## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188

## Penentuan Status Gizi Pada Balita Menggunakan Fuzzy Inference System Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Dita Aura Vandelweiss * , Ahmad Fauzi, Dwi Sulistya Kusumaningrum, Kiki Ahmad Baihaqi
Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1* if20.ditavandelweiss@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 3 dwi.sulistya@ubpkarawang.ac.id,
4 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if20.ditavandelweiss@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Status  gizi  pada  bayi  merupakan  pertimbangan  penting  untuk  menjamin  perkembangan  dan  peningkatan  yang  baik. Eksplorasi  ini  berencana  untuk  mengembangkan  kerangka  spesialis  status  gizi  pada  bayi  dengan  menggunakan  strategi  kerangka dugaan  berbulu  dengan  perhitungan  berbulu  Tsukamoto  dengan  mempertimbangkan  berat  badan  dan  tinggi  badan.  Berdasarkan ikhtisar informasi penting dan pertemuan, informasi yang dikumpulkan dari koordinasi kesejahteraan, khususnya Posyandu Adiarsa Barat,  Adiarsa  Pusaka,  dan  Telukjambe  Timur  di  Rezim  Karawang  berjumlah  181  informasi  tentang  balita.  Konfigurasi  kerangka menggabungkan  kerangka  titik  interaksi  yang  terdiri  dari  informasi,  hasil,  kumpulan  data,  konstruksi  informasi,  dan  rencana kerangka  perhitungan.  Eksekusi  framework  dilakukan  dengan  menggunakan  HTML,  PHP,  MySQL,  dan  Cup.  Kerangka  pengujian mencakup  kerangka  deduksi  berbulu  halus  menggunakan  teknik  berbulu  Tsukamoto  pada  berbagai  contoh  peninjauan  anak  kecil dengan  keadaan  pola  makan  berbeda,  dengan  kontribusi  3  faktor  yang  terdiri;  cukup  umur,  berat,  level.  Hasil  percobaan  akan dikontraskan dan nutrisi tidak sepenuhnya ditetapkan oleh ahli gizi. Eksplorasi ini menghasilkan rangkaian halus untuk faktor  berat, level, dan status kesehatan, serta keputusan pencatatan halus yang menghubungkan informasi dan hasil. Pengujian terhadap kerangka tersebut  memperoleh  presisi  sebesar  96%  karena  dilakukan  181  pengujian  terhadap  masing-masing  variabel  informasi  yang menyesuaikan faktor 'buruk', 'kurang', 'normal', 'lebih' dan 'berat'.
Kata Kunci: Stunting ; Status Gizi; Balita; Fuzzy Inference System
Abstract− Nourishing status in babies is a vital consideration of guaranteeing sound development and improvement. This exploration plans  to  foster  a  specialist  framework  for  nourishing  status  in  babies  using  the  fluffy  surmising  framework  strategy  with  the Tsukamoto  fluffy  calculation  in  view  of  body  weight  and  level.  In  light  of  essential  information  overviews  and  meetings,  the information gathered from coordinated wellbeing, in particular Posyandu West Adiarsa,  Adiarsa Pusaka, and Telukjambe  Timur in Karawang  Regime  added  up  to  181  information  on  kids  under  five.  Framework  configuration  incorporates  a  point  of  interaction framework consisting of information, yield, data set, information construction and calculation framework plan. Framework execution was done using HTML, PHP, MySQL, and Cup. The testing framework includes a fluffy deduction framework using the Tsukamoto fluffy  technique on  various  review  instances  of  young  children  with different  dietary  circumstances,  with  contribution of  3  factors consisting; old enough, weight, level. The experimental outcomes will be contrasted and the nourishing is not entirely set in stone by a nutritionist. This exploration produces fluffy sets for the factors of weight, level and healthful status, as well as fluffy registering decisions that interface information and results. The test brings about the framework obtained a precision of 96% on the grounds that 181 tests were carried out on each information variable which adapted the factors 'terrible', 'less', 'typical', 'more' and 'weight'.
