## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi Stunting pada Balita
Bejo Sapriatin 1 *, Fricles Ariwisanto Sianturi 2
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia Email: 1* bejosapriatin@gmail.com, 2 sianturifricles@gmail.com
Corespondensi: bejosapriatin@gmail.com
Abstract− Perkembangan  Dunia  Informasi  dan  Teknologi  Komunikasi  yang  terus  tumbuh  pesat  yang mengikuti  peradaban  manusia  sampai  saat  ini.  Teknologi  yang  terus  berkembang  dan  merambah  kedalam beberapa sektor yang salah satunya aspek kesehatan. Yang dapat menjalankan dan berfikir lazimnya manusia yaitu kecerdasan buatan. Sistem Pakar ialah penggalan atas ilmu teknologi kecerdasan buatan. Dalam bidang ini, Sistem Pakar berguna untuk mendeteksi Stunting pada balita. Sistem Pakar yang bermanfaat mendeteksi Stunting  pada  balita  menggunakan  Teorema  Bayes  ialah  cara  yang  tepat  dan  mudah  di  terapkan  dalam persoalan  ini.  Dengan  menggunakan  Sistem  Pakar  ini  agar  memudahkan  masyarakat  maupun  puskesmas galang  dalam  mengambil  kesimpulan  preferensi  yang  didapat  dari  pengolahan  data  dan  petunjuk  dalam mendeteksi  Stunting  sejak  dini.  Ketepatan  nilai  akurasi  dalam  perhitungan  Sistem  Pakar  dalam  mendeteksi Stunting pada balita menerapkan Teorema Bayes  yang mempunyai nilai keakuratan 99%. Dalam penelitian ini terdapat 5 penyakit serta 36 gejala dalam mendeteksi Stunting.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Teorema Bayes, Stunting
Abstract− The development of the world of information and communication technology continues to grow rapidly that follows human civilization to this day. Technology that continues to develop and penetrate into several  sectors,  one  of  which  is  the health aspect. Who  can run and think usually humans  are artificial intelligence. Expert Systems is a part of the science of artificial intelligence technology. In this  field,  Expert  Systems  are  useful  for  detecting  stunting  in  toddlers.  Expert  systems  that  are  useful  in detecting  stunting  in  toddlers  using  Bayes'  theorem  is  the  right  and  easy  way  to  apply  this problem. By using this Expert System to facilitate the community and puskesmas galang in taking the conclusion of preferences obtained from data processing and instructions in detecting Stunting early on. Accuracy of accuracy  values  in  the  calculation  of  Expert  Systems  in  detecting  Stunting  in  toddlers applies Bayes Theorem  whichhas an accuracy value of  99%.  In  this  study  there  were  5  diseases  and  36  symptoms  in detecting stunting.
Keywords: Expert Systems, Bayes Theorem, Stunting

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ibu  yang  mengandung  amat  mempengaruhi  kesehatan  dan  pertumbuhan kandungan. Masalah peekembangan janin pada kandungan yang mengakibatkan berat lahir rendah. Panjang bayi juga berhubungan dengan kejadian Stunting . Stunting ialah pencerminan dari status gizi  buruk  pada  balita  yang  bersifat  kronis  pada  waktu  perkembangan  dan  pertumbuhan  yang bermulanya kehidupan dan berlangsung pada kurun waktu yang lama.
