## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID
Tiara Nurwulandari 1 , Toni Arifin 2 1,2 Universitas BSI Bandung
1 nurwulandaritiara@gmail.com
2 toni.tfn@bsi.ac.id
Abstrak - Tumbuh kembang anak memiliki dua fase yang berbeda, yaitu pertumbuhan merupakan suatu proses perubahan fisik yang ditandai dengan bertambahnya berbagai ukuran berbagai organ tubuh dan perkembangan merupakan suatu proses bertambahnya kemampuan dan struktur dan fungsi tubuh yang lebih kompleks sebagai hasil  dan  pematangan  sel-sel.  Pembangunan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  analisis  deskriptif  sebagai metode  penelitiannya  yang  dimaksudkan  untuk  mengumpulkan  data  yang  dapat  memberikan  gambaran  yang lebih  jelas  mengenai  sistem  pakar  mendeteksi  tumbuh  kembang  anak.  Serta  menggunakan  model  inferensi Forward Chaining sebagai model pengembangan sistem, yang dimulai dari tahap analisa kebutuhan perangkat lunak hingga tahap support . Aplikasi sistem pakar ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java sebagai tools .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  dapat  mendeteksi  tumbuh  kembang  anak  usia  0  sampai  2  tahun dengan baik dan mempunyai akurasi rata-rata dalam memprediksi sebesar 70.75%..
Kata kunci : sistem pakar, tumbuh kembang anak, Forward chaining
Abstract - Development of the child have two different phases, namely growth is a process of physical changes marked by increasing various sizes of various organs and development is a process of increasing the capability and the structure and function of the body is more complex as a result and maturation of cells. Development of this expert system using descriptive analysis as a method of research that is intended to gather data that may provide  a clearer picture  of the  expert system  detects the development of the  child. As well as using  Forward Chaining  inference models as a model  system  development, starting from  the  analysis stage  to stage  software needs  support.  This  expert  system  application  is  built  using  the  Java  programming  language  as  a  tool.  The results of this research is the system can detect development of the child aged 0 to 2 years very well and has an average accuracy in predicting 70.75%.
Keywords : expert system, growth child, forward chaining

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  dan  perkembangan  merupakan  dua peristiwa yang berbeda tetapi tidak bisa dipisahkan. Pertumbuhan  adalah  suatu  perubahan  bentuk  tubuh dan  merupakan  sesuatu  yang  dapat  diukur  dan dilihat  seperti  halnya  tinggi  badan,  berat  badan, lingkar  kepala  yang  dapat  di  amati  langsung. Sedangkan  perkembangan  lebih  ditujukan  pada kematangan fungsi alat-alat tubuh.
Tumbuh  kembang  anak  dari  segi  fisik,  sosial, motorik, bahasa, intelektual, moral, dan perkembangan  kepribadian.  Masa  bayi  terjadi  pada umur  0-2  tahun.  Masa  bayi  merupakan  fondasi kokoh pada tumbuh kembang selanjutnya. meskipun masa anak-anak terutama tahun-tahun awal dianggap sebagai masa dasar. Namun masa bayi adalah dasar periode  kehidupan  yang  sesungguhnya  karena  pada saat  ini  banyak  pola  perilaku,  sikap  dan  pola ekspresi emosi terbentuk (Hurlock, 2014).
Tingkah  laku  merupakan  sebuah  patokan  apakah anak  tersebut  mengalami  perkembangan  ataupun tidak. Pada usia 0 sampai 3 tahun merupakan proses dimana  seorang  ibu  pasti  akan  memperhatikan proses  perkembangan  anaknya.  Dan  ketika  seorang
anak  mengalami  tingkah  laku  yang  tidak  sesuai dengan  usianya  pasti  orang  tua  akan  merasakan khawatir (Fithri, 2014).
Fase tumbuh kembang dari anak tidak bisa dianggap sepele  oleh  para  orang  tua  terutama  seorang  ibu. Salah  dalam  pemahaman  tumbuh  kembang  anak yang menyimpang bisa mengakibatkan keterlambatan  dalam  proses  perkembangan  tubuh. Tidak  bisa  disangkal  bahwa  para  orang  tua membutuhkan  sosok  seorang  ahli  atau  pakar  dari anak  untuk  membantu  proses  pendeteksian  tumbuh kembang  yang  menyimpang.  Namun  keterbatasan para orang tua untuk berkonsultasi langsung dengan seorang  pakar  atau  ahli  anak   karena  kendala  biaya atau  kecilnya  kesempatan  untuk  bertemu  langsung (Kusumadewi, 2003).
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  penulis memberikan  ide  atau  gagasan  untuk  memberikan solusi dengan melakukan deteksi awal pertumbuhan dan perkembangan  pada anak usia 0 sampai 2 tahun dengan  memanfaatkan  teknologi  terkini  yaitu menggunakan  aplikasi  sistem  pakar.  Sistem  pakar adalah  sistem  yang  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  dalam  komputer,  agar  komputer  dapat

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID
menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh seorang ahli (Kusumadewi, 2003).

