Vol. 2 No.2 Tahun.2022
Rancangan Aplikasi Perhitungan Berat Badan Ideal Menggunakan Metode Backward Chaining
Siti Halimah Tusakdiyah 1 1, universitas abdurrab e-mail: 1 siti.halimah20@student.univrab.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this study is to design an application for calculating body weight or BMI by calculating body weight and height. Diagnosing obesity in adults which is usually obesity caused by unhealthy eating patterns using the backward chaining method which can be applied in diagnosing an expert system for obesity in adults which  is  already  based  on  Android  so  that  it  can  be  easily  accessed  online  by  users  with  backward implementation. chaining which can help the process of diagnosing obesity and is able to provide solutions quickly  and  accurately.  The  research  method  used  is  a  qualitative  method  using  the  backward  chaining method  which  can  provide  information  about  the  symptoms  and  solutions  of  diseases  and  can  be  used anywhere without taking up much time in diagnosing it. This application can also help and make it easier for people who experience obesity problems.

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  membuat  rancangan  aplikasi  perhitungan  berat  badan  atau  IMT dengan menghitung berat badan dan tinggi badan. Mendiagnosis penyakit obesitas pada orang dewasa yang biasa  terjadinya  obesitas  disebabkan  oleh  pola  makan  yang  tidak  sehat  dengan  menggunakan  metode backward chaining yang dapat diterapkan dalam mendiagnosis system pakar penyakit obesitas pada orang dewasa  yang  sudah  berbasis  android  sehingga  dapat  dengan  mudah  diakses  secara  online  oleh  pengguna dengan  implementasi  backward  chaining  yang  dapat  membantu  proses  diagnosis  penyakit  obesitas  serta mampu untuk memberikan solusi dengan cepat dan akurat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif  dengan  menggunakan  metode  backward  chaining  dapat  memberikan  informasi  mengenai  gejala serta solusi dari penyakit obesitas dan dapat digunakan kapanpun dimanapun tanpa menyita banyak waktu dalam  mendiagnosanya.  Aplikasi  ini  pun  dapat  membantu  dan  mempermudah  kan  masyarakat  yang mempunyai masalah obesitas.
Kata Kunci: Obesitas, Backward Chaining, Berat Badan, Tinggi Badan, Pola Makan.

## I. PENDAHULUAN
Obesitas  merupakan  salah  satu  masalah  kesehatan  pada  manusia  yang  telah  mendunia.  Word  Health Organisation (WHO) telah mengkorfirmasikan bahawa obesitas sebagai masalah epidemic global yang telah menjadi masalah kesehatan yang harus segera di tangani  yang dapat membahayakan Kesehatan masyarakat apa bila tidak diatasi dengan baik dan benar. Saat ini Indonesia telah memasuki masalah pada gizi yang dimana disebut dengan gizi ganda. Dimana kelebihan gizi inilah yang menimbulkan obesitas yang dapat terjadi pada anak-anak maupun orang dewasa [1]
Obesitas ialah suatu kondisi dimana tubuh mengalami ketidak keseimbangan antara energi yang masuk dan yang keluar, ditandai dengan penumpukan lemak dalam jaringan adipose. Obesitas  yang terjadi pada orang dewasa dapat membawa dampak buruk bagi si penderita, yang dapat mengakibatkan masalah pada kesehatan tubuh, dimana jika  tubuh  mengalami  kenaikan  berat  badan  yang  berlebih  dapat  menimbulkan  berbagai  macam  penyakit  seperti diabetes tipe 2, kanker dan beberapa penyakit lainya, bahkan dapat menyebabkan kematian pada usia muda [2]
Adapun jenis obesitas seperti obesitas sentral dimana obesitas ini memiliki bentuk lemak yang menyerupai buah apel, yang berada diantara bagian pinggang dan rongga perut. Yang mana obesitas sentral ini bisa terjadi karena adanya  penumpukan  lemak  yang  berlebih  pada  jaringan  lemak  visceral  perut.  Penumpukan  lemak  pada  jaringan visceral ini terbentuk karena tidak berfungsinya dengan baik jaringan subkutan dalam menghadapi kelebihan energi akibat konsumsi lemak yang berlebih.[3]
Beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  obesitas  yaitu  disebabkan  oleh  rendahnya  tingkat  Pendidikan, pekerjaan, asupan makanan yang tidak sehat seperti makanan cepat saji, stress, aktivitas fisik yang tidak seimbang, jenis  kelamin  serta  usia  yang  dapat  mempengaruhi  terjadinya  obesitas.  Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  analisis lanjutan dari data Rikesdas 2007 di Jakarta, factor yang beresiko pada diabetes sentral diantaranya yaitu pada usia, jenis  kelamin,  Pendidikan,  pekerjaan  pendapatan  perkapita,  makanan  berlemak,  dan  juga  gangguan  mental  serta kurangnya  aktivitas  fisik.  Lemak  visceral  dapat  juga  mempengaruhi  besarnya  lingkaran  perut  sehingga  semakin tinggi persen lemak visceral akan semakin tinggi resiko mengalami obesitas sentral. [4]
Kematian didunia yang diakibat dari obesitas, sebanyak 3,4 juta orang dewasa meninggal setiap tahunnya. Dilaporkan  44%  kematian  terjadi  akibat  diabetes,  23%  dari  penyakit  jantung  iskesmik  dan  7-41%  adalah  akibat kanker  (WHO,  2013).  Berdasarkan  hasil  dari  survey kemenkes  RI,  menunjukkan  bahwa  kematian terbesar  kedua diindonesia  disebabkan  oleh  penyakit  jantung  coroner  dengan  presentase  sebesar  12,9%  setelah  stroke  21,1% kemudian  diikuti  oleh  diabetes  mellitus  dangan  presntase  sebesar  6,7%.  Berdasarkan  presentase  Veghari  (2012), prevelensi obesitas sentral sebanyak 35,4% terjadi pada wanita didaerah perkotaan. Sedangkan prevelensi obesitas sentral di Gorgan (Iran Utara) adalah 39,1% dan 21,2% di Ahvas (Iran Selatan), sementara itu dilaporkan menjadi 9,7% di seluruh Iran.[5]
obesitas yang pernah terjadi di dunia hampir tiga kali lipat antara tahun 1975 dan 2016. Pada tahun 2016, lebih dari 1,9 miliar orang dewasa yang berumur 18 tahun ke atas mengalami masalah pada kelebihan berat badan dan dari jumlah tersebut lebih dari 650 juta orang mengalami obesitas. Yang terdiri dari kelebihan berat badan sebesar 39% antara lain 39% terjadi pada pria dan 40% pada wanita. Secara keseluruhan yang terkena obesitas berkisar 13% populasi  orang  dewasa  didunia terdiri  dari  11% pria dan  15%  wanita.  Sedangkan  pada  anak  remaja berusia  5-19 tahun lebih dari 340 juta yang mengalami kelebihan berat badan dan obesitas. Selanjutnya pada tahun 2019 sekitar 38,2 juta anak yang dibawah usia 5 tahun diperkirakan mengalami kelebihan berat badan maupun obesitas. [6]
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  obesitas  sangat  berbahaya  bagi  manusia  apalagi  dikalangan  orang  dewasa, sehingga ketika telah memasuki usia remaja dan dewasa telah biasa untuk membuat kebiasaan pola makan dan gaya hidup yang sehat dan baik, walaupun pada tahap remaja dan dewasa sangat rentan dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti media social, teman, dan promosi iklan yang biasanya dapat lebih mempengaruhi dari pada pengaruh orang tua atau lingkungan keluarga.
Kurangnya  aktivitas  fisik  akibat  perubahan  pola  gaya  hidup  yang  disebabkan  oleh  perkembangan  zaman teknologi yang semakin canggih yang dapat dijadikan sebagai pemicu utama terjadinya obesitas. Kegiatan bersantai seperti duduk, menonton tv, dan bermain computer dapat menyebabkan tidak seimbangnya energi yang dihasilkan