Balita yang menderita stunting sering ditandai beberapa tanda seperti badan yang kering, berat badan yang tidak normal, badan lemas dan perkembangan yang tidak efesien. Banyak faktor yang  menyebabkan  balita  terkena  penyakit Stunting, seperti  kurangnya  asupan  gizi,  kurangnya vitamin, karakteristik balita maupun faktor sosial-ekonomi. Status social-ekonomi keluarga seperti penghasilan  keluarga,  pendidikan  orang  tua,  pengetahan  ibu  akan  gizi  yang  masih  rendah. Penelitian oleh Glandys Apriluana dan Sandra Fikawati dengan judul penelitian “ Analisis Faktor- Faktor Resiko Terhadap Kejadian Stunting Pada Balita (0-59) Di Negara Berkembang Dan Asia Tenggara ”. Hasil dari penelitian tersebut menunjukan data dari WHO tahun 2017 sebesar 29,6% prevalensi Stunting di Indonesia. Dan dari data yang didapat di Puskesmas Galang selama 3 tahun terakhir  sebesar  15%  pasien  yang  mengalami Stunting .  Tingginya  penderita  penyakit Stunting

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
mengharuskan  orang  tua  agar  mengecek  kondisi  balita  sejak  dini  agar  terhindar  dari  bahaya  nya penyakit Stunting
Namun,  Sampai  saat  ini  Puskesmas  Galang  belum  mempunyai  sistem  untuk  membantu mendeteksi Stunting pada balita yang menjadi permasalahan karena tidak adanya ketetapan dalam mendeteksi Stunting .  Cara  yang  selama  ini  digunakan  dalam  mendeteksi  penyakit Stunting di Puskesmas Galang adalah dengan cara manual tanpa adanya sistem, sehingga cara yang digunakan membutuhkan  banyak  waktu  dan  tidak  efisien.  Untuk  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak  Puskesmas  Galang  dalam  mendeteksi  penyakit Stunting dengan  menggunakan metode  dan  sistem  aplikasi.  Adapun  Ilmu  yang  membahas  tentang  mendeteksi  penyakit Stunting pada  balita  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  ialah  penggalan  atas  ilmu  teknologi  kecerdasan buatan  yang  memakai  keilmuan  khusus  untuk  mencari  persoalan  tingkat  pakar/ahli  manusia. Orang  yang  bukan  ahli  memakai  sistem  pakar  untuk  menambahkan  kemampuannya  dalam memecahkan  persoalan,  sedangkan  ahli  memakai  sistem  pakar  sebagai  asisten  pengetahuan. Metode sistem pakar yang digunakan dalam permasalahan ini adalah Bayesian. Aplikasi Bayesian menggunakan  konsep  ketidakpastian  yang  ditransformasikan  ke  dalam  variabel  data.  Metode Bayesian adalah metode sistem pakar yang  memperoleh perkiraan parameter dengan menyatukan keterangan dari contoh dengan petunjuk lain yang tersaji terdahulu. Teorema bayes dipakai untuk menjumlahkan  peluang  dari  kejadian  bersumber  efek  yang  diperoleh  dari  pengamatan.  Beberapa penelitian  menggunakan  metode bayes yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Diantaranya  adalah penelitian oleh Sari Murni dan Fristi Riandari (2019) dengan judul penelitian “Penerapan Metode Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lambung”. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa tingkat akurasi dari metode Teorema Bayes 0.82 atau 82%. Penelitian oleh [1] dengan  tema  penelitian “Membangun  Sistem  Pakar  Menggunakan  Teorema  Bayes  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Paru-Paru”. Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  tingkat kepercayaan dengan mengunakan metode Teorema Bayes terhadap penyakit tersebut yaitu sebesar 85%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Kerangka Kerja Penelitian
Berikut  ini  ialah  kerangka  kerja  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam menyelesaikan permasalahan, yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. Keranga Kerja Penelitiaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021

## 2.2  Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Bersumber uraian kerangka kerja yang dipaparkan diatas, sehingga diperoleh kesimpulan dari tiap-tiap tahapan pada penelitian adalah seperti berikut :
1. Studi Literatur
Studi  literatur  ialah  langkah  awal  untuk  menganalisa  sebuah  penelitian  dengan  tujuan  untuk mengenal  situasi  yang  sesungguhnya  dari  faktor  yang  ada.  Saat  melakukan  riset,  analisa  ialah metode yang di bangun untuk perancangan, pelaksanaan, evaluasi dan mencari referensi teori yang relafan.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ialah  salah  satu  tingkatan  yang  vital  didalam  melaksanakan  sebuah penelitian, pada tahapan pengumpulan data dilakukan suatu pengumpulan data yang diperlukan di Puskesmas  Galang  selaku  sebagai  tempat  penelitian.  Menemukan  data-data  dan  informasi- informasi  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan  untuk  membantu  dalam  melakukan  penelitian  ini. Adapun metode yang dipakai dalam tahapan pengumpulan data, diantaranya: a.   Wawancara
Wawancara  ini  dibuat  dalam  rangka  mendapatkan  masukan  informasi  dalam  tampilan  tanya jawab  kepada  orang  yang  terlibat.  Proses  wawancara  dilakukan  untuk  memperoleh  data  berupa data balita, data penyakit Stunting, data gejala dan data diagnosa penyakit beserta pemberian nilai bobot  masing-masing  hasil  wawancara.  Adapun  pihak  yang  terlibat  dalam  wawancara  penelitian ini dengan Ibu Eka Yanti selaku Kepala Gizi di Puskesmas Galang b.  Observasi
Metode  observasi  dilakukan  untuk  mengamati  secara  langsung  objek  yang  diteliti  dan  juga melakukan  proses  pengumpulan  data  balita,data  penyakit stunting ,  data  gejala Stunting dan  data diagnosa penyakit.