Keywords : Stunting; Nutritional Status; Toddlers; Fuzzy Inference System

## 1. PENDAHULUAN
Semua  orang  percaya  bahwa  anak  kecil  mereka  harus  tumbuh  dan  berkembang  dengan  baik.  Status  gizi  merupakan salah  satu  unsur  yang  mempengaruhi  tumbuh  kembang  bayi.  Anak  kecil  yang  berusia  36-59  bulan  dikenang  karena rentang waktu usianya yang cemerlang. Selama proses penuaan dini, bayi tumbuh lebih cepat dibandingkan kelompok usia lainnya, namun  mereka juga rentan terhadap  masalah  gizi dan penyakit. Pola makan erat kaitannya dengan jenis, jumlah dan struktur makanan yang dikonsumsi setiap hari yang dapat mempengaruhi status sehat (Ariani, 2020) .
Status gizi ialah keadaan tubuh setelah mengkonsumsi makanan dalam penggunaan zat gizi (Sari, 2017). Balita yang  kekurangan  gizi stunting atau  malnutrisi  sejak  dini,  memiliki  risiko  penurunan  fungsi  perkembangan  dan  juga mendapatkan gangguan penyerapan nutrisi akibat penyakit kronis seperti diare kronis, alergi, infeksi saluran kemih, dan TBC  (Wahyudi,  2018).  Permasalahan  yang  terjadi  di  lingkungan  sekitar  terkait  status  gizi  pada  balita,  seringkali berdampak  negatif  pada  kesehatan  dan  pertumbuhan  balita.  Pada  tumbuh  kembang  balita  harus  diberikan  gizi  yang seimbang dan terpantau pada tumbuh kembang balita.
Penelitian  terkait  aplikasi fuzzy  inference  system metode mamdani juga  ditentukan  pada  status  gizi  di  kota Surabaya. Proses pengujian yang dilakukan dengan cara input berat dan tinggi balita, dengan 9 aturan sebagai pengujian output .  hasil  penelitian  terdapat  klasifikasi    status  gizi  normal  dan  obesitas  sebagai  contoh  dengan  program  matlab (Andriani  et  al.,  2019).  Selanjutnya  penelitian  penerapan  klasifikasi  metode decision  tree pada  status  gizi  balita  di wilayah Simalungun. pengujian model dilakukan pada klasifikasi status gizi bayi berdasarkan norma acuan WHO-2005 dengan  menggunakan  metode data mining. Pengujian  menggunakan RapidMiner dengan  menentukan 3 atribut seperti berat badan, tinggi badan, dan bentuk badan menghasilkan tools performance 100%  (Hafizan & Putri, 2020). Adapun penelitian terkait dengan metode yang sama terkait aplikasi serta metode naïve bayes classifier (NBC) untuk klasifikasi status gizi stunting balita yang ada di kota Semarang sebanyak 20,37%. Klasifikasi status gizi stunting balita ini dengan pengujian k-fold cross validation terdapat hasil pengujian akurasi  sekitar 88% (Yoshe Titimeidara & Hadikurniawati, 2021). Dan penelitian implementation of the tsukamoto fuzzy method for infant food recommendations according  to  the  needs  and  AKG (implementasi  metode fuzzy  tsukamoto untuk  rekomendasi  makanan  bayi  menurut

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
kebutuhan  dan  AKG)  untuk  memutuskan  makanan  mana  saja  yang  cocok  dikonsumsi  oleh  bayi.  Metode fuzzy tsukamoto sebagai  penentuan  makanan.  Hasil  yang  ditunjukkan  pada  klasifikasi  status  gizi  bayi  ini  hanya  digunakan untuk memberikan rekomendasi nutrisi makanan dan minuman yang baik agar bisa dikonsumsi dengan baik oleh bayi (Panjaitan et al., 2022).