## 98 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
dari makanan dengan yang digunakan untuk melakukan aktivitas. Hal ini lah yang dapat mengakibatkan terjadintya penumpukan pada jaringan lemak yang mengakibatkan terjadinya obesitas pada usia dewasa.
Pravalensi  kelebihan  berat  badan  dan  obesitas  dinyatakan  dengan  index  massa  tubuh  (IMT).  Perhitungan berat tubuh (IMT) dilakukan dengan cara menghitung massa tubuh atau berat badan si penderita yang dinyatakan dalam Kilogram (Kg) dibagi dengan kuadrat, tinggi badan penderita yang dinyatakan dalam Meter (m). Pada laki- laki usia dewasa, kelebihan berat badan dinyatakan bila memiliki nilai IMT lebih besar atau sama dengan 25 dan lebih  rendah  dari  27  sedangkan  obesitas  dinyatakan  bila  IMT  lebih  besar  atau  sama  dengan  27.  Sedangkan  pada perempuan dewasa, kelebihan berat badan dinyatakan apabila nilai IMT lebih besar atau sama dengan 23 dan lebih rendah dari 27, sedangkan dinyatakan obesitas apabila jika nilai IMT lebih besar atau sama dengan.[7]
Pencegahan dan cara untuk mengatasi obesitas salah satunya dengan menggunakan cara terapi efektif yang bertujuan  untuk  menurunkan  berat  badan  dengan cara  melakukan  aktivitas fisik  yang  rutin secara  berkala  seperti olahraga, yang secara tidak langsung dapat mencegah kondisi patologis yang terkait (Agus, 2019). Menggunakan perhitungan berat tubuh IMT untuk mengetahui berat badan kita agar ideal dan stabil. [8]
Metode system pakar yang digunakan adalah metode backward chaining yang dimulai dengan sebuah tujuan dan  kesimpulan  dari  permasalahan  yang  akan  menjadi  solusi.  Metode  inferensinya  dengan  mencari  rule  yang mempunyai  (then  klausa)  setelah  itu  diarahkan  pada  tujuan  yang  diinginkan.  Basis  pengetahuannya  merupakan kesimpulan  atau  solusi,  kemudian  digunakan  runut  balik  agar  mengarah  kepada  kesimpulan  tersebut.  Jika  sesuai dengan basis pengetahuan, maka hasilnya itu merupakan solusi sebagai jawaban. Jika tidak sesuai maka bukan dari jawaban masalah tersebut.
Pada  penelitiaan sebelumnya,  system  pakar ini  digunakan  untuk  mendiagnosa obesitas  pada  anak  dengan menggunakan metode backward chaining. Penelitian ini membahas tentang obesitas yang terjadi pada orang dewasa, yang akan memberikan solusi kepada pasien dalam memberikan informasi mengenai cara pencegahan dan mengatasi obesitas.  Pada  penelitian  pembuatan  rancangan  aplikasi  perhitungan  berat  badan  ideal  berbasis  android  dengan mmenggunakan metode backward chaining akan membahas tentang bagaimana makanan yang masuk kedalam tubuh yang berlebih dapat berakibat buruk bagi kesehatan tubuh umumnya meminbulkan penyakit obesitas atau kelebihan berat badan yang dapat memicu penyakit seperti diabetes, jantung kroner, hipertendi dan lain-lain.
Kemudian pada penelitian system pakar untuk menampilkan menu pada aplikasi seperti informasi mengenai mahaya dari obesitas dan menu konsultasi yang biasa secara online berkonsultasi ke dokter agar mengetahui apa saja cara pencegahan yang lebih akurat dalam mengatasi obesitas.
Diharapkan  kepada  pengguna  aplikasi  ini  agar  bisa  mendapatkan  informasi  tentang  obesitas,  cara  untuk menghitung  berat  badan  yang  ideal,  dan  dapat  mengenali  bagaimana  cara  untuk  mengatasinya.  Harapanya  agar penelitian sistem pakar ini agar dapat membantu penyandang obesitas yang ada di indonesia. [9]