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Sistem Pendeteksi Penyimpangan Tingkah Laku Anak Usia 0  Sampai  3  Tahun  Dengan  menggunakan  Metode Bayesian.  Hasil  dalam  laporan  penelitiannya mendeteksi penyimpangan pada bayi usia 0-3 tahun, menggunakan  metode  Bayesian    merupakan  suatu deteksi  dini  untuk  mencegah adanya  penyimpangan pada  bayi,  variabel  yang  digunakan  dalam mendeteksi penyimpangan pada bayi usia 0-3 tahun yaitu sikap duduk, tengkurap, merangkak, memindahkan  barang  dari  tangan  satu  ke  tangan yang  lainnya,  memegang  benda  kecil,  memegang benda  kecil,  dll.  Sehingga  orang  tua  dapat melakukan  pencegahan  penyimpangan  untuk bayinya, yang meliputi keterlambatan motorik halus, keterlambatan motorik kasar, keterlambatan berbicara,  keterlambatan  emosi  dan  keterlambatan sosialisasi (Fithri, 2014).
Penelitian  selanjutnya  yang  membahas  “Aplikasi Deteksi  Tumbuh  Kembang  Anak  Usia  Nol  Sampai Enam  Tahun  Berbasis  Android”. Dari  analisa  uji coba penelitian aplikasi dapat mendeteksi secara dini tumbuh  kembang  anak  dari  usia  0-6  tahun  dengan menggunakan tinggi atau panjang badan  bayi, berat badan  bayi  dan  lingkar  kepala  bayi    sebagai  data pertumbuhan  anak,  serta  Kuesioner  Pra Skrinning Perkembangan  (KPSP)  sebagai  data  perkembangan anak (Saurina, 2015).
Penelitian  lainnya  dengan  judul  “Aplikasi  Mobile Cerdas  Tanggap  Retardasi  Mental  Pada  Anak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android”. Aplikasi  ini  merupakan  aplikasi  yang  berjalan  pada smartphone yang  dapat  membantu  pengguna  untuk mendeteksi  sejak  dini  tingkat  retardasi  mental  pada anak  dan  memperoleh  informasi  mengenai  jenis terapi  yang  sesuai  dengan  tingkat  retardasi  mental yang  diderita  serta  dapat  dilakukan  dilingkungan keluarga  ataupun  dilingkungan  sekitar  anak  (Afif, 2014).