## 3. Analisa Data
Setelah data sudah diperoleh namun data tersebut masih belum sempurna, untuk itu diperlukan analisa  data  supaya  dapat  melihat  yang  belum  sempurna  agar  dapat  membersihkan,  memeriksa, mengolah  dan  membuat  sebuah  pemodelan  data  agar  data  yang  diperoleh  telah  tersusun.  Dalam penelitian  ini  penulis  mengambil  data  beberapa  bulan  terakhir  dan  kemudian  data  tersebut  dapat dianalisis kembali dengan mengubah sesuai dengan yang diharapkan.

## 4. Penerapan Metode Bayes
Setelah  data  dikumpulkan  dan  dianalisa,  selanjutnya  menerapkan  metode bayes dan perhitungannya  dengan  data  gejala,  data  penyakit  yang  terdiri  dari  bobot  yang  didapatkan  dari hasil wawancara

## 5. Perancangan Sistem
Tahap  selanjutnya  setelah  melakukan  pemilihan  terhadap  data  dan  melakukan  perhitungan metode  adalah  melakukan  tahap  perancangan  dan  desain  sistem  untuk  menyampaikan  sketsa tentang  sesuatu  yang  akan  dilakukan  dan  bagaimana  manifestasinya,  proses  pemrograman  serta desain skema yang akan distruktur serta memakai pemodelan Unified Modelling Language (UML) sesuai dengan kebutuhan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Minimnya  jumlah  pakar  penyakit  pada  balita  yang  ada  di  wilayah  Kecematan  Galang Kabupaten Deli Serdang Sumatera Utara dalam menangani jumlah balita yang menderita Stunting membuat  pelayanan  kesehatan  terhadap  balita  yang  menderita  atau  terserang  penyakit  menjadi kurang  maksimal.  Desain  sistem  analisis  berbasis  komputer  memainkan  fungsi  yang  amat substansial  dalam  produksi  detail  sistem.  Analisis  perangkat  lunak  ialah  awal  langkah  dalam memahami  masalah  sebelum  mengambil  langkah  atau  memutuskan  untuk  memecahkan  hasil utama.  Tahapan  perancangan  sistem  ialah  mentransformasikan  detail  sistem  dari  hasil  uraian  ke dalam format desain yang dapat dipahami oleh pengguna.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021

## 3.1 Analisis data
Kesuksesan  suatu  sistem  pakar  berada  pada  keahlian  dan  cara  menangani  keahlian  tersebut agar bisa menarik kesimpulan. Keahlian yang didapat melalui konsultasi dan analisis buku diubah menjadi  indeks  masalah  dan  indikasi  untuk  memudahkan  cara  penyelesaiannya.  Daftar  jenis masalah  dan  indikasi  ini  dipakai  untuk  mencocokkan  informasi  yang  dimasukkan  oleh  pengguna dan pola dari sumber keahlian. Penjabaran evidensi terdapat 3 ulasan yakni sebagai berikut : 1.Lokasi Riset
Ketika  melakukan  riset  ini,  penulis  melakukan  riset  yang  berdomisili  di  Puskesmas  Galang, Kabupaten  Deli  Serdang  dan  pihak  yang  terkait  yang  menjadi  objek  penelitian  penulis  adalah dokter spesialis gizi dalam yang bertugas dilokasi penelitian yang akan dilakukan dan melakukan proses diskusi dengan spesialis gizi di Puskesmas untuk menentukan jenis penyakit, nama gejala, kode, bobot dan data pendukung lainnya.
perolehan  riset  yang  telah  dilaksanakan,  didapat  data  penyakit Stunting pada  balita  seperti berikut ini: 1. Jenis Penyakit dan Kode Penyakit.
2. Nama Gejala dan Kode Gejala.
3. Solusi atau Pengobatan.
4. Bobot aturan.
3.4   Analisis Metode Teorema Bayes Kalkulasi  sistem Teorema Bayes mendeteksi Stunting pada  balita  pada  sistem  pakar  yang dibangun  bersumber  pada  algoritma Bayes yang  diulas  pada  kalkulasi  seperti  pada  indikasi  yang dialami penderita. Rumus persamaaan Teorema Bayes ialah seperti berikut: 1. Menghitung nilai peluang setiap evidence bersumber pada hipotesa.