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Adapun jurnal atau penelitian yang berhubungan dengan obesitas diantara lain:
1. Perubahan  gaya  hidup  yang  tidak  sehat  pada  kelompok  usia  dewasa  dapat  menyebabkan  perubahan  pola penyakit  tidak  menular  yang  sebelumnya  lebih  sering  terjadi  pada  usia  lanjut.  Data  dari  World  Health Organization  (WHO)  tahun  2016  disebutkan  bahwa  sebanyak  650  juta  kelompok  usia  dewasa  di  dunia mengalami obesitas, prevalensi obesitas untuk kelompok usia dewasa sebesar 13% dan prevalensi berat badan lebih atau over weight sebesar 39%. Data Riskesdas pada Tahun 2018 menyatakan bahwa prevalensi obesitas yang ada  di  Indonesia  terdapat  sebesar  21,8%.  Provinsi  Banten merupakan  provinsi  yang  nilai  prevalensi obesitasnya  di  atas  nilai  rata-rata  nasional  Indonesia,  yaitu  sebesar  22,1%.  Durasi  tidur  pada  orang  yang terjangkit  obesitas  pada  orang  dewasa  sering  terjadi  pada  usia  26  –  35  tahun  di  wilayah  sidotopo  wetan Surabaya.  Penelitian  menggunakan  metode  korelasi  analitik  dengan  pendekatan  cross  sectional. Menggunakan Teknik purpositive sampling dan dengan kriteria inklusi maupun eksklusi didapatkan dengan 30 sempel reponden. [10]
2. Aktifitas fisik sangat berguna dan bermanfaat bagi kesehatan jiwa dan raga kita. Jika asupan makanan atau kalori yang dimasukkan kedalam tubuh kita tinggi sedangkan aktifitas sehari – harinya rendah maka tubuh kita  akan  mengalami  kelebihan  kalori,  semakin  banyak  kalori  yang  tidak  terpakai  akan  mengakibatkan
Tusakdiyah , Rancangan Aplikasi Perhitungan Berat...   | 99
kegemukan atau obesitas, jika dilakukan terus menerus dalam jangka panjang tentunya akan mengakibatkan obesitas, karena tidak seimbanngnya kalori yang digunakan dengan kalori yang disimpan kedalam tubuh. Obesitas  bisa  menyerang  siapa  saja  terutama  pada  yang  aktifitas  fisiknya  rendah  seperti  seorang  pekerja kantoran yang biasa menghabiskan waktu seharian untuk duduk didepan komputer dan saat pulang langsung istirahat karena lelah dan tidak meluangkan waktunya sedikit untuk olahraga. Berbeda dengan seorang pekerja kuli bangunan yang pekerjaannya lebih banyak bergerak dan mengangkat beban yang berat, walaupun asupan kalori mereka tinggi tetapi dengan aktifitas fisik yang tinggi maka kalori akan terbakar sehingga tidak akan mengalami obesitas karena rendahnya kalori yang ada didalam tubuh. Aktifitas fisik yang seimbang dengan asupan makanan atau kalori akan membuat tubuh menjadi ideal dan dapat mencegah terjangkit obesitas. [11].
3. Di  Indonesia  sendiri  mengalami  permasalahan  obesitas  yang  semakin  meningkat  tiap  tahunnya,  yang dibuktikan dengan persentase dari Data Riset Kesehatan Dasar tahun 2018 yaitu sebanyak 21,8%. Padahal untuk melakukan pemecahan kasus mengenai kurang gizi atau gizi buruk saja belum terselesaikan dengan baik. Menurut hasil dari laporan WHO (World Health Organization) pada tahun 2016 penderita obesitas di dunia pada 18 tahun keatas sebanyak 1.9 milyar penduduk. Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit menemukan bahwa sebanyak 18% remaja dan 25% orang dewasa di Indonesia mengalami obesitas pada tahun 2016. Akibat dari hal ini, banyak penderita obesitas yang mengalami penyakit Diabetes Mellitus (DM) di usia muda,  dan  jika  ini  dibiarkan  maka  akan  bermunculan  penyakit  lainnya  seperti  penyakit  jantung,  stroke, hipertensi hingga menyebabkan kematian.[12]
Berdasarkan dari beberapa referensi tersebut yang telah di uraikan sebelumnya maka penulis berusaha untuk membuat inovasi yang baru berlokasikan di kota pekanbaru. Para penguna aplikasi diharapkan dapat dengan mudah menggunakannya dan dapat informasi mengenai obesitas dan bagaimana cara pencegahan atau mengatasi obesitas yang  dapat  diakses  melalui  Hp  yang  terhubung  dengan  koneksi  internet,  semingga  pengguna  dapat  kapan  saja menggunakannya.

