## PENERAPAN METODE LOGIKA FUZZY DALAM PERHITUNGAN STATUS GIZI DAN POLA KONSUMSI IBU HAMIL PADA SMARTPHONE ANDROID
Fedy F. B. Koreh 1 , Kalvein Rantelobo 2 , Sa r lince Manu 3
1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Nusa Cendana, Kupang
2 Email:kalvein@staf.undana.ac.id Info Artikel ABSTRACT Histori Artikel: Diterima Sep 12, 2020 Direvisi Sep 13, 2020 Disetujui Sep 22, 2020
Nutrition  Status  is  a  condition  caused  by  the  balance  status  between  the amount  of  nutrient  intake  and  the  amount  needed  by  the  body  for  various biological  functions  such  as  physical growth,  development,  activity,  health care,  and  others.  To  help  pregnant  women  monitor  the  nutritional  status and consumption patterns, a system that can enable pregnant women to use the  Android  smartphone  system  is  necessary.  The  test  program  results  for 20  tests  on  nutritional  status.  On  20  system  testing  using  the  fuzzy  logic method,  19  of  which  match  the  calculation  using  the  formula  Body  Mass Index,  has  a  validation  value  of  =  95%.  The  test  program  results  for  15 tests on the consumption pattern. On the 15 test systems using the fuzzy log- ic  method,  8  of  which  have  a  match  by  the  calculation  using  the  formula Individual  Nutritional Numbers  have  a  validation  value  of  =  53%.  Thus  it can be concluded that the system is feasible to be used in the calculation of nutritional  status.  In  contrast,  for  the  analysis  of  pregnant  women's  con- sumption patterns, the system cannot be used.
Keywords:  Artificial  Intelligence,  nutritional  status,  maternal  consumption patterns,  fuzzy logic

## ABSTRAK
Status  gizi  adalah  suatu  keadaan  yang  diakibatkan  oleh  status keseimbangan antara antara jumlah asupan gizi dan jumlah yang dibutuh- kan  oleh  tubuh  untuk  berbagai  fungsi  biologis  seperti  pertumbuhan  fisik, perkembangan,  aktivitas,  pemeliharan  kesehatan,  dan  lainnya.  Agar memudahkan  ibu  hamil  memantau  status  gizi  dan  pola  konsumsi  maka perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  memudahkan  ibu  hamil  untuk menggunakan maka sistem dibuat pada smartphone android. Hasil uji pro- gram  dilakukan  selama  20  pengujian  untuk  status  gizi,  dimana  pengujian tersebut  menggunakan  metode  logika  fuzzy,  sembilan  belas  diantaranya sesuai  dengan  perhitungan  rumus  Indeks  Massa  Tubuh  dengan  nilai  vali- dasi  =  95%.  Hasil  uji  program  dilakukan  selama  15 pengujian  untuk  pola konsumsi,  dimana  pengujian  tersebut  menggunakan  metode  logika  fuzzy,  8 diantaranya sesuai dengan perhitungan rumus Angka Kecukupan Gizi Indi- vidu dengan nilai validasi = 53%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sys- tem  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  status  gizi,  sedangkan  untuk perhitungan pola konsumsi ibu hamil sistem belum layak digunakan.
Kata  Kunci:  Kecerdasan  Buatan,  Status  gizi,  pola  konsumsi  ibu  hamil, logika fuzzy
Penulis Korespondensi: Kalvein Rantelobo, Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui - Kupang.
Email: kalvein@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Status  gizi  adalah  ekspresi  dari  keadaan yang  diakibatkan  oleh  status  keseimbangan antara  jumlah  asupan  gizi  dan  jumlah  yang dibutuhkan  oleh  tubuh  untuk  berbagai  fungsi biologis
seperti
pertumbuhan fisik, perkembangan, aktivitas, pemeliharan kesehatan,  dan  lainnya,  yang  dimana  dalam memantau  penilaian  status  gizi  seseorang, khususnya yang berkaitan dengan kekurangan dan kelebihan berat badan menggunakan  rumus  Indeks  Massa  Tubuh  [1]  . Pola  konsumsi  merupakan  survei  konsumsi makanan yang dimaksudkan
untuk mengetahui kebiasaan makan
dan gambaran tingkat kecukupan  bahan  makanan dan  zat  gizi  pada  tingkat  kelompok,  rumah tangga  dan  perorangan serta  faktor-faktor  yang berpengaruh terhadap konsumsi makanan tersebut,  yang  dimana  dalam  memantau  pola konsumsi  seseorang,  khususnya yang  berkaitan dengan  Angka  Kecukupan  Gizi  menggunakan rumus  Angka  Kecukupan  Gizi  in-dividu [2]. Dalam  proses  pemantauan  status  gizi  dan  pola konsumsi seseorang, sudah ada alat bantu konsel- ing gizi yang telah dikembangkan, namun demikian  aplikasi  tersebut  berbasis  web dan  ap-likasi  dekstop,  sehingga  kurang  cocok untuk di-aplikasikan di lingkup yang melakukan  peman-tauan  gizi  langsung  ke lapangan  dan  berpindah-pindah  tempat  dalam melakukan  survei.  Maka  dari  itu,  dibutuhkan suatu  perangkat  yang  mudah  dibawa  kemana- mana  [3]. Untuk  meminimalisir  permasalahan yang  ada  maka  perlu  membangun  se-buah  sistem yang  mampu  memberikan  pemantauan  status  gizi dan  pola  konsumsi  tersebut.  Sistem  dapat dihasilkan dengan beberapa macam metode, salah  satu diantaranya  adalah  metode  logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan  suatu  nilai  yang  dapat  bernilai salah atau  benar  secara  bersamaan.  Namun  seberapa besar nilai  kebenaran  dan  kesalahannya  tergantung pada  derajat  keanggotaannya.  Metode  ini  dipilih karena kemampuannya dalam proses penalaran secara bahasa  sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan  persamaan  matematika  yang  rumit  [4], [5] .
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  artkel  iniber- kontribusi dalam perancangan  suatu sistem  yang dapat membantu dalam melakukan perhitungan status gizi dan pola konsumsi dengan  menggunakan  logika fuzzy yang  berjalan  pada smartphone android ,  yang mana  pada  penelitian  sebelumnya  juga  pernah dilakukan  pada  [6]–[10];  perbedaan  dengan penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh penulis pembuatan sistem
yang  menggunakan
metode  logika fuzzy dan  ditujukan
untuk  ibu  hamil  berbasis  data  real  di  kota Kupang-NTT.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah:

