). Kategori status gizi yang terdapat dalam indikator antropometri yang digunakan pemerintah menggunakan interpretasi linguistik misalnya gizi buruk, gizi baik atau berat kurang, berat ideal, berat lebih dan seterusnya. Interpretasi linguistik tersebut memiliki  karakter  nilai  kabur  yang  sesuai  dengan  karakter  masalah  yang  dapat dimodelkan  dengan  logika  fuzzy.  Himpunan  fuzzy  memberikan  dukungan  terhadap interpretasi linguistik tersebut. Penilaian terhadap status  gizi dan perkembangan balita dapat ditarik menggunakan kaedah-kaedah fuzzy.
Selain itu, tren penelitian sejenis dalam rentang 5 tahun ini banyak menggunakan pendekatan Fuzzy dan terbukti dapat memberikan model keputusan dengan akurasi yang
tinggi.  Berdasarkan  kajian  terhadap  18  penelitian  terdahulu  diketahui  bahwa  Logika Fuzzy memodelkan status gizi dengan akurasi 95% untuk 20 sampel data [5]. Penentuan status gizi pada usia anak di bawah tiga tahun (batita) dengan Fuzzy Inference System (FIS)  Sugeno  mencapai  akurasi  40%  untuk  30  sampel  data  [6]  dan  FIS  Mamdani mencapai  akurasi  81%  [7].  Namun  dalam  penelitian  lainnya  FIS Tsukamoto  memiliki hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan FIS Mamdani dalam menentukan status gizi batita  (bawah  tiga  tahun)  [8].  Untuk  kasus  anak  bawah  lima  tahun  (balita),  beberapa metode  FIS  digunakan  dalam  penilaian  status  gizi  seperti  FIS  Tsukamoto  [9]  dengan akurasi  82,75%  [10]  hingga  100%  [11],  FIS  Mamdani  [16]  dan  FIS  Sugeno  dengan akurasi 62,3% [12]. Selain itu penilaian kondisi gizi balita dengan Fuzzy Tahani memiliki akurasi 85,7% untuk 35 sampel data [13]. Beberapa metode FIS juga digunakan untuk memantau  pertumbuhan  balita,  seperti  metode  Sugeno  dengan  akurasi  81,8%  dari  80 sampel data [14] dan metode Tsukamoto [15]. Beberapa metode FIS juga memberikan hasil yang baik dalam mendiagnosa gizi buruk [17], malnutrisi[18], kebutuhan gizi bayi MPASI[19], kecukupan gizi [20]dan penanganan gizi balita [21].
Berdasarkan  kajian  penelitian  terdahulu,    FIS  Tsukamoto  dapat  memberikan pemecahan  model  dengan  akurasi  yang  paling  tinggi  diantara  metode-metode Fuzzy lainnya.  Oleh  karena  itu,  metode  pemecahan  yang  dipilih  adalah  metode  Tsukamoto. Alasan  lainnya  adalah  FIS  Tsukamoto  memiliki  penalaran  solusi  yang  sesuai  dengan karakter  masalah.  Penelitian  ini  akan  melengkapi  penelitian-penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya dengan menggabungkan dua fokus permasalahan yakni penilaian status gizi dan evaluasi perkembangan balita. Makalah ini membahas terkait desain model pendukung  keputusan  untuk  penilaian  kondisi  gizi  dan  perkembangan  balita  dengan menerapkan  metode  FIS  Tsukamoto.  Tujuannya  adalah  menguraikan  penerapan  FIS Tsukamoto sehingga dihasilkan model pendukung keputusan untuk menilai kondisi gizi dan pertumbuhan balita. Tujuan berikutnya adalah melihat seberapa besar akurasi dari model yang dihasilkan dalam memberikan rekomendasi keputusan. Selanjutnya, model keputusan  ini  akan  dikembangkan  menjadi  sistem  pendukung  keputusan  (SPK). Kehadiran  teknologi  tersebut  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  penilaian  status gizi  dan  perkembangan  balita  serta  membantu  kinerja  petugas  Posyandu  dalam memberikan arahan terhadap kondisi balita yang tidak ideal secara lebih efektif.

## 2. Metode Penelitian
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  14  Posyandu  di  Kelurahan  Tirtorahayu, Kapanewon Galur, Kabupaten Kulon Progo, Provinsi Yogyakarta, Indonesia. Penelitian dilakukan  selama  4  bulan.  Ringkasan  tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1.

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA

## Gambar 1.  Tahapan Penelitian
2.1 Identifikasi Masalah
Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  mendalami  proses  penetapan  status  gizi  dan evaluasi pertumbuhan balita sesuai dengan mekanisme yang terjadi di seluruh Posyandu Kelurahan Tirtorahayu. Objek penelitian adalah anak usia 0 s/d 60 bulan dengan jumlah sampel  sebanyak  32  data  dengan  rincian  11  anak  perempuan  dan  21  anak  laki-laki. Ringkasan data anak dapat dilihat di Tabel 1.