## III. METODE PENELITIAN
Kerangka kerja penelitian ini untuk memudahkan dalam melakukan penelitian karena akan menjadi landasan dalam penelitian. Adapun kerangkaian kerja yang peneliti akan lakukan adalah:
1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah metode dengan cara yang dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data.  Pengumpulan  data  dilakukan  agar  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  mencapai  tujuan penelitian. Semetara itu instrument pengumpulan data merupakan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data. Karena berupa alat, maka instrument pengumpulan data atau informasi dapat berupa kuesioner, wawancara, studi pustaka dan dokumentasi.

## 2. Anilisa Data
Analisa  data  adalah  suatu  kegiatan  untuk  mengubah  data  hasil  penelitian  menjadi  informasi  yang  dapat digunakan untuk mengambil kesimpulan atau keputusan dalam penelitian. Adapun cara mengambil kesimpulan bisa dengan melakukan cara hipotesis maupun dengan estimasi hasil.

## 3. Perancangan Sistem
Perancangan  system  adalah  sebuah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  merancang  dan  menentukan  cara mengoalah system informasi dari hasil Analisa system sehingga dapat memenuhi kebutuhan dari pengguna yang termasuk diantaranya perancangan user interface, data dan aktivitas proses.

## 4. Membangun system
Membangun  system  adalah  merupakan  cara  perubahan  organisasi  yang  direncanakan.  Banyak  perusahaan atau  organisasi  yang  menggunakan  manajemen  proses  bisnis  dengan  tujuan  untuk  mencapai  terobosan produktivitas yang dramatis.

## 5. Uji Coba Sistem
Uji coba system adalah suatu proses yang dilakukan untuk penilaian apakah yang direncankan telah  sesuai dengan  apa  yang  diharapkan,  ataupun  untuk  melakukan  suatu  kegiatan  yang  berguna  untuk  mengevaluasi keunggulan dan kelemahan atau masalah yang terjadi pada system.

## 6. Implementasi Sistem
Implementasi system adalah cara yang dilakukan untuk menguji dan menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen  yaitu  desain system  yang  disetujui  untuk menguji, menginstal,  memulai,  serta menggunakan  system yang baru atau system yang diperbaiki.

## Backward Chaining
Backward chaining adalah metode yang melakukan pendekatan dengan cara dimotori tujuan (goal-driven). Dalam pendekatan ini pencarian diawali dari tujuan, selanjutnya dicari aturan yang dimiliki tujuan tersebut untuk kesimpulan.  Selanjutnya  proses  pencarian  menggunakan  premis  untuk  aturan  tersebut  sebagai  tujuan  baru  dan mencari aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya. Proses terus berlanjut sampai semua kemungkinan dapat ditemukan. Jadi permasalahan utama dari backward chaining adalah untuk mencari kaitan yang berhubungan antara  fakta-fakta  yang  ada  terhadap  hipotesa.  Fakta-fakta  yang  ada  disebut  sebagai  bukti  atau  kesimpulan  akhir dalam metode backward chaining yang mengindikasikan juga fakta tersebut digunakan untuk mendukung hipotesa, dengan cara yang sama bukti atau kesimpulan yang diinginkan digunakan untuk membuktikan sebuah rule.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pakar  dirancang  dengan  menggunakan  ESDLC  (Expert  System  Development  Life  Cycle)  yang didalamnya menggunakan metode backward chaining sebagai proses bertujuan untuk mendapatkan hasil sistem yang dapat digunakan dengan baik dan menghasilkan inforrmasi yang bermanfaat bagi pengguna.

## 1. Pengguna
Pada tahapan ini penilaian dibagi menjadi dua yaitu analisis kebutuhan pengguna dan analisis kebutuhan system.  Analisis  kebutuhan  pengguna  membahas  tentang  permasalahan  yang  terjadi  yang  selalu  dianggap biasa karena kurangnya pengetahuan mengenai bahaya obesitas. Analisis kebutuhan system seperti mencari referensi agar system yang dirancang bisa dengan baik digunakan untuk melakukan diagnosis perhitungan berat badan pada orang dewasa dan mampu menetapkan jenis obesitas pada orang dewasa.