## Penelitian  selanjutnya  dengan  judul  “Aplikasi
Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Paru Pada Anak Menggunakan Metode Rapid Application Development (RAD)”.  Dengan  menggunakan metode  RAD  dapat  memberikan  solusi  kepada pengguna  serta  pengobatan  pada  penyakit  tersebut (Gustina, 2015).
Penelitian  lainnya  dengan  judul  “Model  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Diagnosis  Penyakit Anak Dengan Gejala Demam Menggunakan Naived Bayesian Classification ”. Basis pengetahuan berbasis IF-THEN rules dapat diaplikasikan sebagai model  sistem  pendukung  keputusan  klinis  untuk diagnosis  penyakit  dengan  gejala  demam  (Mulyati, 2012).
Observasi  pada  penelitian  ini  di  lakukan  di  rumah sakit  yang  berada  di  daerah  Garut  dengan mewawancarai  psikolog.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membantu  para  orang  tua  untuk  mengetahui apakah anaknya mengalami penyimpangan pertumbuhan  dan perkembangan  atau  tidak, metode yang  digunakan  adalah Forward  Chaining dan menggunakan sistem berbasis Android.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  hal  yang  sangat penting  dalam  proses  pengumpulan  data,  dengan demikian  penulis  mengumpulkan  data  melalui  cara sebagai berikut :
A. Teknik Pengumpulan Data
• Observasi
Penulis  mengumpulkan  data  dari  Rumah Sakit  Umum  di  kota  Garut  untuk menganalisa masalah-masalah
dan identifikasi kebutuhan
• Wawancara Penulis  melakukan  Tanya  jawab  langsung dengan  pihak  psikolog  yang  berhubungan dengan  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendeteksi tumbuh kembang anak usia 0-2 tahun.
• Studi Pusaka
Metode keputusan yaitu penulis mengumpulkan data-data  dengan membaca jurnal,  mempelajari  buku-buku,  literatur dan  bahan-bahan  ke  perpustakaan  umum guna mendapatkan referensi.
B. Model Pengembangan Sistem Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan system penulis menggunakan metode waterfall .  Langkah-langkah  penting  dalam model ini : (Rosa & Shalahuddin, 2015)
• Analisa kebutuhan software Melakukan proses pengumpulan kebutuhan yang  dipenuhi  oleh  perangkat  lunak  yang akan dibangun.
• Desain Proses  multi  langkah  yang  fokus  pada desain pembuatan program perangkat lunak termasuk struktur data, arsitektur perangkat lunak,  representasi  antar  muka,  dan prosedur pengkodean. Tahap ini merupakan kebutuhan  dari  tahap  analisis representasi desain  agar  dapat  diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya.
• Code Generation Untuk  dapat  dimengerti  oleh  komputer, maka  desain  tadi  harus  diubah  terlebih dahulu  kedalam  bahasa  mesin  yaitu kedalam  bahasa  pemrograman  melalui proses coding.
• Testing Testing merupakan  eksekusi  program  yang bertujuan  untuk  menemukan error yang sebelumnya belum terdeteksi.
• Support Perangkat lunak tentu ada proses pemeliharaan,  termasuk  didalam-Nya  juga ada pengembangan dalam perangkat lunak. Karena  perangkat  lunak  tidak  selamanya seperti  itu.  Pada  saat  menjalankan perangkat  lunak  pasti  ada  fitur-fitur  yang belum  ada  pada  perangkat  lunak  tersebut. Pengembangan diperlukan jika ada perubahan dari eksternal perusahaan seperti adanya  pergantian system operasi  atau perangkat lainnya.

## C. Konsep Dasar Program
Penulisan  ini  berkonsep  pemrograman  terstruktur. Pemrograman  terstruktur  adalah  suatu  proses  untuk mengimplementasikan urutan langkah untuk menyelesaikan suatu masalah dalam bentuk program.
Pemrograman
terstruktur suatu aktivitas pemrograman dengan  memperhatikan  urutan langkah-langkah perintah secara logis, sistematis dan tersusun  berdasarkan  algoritma  yang  sederhana  dan mudah dipahami (Rosa & Shalahuddin, 2015).
D. Java Pembuatan  aplikasi  ini  menggunakan  bahasa pemrograman  Java.  karena  bahasa  pemrograman Java  dapat  dijalankan  hampir  di  semua  komputer dan perangkat lain yang support Java, dengan sedikit perubahan  atau  tanpa  perubahan  sama  sekali  dalam kodenya.  Aplikasi  dengan  berbasis  Java  ini dikompilasikan  ke  dalam P-CODE dan  bisa dijalankan  dengan  Java Virtual  Machine (Pratama, 2012)
E. Android
Android  merupakan  sebuah  sistem  operasi  yang berbasis Linux untuk telepon seluler seperti telepon pintar  dan  komputer  tablet.  Android  menyediakan platform  terbuka  bagi  para  pengembang  untuk menciptakan  aplikasi  mereka  sendiri  untuk digunakan  oleh  bermacam  peranti  bergerak. Awalnya, Google Inc. membeli Android Inc (Safaat, 2011).
F. Algoritma Algoritma yang digunakan pada penulisan ini adalah model  algoritma  mesin  Inferensi.  Terdapat  dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem pakar  berbasis  aturan,  yaitu  pelacakan  ke  belakang ( Backward  Chaining )  dan  pelacakan  ke  depan ( Forward Chaining ) (Kusrini, 2008).
Forward  Chaining :  pencocokan  fakta  atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri dulu (IF dulu). Dengan kata lain penalaran dimulai dari fakta
terlebih  dahulu  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis (Danny, 2016).
Kedua  teknik  penalaran  di  atas  ( forward dan backward  chaining )  dipengaruhi  oleh  tiga  macam teknik penelusuran ( searching ) yaitu: (Danny, 2016)
• Teknik Depth First Search
Adalah teknik penelusuran data pada node- node  secara  vertikal  dan  sudah  terdefinisi, misalnya  kiri  ke  kanan,  keuntungan pencarian  dengan  teknik  ini  adalah  bahwa penelusuran  masalah  dapat  di  gali  secara mendalam sampai di temukannya kapasitas suatu  solusi  yang  optimal.  Kekurangan teknik penelusuran ini adalah membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama untuk ruang lingkup masalah yang besar.
Gambar 1. Teknik Penelusuran Depth-First Search Sumber : (Danny, 2016)
• Breadth first search Metode ini bergerak dari simpul akar, atau simpul yang ada pada setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.
Gambar 2. Teknik Penelusuran Breadth First Search
Sumber : (Danny, 2016)