(1)
2. Menghitung nilai semesta dari setiap jenis penyakit.
(2)
3. Menghitung nilai peluang hipotesa tidak melihat evidence .
(3)
4. Menghitung nilai P(Hi│E) atau peluang Hi benar jika dihaturkan evidence E.
(4)
5. Menentukan nilai Bayes .
(P5)
Penjelasan : P(H | E)  : Jika bukti hipotesa H diketahui, maka asumsikan evidence E. P(E | H)  : Jika timbul evidence E, hipotesa H diketahui. P(H) : Peluang hipotesa H. P(E)
: Peluang evidence E. Gn
: Gejala Penyakit n Langkah dalam mendeteksi penyakit stunting pada balita menggunkana Teorema Bayes ialah seperti berikut:
1. Identifikasi gejala.
2. Gambaran pemahaman.
3. Menghitung nilai peluang dari setiap evidence bersumber hipotesa.
4. Menghitung nilai peluang hipotesis tanpa memandang evidence.
5. Menghitung nilai semesta.
6. Menghitung nilai P(Hi│E) atau nilai peluang Hi benar jika dihaturkan evidence E.
7. Menghitung nilai Bayes .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Pada  bagian  ini  menjelaskan  secara  terbuka  dengan  aturan  yang  menentukan  hasil  dari mendeteksi  masalah  pada  balita  berdasarkan  data  dan  hasil  penilaian  kalkulasi  dengan  memakai sistem Teorema Bayes.

## 1. Nilai Probabilitas Bayes
Mengenai  logika  metode  bayes  pada  fase  penjelasan  sistem,  pemakai  diberi  preferensi  hasil tiap-tiap  mempunyai  bobot.  Pemberian nilai  pembobotan  dan  relasi  diperoleh dari  proses  diskusi dan  wawancara  dengan  Kepala  Bagian  Kesehatan  dan  Gizi  pada  Puskesmas  Kecamatan  Galang, dengan pembobotan sebagai berikut:
Tabel 1 .Tabel Nilai Bayes Terminologi Kepastian Nilai Probabilitas Bayes Tidak Pasti 0 - 0.2 Mungkin 0.3 - 0.4 Cukup  Pasti 0.5 - 0.6 Pasti 0.7 - 0.8 Sangat Pasti 0.9 - 1
2. Identifikasi Jenis dan Gejala Penyakit
a. Jenis Penyakit Stunting
selanjutnya  ini  ialah  daftar  jenis  penyakit Stunting dan  gejala  yang  menyebabkan  penyakit tersebut:
Tabel 2. Penyakit Stunting Kode Nama Penyakit Keterangan P001       Gizi Lebih Dapatkan  beberapa  nutrisi  transenden.  Penggunaan protein,  lemak  atau  kalori  yang  berlebihan  juga  dapat meningkatkan  malnutrisi.  Dalam  posisi  ini,  ia  kelebihan berat badan atau obesitas. P002 Marasmik- kwashiorkor Seperti namanya, marasmik-kwashiorkor ialah tatanan lain dari malnutrisi bagi anak kecil, yang memadukan konotasi dan gejala marasmus dan kwashiorkor .
Malnutrisi  ditentukan  oleh  indeks  berat  badan  balita  di bawah  usia  lima  tahun  (W/U)  di  bawah  60%  dari  standar median WHO.
P003 Gizi Kurang Kekurangan nutrisi. Ini berarti bahwa anak kecil tidak bisa mendapatkan  protein,  kalori,  vitamin  atau  mineral  yang mereka  butuhkan.  Akibat  dari  asupan  yang  rendah  ini adalah gizi buruk, pertumbuhan terhambat dan berat badan kurang. P004 Kwashiorkor (Busung Lapar)
Kwashiorkor adalah  penyakit  kekurangan  gizi,  terutama disebabkan  oleh  asupan  protein  yang  tidak  mencukupi. Berbeda dengan wasting yang mendapati penyusutan berat badan, kwashiorkor tidak.  Malnutrisi  yang  disebabkan oleh kwashiorkor dapat menyebabkan pembengkakan pada tubuh anak kecil akibat penimbunan cairan ( edema ).
P005 Marasmus Marasmus ialah  situasi  kurang  gizi  yang  bermula  oleh karena  tiada  tercukupi  asupan  energi  harian.  Maka sebaliknya,  berguna  untuk  memenuhi  keperluan  stamina sepanjang  waktu  yang  berguna  membawa  seluruh  peran organ, sel, serta jaringan tubuh.
(Sumber : Puskesmas Galang)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
b. Gejala Penyakit Stunting
Berikut ini adalah urutan indikasi penyakit Stunting yang melambangkan ciri-ciri masalah pada balita.