## 2. Akusisi Pengetahuan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk  mencari  berbagai  informasi  yang  terbagi  menjadi  tiga  bagian. Yaitu analisis data, representasi pengetahuan, dan backward chaining.

## a. Analisis data
Analisis data yaitu data penyakit dan data gejala dari penyakit obesitas pada orang dewasa adapun data  yang  masukan  dari  analisis  exspert  system  diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa menggunakan metode backward chaining adalah:
TABEL I.

## TINGKATAN OBESITAS
Keadaan Hasil IMT Tingkat Obesitas IMT < 18.5 Kurus IMT 18.5 sampai 24.9 Normal IMT 25.0 sampai 29.9 Pre-obesitas IMT 30.0 sampai 34.9 Obesitas 1 IMT 35.0 SAMPAI 39.0 Obesitas 2 IMT > 40.0 Obesitas Lanjutan
Jika  hasil  dari  perhitungan  IMT  masuk  ke  dalam  kategori  obesitas,  maka  diperlukan  untuk  melakukan diangnosa obesitas selanjutnya untuk mengetahui jenis obesitas yang dapat dilihat pada TABEL 2
TABEL 2.

## JENIS OBESITAS
Kode Jenis Obesitas J01 Obesitas Android/ Buah Apel J02 Obesitas Genoid J03 Obesitas Hypertropic J04 Obesitas Hyperplastic J05 Obesitas Kecemasan
Table dibawah ini merupakan table data dari gejala dan table keputusan pakar berdasarkan data faktor dan data penyakit  yang bertujuan untuk memudahkan dalam membaca dan membagi dalam pembuatan rule yang akan dimasukkan dalam system.
TABEL 3. FAKTOR OBESITAS Kode Keadaan F01 Makan Tidak Teratur F02 Sering Mengonsumsi Gula Berlebih F03 Jarang Berolahraga F04 Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, Dada) F05 Sesak Nafas F06 Mendengkur F07 Nyeri Punggung F08 Lemak Pada Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha) F09 Duduk Sangat Lama F10 Kurang Gerak F11 Varieses F12 Nyeri Sendi / Lutut F13 Hamil F14 Cepat Lelah F15 Berat Badan Selalu Meningkat F16 Tekanan Darah Tinggi F17 Banyak Hal Yang Dipikirkan F18 Sulit Mengontrol Pikiran F19 Cemas F20 Sulit Tidur
Pada table dibawah ini menjelaskan hasil dari kesepakatan para pakar untuk golongan dari penyakit obesitas yang digolongkan dari beberapa gejala bisa dilihat pada table 4.
TABEL 4.

## KEPUTUSAN PAKAR
Kode Nama Gejala Jenis Obesitas J 0 1 J 0 2 J 0 3 J 0 4 J 0 5 F01 Makan Tidak Teratur F02 Sering Mengomsumsi Gula Berlebih F03 Jarang Berolahraga F04 Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, Dada) F05 Sesak Nafas F06 Mendengkur