Penelitian  terakhir  mengenai  penerapan fuzzy  logic untuk  menentukan  indeks  massa  tubuh  (IMT)  berbasis Internet  of  Things (IoT)  untuk  mengetahui  parameter  berat  badan  dan  tinggi  badan  pada  pengukuran  IMT,  dengan metode fuzzy logic untuk menentukan status dari keanggotaan berat badan dan tinggi badan. Hasil pengujian software berhasil  menampilkan dari kedua sensor  yaitu berat badan  69,43 kg dan tinggi  badan 161 cm dalam keadaan  normal. Hasil  pengukuran  dari  kedua  sensor  juga  dapat  disimpan  dalam database dan  ditampilkan  pada website sebagai informasi  untuk  mengetahui  kapan  terakhir  kali  tubuh  itu  ditimbang.  Pada  perangkat  keras  LCD  diuji  untuk menampilkan berat badan 53 kg dan tinggi badan 171 cm, dan hasil pengujian timbangan itu mampu menentukan berat badan dan tinggi badan seseorang (Apriansyah et al., 2023).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut gambar 1 merupakan alur penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dari gambar 1 tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan adalah proses untuk mengidentifikasi kebutuhan serta keterkaitan pada suatu sistem proyek yang akan  di  kembangkan.  Untuk  memahami  kebutuhan  pengguna  serta  mendefinisikan  suatu  lingkupan  proyek  untuk menghindari  dari  pengembangan  sistem.  serta  mengurangi  resiko  sejak  awal  dikelola  nya  suatu  pengembangan (Saputra et al., 2020). Adapun penelitian terkait dari penelitian ini mengenai status gizi. Status gizi adalah kondisi kesehatan  yang  dapat  dipengaruhi  oleh  konsumsi  dan  penyerapan  nutrisi.  keseimbangan  asupan  nutrisi  dan kebutuhan  tubuh  untuk  pertumbuhan,  perkembangan  dan  fungsi  fisiologis  yang  optimal  (Darnila  et  al.,  2021). Tahapan  analisis  kebutuhan  ini  dilakukan  untuk  kebutuhan-kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  penentuan antropometri (Rahayu  Sedyaningsih,  2010/2011).  Analisis  masalah  juga  dilakukan  dalam  penelitian  untuk menemukan  dan  menyelesaikan  masalah  yang  ada.  Dalam  penelitian  tentang  status  gizi  pada  balita,  dilakukan analisis masalah yang terkait dengan tinggi  dan  berat  badan  anak  usia  0-60 bulan dengan berjenis kelamin laki- laki  maupun  perempuan.  Penelitian  juga  melibatkan  pengukuran  berat  badan  sesuai  dengan  panjang  atau  tinggi badan anak serta menggunakan indeks pertumbuhan z-score (Sugiantoro et al., 2020) . b. Perencanaan Data
Perencanaan  data  adalah  proses  strategis  untuk  dapat  mengelola  dan  mengidentifikasi  secara  optimal  penggunaan data,  dan  melibatkan  pengumpulan,  penyimpanan,  pemrosesan  dan  analisis  data  untuk  mendapatkan  suatu  tujuan suatu  operasional  (Agustina  &  Purnomo,  2018).  Maka  penelitian  ini  pun  mempunyai  perencanaan  data  sebelum menentukan data, seperti penjelasan di bawah ini.
1. Observasi
Observasi dilakukan setelah peneliti mengetahui kajian teori sebagai bahan untuk implementasi penentuan status gizi pada balita dengan data yang sudah didapat dari Posyandu Adiarsa Barat, Adiarsa Pusaka, dan Telukjambe Timur.
2. Wawancara
Pada  tahapan  wawancara  ini  peneliti  melakukan  wawancara  oleh  pakar  gizi  di  UPTD  Puskesmas  Pakisjaya Karawang untuk menggali informasi mengenai kajian teori yang berkaitan dengan penelitian penulis.
3. Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan peneliti dengan membaca beberapa jurnal dan buku referensi mengenai status gizi balita.
c. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses dari sistematis untuk mendapatkan informasi atau data yang relevan untuk tujuan, pengambilan keputusan atau analisis penelitian. Tahapan  pengumpulan data ini seperti pada tabel 1 sampel data di bawah, yang diperlukan selama proses pembuatan sistem dilakukan untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan, metode yang digunakan adalah wawancara kepada  Ibu Sri yang mengatur Posyandu di Desa Adiarsa Pusaka Barat Kecamatan Karawang Barat. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 181 data balita yang berisikan jenis kelamin, umur, berat badan dan tinggi badan (Nur Wulandari & Prasetyo, 2018).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
Tabel 1. Sampel data No Jenis Kelamin  Umur (Bulan)  Berat Badan (Kg)  Tinggi Badan (Cm) 1 L 27 3 51 2 P 36 13 95 3 L 6 7 62 4 P 30 8 73 5 P 11 7 65 ... ... ... ... ... 177 P 17 8 71 178 L 23 11 75 179 L 3 4 56 180 P 6 7 61 181 L 3 70 6
d. Desain Sistem
Desain  sistem  adalah  proses  dari  perencanaan,  pembuatan  dan  mendefinisikan  serta  komponen,  modul  dan  juga antarmuka  dari  suatu  sistem  untuk  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditentukan.  Maka  dengan  ini    dalam  tahap merancang  antarmuka  dari  sebuah  sistem  dapat  memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  lengkap  sesuai  dengan kebutuhan  sistem.  Antarmuka  yang dirancang  meliputi desain input , desain output , desain database , struktur data, algoritma  sistem,  serta  tabel  variabel  himpunan.  Desain output pada  tahap  ini  berperan  sebagai  rancangan  yang digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  selama  tahap  analisis,  antara  lain  melalui  penggunaan flowchart , use  case , dan perhitungan variabel suatu himpunan data status gizi balita (Muafi et al., 2020).
e. Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi sistem ini, peneliti menggunakan perangkat lunak untuk mendukung pembuatan antarmuka atau website ini, dengan XAMPP sebagai paket perangkat lunak yang menyediakan web server (Apache) , database (MySQL), dan bahasa pemrograman (PHP) untuk pengembangan web . aplikasi. MySQL merupakan database server yang  sering  digunakan  untuk  membangun  aplikasi web karena  kemampuannya  dalam  menyimpan  dan  mengelola data.  HTML  adalah  format  yang  digunakan  untuk  membuat  dokumen  dan  aplikasi  yang  berjalan  di  halaman web . PHP  adalah  bahasa  pemrograman  skrip  sisi server yang  digunakan  dengan  HTML  untuk  membuat  halaman web dinamis. Flask adalah kerangka web yang ditulis dengan Python, digunakan untuk memfasilitasi pengembangan web dengan  cara  yang  sederhana  dan  fleksibel.  Visual  Studio  Code  adalah  editor  kode  canggih  yang  dikembangkan untuk pengembangan perangkat lunak dengan fitur-fitur canggih (Indah Prasasti & Normawati, 2023).
f. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  adalah  proses  evaluasi  sistem  perangkat  lunak  dengan  menyeluruh  untuk  memastikan  bahwa sistem  berfungsi  sesuai  dengan  tujuan  dari  identifikasi  dan  memperbaiki bug ,  kekurangan  dan  ketidaksesuaian dalam sistem sebelum dipublikasi kepada pengguna. Dalam tahap pengujian sistem untuk penentuan status gizi pada balita  menggunakan fuzzy  inference  system .  data  pengujian  ini  mengaplikasikan  sistem fuzzy  inference yang  akan dikembangkan  pada  sejumlah  studi  kasus  balita  dengan  berbagai  kondisi  sebagai  penentuan  diagnosis  (Kamang Mahar et al., 2023).

## 2.2 Metode Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  tsukamoto adalah  metode  logika fuzzy yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  ketidakpastian  dan  hasil  yang lebih baik dalam pengambilan sebuah keputusan. Algoritma ini juga dapat diterapkan dengan berbagai bidang, seperti kontrol, diagnosis dan pengambilan keputusan. Dalam logika fuzzy pun memiliki cara sebagai informasi ketidakpastian dalam memberikan nilai keanggotaan pada setiap himpunan dengan rentang nilai [0,1]. Nilai 0 menunjukkan suatu rule yang tidak termasuk dalam himpunan atau false , sedangkan nilai 1 menunjukkan suatu rule yang termasuk dalam nilai keanggotaan  himpunan  atau true  . Sebagaimana  pada  gambar  2  dibawah  dijelaskan flowchart dari  metode fuzzy tsukamoto yang terdapat pada sistem antarmuka yang dibuat oleh peneliti (Sasmi & Setiadi, 2019).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
Pada  penelitian  ini  terdapat flowchart metode fuzzy  tsukamoto sebagaimana  berada  gambar  2  diatas, menunjukkan  alur  dari  metode fuzzy  tsukamoto untuk  tahapan  pengujian  pada  sistem  untuk form status  gizi  balita. langkah awal untuk proses pengujian terdapat fuzzifikasi untuk  menginput data sebagai  keanggotaan dalam himpunan fuzzy  tsukamoto, terdapat variabel  berat  badan  dan  tinggi  badan.  Langkah  selanjutnya inference untuk  menerapkan aturan fuzzy dalam  bentuk IF-THEN sebagai  menentukan output pengujian fuzzy, dalam  tahapan inference pun dapat menentukan nilai akhir dari input fuzzy dari setiap rule. Langkah terakhir defuzzifikasi untuk mengubah output menjadi nilai tegas untuk menentukan rata-rata bobot pengujian pada sistem, hasil dari defuzzifikasi akan mengkategorikan nilai status gizi dari inputan berat badan dan tinggi badan (Irma Anggraeni, 2020).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Sistem
Berikut tabel 3 dapat diketahui suatu hitungan variabel himpunan data serta parameter dari sebuah penentuan  status gizi balita, diketahui sebuah variabel memiliki: berat badan, tinggi badan, dan status gizi. Input nilai himpunan dari variabel berat  badan  memiliki:  kurang,  normal,  dan  berat  lebih.  Sedangkan  untuk  himpunan  variabel  tinggi  badan  memiliki: pendek, normal tinggi. Setelah melakukan input himpunan variabel fuzzy dengan kategori berat badan dan tinggi badan maka status gizi yang dihasilkan sebuah himpunan memiliki: buruk, kurang, normal, lebih, obesitas.