Data-data yang dikumpulkan merupakan standar penilaian gizi anak berdasar standar antropometri  merujuk  pada  PMK  no  2  tahun  2020  [24].  Data-data  tersebut  diperoleh melalui  teknik  wawancara  kepada  petugas  posyandu.  Data-data  berupa  data  sekunder meliputi : data berat badan (BB); panjang badan (PB) untuk anak usia 0 s/d 24 bulan; tinggi badan (TB) untuk anak usia di atas 24 bulan hingga 60 bulan; nilai Z-Score untuk BB/U (berat badan per usia), BB/TB (berat badan per tinggi badan) atau BB/PB (berat badan  per  panjang  badan).  Nilai  Z-Score  akan  digunakan  sebagai  pembanding  dalam proses pengujian akurasi model.
Tabel 1. Data Anak Data ke JK Umur (Bln) BB (kg) PB-TB (cm) 1 L 1 3.9 52 2 L 1 3.9 52 …. … … … … … … … … … 26 L 26 14.3 91.5 28 L 31 10.3 89
29 L 36 10 82 30
L 49 29 110
31 P 60 13.4 92
32 P 60 13.8 99

## 2.2 Kajian Literatur
Kajian dilakukan dengan mencari sejumlah referensi sebagai landasan teori dan kajian  terhadap  penelitian  terdahulu.  Referensi  yang  menjadi  landasan  teori  berkaitan dengan sistem fuzzy, Fuzzy Inference System (FIS), pemodelan keputusan, penilaian gizi dan  perkembangan  balita  berdasarkan  standar  Antropometri  yang  telah  ditetapkan pemerintah. Menurut Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia No 2 tahun 2020, standar antropometri adalah standar yang digunakan untuk menilai status gizi dan tren pertumbuhan  dengan  mengumpulkan  data  tentang  ukuran,  proporsi,  dan  komposisi tubuh[24]. Standar ini bergantung pada berat badan dan tinggi badan terdiri atas 4 indeks yaitu (1) indeks berat badan menurut umur (BB/U), (2) indeks tinggi badan menurut umur (TB/U) atau panjang badan menurut umur (PB/U), (3) indeks berat badan menurut tinggi badan (BB/TB) atau berat badan menurut panjang badan (BB/PB) dan (4) indeks massa tubuh  menurut  umur  (IMT/U).  Hanya  saja,  penilaian  status  gizi  hanya  menggunakan indeks  1,2  dan  3  saja  dianggap  cukup  menurut  penjelasan  penilaian  status  gizi  pada
Peraturan  Menteri  Kesehatan  tersebut  [24].    Alat  yang  umumnya  digunakan  untuk mengukur antropometri anak adalah Z-Score. Pada Z-score, status gizi didasarkan pada nilai standar deviasi[25].
Penelitian  terdahulu  dilakukan  dengan  mencari  sejumlah  jurnal  yang  berkaitan dengan  domain  penelitian  dalam  rentang  7  tahun  terakhir  yang  menggunakan  bahasa Indonesia dan Inggris. Tujuannya untuk melihat fokus penelitian, model keputusan dan metode pemecahan. Tools pencarian menggunakan Google Scholar menggunakan kata kunci sebagai berikut: ‘FIS+status gizi balita’; ‘SPK+Status nutrisi’; ‘Sis Pakar +Status pertumbuhan;  ‘SPK+  FIS+status  gizi  balita’,  ‘ Determining  Nutritional  Status  of Toddlers ’. Hasil pencarian diperoleh 61 literatur. Lalu disaring menjadi 25 literatur yaitu 20 jurnal berbahasa Indonesia dan 5 jurnal berbahasa Inggris lalu disaring lagi menjadi 18 literatur yang fokus membahas metode-metode Fuzzy.
2.3 Ekstraksi Pengetahuan
Ekstraksi  dilakukan  dengan  mengambil  pengetahuan  dari  Peraturan  Menteri Kesehatan  No  2  tahun  2020  tentang  Standar Antropometri Anak  [4].  Menurut  standar tersebut,  penilaian  atas status  gizi  anak  dan  pertumbuhannya  diukur  berdasarkan  pada parameter berat badan menurut umur (BB/U); panjang/tinggi badan menurut umur (PB/U atau  TB/U);  berat  badan  menurut  panjang/tinggi  badan  (BB/PB  atau  BB/TB)  dengan mempertimbangkan  jenis  kelamin  anak.  Selain  itu,  ekstraksi  pengetahuan  terkait pemodelan keputusan berdasarkan disiplin ilmu informatika dengan berkonsultasi kepada pakar Informatika Medis.