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID
• Best first search Bekerja  berdasarkan  kombinasi  kedua metode sebelumnya.
Gambar 3. Teknik Penelusuran Best First Search Sumber :  (Danny, 2016)
Di  sini  penulis  menggunakan  metode  pelacakan  ke depan atau Forward Chaining .
• Pengujian Sistem Pengujian  sistem  sebaiknya  dilakukan secara  bertahap,  tidak  dilakukan  secara langsung  di  akhir  untuk  menghindari kesulitan penelusuran jika terjadi kesalahan ( Error ).  Pengujian  integrasi  lebih  pada pengujian  penggabungan  dari  dua  atau lebih  unit  pada  perangkat  lunak.  Setelah pengujian  integritas  maka  dilakukan pengujian sebuah sistem dimana setiap unit proses  sudah  diintegrasi  akan  diuji menggunakan  antar  muka  yang  sudah dibuat sehingga pengujian ini dimaksudkan untuk  menguji  sistem  perangkat  lunak secara  keseluruhan  dan  diuji  secara  satu system (Rosa & Shalahuddin, 2015).
Pengujian Sistem Pengujian Integrasi Pengujian Sistem Pengujian Penerimaan

## Gambar 4. Tahapan Pengujian Sistem

## Sumber : (Rosa & Shalahuddin, 2015)
• Pengujian Unit Unit testing merupakan algoritma verifikasi untuk  perangkat  lunak  dimana  seorang
programmer menguji  suatu  unit  program layak  untuk  tidak.  Unit testing ini  fokus pada verifikasi di  setiap  unit  yang  terkecil pada  sebuah desain perangkat  lunak (komponen  atau  modul  perangkat  lunak). Karena  di  dalam  sebuah  perangkat  lunak memiliki  unit-unit  kecil,  oleh  karena  itu proses  pengujian  biasanya  dibuat  program kecil  atau main program  untuk  menguji setiap unit dari perangkat lunak yang diuji.
• Pengujian Integritas Pada  pengujian  ini  lebih  pada  pengujian penggabungan dari dua atau lebih dari  saru unit  pada  sebuah  perangkat  lunak.  Pada tahap  ini  sebaiknya  dilakukan  secara bertahap  dan  detail  untuk  menghindari kesulitan  dalam  penelusuran  jika  terjadi kesalahan pada proses selanjutnya.
• Pengujian Sistem Setiap unit proses yang telah dianalisis diuji dengan  antarmuka  yang  sudah  dirancang. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji system dari  perangkat  lunak.  Pengujian sistem harus dilakukan secara berkala sejak awal  pengembangan  sebuah  sistem,  jika pengujian  hanya  ditahap  akhir  saja  maka dapat  dipastikan  kualitas system yang dibuat kurang baik.
• Pengujian Penerimaan Pada  tahap  ini  perangkat  lunak  pengujian dilakukan oleh pengguna yang telah bekerja sama dan berkomunikasi dengan perancang program  dengan  tujuan  untuk  mengetahui secara  detail  bagaimana  perangkat  lunak yang dirancang dapat bekerja sesuai dengan keinginan  pengguna  sebelum  perangkat lunak yang di implementasikan. Pada tahap ini  pengujian  penerimaan  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna atau user .
Pada penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi  untuk  memantau  pertumbuhan  dan  juga perkembangan  anak  untuk  usia  0-2  tahun  agar  para orang tua dapat mendeteksi lebih awal pertumbuhan dan perkembangan anak. Karena dengan mengetahui pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  lebih  awal sangat  penting  agar  para  orang  tua  mengetahui apakah  anak  mereka  mengalami  tumbuh  kembang yang normal sesuai usianya atau tidak.