Tabel 3. Variabel Himpunan Variabel Himpunan Parameter Berat Badan (Kg) Kurang [0;6;12] Normal [6;12;18] Berat Lebih [12;18;24] Tinggi Badan (Cm) Pendek [0;45;70] Normal [45;70;95] TInggi [70;95;123]
Variabel himpunan tabel 3 diatas salah satu tahapan yang diubah menjadi bentuk aturan IF-THEN , dalam sistem pakar  dengan fuzzy  logic dan  metode fuzzy  tsukamoto untuk  pengambilan  keputusan.  Meliputi fuzzifikasi  input , komputasi aturan, inference dan juga defuzzifikasi .
3.1.1 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pembentukan logika  fuzzy dalam  metode fuzzy  tsukamoto ini  terdapat  3  variabel input seperti  umur,  berat  badan  dan tinggi  badan.  variabel  yang  menjadi input logika fuzzy yaitu  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  status  gizi.  Dalam  hasil representasi dari himpunan fuzzy dengan berat badan dan tinggi badan dalam bentuk  fungsi  trapesium. Maka  variabel untuk  berat  badan  memiliki  tiga  himpunan fuzzy yaitu  kurang,  normal,  dan  gemuk  Sedangkan  untuk  variabel  tinggi badan memiliki tiga himpunan yaitu pendek, normal, dan tinggi Adapun hasil dari himpunan fuzzy variabel status gizi dalam dengan memiliki lima variabel yaitu buruk, kurang, normal, lebih, dan obesitas.
1. Himpunan Fuzzy Variabel Berat Badan Pada  rumus  di  bawah  terdapat  himpunan fuzzy variabel  berat  badan,  untuk  menentukan  fungsi  dari  keanggotaan dengan memiliki tiga himpunan fuzzy , yaitu kurang, normal, dan gemuk  :
2. Himpunan Fuzzy Variabel Tinggi Badan
Pada  rumus  di  bawah  terdapat  himpunan  fuzzy  variabel  tinggi  badan,  untuk  menentukan  fungsi  dari  setiap keanggotaan dengan memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu pendek, normal, dan tinggi:

## 3.1.2 Komputasi Aturan
Setiap aturan yang dibuat memiliki implikasi. Input yang berbeda dapat dihubungkan dengan AND sedangkan pada IF- THEN akan  menghubungkan  pada input dan output .  Proporsi  yang  mengikuti IF disebut  antesden,  dan  proporsi  yang

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
mengikuti THEN disebut  konsekuen.  Aturan fuzzy untuk  deteksi  status  gizi  dibagi  menjadi  umur  balita  bertahap berdasarkan batasan range umur daripada balita. Umur balita dibagi menjadi 3 tahap. Tahap pertama berkisar antara 0 dan 12 bulan, tahap kedua berkisar antara 12 dan 36 bulan, tahap terakhir yaitu tiga berkisar antara 36 dan 60 bulan. Komposisi aturan pada penelitian ini, disusun dan rincian aturan yang telah dibuat adalah sebagai berikut: [R1] IF BeratBadan is Sangat Kurus AND TinggiBadan is Sangat Pendek, THEN StatusGizi is Buruk;
[R2] IF BeratBadan is Sangat  Kurus AND TinggiBadan is Pendek, THEN StatusGizi is Kurang; [R3] IF BeratBadan is Sangat Kurus AND TinggiBadan is Normal, THEN StatusGizi is Kurang;