Tabel 3. Kode Gejala penyakit No Nama Gejala G001 Beran badan menurun G002 Mudah Menangis G003 Proporsi tubuh cenderung normal namun balita terlihat lebih muda/kecil untuk usianya G004 Otot-otot melemah G005 balita akan menjadi lebih pendiam dan tidak ingin berbuat banyak kontak mata dengan orang sekeliling. G006 Diare kronis G007 Infeksi berulang G008 Terhambatnya perkembangan intelektual, kecerdasan G009 Pertumbuhan tulang melambat G010 Fokus ingatan terganggu G011 Rupa balita terlihat kian muda dari anak seumurannya. G012 Pertumbuhan gigi melambat G013 Rambut rapuh dan mudah rontok G014 Kulit tampak keriput G015 Pusing G016 Kehilangan selera makan G017 Menurunnya perkembangan kognitif G018 Kelelahan parah G019 Edema (pembengkakan) di bagian tungkai, kaki, lengan, tangan, serta muka (Cairan) G020 Terhalangnya struktur imun tubuh, sehingga memunculkan peradangan G021 Bintik dan bersisik di tubuh G022 Tanda jari membekas pada kulit setelah disentuh G023 Badan tampak semakin kurus G024 Kelebihan berat badan G025 Kurangnya Nafsu Makan G026 Kekebalan tubuh melemah G027 Rambut dan Kulit Kering G028 Obesitas G029 Merasa Kelaparan G030 Wajah Tampak Tua G031 Mudah sakit dan butuh waktu lama untuk sembuh G032 Perut makin membuncit G033 Sanitasi yang buruk G034 Tubuh pendek dari seusianya G035 Lahir prematur G036 Tubuh gemuk
( Sumber : Puskesmas Galang)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
3. Representasi pengetahuan
Representasi  pengetahuan  ialah  teknologi  yang  menggambarkan  basis  pemahaman  yang didapat sebagai pola khusus sehingga dapat terlihat hubungan atau ikatan antara data dengan data lainnya.  Teknologi  presentasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penggunaan  teknologi rule  base  knowledge .  Pemahaman  diekspresikan  dalam  format  bukti  dan  aturan.  pemahaman tentang sistem diwakili oleh seperangkat aturan dalam format IF-THEN. Pemahaman dikhususkan dalam  bentuk  pasangan  kondisi-aksi  dalam  bentuk  aturan  “jika  (JIKA)  kondisi  terpenuhi  atau terjadi  THEN  (THEN)”  suatu  tindakan  akan  terjadi.  Aturan  penilaian  untuk  anak-anak  dengan keterlambatan  perkembangan.  Saat  merancang  basis  pengetahuan,  aturan  penerapan  digunakan semacam cara untuk mengekspresikan keahlian. Aturan produksi ditulis dalam bentuk pernyataan IF  [premis]  THEN  [konklusi].  Pada  perencanaan  basis  keahlian  sistem  pakar  ini  premis  ialah indikasi  yang  tampak  dan  konklusi  ialah  berupa  penyakit,  sehingga  motif  penjelasannya  ialah JIKA  [gejala]  MAKA  [penyakit].  posisi  premis  dalam  tata  cara  penerapan  dapat  memiliki  multi proposisi  yaitu  memiliki  lebih  dari  satu  indikasi.  Indikasi  tersebut  digabungkan  dengan  operator logika DAN.
Bentuk pernyataannya adalah: JIKA [gejala 1] DAN [gejala 2] DAN [gejala 3] MAKA [penyakit] Rule 1: IF Kelebihan berat badan is True
AND Obesitas is True AND Badan gemuk is True THEN Gizi Lebih Rule 2: IF Tubuh tampak semakin kurus is True AND Otot-otot Melemah is is True AND  Balita  akan  menjadi  lebih  pendiam  dan  tak  mau  melakukan  banyak  kontak  mata dengan orang sekitar is True AND Edema (pembengkakan) pada tungkai, kaki, tangan, serta muka (Cairan) is True AND Imunitas badan melemah is True AND Lahir prematur is True THEN  marasmik-kwashiorkor Rule 3: IF Perkembangan tulang melambat is True
AND Keletihan akut is True
AND Sanitasi yang buruk is True AND Sering sakit dan memerlukan waktu yang lama untuk pulih is True AND Kurangnya nafsu makan is True AND Skala tubuh cenderung normal namun balita terlihat lebih muda/kecil untuk usianya is True AND Fokus ingatan terganggu is True AND Wajah balita terlihat muda dari anak seusianya is True THEN Gizi Kurang Rule 4: IF Otot-otot melemah is True AND Hilangnya nafsu makan is True AND Kulit terlihat keriput is True AND Keletihan akut is True AND Diare Kronis is True AND Perkembangan tulang melambat is True AND Edema (pembengkakan) pada tungkai , kaki, tangan, beserta muka is True AND Terhalangnya struktur imun tubuh, sehingga menyebabkan peradangan is True AND Sering menangis is True AND Perkembangan gigi melambat is True AND Bintik dan bersisik pada kulit is True AND Tanda jari membekas di kulit saat disentuh is True AND Perut makin mengembung is True THEN Kwashiorkor Rule 5 : IF Diare kronis is True AND Infeksi berulang is True

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