## 2.4 Pemodelan dan Metode Pemecahan
Data-data  yang  memiliki  karakteristik  fuzzy  akan  dimodelkan  ke  dalam  himpunan fuzzy  yang  menjadi  input  fuzzy.  Tahap  selanjutnya  adalah  perhitungan  solusi menggunakan  teknik-teknik  penyelesaian  dalam  FIS  Tsukamoto.  Metode  Tsukamoto digunakan untuk menilai kondisi gizi anak berdasarkan BB/TB dan keadaan pertumbuhan berdasarkan BB/U dan TB/U.
Tahapan pemecahan dalam FIS Tsukamoto yaitu [22]:
a) Fuzzifikasi    yaitu  proses  untuk  membentuk  himpunan  fuzzy  dengan  cara mengubah  data-data  BB/U,  TB/U  dan  BB/TB  yang  bernilai crisp menjadi variabel fuzzy menggunakan fungsi keanggotan.
b) Pembentukan aturan fuzzy. Aturan FIS Tsukamoto mengikuti model IF (x is A) AND  (y  is  B)  THEN  (z  is  C). Adapun A,  B  dan  C  adalah  himpunan  fuzzy. Sedangkan x,y, dan z adalah variabel fuzzy.
c) Mesin  inferensi,  yaitu  proses  untuk  mendapatkan  nilai  alpa  predikat ( 𝛼_𝑝𝑟𝑒𝑑) dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasi.
d) Defuzzifikasi adalah proses untuk mendapatkan nilai Z dengan mencari rata-rata terbobot menggunakan rumus (1).
𝑍 = ∑ 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑚 𝑗=1 𝛼_𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑖 ∗ 𝑧 𝑗 ∑ 𝑛 𝑖=1 𝛼_𝑝𝑟𝑒𝑑 𝑖
(1)
2.5 Pengujian Model
Pengujian  model  yaitu  melakukan  pengujian  terhadap  model  pendukung  keputusan menggunakan sejumlah data balita Posyandu dengan cara membandingkan hasil keluaran dari  model  dengan  hasil  perhitungan  menggunakan  standar  z-score  yang  selama  ini

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA
dilakukan. Tingkat validitas model ditentukan dengan menghitung Overall Accuracy [23] menggunakan persamaan (2).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 × 100% (2)
Diketahui:
• TP:  True  Positif,  jika  hasil  pengujian  cara  konvensional  dan  menggunakan  model SPK hasilnya sama-sama positif (status gizi baik, pertumbuhan BB atau TB ideal)
• TN: True Negatif, jika hasil pengujian dengan cara konvensional dan menggunakan model SPK hasilnya sama-sama negatif (status gizi tidak baik, pertumbuhan BB atau TB tidak ideal)
• FP:  False  Positif,  jika  pengujian  dengan  cara  konvensional  hasilnya  negatif  (status gizi tidak baik, pertumbuhan BB atau TB tidak ideal) tetapi menggunakan model SPK hasilnya positif (status gizi baik, pertumbuhan BB atau TB ideal)
• FN: False Negatif, jika pengujian dengan cara konvensional hasilnya positif (status gizi baik, pertumbuhan BB atau TB ideal) tetapi menggunakan model SPK hasilnya negatif (status gizi tidak baik, pertumbuhan BB atau TB tidak ideal)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  proses  pemodelan  fuzzy  dan  pengujian  terhadap model.