[R4] IF BeratBadan is Sangat Kurus AND TinggiBadan is Tinggi, THEN StatusGizi Baik; [R5] IF BeratBadan is Kurus AND TinggiBadan is Sangat Pendek THEN StatusGizi is Kurang;
[R6] IF BeratBadan is Kurus AND TinggiBadan is Pendek, THEN StatusGizi is Baik; [R7] IF BeratBadan is Kurus AND TinggiBadan is Normal, THEN StatusGizi is Kurang;
[R8] IF BeratBadan is Kurus AND TinggiBadan is Tinggi, THEN StatusGizi is Kurang;
[R9] IF BeratBadan is Normal AND TinggiBadan is Sangat Pendek, THEN StatusGizi is Kurang;
[R10] IF BeratBadan is Normal AND TinggiBadan is Pendek, THEN StatusGizi is Kurang;
[R11] IF BeratBadan is Normal AND TinggiBadan is Normal, THEN StatusGizi is Baik; [R12] IF BeratBadan is Normal AND TinggiBadan is Tinggi, THEN StatusGizi is Baik;
[R13] IF BeratBadan is Gemuk AND TinggiBadan is Sangat Pendek, THEN StatusGizi is Baik;
[R14] IF BeratBadan is Gemuk AND TinggiBadan is Pendek, THEN StatusGizi is Baik; [R15] IF BeratBadan is Gemuk AND TinggiBadan is Normal, THEN StatusGizi is Baik; [R16] IF BeratBadan is Gemuk AND TinggiBadan is Tinggi, THEN StatusGizi is Baik;
Hasil  dari  program  pada  perancangan  sistem fuzzy  inference  system dengan  metode fuzzy  tsukamoto ini memberikan gambaran tentang hasil percobaan uji coba jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan, dan status gizi.
Tabel 4. Percobaan Pengujian Percobaan Jenis Umur Berat Badan  Tinggi Badan Status Gizi  Hasil Kelamin   (Bulan) (Kg) (Cm) P1 L 27 3 51 Normal ✓ P2 P 36 13 95 Normal ✓ P3 L 6 7 62 Normal ✓ P4 P 30 8 73 Kurang ✓ P5 P 11 7 65 Kurang ✓ ... ... ... ... ... ... … P177 P 17 8 71 Kurang ✓ P178 L 23 11 75 Normal ✓ P179 L 3 4 56 Buruk ✓ P180 P 6 7 61 Normal ✓ P181 L 3 70 6 Buruk ✓
Setelah melakukan percobaan pengujian seperti tabel 4 di atas sebanyak 181 kali telah didapatkan hasil akurasi sebanyak  96%  dengan  percobaan  penentuan  status  gizi  pada  balita  menggunakan fuzzy  inference  system .  Lalu disamakan dengan perhitung ahli pakar gizi Carles Sialipan, Amb di UPTD Puskesmas Pakisjaya Karawang. Hasil yang ditunjukkan  pada  tabel  4  percobaan  pengujian  diatas  telah  di  validasi  oleh  pakar  menunjukkan  bahwa  data  sebanyak 181 dapat bekerja dengan baik dan sesuai dengan data yang dimiliki peneliti. Seperti halnya dibawah ini implementasi pada  sistem dalam uji coba. Fuzzifikasi yang di input dari variabel jenis kelamin, umur, berat badan, dan tinggi badan, maka akan ada hasil status gizi sebagai output .

## 3.2 Pengujian Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  pengujian  pembentukan  himpunan fuzzy seperti  yang  sudah  dilakukan  sesuai  dengan  variabel  dengan  nilai keanggotaan  masing-masing  terdapat  pada  3.1.1.  Maka  peneliti  melakukan  pengujian  untuk  memvalidasi  himpunan fuzzy sesuai rule dengan metode fuzzy tsukamoto , berikut dibawah ini:  .