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  hasil  dan perancangan  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar pendeteksi tumbuh kembang anak usia 0-2 tahun.
A. Analisa Kebutuhan Tahap analisa kebutuhan diperlukan guna menghimpun kebutuhan-kebutuhan pengguna
terhadap aplikasi yang sedang dibangun, berikut ini tahapan analisa kebutuhan :
• Tahap Analisa
• Konsultasi Pengguna  dapat  melakukan  konsultasi pada  menu  ini,  baik  itu  konsultasi untuk  anak  usia  0-1  tahun  atau  1-2 tahun.
• Info Pengguna  dapat  mengetahui  info  yang berisi  pengertian  dan  penjelasan lengkap tentang sistem pakar.
• Tips Pengguna  dapat  melihat  tips-tips bermanfaat mengenai tumbuh kembang anak
• Tentang. Pengguna  dapat  melihat  identitas penulis pada aplikasi sistem pakar ini.
• Use Case Diagram Use case diagram merupakan fungsionalitas yang menggambarkan sebuah  sistem.  Berikut  adalah Use  Case Diagram yang  menggambarkan  sistem secara keseluruhan : Pengguna Konsultasi Info Tips Tentang Konsultasi Anak usia 0-1 Tahun Konsultasi Anak usia 1-2 Tahun << inc lud e> > <<in clud e>>
Gambar 5. Use Case Diagram Sistem Pakar
B. Rancangan Algoritma Di bawah ini adalah table 1 yang menjelaskan Rule- Based Diagnosa Gangguan Tumbuh Kembang Anak
Tabel  1. Rule-Based Diagnosa  Gangguan  Tumbuh  Kembang Anak
Rule IF THEN 1 G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8 A1 2 G9, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G17, G18, G19, G20, G21, G22, G23, G24 A2
Untuk  mendapatkan  gambaran  algoritma  program yang  lebih  jelas,  berdasarkan  Tabel  1  maka  model kondisi  dikonversi  ke  dalam  bentuk  pohon  pakar seperti yang dapat  diamati  pada  Gambar  6  dan  7  di bawah ini:
Gambar 6. Pohon Keputusan Gangguan Tumbuh Kembang Anak 0-1
Gambar 7. Pohon Keputusan Gangguan Tumbuh Kembang Anak 1-2
Algoritma  yang  digunakan  dalam  pemilihan keputusan  menggunakan  bentuk  pengujian  kondisi IF-THEN.  Di  bawah  ini  merupakan pseudocode
TUMBUH KEMBANG ANAK P2 P7 P8 P9 K1 K2 P3 P1 P4 P5 K3 TUMBUH KEMBANG ANAK P1 P3 P4 P2 K1 K4 P5 P6 P7 P11 P12 P13 P14 P8 P9 P10 K6 K5 K2 K3 P15 P16 K7

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID
untuk rancangan algoritma dalam
mengimplementasikan aplikasi sistem pakar ini.
repeat for each gejala do if gejala = rule gejala then next rule gejala else next gejala end if end for until gangguan ditemukan
pseudocode diatas  menerangkan,  aplikasi  yang dibuat  akan  menampilkan  seluruh  gejala  yang berkaitan  dengan  gangguan  tumbuh  kembang  anak, kemudian  pengguna  akan  menjawab  pertanyaan dengan  jawaban  ya  dan  tidak,  jika  pengguna memilih  ya,  aplikasi  akan  mencari  gejala  lain  yang berkaitan dengan gejala tersebut untuk mendapatkan gangguan  tertentu.  Aplikasi  akan  mengulang  terus seluruh  pertanyaan  mengenai  gejala  yang  ada  dan juga gangguan yang dapat diidentifikasi.
C. Implementasi
• Menu Utama
Gambar 8. Menu Utama
• Konsultasi
• Contoh Pertanyaan
Gambar 10. Contoh Pertanyaan • Info
Gambar 11. Info Sistem Pakar
• Tips