AND Terhalangnya pertumbuhan psikis, kecerdasan is True AND Pertumbuhan tulang melambat is True AND Pertumbuhan gigi melambat is True AND Rambut rangup dan gampang tanggal is True AND Sakit kepala is True AND Rambut dan kulit kering is True AND selalu lapar is True AND Badan tampak semakin ramping is True AND Muka terlihat tua is True AND Berat badan menurun is True AND Mudah Menangis is True AND badan pendek dari seusianya is True AND Menurunnya perkembangan kognitif is True THEN Marasmus
4. Kode Gejala dan Bobot Penyakit
Tabel 4. Kode Gejala, dan Gejala Kode Gejala P001 P002 P003 P004 P005 G001 √ G002 √ √ G003 √ G004 √ √ G005 √ G006 √ √ G007 √ G008 √ G009 √ √ √ G010 √ G011 √ G012 √ √ G013 √ G014 √ G015 √ G016 √ G017 √ G018 √ √ G019 √ √ G020 √ G021 √ G022 √ G023 √ √ G024 √ G025 √ G026 √ G027 √ G028 √ G029 √ G030 √ G031 √ G032 √ G033 √ G034 √ G035 √ G036 √

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
Tabel 5 . Kode Penyakit, Gejala dan Bobot Kode Penyakit Kode Gejala Gejala Bobot P001 Gizi Lebih G024 Kelebihan Berat Badan 0.9 G028 Obesitas 0.9 G036 Tubuh Gemuk 0.9 P002 Marasmik- kwashiorkor G023 Badan tampak semakin kurus 0.9 G004 Otot-otot Melemah 0.9 G005 Balita akan menjadi lebih lembut dan tidak ingin berbuat banyak kontak mata dengan orang sekeliling 0.5 G019 Edema (pembengkakan) pada tungkai, kaki, tangan, beserta muka (Cairan) 0.7 G026 Kekebalan tubuh melemah 0.9 G035 Lahir prematur 0.6 P003 Gizi Kurang G009 Pertumbuhan tulang melambat 0.9 G018 Kelelahan parah 0.7 G033 Sanitasi yang buruk 0.7 G031 Mudah sakit dan memerlukan waktu yang lama untuk pulih 0.8 G025 Kurangnya nafsu makan 0.3 G003 Proporsi badan condong normal tapi balita terlihat lebih muda/kecil untuk seumurannya 0.3 G010 Fokus ingatan terganggu 0.7 G011 Muka balita terlihat lebih muda dari anak seumurannya. 0.4 P004 Kwashiorkor (Busung Lapar) G004 Otot-otot melemah 0.9 G016 Kehilangan selera makan 0.6 G014 Kulit terlihat kerut 0.8 G018 Kelelahan parah 0.8 G006 Diare Kronis 0.8 G009 Pertumbuhan tulang terhambat 0.8 G019 Edema (pembengkakan) pada tungkai bawah, kaki, tangan, beserta muka 0.8 G020 Menghancurkan sistem kekebalan tubuh dan sering menyebabkan infeksi 0.8 G002 Sering menangis 1.0 G012 Perkembangan gigi melambat 0.9 G021 Bintik dan bersisik pada kulit 0.7 G022 Tanda jari menetap pada kulit saat ditekan 0.6 G032 Perut semakin membesar 1.0 P005 Marasmus G006 Diare kronis 0.9 G007 Infeksi berulang 0.9 G008 Terhambatnya perkembangan intelektual, kecerdasan 0.9 G009 Pertumbuhan tulang melambat 0.9 G012 Perkembangan gigi melambat 0.9 G013 Rambut rapuh dan mudah rontok 0.7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Kode Penyakit Kode Gejala Gejala Bobot G015 Pusing 0.3 G027 Rambut dan Kulit Kering 0.3 G029 Merasa Kelaparan 0.8 G023 Badan tampak semakin kurus 0.8 G030 Wajah Tampak Tua 0.8 G001 Berat badan menurun 0.7 G002 Mudah Menangis 0.5 G034 Tubuh pendek dari seusianya 0.9 G017 Menurunnya perkembangan kognitif 0.9 (sumber : Puskesmas Galang) 5. Penyakit dan Solusi
Adapun solusi dari penyakit yang diberikan oleh Pihak Puskesmas Kecamatan Galang adalah sebagai berikut:
Tabel 6 . Penyakit dan Solusi Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi Pencegahan/ Pengobatan P001 Gizi Lebih Atur  porsi  asupan  gizi  agar  berat  badannya tidak kian meningkat P002 Marasmik-kwashiorkor Pemberian makanan padat gizi namun dalam volume yang kecil P003 Gizi Kurang Berikan  ASI  Eksklusif  dan  perbanyak asupan kalori P004 Kwashiorkor (Busung Lapar) Diperlukan asupan nutrisi berupa kalori dan protein yang cukup P005 Marasmus Pemberian  nutrisi  seperti  vitamin,  kasein, zat besi, kalsium, dan zinc
(Sumber : Puskesmas Galang)

## 6. Contoh Kasus Perhitungan Berdasarkan Data Dan Nilai Penelitian
Studi  Kasus  Seorang  penderita  mengalami  indikasi  keterlambatan  perkembangan,  penderita konsultasi  dengan  dokter  puskesmas  tentang  36  pilihan  gejala  dan  memberikan  jawaban  sebagai berikut:
Tabel 7. Daftar Gejala Yang Dialami Oleh Pasien Kode Gejala Nama Gejala G002 Mudah Menangis G004 Otot-otot melemah G011 Muka balita terlihat lebih muda dari anak seumurannya. G012 Pertumbuhan gigi melambat G013 Rambut rapuh dan mudah rontok G014 Kulit tampak keriput G016 Kehilangan selera makan G027 Rambut dan Kulit Kering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Penyelesaian Kasus dengan Penerapan Metode Teorema Bayes:
1. Menghitung Nilai Probabilitas
Mendeskripsikan mulai dari nilai probabilitas pada setiap evidence untuk setiap hipotesis bersumber spesimen yang ada memakai rumus probabilitas bayes .