3.1 Proses Pemodelan Fuzzy
Proses pemodelan fuzzy uraiannya sebagai berikut:
1) Pembentukan himpunan fuzzy Variabel-variabel  fuzzy  untuk  menentukan  status  gizi  anak  dan  kondisi pertumbuhannya  terdiri  atas  variabel  input  dan  variabel  output.  Rinciannya  dapat dilihat dalam Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Variabel Input Fuzzy dan Himpunannya Variabel Input Himpunan Range Kurva Fungsi Keanggotaan Usia Bayi 1 {0; 6; 12} Bahu kiri Bayi 2 {6; 12; 24} Segitiga Baduta {12;24;60} Segitiga Balita {24; 60; 66 } Bahu kanan BB1-Lk Rendah {0; 2.7; 3.3} Bahu kiri Sedang {2.7; 3.3; 7.9} Segitiga Lebih {3.3; 7.9} Bahu kanan BB2-Lk Rendah {0; 6.7; 8.3} Bahu kiri Sedang {6.7; 8.3; 9.6} Segitiga Lebih {8.3; 9.6} Bahu kanan BB3-Lk Rendah {0; 8.6; 9.7} Bahu kiri Sedang {8.6; 9.7; 13.6} Segitiga Lebih {9.7; 13.6} Bahu kanan BB4-Lk Rendah {0; 8.8; 15.5} Bahu kiri Sedang {8.8; 15.5; 21} Segitiga Lebih {15.5; 21} Bahu kanan BB1-Pr Rendah {0; 2.6; 3.2} Bahu kiri Sedang {2.6; 3.2; 8} Segitiga Lebih {3.2; 8} Bahu kanan
Variabel Input Himpunan Range Kurva Fungsi Keanggotaan BB2-Pr Rendah {0; 6; 6.8} Bahu kiri Sedang {6; 6.8; 10} Segitiga Lebih {6.8; 10} Bahu kanan BB3-Pr Rendah {0; 8.1; 9.5} Bahu kiri Sedang {8.1; 9.5; 13} Segitiga Lebih {9.5; 13} Bahu kanan BB4-Pr Rendah {0; 8.2; 11.5} Bahu kiri Sedang {8.2; 11.5; 21} Segitiga Lebih {11.5; 21} Bahu kanan PB1-Lk Pendek {0; 44; 50} Segitiga Sedang {44; 50; 74} Bahu kanan Tinggi {50; 74} Segitiga PB2-Lk Pendek {0; 61; 70} Bahu kiri Sedang {61; 70; 83} Segitiga Tinggi {70; 83} Bahu kanan TB3-Lk Pendek {0; 69.6; 72} Bahu kiri Sedang {69.6; 80; 97} Segitiga Tinggi {80; 97} Bahu kanan TB4-Lk Pendek {0; 78.5; 85} Bahu kiri Sedang {78.5; 85; 124} Segitiga Tinggi {85; 124} Bahu kanan PB1-Pr Pendek {0; 43.5; 49} Bahu kiri Sedang {43.5; 49; 72.6} Segitiga Tinggi {49; 72.6} Bahu kanan PB2-Pr Pendek {0; 60; 65} Bahu kiri Sedang {60; 65; 82} Segitiga Tinggi {65; 82} Bahu kanan TB3-Pr Pendek {0; 67; 68.9} Bahu kiri Sedang {67; 68.9; 96} Segitiga Tinggi {68.9; 96} Bahu kanan TB4-Pr Pendek {0; 76; 80} Bahu kiri Sedang {76; 80;123} Segitiga Tinggi {80; 123} Bahu kanan Tabel 3. Variabel Ouput Fuzzy dan Himpunannya Variabel Output Himpunan Range Kurva Fungsi Keanggotaan TumbuhBB1-Lk Underweight {0; 1.9; 7.1} Bahu kiri Ideal {1.9; 7.1; 10.9} Segitiga Overweight {7.1; 10.9} Bahu Kanan TumbuhBB2-Lk Underweight {0; 5.9; 6.7} Bahu kiri Ideal {5.9; 6.7; 7.7} Segitiga Overweight {6.7; 7.7; 13.3} Bahu Kanan TumbuhBB3-Lk Underweight {0; 7.1; 8.6} Bahu kiri Ideal {7.1; 8.6; 12.2} Segitiga Overweight {8.6; 12.2; 17.1}  Bahu Kanan TumbuhBB4-Lk Underweight {0; 8.8; 11} Bahu kiri Ideal {8.8; 11; 24.2} Segitiga Overweight {11; 18.3; 28} Bahu Kanan TumbuhBB1-Pr Underweight {0; 1.9; 2.7} Bahu kiri Ideal {1.9; 2.7; 7} Segitiga Overweight {2.7; 7; 10.7} Bahu Kanan TumbuhBB2-Pr Underweight {0; 5.9; 6.1} Bahu kiri Ideal {5.9; 6.1; 7} Segitiga Overweight {6.1; 7; 13.3} Bahu Kanan TumbuhBB3-Pr Underweight {0; 7; 8.1} Bahu kiri Ideal {7; 8.1; 12} Segitiga

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA
Over Weight {8.1; 12; 17.2} Bahu Kanan TumbuhBB4-Pr Underweight {0; 8; 11.5} Bahu kiri Ideal {8; 11.5; 18.2} Segitiga Over Weight {11.5; 18.2; 30} Bahu Kanan TumbuhPB1-lk Stunted {0; 44; 47} Bahu kiri Ideal {44; 47; 60.5} Segitiga Tinggi {47; 60.5; 74} Bahu Kanan TumbuhPB2-lk Stunted {0; 61; 64} Bahu kiri Ideal {61; 64; 78} Segitiga Tinggi {64; 78; 83} Bahu Kanan TumbuhTB3-lk Stunted {0; 69.6; 72.1} Bahu kiri Ideal {69.6; 72.1; 81.7}  Segitiga Tinggi {72.1; 81.7; 110}  Bahu Kanan TumbuhTB4-lk Stunted {0; 78.6; 81} Bahu kiri Ideal {78.6; 81; 100} Segitiga Tinggi {81; 100; 124} Bahu Kanan TumbuhPB1-Pr Stunted {0; 43; 46} Bahu kiri Ideal {43; 46; 60} Segitiga Tinggi {46; 60; 72.5} Bahu Kanan TumbuhPB2-Pr Stunted {0; 60; 62} Bahu kiri Ideal {60; 62; 74} Segitiga Tinggi {62; 74; 81.7} Bahu Kanan TumbuhTB3-Pr Stunted {0; 67; 69} Bahu kiri Ideal {67; 69; 75} Segitiga Tinggi {69; 75; 110} Bahu Kanan TumbuhTB4-Pr Stunted {0; 75; 79} Bahu kiri Ideal {75; 79; 99} Segitiga Tinggi {79; 99; 123} Bahu Kanan StatGizi1-Lk Wasted {0; 1.9; 7.9} Bahu kiri Baik 1.9; 7.9; 12} Segitiga Obesitas { 7.9; 12} Bahu Kanan StatGizi2-Lk Wasted {0; 5.9; 9} Bahu kiri Baik {5.9; 9; 14.3} Segitiga Obesitas {9; 14.3} Bahu Kanan StatGizi3-Lk Wasted {0; 9.6; 17} Bahu kiri Baik {9.6; 17; 24} Segitiga Obesitas {17; 24} Bahu Kanan StatGizi4-Lk Wasted {0; 5.9; 17} Bahu kiri Baik {5.9; 17; 30} Segitiga Obesitas {17; 30} Bahu Kanan StatGizi1-Pr Wasted {0; 1.9; 7.3} Bahu kiri Baik {1.9; 7.3; 11.7} Segitiga Obesitas {7.3; 11.7} Bahu Kanan StatGizi2-Pr Wasted {0; 5.3; 8.6} Bahu kiri Baik {5.3; 8.6; 13.2} Segitiga Obesitas {8.6; 13.2} Bahu kanan StatGizi3-Pr Wasted {0; 7.1; 15} Bahu kiri Baik {7.1; 15; 24} Segitiga Obesitas {15; 24} Bahu kanan StatGizi4-Pr Wasted {0; 5.6; 18} Bahu kiri Baik {5.6; 18; 31} Segitiga Obesitas {18; 31} Bahu kanan

## 2) Pembentukan Aturan Fuzzy
Aturan penentuan status gizi berdasarkan BB/TB ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Aturan penentuan status gizi berdasarkan BB/TB
Aturan  pertumbuhan balita berdasarkan  tinggi badan  per  usia  (TB/U)  ditampilkan  dalam Tabel 6 dan aturan pertumbuhan balita berdasarkan berat badan per usia (BB/U) ditampilkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Aturan Pertumbuhan berdasar BB/U R  Usia BB BB/U R Usia BB BB/U 1  Bayi 1  Rendah Underweight 7 Baduta Rendah Underweight 2  Bayi 1  Sedang Ideal 8 Baduta  Sedang Ideal 3  Bayi 1  Lebih Overweight 9 Baduta  Lebih Overweight 4  Bayi 2  Rendah Underweight 10 Balita Rendah Underweight 5  Bayi 2  Sedang Ideal 11 Balita Sedang Ideal 6  Bayi 2  Lebih Overweight 12 Balita Lebih Overweight Tabel 6. Aturan Pertumbuhan berdasar TB/U Rule  Usia PB PB/U Rule Usia PB PB/U 1  Bayi 1 Pendek Stunted 7 Baduta  Pendek Stunted 2  Bayi 1 Sedang Ideal 8 Baduta  Sedang  Ideal 3  Bayi 1 Tinggi Tinggi 9 Baduta  Tinggi  Tinggi 4  Bayi 2 Pendek Stunted 10 Balita Pendek Stunted 5  Bayi 2 Sedang Ideal 11 Balita Sedang  Ideal 6  Bayi 2 Tinggi Tinggi 12 Balita Tinggi Tinggi 3.2 Pengujian Model R Usia BB TB Stat BB/TB  R Usia BB TB  Stat BB/TB 1 Bayi 1  Rendah  Pendek Wasted 19  Baduta  Rendah  Pendek Wasted 2 Bayi 1  Rendah  Sedang Wasted 20  Baduta  Rendah  Baik Wasted 3 Bayi 1  Rendah  Tinggi  Baik 21  Baduta  Rendah  Tinggi Baik 4 Bayi 1  