## 3.2.1 Fuzzifikasi
Penyelesaian masalah pada kasus pengambilan keputusan dalam penentuan status gizi pada balita, sebagai berikut: 1. Input : Berat Badan = 8; Tinggi Badan = 73.
Berat  badan,  terdiri  dari  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  kurus,  normal,  gemuk.  Diketahui  dengan  berat  badan sebesar 8, maka:
2. Tinggi  Badan,  terdiri  dari  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  pendek,  normal,  tinggi.  Diketahui  tinggi  badan  sebesar  73, maka:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
3. Status  Gizi,  terdiri  dari  lima  himpunan fuzzy buruk,  kurang,  normal,  dan  lebih.  Jika  diketahui  status  gizi  dengan keterangan Buruk, maka:

## 3.2.2 Inference
Maka langkah selanjutnya menentukan inference agar mendapatkan nilai akhir fuzzy dari setiap proses rule . Inference menggunakan nilai terendah. Pada rule yang mempunyai nilai keanggotaan sebagai berikut:
[R7] IF BeratBadan is Kurus AND TinggiBadan is Normal, THEN StatusGizi is Buruk. =
= 0

## 3.2.3 Defuzzifikasi
Maka hasil defuzzifikasi yang menentukan status gizi pada balita :
Dalam perhitungan diatas diperlihatkan bawah variabel berat badan dengan kategori Kurus menghasilkan output True, lalu dalam variabel tinggi badan maka dihasilkan output True , demikian juga dalam hasil status gizi yang diambil dari input an jenis kelamin, umur, berat badan, dan tinggi badan maka hasil yang ditunjukkan adalah Status Gizi Kurang.

## 3.3 Pengujian Sistem
Pada pengujian sistem gambar dibawah merupakan implementasi sebuah  dengan sistem pakar berbasis website seperti gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Form Status Gizi.
Pada sistem website gambar diatas menunjukkan Form Status Gizi untuk pengguna dapat mengetahui Status Gizi pada  balita  dengan  menginput  nama,  jenis  kelamin,  umur,  berat  badan,  tinggi.  Setelah  mengisi form maka  pengguna bisa meng- submit .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
Gambar 8. Hasil Status Gizi Buruk
Setelah meng- input pada Form Status Gizi Buruk maka output yang dihasilkan sistem website adalah hasil dari perhitungan dari jenis kelamin, umur sesuai bulan dan juga berat badan serta tinggi badan, maka status gizi yang akan diperoleh sesuai input an pengguna.
Gambar 9. Hasil Status Gizi Kurang Setelah meng- input pada Form Status Gizi Kurang maka output yang dihasilkan sistem website adalah hasil dari perhitungan dari jenis kelamin, umur sesuai bulan dan juga berat badan serta tinggi badan, maka status gizi yang akan diperoleh sesuai input an pengguna.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
Gambar 10. Hasil Status Gizi Normal.
Setelah meng- input pada Form Status Gizi Normal maka output yang dihasilkan sistem website adalah hasil dari perhitungan dari jenis kelamin, umur sesuai bulan dan juga berat badan serta tinggi badan, maka status gizi yang akan diperoleh sesuai input an pengguna.
Gambar 11. Hasil Status Gizi Lebih
Setelah meng- input pada Form Status Gizi Lebih maka output yang dihasilkan sistem website adalah hasil dari perhitungan dari jenis kelamin, umur sesuai bulan dan juga berat badan serta tinggi badan, maka status gizi yang akan diperoleh sesuai input an pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Pada  kesimpulan  penentuan  status  gizi  pada  balita  menggunakan fuzzy  inference  system dengan  metode  f uzzy tsukamoto , melibatkan  variabel berat badan, tinggi badan,  dan status  gizi dapat disimpulkan bahwa penentuan sebuah status gizi pada balita  menunjukkan hasil akurasi  yang sesuai sebanyak 96% dengan algoritma fuzzy inference system menggunakan  metode fuzzy  tsukamoto .  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  sistem website berbasis flask menggunakan algoritma fuzzy inference system dengan metode fuzzy tsukamoto dilakukan sebanyak 181 kali pengujian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 1, June 2024, page 23-31 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i1.5188
ke  setiap  variabel  data,  yang  mengkondisikan  sebuah  variabel  ‘buruk’,  ‘kurang’,  ‘normal’,  ‘lebih’,  dan  ‘obesitas’. Didapatkan hasil semua perhitungan variabel yang dilakukan pada sebuah sistem website memiliki akurasi 96%.