1. Gizi Lebih [P001]  =
0
2.  Marasmik-kwashiorkor
[P002] =
[G004]  = P ( E│H04 )   = 0.9
3. Gizi Kurang
[P003] =
[G011]  = P ( E│H011 ) = 0.4 4. Kwashiorkor (Busung Lapar) [P004] = [G002]  = P ( E│H02 )   = 1.0 [G004]  = P ( E│H02 )   = 0.9
[G012]  = P ( E│H012 ) = 0.9 [G014]  = P ( E│H014 ) = 0.8
[G016]  = P ( E│H016 ) = 0.6
5. Marasmus [P005] = [G002]  = P ( E│H02 )   = 0.5 [G012]  = P ( E│H012 ) = 0.9 [G013]  = P ( E│H013 ) = 0.7
[G027]  = P ( E│H027 ) = 0.3
2. Menghitung Nilai Probabilitas P(Hi)
Selesai mengetahui nilai P(Hi), asumsikan bahwa bobot probabilitas H tidak ada hubungannya dengan bukti apapun. H adalah hipotesis, E adalah bukti, rumusnya ialah seperti berikut:
 n Gn Hi E P H E P ))) | ( ( * ) 1 | ( (
1. Untuk penyakit P001 untuk kode Gizi Lebih
2. Untuk penyakit P002 untuk kode (Marasmik-Kwashiorkor)
3. Untuk penyakit P003 untuk kode Gizi Kurang
4. Untuk penyakit P004 untuk kode Kwasiorkor (Busung Lapar)
5. Untuk penyakit P005 untuk kode ( Marasmus )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
3. Menghitung Nilai Semesta
Menentukan nilai semesta dan cara menilai dari bobot Probabilitas P(Hi) dengan rumus:
Maka  nilai  semesta  dari  beberapa  nilai  probabilitas  untuk  seluruh  penyakit  ialah  sebagai berikut:
1.7833 4. Menghitung Nilai P(Hi|E)
Menentukan nilai P (Hi│E) atau probabilitas hipoteis Hi benar jika evidence E.
Maka nilai (Hi|E) untuk penyakit  P001
Untuk penyakit P002
Untuk penyakit P003
0.2243
Untuk penyakit P004
0.218
Untuk penyakit P005
0.053

## 5. Menentukan Nilai Bayes
Langkah akhir menentukan nilai perengkingan bayes untuk setiap penyakit sebagai berikut:
P001 = 0 * 100% = 0% P002 = 0.5047 * 100% = 50.47% P003 = 0.2243 * 100% = 22.43% P004 = 0.218  * 100% = 21.8% P005 = 0.053  * 100% = 5.3% Berdasarkan  perhitungan,  kemungkinan  pasien  menderita  penyakit Marasmik- kwashiorkor (P002)   dengan  persentase  kepercayaan 50.47%. Hasil  tersebut  berada  pada  range tabel  Terminologi  Kepastian  yaitu  Cukup  Pasti.  Sehinggga  solusi  yang  di  berikan  adalah Pemberian makanan padat gizi namun dalam volume yang kecil.

## 4. CONCLUSION
Berlandaskan penelitian dan penjelasan di atas, bahwa berhasil ditarik kesimpulan seperti berikut:
1. Menggunakan teorema Bayes untuk mendeteksi keterlambatan perkembangan pada anak dapat membantu masyarakat memahami gejala dan keterlambatan perkembangan pada anak kecil.