## Gambar 12. Tips Tumbuh Kembang Anak

## D. Testing
Aplikasi deteksi tumbuh kembang ini sudah diuji secara  langsung  pada  beberapa  posyandu. Pengujian secara implementatif dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Aplikasi Sistem Pakar
Pasien Jumlah pasien Prediksi sesuai Prediksi tidak sesuai akurasi Anak dengan gangguan 24 17 sesuai 7 tidak sesuai 70.83 % Anan non gangguan 33 22 tidak sesuai 11 tidak sesuai 70.67%
Aplikasi  di  uji  coba  pada  24  anak  yang  mengalami gangguan tumbuh kembang. Hasil dari uji coba yang telah dilakukan hanya 17 anak saja yang di diagnosa benar  oleh  aplikasi  yang  dirancang,  sedangkan  7 pasien lain tidak sesuai. Selain itu, aplikasi ini juga di  uji  coba  pada  33  pasien  yang  tidak  mengalami gangguan,  hasilnya  hanya  22  pasien  saja  yang  di diagnosa  benar tidak mengidap memiliki gangguan. Sedangkan 11 lainnya di diagnosa secara tidak tepat sehingga  muncul  hasil  bahwa  11  pasien  tersebut  di diagnosa sebagai penderita gangguan pada anak.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  disajikan  pada sebelumnya,  maka  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
• Pembuatan  perangkat  lunak  ini  dapat memberikan  kemudahan  dalam  pemberian peringkat  dan  sebagai  sistem  pakar  yang efisien dan akurat.
• Akurasi  sistem  yang  dihasilkan  untuk kriteria  anak  dengan  gangguan  adalah
70.83%.
• Akurasi  sistem  yang  dihasilkan  untuk kriteria anak non gangguan adalah 66.67%.
• Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, aplikasi ini dapat di implementasikan sesuai dengan yang diharapkan dan menghasilkan produk yang representatif pada akhirnya.
Pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  ini  masih  belum sempurna, masih terdapat banyak kekurangan, maka dari  itu  di  bawah  ini  beberapa  saran  untuk pengembangan  aplikasi,  diantara-Nya  sebagai berikut :
• Aplikasi  yang  dirancang  ini  akan  menjadi lebih  sempurna  apabila  basis  pengetahuan yang ada terus diperkaya dengan mengumpulkan  data  dan  informasi  yang tidak  hanya  dari  pakar  dan  studi  literatur saja.
• Jumlah gejala dan pertanyaan dalam sistem untuk  mendiagnosa  gangguan  tumbuh kembang  anak  perlu  diperluas  dan diperbanyak  agar  lebih  memudahkan  para pengguna untuk mendiagnosa.
• Tingkat  akurasi diagnosa  tumbuh kembang ini masih belum maksimal karena diagnosa masih  berdasarkan  gejala  yang  diderita pengguna  sehingga  untuk  mendapatkan hasil  yang  lebih  baik  perlu  adanya  dibuat dengan metode berbeda seperti menggunakan  metode Bayesian,  Certainty Factor,  Rapid  Aplication  Development, Naïve Bayesian Clasification.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Afif,  N.  (2014).  Aplikasi  Mobile  Cerdas  Tanggap Retardasi  Mental  Pada  Anak  Dengan Metode Certainty  Factor Berbasis  Android.
Jurnal Teknisains , 254-272.
Danny, U. (2016, May 20). Sistem Pakar . Retrieved from
http://umardanny.com/:
http://umardanny.com/pengertian-metode- forward-dan-backward-chaining-sistem- pakar/
Fithri,  D.  L.  (2014).  Sistem  Pendektesian Penyimpangan Tingkah Laku Anak Usia 0- 3  Tahun  dengan  Metode  Bayesian.
SIMETRIS .
Gustina,  D.  (2015).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Paru  Pada  Anak Menggunakan  Metode Rapid  Application

## SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID
Development (RAD). Fakultas  Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta .
Hurlock,  E.  (2014). Psikologi  Perkembangan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Kusrini.  (2008). Sistem  Pakar,  Menentukan  Faktor Kepastian  Pengguna  dengan  Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: Andi Offset.
Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intellegence (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mulyati,  S.  (2012).  Model  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Diagnosis Penyakit Anak Dengan  Gejala  Demam  Menggunakan Naive  Bayesian  Classification. Seminar Nasional  Informatika  medis  III  (SNIMed III) .
Pratama.  (2012). Pemprograman  Database  java desktop dengan ide netbeans dan mysql.
Rosa,  A.  S.,  &  Shalahuddin.  (2015). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Safaat,  H.  (2011). Mudah  Membuat  Aplikasi Android. Yogyakarta: Andi.
Saurina.  (2015).  Aplikasi  Deteksi  Dini  Tumbuh Kembang  Anak  Usia  Nol  Hingga  Enam Tahun  Berbasis  Android. Jurnal  Buana Informatika .