## 102 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
F07 Nyeri Punggung F08 Lemak Pada Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha) F09 Duduk Sangat Lama F10 Kurang Gerak F11 Varieses F12 Nyeri Sendi / Lutut F13 Hamil F14 Cepat Lelah F15 Berat Badan Selalu Meningkat F16 Tekanan Darah Tingi F17 Banyak Hal Yang Dipikirkan F18 Sulit Mengontrol Pikiran F19 Cemas F20 Sulit Tidur
b. Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan dibuat menggunakan kaidah produksi IF THEN yang sesuai dengan hasil relasi yang telah dibuat diatas. Berikut ini kaidah produksi yang dapat dilihat pada TABEL 5.
TABEL 5. KAIDAH PRODUKSI Rule Aturan R01 IF (F01 AND F02 AND F03 AND  F04 AND F05 AND  F06 AND F07) THEN J01 R02 IF (F03 AND F08 AND F09 AND F10 AND F11 AND F12) THEN J03 R03 IF (F05 AND F10 AND F12 AND F13 AND F14) THEN J03 R04 IF (F01 AND F03 AND F04 AND  F06 AND F08 AND  F15 AND F16) THEN J04 R05 IF (F01 AND F17 AND F18 AND F19 AND G20) THEN J05
Dari table kaidah produksi diatas tersebut dapat disimpulkan bahwa tiap-tiap gejalanya dapat ditentukan jenis obesitasnya dan terdapat 5 jenis obesitas.
c. Backward Chaining
Metode backward chaining digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan aturan rule yang ada pada tujuan untuk memperhitungkan hal yang akan terjadi setelah dibuktikan dengan fakta pendukung. Penjelasan lebih lanjut dibuatkan Analisa menggunakan metode backward chaing.
1. Analisa obesitas dengan kode “J01”
Rule 01 untuk hasil Analisa obesitas dengan kode “J01” IF ( F01 =  “Apakah  Anda  Merasa  Makan Tidak Teratur?” AND F02 =  “Apakah  Anda  Merasa  Sering Mengonsumsi Gula Berlebih?” AND F03 =  “Apakah  Anda  Merasa  Jarang Berolahraga?” AND F04 = “Apakah Anda Merasa Adanya Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, dan dada)?” AND F05  = “Apakah  Anda  Merasa  Sesak Nafas?” AND F06 =  “Apakah  Anda  Merasa Mendengkur?” AND
F07 =  “Apakah  Anda  Merasa  Nyeri Punggung?”) THEN J01  (Obesitas Android  /  Buah Apel / Makanan)
2.Analisa  obesitas  dengan  kode “J02” Rule 02untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J02”
IF ( F03 = “Apakah Anda Merasa Jarang Berolahraga?” AND F08 =  “Apakah  Anda  Merasa Adanya   Lemak   Pada   Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha)?” AND F09 = “Apakah Anda Merasa Duduk Sangat Lama?” AND F10 =“Apakah Anda Merasa Kurang Gerak?” AND F11 =  “Apakah  Anda  Merasa Varieses?” AND F12 = “Apakah Anda Merasa Nyeri Sendi / Lutut?” ) THEN J02  (Obesitas  Genoid  /  Buah Pir / Gluten)
3.Analisa  obesitas  dengan  kode “J03”
Rule 03untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J03” IF ( F05 = “Apakah Anda Merasa Sesak Nafas?” AND F10 = “Apakah Anda Merasa Kurang Gerak?” AND F12=  “Apakah  Anda  Merasa  Nyeri Sendi / Lutut?”
AND F13 =  “Apakah  Anda  Merasa Hamil?” AND F14 = “Apakah Anda Merasa Cepat Lelah?” ) THEN J03 (Obesitas Hypertropic)
4.Analisa  obesitas  dengan  kode “J04” Rule 04untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J04”
IF ( F01 =”Apakah Anda Merasa Makan Tidak Teratur?” AND F03 = “Apakah Anda Merasa jarang Berolahraga?”
AND F04 =”Apakah Anda Merasa Ada Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, Dada)?” AND F06 =”Apakah   Anda   Merasa Mendengkur?” AND F08 =”Apakah Anda Merasa Adanya Lemak  Pada  Bagian  Bawah  (Perut, Pinggul, dan Paha)?” AND F15 =”Apakah  Anda  Merasa  Berat Badan Selalu Meningkat?” AND F16 =  “Apakah  Anda  Merasa Tekanan Darah Tinggi?” ) THEN J04 (Obesitas Hyperplastic)
5.Analisa   Obesitas   dengan   kode “J05”
Rule 05  untuk  hasil  Analisa  obesitas dengan kode “J05”
IF ( F01  =  “Apakah  Anda  Merasa  Makan Tidak Teratur?” AND F17  =  “Apakah  Anda  Merasa  Banyak Hal Yang Dipikirkan?” AND F18  =  “Apakah  Anda  Merasa  Sulit Mengontrol Pikiran?” AND F19 = “Apakah Anda Merasa Cemas?” AND F20  =  “Apakah  Anda  Merasa  Sulit Tidur?”) THEN J05 (Obesitas Kecemasan)
d. UML Model Diagram Desain
UML merupakan salah satu model yang dapat digunakan untuk merancang pengembangan software yang berbasis  object-oriented.  UML  sendiri  juga memberikan  standar efek  penulisan sebuah  system  blueprint, yang meliputi konsep proses bisnis, penulisan kelas-kelas dalam Bahasa programan yang skema database, spesific, dan komponen yang diperlukan dalam system software. [13]

## Gambar 1. Use Case Diagram
Use case diagram biasa digunakan untuk menjelaskan manfaat dari aplikasi jika dilihat dari sudut pandang orang yang berada diluar system. Use case diagram dapat digunakan selama proses Analisa untuk menangkap requirements  atau  permintaan  terhadap  system  dan  untuk  memahami  bagaimana  system  tersebut  harus bekerja. [14]
Gambar 2. Activity Diagram
Activity diagram adalah pengambaran berbagai alur aktifitas data yang sedang dirancang dilakukan diactivity diagram, yang akan menggambarkan proses berjalan, dan memahami proses system secara menyeluruh. [15]
Gambar 3. Sequence Diagnosa
Sequace diagram merupakan interaksi object dalam system, dapat dilihat pada gambar diatas ini object-object yang ada di sitem.
Gambar 4. Class Diagram
Diagram class merupakan gambaran hubungan antara class atau table yang digunakan dalam system. Bisa dilihat pada gambar diatas. [16]
e. Desain
Pada tahapan desan atau perancangan pembuatan aplikasi ini unruk digunakan oleh para pengguna dengan menggunakan website. Pemograman dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Logo Aplikasi
Pada gambar memperlihatkan logo dari aplikasi yang akan digunakan oleh pengguna.
Gambar 6. Halaman Utama
Pada gambar halaman utama saat pertama kali membuka aplikasi terdapat menu untuk mendaftar apabila belum mempunyai akun dan apabila sudah memiliki akun maka pilih menu masuk.
Gambar 7. Buat Akun
Pada  gambar  untuk halaman  pendaftaran  atau  pembuatan  akun  baru  dengan  cara  memasukkan  email  dan password.
Gambar 8. Home Page
Pada gambar menampilkan halam menu seperti My Account, Informasi, Cek Berat Badan, Konsultasi, daftar jenis obesitas, dan Log Out.