2.  Sistem  pakar  yang  menggunakan teorema  bayes untuk  mendeteksi  keterlambatan perkembangan anak telah berhasil diimplementasikan dengan mengenakan teknik bayes .
3.  Sistem  pakar  yang  diimplementasikan  bisa  dimanfaatkan  menjadi  media  untuk  mendeteksi keterlambatan perkembangan pada anak usia dini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
4.  Tingkat  akurasi  kemungkinan  pasien  menderita  penyakit Marasmik-kwashiorkor (P002) dengan  persentase  kepercayaan 50.47%. Hasil  tersebut  berada  pada  range  tabel  Terminologi Kepastian  yaitu  Cukup  Pasti.  Sehinggga  solusi  yang  di  berikan  adalah  Pemberian  makanan padat gizi namun dalam volume yang kecil.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak John F. Marpaung, M.A., selaku Pembina Yayasan Pendidikan Demokrat Cemerlang.
2. Ibu Ritha Z. Tarigan, S.E., M.M., selaku Ketua Yayasan Pendidikan Demokrat Cemerlang.
3. Bapak Hengki Tamando Sihotang, S.Kom., M.Kom., selaku Ketua STMIK Pelita Nusantara.
4. Ibu Fristi Riandari, S.Kom., M.Kom., selaku Wakil Ketua I Bidang Akademik STMIK Pelita Nusantara.
5. Ibu  Agustina  Simangunsong,  M.Kom.,  selaku  Ketua  Program  Studi  Teknik  Informatika STMIK Pelita Nusantara.
6. Bapak Fricles Ariwisanto Sianturi, M.kom., Sebagai Dosen Pembimbing.
7. Bapak/Ibu  Dosen  berserta  seluruh  civitas  akademik  STMIK  Pelita  Nusantara  yang  telah memberikan semangat, ilmu dan motivasi selama proses perkuliahan.
8. Ibu Dr Henny atas izinya kepada penulis sehingga dapat melakukan penelitian di Puskesmas Galang.
9. Teman-teman seperjuangan Teknik Informatika angkatan 2017, atas segala kekompakan dan kebersamaannya.

## REFERENCES
[1] Fricles Ariwisanto Sianturi, “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran pada  ibu hamil berdasarkan jenis makanan,” Teknik  Informasi  dan  Komputer  (Tekinkom) ,
vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/article/view/78
[2] I. P. Kusumawijaya, “Aplikasi Sistem Pakar Kerusakan Personal Computer Menggunakan Metode  Certainty  Factor,”  ICIT  Journal,  vol.  6,  no.  2,  pp.  183–194,  2020,  doi: 10.33050/icit.v6i2.1115.
[3] V.  W.  Wati  and  H.  Tusaadiah,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Pada  Smartphone Dengan  Metode  Forward  Chaining,”  Jurnal  Sains  dan  Teknologi:  Jurnal  Keilmuan  dan Aplikasi Teknologi Industri, vol. 17, no. 2, p. 98, 2017, doi: 10.36275/stsp.v17i2.31.
[4] I.  Artikel,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kucing  Persia  dengan  Metode  Teorema Bayes,” vol. 1, no. 2, pp. 15–24, 2018.
[5] H.  T.  SIHOTANG,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Herpes Zoster Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 3, no. 3, pp. 192–196, 2019, doi: 10.31227/osf.io/rjqgz.
[6] B. Sinaga, P. M. Hasugian, and A. M. Manurung, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Smartphone,” vol. 3, no. 1, pp. 333–339, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 3, Nomor 1, Desember 2021, Page 24-37 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
[7] J.  T.  Informatika,  T.  Informatika,  S.  I.  Industri,  T.  Informatika,  and  P.  C.  Riau,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Menggunakan Metode,”  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Hill Climbing, 2012.
[8] R. Ambarita, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mainboard Komputer,” IJIS - Indonesian Journal On Information System, vol. 2, no. 1, 2017, doi: 10.36549/ijis.v2i1.20.
[9] P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan  Teorema Bayes,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan),  2018,  doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[10] R. Resmiati and A. D. Supriatna, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Cabai Paprika Berbasis Android,” Jurnal Algoritma, 2016, doi: 10.33364/algoritma/v.13-1.191.
[11] P.  S.  Dewi,  R.  D.  Lestari,  and  R.  T.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Koi Dengan Metode Bayes,” Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 25–32, 2015, doi: 10.34010/komputa.v4i1.2404.
[12] R. Resmiati and A. D. Supriatna, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Cabai Paprika  Berbasis  Android,”  Jurnal  Algoritma,  vol.  13,  no.  1,  pp.  191–197,  2016,  doi: 10.33364/algoritma/v.13-1.191.