Sedang  Pendek Wasted 22  Baduta  Sedang  Pendek Wasted 5 Bayi 1  Sedang  Sedang  Baik 23  Baduta  Sedang  Sedang Baik 6 Bayi 1  Sedang  Tinggi  Baik 24  Baduta  Sedang  Tinggi Baik R  Usia BB TB Stat BB/TB  R  Usia BB TB  Stat BB/TB 7 Bayi 1  Lebih Pendek  Obesitas  25  Baduta  Lebih Pendek  Obesitas 8 Bayi 1  Lebih Sedang  Obesitas  26  Baduta  Lebih Sedang  Obesitas 9 Bayi 1  Lebih Tinggi  Baik 27  Baduta  Lebih Tinggi Baik 10  Bayi 2  Rendah  Pendek Wasted 28  Balita  Rendah  Pendek Wasted 11  Bayi 2  Rendah  Sedang Wasted 29  Balita  Rendah  Sedang Wasted 12  Bayi 2  Rendah  Tinggi  Baik 30  Balita  Rendah  Tinggi Baik 13  Bayi 2  Sedang  Pendek Wasted 31  Balita  Sedang  Pendek Wasted 14  Bayi 2  Sedang  Sedang  Baik 32  Balita  Sedang  Sedang Baik 15  Bayi 2  Sedang  Tinggi  Baik 33  Balita  Sedang  Tinggi Baik 16  Bayi 2  Lebih Pendek  Obesitas  34  Balita  Lebih Pendek  Obesitas 17  Bayi 2  Lebih Sedang  Obesitas  35  Balita  Lebih Sedang  Obesitas 18  Bayi 2  Lebih Tinggi  Baik 36  Balita  Lebih Tinggi Baik

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  penilaian  status  gizi  dan perkembangan balita yang direkomendasikan oleh model pendukung keputusan dengan hasil  status  gizi  dan  perkembangan  menurut  antropometri  yang  digunakan  oleh  pakar. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dapat  ditentukan  tingkat  akurasi  dari  model keputusan  dengan  menghitung  nilai Overall  Accuracy .  Tabel  7  berisi  hasil  pengujian penilaian  status  gizi  balita  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  model  SPK  FIS Tsukamoto  dan  nilai  aktual  dari  perhitungan  konvensional.  Berdasarkan Tabel  7  pada penilaian status gizi balita berdasarkan BB/TB dapat diketahui nilai TP =24, TN=6, FP=2 dan FN=0.
Tabel 7. Hasil Pengujian Model SPK untuk Penilaian Status Gizi Balita
Data  Prediksi  Aktual Outcome Data Prediksi Aktual Outcome 1 1 1 TP 17 1 1 TP 2 1 1 TP 18 1 1 TP 3 1 1 TP 19 1 1 TP 4 1 1 TP 20 1 1 TP 5 1 1 TP 21 1 1 TP 6 1 1 TP 22 1 1 TP 7 1 1 TP 23 1 1 TP 8 1 1 TP 24 1 1 TP 9 1 1 TP 25 1 1 TP 10 1 1 TP 26 1 1 TP 11 1 0 FP 27 1 1 TP 12 0 0 TN 28 0 1 FP 13 0 0 TN 29 0 0 TN 14 1 1 TP 30 0 0 TN 15 1 1 TP 31 0 0 TN 16 1 1 TP 32 0 0 TN
Tabel  8  dan  Tabel  9  berisi  hasil  pengujian  penilaian  pertumbuhan  balita  berdasarkan BB/U dan TB U dengan cara membandingkan hasil prediksi model SPK FIS Tsukamoto dan nilai aktual dari perhitungan konvensional.
Tabel 8. Hasil Pengujian Model SPK untuk Penilaian Pertumbuhan Balita Berdasar BB/U
Data  Prediksi  Aktual  Outcome Data Prediksi Aktual Outcome 1 1 1 TP 17 1 1 TP 2 1 1 TP 18 1 1 TP 3 0 0 TN 19 0 0 TN 4 1 1 TP 20 1 1 TP 5 1 1 TP 21 1 0 FP 6 1 1 TP 22 1 0 FP 7 1 1 TP 23 1 1 TP 8 1 1 TP 24 0 1 FN 9 1 1 TP 25 1 1 TP
10 1 1 TP 26 1 1 TP Data  Prediksi  Aktual  Outcome Data Prediksi Aktual Outcome 11 0 0 TN 27 1 1 TP 12 0 0 TN 28 0 0 TN 13 0 0 TN 29 0 0 TN 14 1 1 TP 30 0 0 TN 15 1 1 TP 31 1 1 TP 16 0 0 TN 32 1 1 TP
Berdasarkan Tabel 8 dapat diketahui nilai TP =20, TN=9, FP=2 dan FN=1. Berdasarkan Tabel 9 dapat  diketahui nilai TP =24, TN=5, FP=1 dan FN=2. Tabel 10 menunjukkan kesimpulan nilai akurasi dari model keputusan.