## Gambar 9. Cek Berat Badan
Pada gambar menampilkan halaman untuk menghitung berat badan dan tinggi badan, setelah dihitung akan keluar  hasil  yang  menentukan  apakah  pasien  tergolong  obesitas,  jika  tergolong  obesitas  maka  jenis  apa obesitasnya dan bagaimana cara untuk mengatasinya. Dari hasil pada gambar 7 digunakan rumus IMT
IMT = Berat Badan (Kg)
Tinggi Badan (m) 2

## f. Pengujian
Pada  tahapan  ini  dilakukkan  menggunkaan  Black  Box  Testing  untuk  mengetahui  keakuratan  dan keberhasilan dari sebuah system yang telah dirancang. Berikut ini pengujian yang terdapat pada TABEL 6 telah memberikan kondisi yang diuji telah sesuai.
Tusakdiyah , Rancangan Aplikasi Perhitungan Berat...   | 109 Scenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Menampilkan halaman utama Aplikasi menampilkan halaman utama dengan beberapa button menu Halaman utama user dapat ditampilkan dan button setiap menunya berfungsi Sesuai Konsultasi Pilih menu konsultasi Aplikasi akan menampilkan halaman konsultasi Sesuai Menampilkan halaman cek IMT Memilih menu cek berat badan Aplikasi akan menghitung berat badan ideal Sesuai Daftar jenis obesitas Memilih menu jenis obesitas Aplikasi akan menampilkan halaman jenis obesitas Sesuai Melihat artiker Kesehatan Memilih menu informasi Aplikasi akan menampilkan informasi mengenai Kesehatan Sesuai Menu log out Memilih menu log out Halaman untuk keluarkan akun Sesuai
TABEL 7 merupakan pengujian pada halaman konsultasi. Hasil dari pengujian telah memberikan hasil yang susuai.
TABEL 7. PENGUJIAN PADA HALAMAN KONSULTASI Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Menampilkan konsultasi Mengisi hata diri dan memilih jenis obesitas serta menjawab pertranyaan yang sesuai System akan menampilkan hasil data yang sesuai data yang dimasukkan Sesuai
V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan judul rancangan aplikasi perhitungan berat badan ideal menggunakan metode backward chaining diproleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Penerapan  system  pakar  untuk  mengetahui  jenis  obesitas  yang  diderita  dengan  mengarahkan  pengguna aplikasi untuk menghitung indeks massa tubuh (IMT) terlebih dahulu dengan menghitung berat badan dan tinggi  badan.  Jika  masuk  kedalam  kategori  obesitas  maka  perlu  melakukan  diagnosis  lanjutan  untuk mengetahui jenis obesitas yang diderita. Tingkatan obesitas yang digunakan pada system pakar bersumber WHO (World Health Organization), terdapat 6 status gizi yang dimasukkan pada system. Kemudian jenis obesitas bersumber pada pakar yang terdapat 20 gejala obesitas dari 5 jenis obesitas yang diberikan.
2. membuat  system  aplikasi  yang  menerapkan  metode  backward  chaining  yang  menghasilkan  alur  mundur untuk mengetahui tujuan atau jenis obesitas lebih awal kemudian dibuktikan dengan pertannyaan berupa beberapa gejala yang mengarah ke tujuan tersebut. Sehingga akan lebih membuktikan jenis obesitas yang dipilih disertai dengan keterangan dan solusi pencegahannya.
3. System pada aplikasi menggunakan system pakar yang dibuat berbasis mobile dengan memasukkan alur dari metode backward chaining sebagai prosesnya dan sudah melalui bebrapa tahapan ESDLC (Expert System Devolopment Life Cycle) sehingga dapat dikatakan mampu untuk melakukan diagnosis obesitas pada orang dewasa dalam mengambil keputusan.
Berikut ini adalah beberapa saran pengembangan untuk Rancangan Aplikasi Perhitungan Berat Badan Ideal:
1. Menambahkan fitur pengukuran lingkar pinggang sebagai indicator obesitas, karena pengukuran ini juga merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menentukan status gizi pada orang dewasa.