## REFERENCES
Agustina,  E.,  &  Purnomo,  A.  S.  (2018).  Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Status  Pertumbuhan  Pada  Anak Menggunakan Inferensi Fuzzy (Sugeno). Informatics Journal , 3 (2503–250x), 56–66.
Andriani, G., Mahfiroh, L., Rini , D. C., Ulinnuha, N., & Farida, Y. (2019). Aplikasi Fuzzy Inference System Dengan Metode Mamdani Untuk Menentukan Status Gizi Balita Di Kota Surabaya. Jurnal Matematika , 1 (2656–6303), 1– 6.
Apriansyah, A., Fauzi, A., & Faisal, S. (2023). Penerapan Fuzzy Logic Untuk Menentukan Indeks Massa Tubuh (IMT) Berbasis Internet of Things (IoT). Jurnal Media Informatika Budidarma , 7 (2548–8368), 292–299. Ariani,  M.  (2020).  Determinan  Penyebab  Kejadian  Stunting  Pada  Balita:  Tinjauan  Literatur. Dinamika  Kesehatan Jurnal Kebidanan Dan Keperawatan , 11 (2086–3454), 172–186.
Darnila, E., Maryana, & Azmi, M. (2021). Aplikasi Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis  Android. METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen  Informatika  &  Komputerisasi  Akuntansi , 5 (2620–4339), 135–141.
Hafizan, H., & Putri, A. N. (2020). Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree Pada Status Gizi Balita Di Kabupaten Simalungun. Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen) , 1 (2720–092x), 68–71. Indah  Prasasti,  M.,  &  Normawati,  D.  (2023).  Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma , 7 (1276–1286), 1276–1286.
Kamang Mahar, B. J., Sunia Raharja, I. M., & Ayu Putri, G. A. (2023). Rancangan Bangun Sistem Informasi Pemantau Kesehatan Balita Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy. JITTER- Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer , 4 , 1– 11.
Muafi, M., Wijaya, A., & Aziz, V. A. (2020). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Komputasi Dan Teknologi Informasi , 1 (2774–7875), 43–49.
Nur  Wulandari,  D.  A.,  &  Prasetyo,  A.  (2018).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Informatika , 5 (2528–2247), 22–33.
Panjaitan,  Z.,  Gilang  Suryanata,  M.,  &  Ibnutama,  K.  (2022).  Implementation  Of  The  Tsukamoto  Fuzzy  Method  For Infant  Food  Recommendations  According  To  The  Needs  And  AKG. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 9 (2550–0201), 65–74.
Putra, Y. (2023). Penggunaan Metode Fuzzy  Logic Untuk  Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita. JUKOMIKA  - (Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika) , 6 (2723–8091), 83–91. Rahayu  Sedyaningsih,  E.  (2011). Standar  Antropometri  Penilaian  Status  Gizi  Anak (XII,  Vol.  641,  pp.  5–40). Direktorat Bina Gizi. (Original work published 2010)
Saputra, P. Y., Lestari, V. A., & Rahmani, A. D. (2020). Pengembangan Website Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Gizi  Balita  Di  Kota  Kediri  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani. Seminar  Informatika  Aplikatif Polinema (SIAP) , 2460–1160 , 241–249.
Sari, E. (2017). Status Gizi Balita Di Posyandu Mawar Kelurahan Darkomali Surabaya. Jurnal Keperawatan Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan William Booth , 6 (2339–1758), 1–53.
Sasmi,  R.  N.,  &  Setiadi,  T.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Status  Gizi  Balita  untuk  Membantu  Kinerja Puskesmas  dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its Applications (ISTIA) , 7 (2338–5197), 11–19.
Sugiantoro,  E.,  Latuconsina,  R.,  &  Raharjo  Ansori,  A.  S.  (2020).  Aplikasi  Penentuan  Gizi  Anak  Perempuan Menggunakan Metode Z-score. eProceedings of Engineering , 7 (2355–9365), 1434–1440.
Wahyudi,  M.  H.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6 (2302–3805), 25–30.
Yoshe Titimeidara, M., & Hadikurniawati, W. (2021). Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita. Jurnal Ilmiah Informatika , 9 (2615–1049), 55–59.