Tabel 9. Hasil Pengujian Model SPK untuk Penilaian Pertumbuhan Balita Berdasar TB/U
Data  Prediksi  Aktual  Outcome Data Prediksi Aktual Outcome 1 1 1 TP 1 1 TP 1 2 1 1 TP 1 1 TP 1 3 1 1 TP 1 1 TP 1 4 1 1 TP 1 1 TP 1 5 1 1 TP 1 1 TP 1 6 0 1 FN 1 1 TP 1 7 1 1 TP 1 1 TP 1 8 1 1 TP 1 1 TP 1 9 1 1 TP 1 0 FP 1 10 1 1 TP 1 1 TP 1 11 1 1 TP 1 1 TP 1 12 0 0 TN 0 1 FN 0 13 0 0 TN 0 0 TN 0 14 1 1 TP 1 1 TP 1 15 1 1 TP 0 0 TN 0 16 1 1 TP 0 0 TN 0 Tabel 10. Hasil Pengujian Akurasi Akurasi Penilaian Status Gizi Balita 94% Evaluasi Perkembangan  berdasar BB/U 91% Evaluasi Perkembangan  berdasar TB/U 91%
Berdasarkan  seluruh  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan FIS Tsukamoto dapat menghasilkan model pendukung keputusan yang valid, dengan tingkat akurasi yang baik dalam menilai status gizi dan perkembangan balita.

## IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA MODEL PENDUKUNG PENILAIAN KONDISI GIZI DAN PERTUMBUHAN BALITA

## 4. Kesimpulan
Pengembangan  model  keputusan  untuk  mengevaluasi  status  gizi  dan perkembangan balita telah dilakukan. Model FIS Tsukamoto  terbukti dapat membantu melakukan  automasi  penentuan  status  gizi  dan  perkembangan  balita  dengan  baik.  FIS Tsukamoto dapat menghasilkan model pendukung keputusan yang valid yakni memiliki akurasi sebesar 94% dalam menilai status gizi balita, akurasi 91% dalam menilai kondisi pertumbuhan berdasarkan BB/U dan akurasi 91 % untuk kondisi pertumbuhan berdasar TB/U. Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan adalah menambah variabel lain seperti lingkar kepala, lingkar lengan dan lainnya yang relevan dalam penilaian status gizi balita.

## Referensi
[1] UNICEF,  “Angka  Masalah  Gizi  pada  Anak  di  Indonesia  Akibat  Covid  19  Meningkat  Tajam,” Accessed:  Januari  16,  2023.  [Online].  Available:  https://www.unicef.org/indonesia/id/press- releases/angka-masalah-gizi-pada-anak-di-indonesia-akibat-covid-19-dapat-meningkat-tajam
[2] DISKOMINFO,  “Angka  Stunting  Naik  15,8  Persen,  Pemkab  Kulon  Progo  Dorong  Pemberdayaan Masyarakat  Melalui  Posyandu,”  Accessed:  Januari  31,  2024.  [Online].  Available: https://kominfo.kulonprogokab.go.id/detil/1968/angka-stunting-naik-158-persen-pemkab-kulon- progo-dorong-pemberdayaan-masyarakat-melalui-posyandu
[3] Kemenkes, “Cegah Stunting Itu Penting,”. Accessed: Januari 31, 2024. [Online]. Available: https://ayosehat.kemkes.go.id/cegah-stunting-itu-penting
[4] Permenkes, “Peraturan Menteri Kesehatan No 2 Tahun 2020 tentang standar antropometri anak.” Accessed: Jan. 10, 2023. [Online]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Details/152505/permenkes- no-2-tahun-2020.
[5] F. F. B Koreh, K. Rantelobo, S. Manu, and H. Artikel, “PENERAPAN METODE LOGIKA FUZZY DALAM PERHITUNGAN STATUS GIZI DAN POLA KONSUMSI IBU HAMIL PADA SMARTPHONE ANDROID Info Artikel ABSTRACT,” Jurnal Media Elektro , vol. 9, no. 2, pp. 75– 89, Oct. 2020, doi: 10.35508/jme.v0i0.3174.
[6] S. Surhajito, J. Jimmy, and A. S. Girsang, “Mobile decision support system to determine Toddler’s nutrition using fuzzy sugeno,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 7, no. 6, pp. 3683–3691, Dec. 2017, doi: 10.11591/ijece.v7i6.pp3683-3691.
[7] D. Gustian, B. Lestari, N. S. Rejeki and N. M. Zasmine, "Fuzzy Inference System in Determining Nutritional Status of Toddlers," 2020 6th International Conference on Computing Engineering and Design (ICCED), 2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICCED51276.2020.9415781.
[8] D. A. N. Wulandari, T. Prihatin, A. Prasetyo and N. Merlina, "A Comparison Tsukamoto and Mamdani Methods in Fuzzy Inference System for Determining Nutritional Toddlers," 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), Parapat, Indonesia, 2018, pp. 1-7, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674248.