## 110 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
2. Menambahkan fitur monitoring progress, yaitu fitur yang memungkinkan pengguna untuk memantau perubahan berat badan dan indeks massa tubuh (IMT) secara berkala. Fitur ini dapat membantu seberapa jauh keberhasilan dalam menurunkan berat badan.
3. Menyertakan database kalori makanan yang lengkap, sehingga pengguna dapat mengetahui jumlah kalori yang  terkandung  dalam  makanan  yang  dikonsumsi  sehari-hari.  Fitur  ini  dapat  membantu  pengguna dalam memilih makanan yang sesuai dengan kalori hariannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  kepada  pihak  yang  membantu  ataupun  memberikan  dukungan  terkait  dengan penelitian yang dilakukan seperti bantuan fasilitas penelitian, dana hibah, dan lainnya.
Allahamdulillah, puji syukur penulis panjatkan atas khadirat Allah SWT atas rahmat karunianya sehingga jurnal ini  dapat  terselesaikan.  tak  lupa  pula  penulis  mengirimkan  salam  dan  shalawat  kepada  Nabi  besar  yakni  Nabi Muhammad SAW yang telah membawa umat islam kejalan yang di ridhoi Allah SWT.
Jurnal  yang  berjudul  “Rancangan  Aplikasi  Perhitungan  Berat  Badan  Ideal  Mengunakan  Metode  Backward Chaining” merupakan salah satu syarat untuk pemenuhan nilai . terwujudnua jurnal ini tidak lepas dari partisipan dan bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terimakasih kepada:
1. Debi Setiawan M.Kom
Yang telah memberikan masukan dan motivasi kepada penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Gloria  Doloksaribu,  “Hubungan  Pola  Makan  Dengan  Kejadian  Obesitas  Pada  Orang  Dewasa :  Studi Literatur,” Wahana Inov. , vol. 10, no. 2, p. 2021, 2021, [Online]. Available:
https://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.php/jkt/article/downloadSuppFile/1795/261
[2] D. E. Safitri and N. S. Rahayu, “Determinan Status Gizi Obesitas pada Orang Dewasa di Perkotaan: Tinjauan Sistematis,” ARKESMAS  (Arsip  Kesehat.  Masyarakat) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–15,  2020,  doi: 10.22236/arkesmas.v5i1.4853.
[3] S.  Septiyanti  and  S.  Seniwati,  “Obesity  and  Central  Obesity  in  Indonesian  Urban  Communities,” J.  Ilm. Kesehat. , vol. 2, no. 3, pp. 118–127, 2020, doi: 10.36590/jika.v2i3.74.
[4] I. M. Sofa, “Kejadian Obesitas, Obesitas Sentral, dan Kelebihan Lemak Viseral pada Lansia Wanita,” Amerta Nutr. , vol. 2, no. 3, p. 228, 2018, doi: 10.20473/amnt.v2i3.2018.228-236.
[5] N. Puspitasari, “Kejadian Obesitas Sentral pada Usia Dewasa,” HIGEIA (Journal Public Heal. Res. Dev. , vol. 2, no. 2, pp. 249–259, 2018, doi: 10.15294/higeia.v2i2.21112.
[6] C. Angely, K. P. A. Nugroho, and V. Agustina, “Gambaran Pola Asuh Anak Obesitas Usia 5–12 Tahun di SD Negeri 09 Rangkang, Kabupaten Bengkayang, Kalimantan Barat,” J. Sains dan Kesehat. , vol. 3, no. 6, pp. 816–825, 2021, doi: 10.25026/jsk.v3i6.679.
[7] R.  V.  Suryadinata  and  D.  A.  Sukarno,  “Pengaruh  Aktivitas  Fisik  Terhadap  Risiko  Obesitas  Pada  Usia Dewasa,” Indones. J. Public Heal. , vol. 14, no. 1, pp. 106–116, 2019, doi: 10.20473/ijph.vl14il.2019.106- 116.
[8] N. M. Murtane, “Obesitas dan Depresi pada Orang Dewasa,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 10, no. 1, pp. 88–93, 2021, doi: 10.35816/jiskh.v10i1.515.
[9] A.  H.  Lubis,  “Analisis  Expert  System  Diagnosis  Penyakit  Obesitas  Pada  Orang  Dewasa  Menggunakan Backward Chaining Method,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 1905–1916, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2230.
[10] S. Arifani and Z. Setiyaningrum, “Faktor Perilaku Berisiko yang Berhubungan Dengan Kejadian Obesitas Pada  Usia  Dewasa  di  Provinsi  Banten  Tahun  2018,” J.  Kesehat. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  160–168,  2021,  doi: 10.23917/jk.v14i2.13738.
[11] A. Sobarna, H. Asmara, D. Sunarsi, A. Sanusi, and S. Suharja, “Analisis aktivitas fisik pada penyandang obesitas menggunakan smartwatch,” JPPI (Jurnal Penelit. Pendidik. Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 28–34, 2021, doi: 10.29210/02021767.
[12] S.  A.  Rahmah,  A.  Voutama,  and  S.  Sobur,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Obesitas  Pada  Orang  Dewasa Menggunakan Metode Backward Chaining,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 169–
177, 2021, doi: 10.31539/intecoms.v4i2.2538.
[13] F.-  Sonata,  “Pemanfaatan  UML  (Unified  Modeling  Language)  Dalam  Perancangan  Sistem  Informasi  E- Commerce Jenis Customer-To-Customer,” J. Komunika  J. Komunikasi, Media dan Inform. , vol. 8, no. 1, p. 22, 2019, doi: 10.31504/komunika.v8i1.1832.
[14] H. N. Putra, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) dalam Perancangan Aplikasi Data Pasien Rawat Inap pada Puskesmas Lubuk Buaya,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 67– 77, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/130
[15] K.  Nistrina  and  L.  Sahidah,  “Unified  Modelling  Language  (Uml)  Untuk  Perancangan  Sistem  Informasi Penerimaan Siswa Baru Di Smk Marga Insan Kamil,” J. Sist. Inf. , vol. 04, pp. 12–23, 2022.
[16] Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput.
dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018, [Online]. Available:
http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/algoritma/article/download/3148/1871