[9] N. Wakhidah, I. Noor, and L. Sari, “DECISION SUPPORT SYSTEM FOR NUTRITION DETERMINATION OF USING FUZZY LOGIC TSUKAMOTO METHOD (CASE STUDY IN HEALTH DEPARTEMENT OF JEPARA REGENCY).” doi: 10.26623/jprt.v15i2.1644.
[10] D. Ayu, N. Wulandari, and A. Prasetyo, “Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 5, no. 1, pp. 22–33, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2440.
[11] R. Nur Sasmi and T. Setiadi, “Sistem Pendukung Keputusan Status Gizi Balita untuk Membantu Kinerja Puskesmas dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 7, no. 3, pp. 11–19, 2019, doi: 10.12928/jstie.v7i3.12389.
[12] A. Romansyah and A. Fikri Zulfikar, “PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI DAN SUGENO UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA BERDASARKAN INDEKS ANTROPOMETRI DENGAN PENGUJIAN MATLAB,” Teknologi Informasi ESIT, vol. 16, no. 2, pp. 62–67, 2021, [Online]. Available: https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/ESIT/article/view/13744
[13] S. J. Susilo and Supatman, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Gizi Balita Dengan Metode Fuzzy Tahani (Menggunakan Standar Antropometri Anak),” Informa, vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.46808/informa.v7i1.192.
[14] E.Agustina  and A.S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Status  Pertumbuhan  Pada Anak Menggunakan Inferensi Fuzzy (Sugeno)”. Informatics Journal , Vol. 3 No. 2,  pp.56-66, 2018. DOI: https://doi.org/10.19184/isj.v3i2.9991
[15] I.  Angreini  and  Y.Yanti,  “Sistem  Pemantauan  Pertumbuhan  Batita  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto”, KOMPUTASI (Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika) Vol. 17, No. 1,  pp. 346 – 353, January 2020. DOI:10.33751/komputasi.v17i1.1749
[16] G. Andriani,  L.  Mahfiroh,  D.C.  R.  Novitasari,  N.  Ulinnuha, Y.  Farida,  “Aplikasi  Fuzzy  Inference System  Dengan  Metode  Mamdani  untuk  Menentukan  Status  Gizi  di  Kota  Surabaya”, Mathvision: Jurnal Matematika , Vol. 01, No. 01, pp. 1-6,  2019. DOI: Prefix 10.55719/mv
[17] H. Fahmi, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Diagnosa Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani”, Jurnal Mantik Penusa Vol. 1, No. 2, pp. 144-148, December 2017.
[18] P.Simanjuntak and C.E Suharyanto, “Fuzzy Inference System Dalam Menentukan Status Malnutrition Pada  Balita  di  Kota  Batam”, Jurnal  Edik  Informatika Vol  1,  pp.  1-12,  2019. https://doi.org/10.22202/ei.2019.v5i2.3265
[19] M. Mudrikatussalamah, C. Dewi, B. Rahayudi, “Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Menggunakan Algoritma Genetika Dalam Penentuan Kebutuhan Gizi Bayi MPASI”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 7, pp. 2706-2712, Juli 2018. URL:http://j-ptiik.ub.ac.id
[20] H.Yanto and R.Sovia, “Logika Fuzzy Inference System(Fis) Menentukan Kecukupan Status Gizi Pada Balita Menggunakan Metode Tsukamoto”, JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA , Vol.5 No.2,pp.146- 152, 2019. http://doi.org/10.22216/jsi.v5i2.4475
[21] H.B. Kusumo, D. Remawati, Y.R.W. Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Gizi Balita Dengan Metode Fuzzy Mamdani”, Jurnal Ilmiah SINUS , Vol. 16 No. 1, pp.51-64, Januari 2018.
[22] S. Kusumadewi and H. Purnomo, Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta, Indonesia : Graha Ilmu. pp.33-38, 2004.
[23] A.J Alberg,  J.W.Park,  B.W.  Hager,  M.V.Brock,  and  M.D.West.  The  Use  of  “Overall Accuracy”  to Evaluate the Validity of Screening or Diagnostic Tests. J Gen Intern Med. 19(5 Pt 1): 460-465, May 2004. DOI: 10.1111/j.1525-1497.2004.30091.x
[24] Menteri  Kesehatan,  2020. Peraturan  Menteri  Kesehatan  tentang  Standar  Antropometri  Anak. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia . Jakarta.
[25] N. Chamidah, B. Lestari, A.Y. Wulandari, and L. Muniroh. (2021). Z-Score Standard Growth Chart Design of Toddler Weight Using Least Square Spline Semiparametric Regression. AIP Conference Proceedings , 2329, 060031. DOI: 10.1063/5.0042285.