## 2.1 Tahap Persiapan
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pembelajaran dan    pemahaman    mengenai    prinsip  dari    teori logika Fuzzy, pemrograman Java dan  status gizi dan  pola  konsumsi  ibu  hamil.    Informasi    yang didapatkan  melalui  studi  literatur  dan  internet. Persiapan  juga  dilakukan    pada    sofrtware    yang akan digunakan.

## 2.2 Tahap Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  ini  diuraikan  sebagai berikut:
a. Pengumpulan  data  mengenai  status  gizi dan pola konsumsi ibu hamil dari buku.
b. Pengolahan  data  menjadi rule /kaidah sesuai dengan aturan
c. Perancangan  sistem  yang  dibuat  pada Gambar 1 sebagai Usecase diagram.

## Gambar 1. Use case Diagram
Dalam  Tabel  1  merupakan  tabel  keterangan Use  Case dimana  aktor  pada  diagram  adalah user. Ada  tiga use  case yaitu  membaca informasi  ibu  hamil,  melihat  hasil  perhitungan status  gizi  dan  melihat  perhitungan  pola konsumsi.  Pada  perhi-tungan  status  gizi user dapat mengisi data berupa berat  badan  dan  tinggi badan  dan  pada  pola  kon-sumsi user dapat mengisi  data  berat  badan,  umur ibu,  umur  janin dan makanan  yang  dimakan  satu hari penuh.
Tabel 1. Keterangan Use Case Actor Input Nama Use Deskripsi
Case Use Case User Membaca informasi ibu hamil Membaca informasi tentang ibu hamil User mengisi data berupa tinggi badan dan berat badan Melihat hasil perhi- tungan sta- tus gizi Berfungsi untuk menghitung status gizi User mengisi data berupa berat badan, umur ibu, umur janin dan makanan yang di- makan satu hari penuh Melihat Hasil perhi- tungan pola konsumsi Berfungsi untuk menghitung status gizi
Untuk Class  diagram dapat  dilihat  pada Gambar 2. Class diagram terdapat 4  kelas, yaitu : Menu Utama, Informasi, Status Gizi dan Pola
konsumsi.  Pada  kelas Menu Utama  terdapat atribut-atribut berupa Informasi, status gizi dan pola  konsumsi  dan operasinya onCreate()  :  void dan onClick():  void. Pada  kelas informasi  ter- dapat atribut id_informasi dan operasinya onCre- ate()  :  void, onClick():  void dan SetCon- tentView() : void. Pada kelas status gizi terdapat atribut-atribut  id_tinggi  badan,  id_berat  badan dan hitung dan operasinya onCreate()  :  void, onClick():  void dan SetContentView()  : void. Pa- da  kelas pola  konsumsi  atribut-atributnya id_berat badan, id_umur, id_umur janin, id_makanan yang dimakan 1  hari  penuh dan  hi- tung,  serta  operasinya  adalah onCreate()  :  void, onClick(): void dan SetContentView() : void.
Pada Activity  Diagram terdapat  di  Gambar  3. Activity Diagram informasi dapat dilihat bahwa user membuka aplikasi, lalu sistem akan menam- pilkan halaman menu utama, setelah itu user memilih menu informasi dan sistem akan men- ampilkan informasi.
Gambar 2. Class Diagram
Pada  Gambar  3 Activity  Diagram status  gizi dapat  dilihat  bahwa  user  membuka  aplikasi,  lalu sistem  akan  menampilkan  halaman  menu  utama, setelah  itu  user  memilih  menu  status  gizi  maka sistem  akan  menampilkan  halaman  status  gizi. Setelah  halaman  status  gizi  terbuka  maka  user akan  mengisi  data  tinggi  badan  dan  berat  badan untuk  dilakukan  perhitungan  status  gizi  lalu  sis- tem  akan  menampilkan  hasil  perhitungan  dan analisis.
Gambar 3. Activity Diagram Informasi
Pada  Gambar  4 Activity  Diagram Pola  kon- sumsi dapat dilihat bahwa user membuka ap- likasi, lalu sistem akan menampilkan halaman menu utama, setelah itu user memilih menu pola konsumsi maka sistem akan menampilkan hala- man Pola konsumsi. Setelah halaman pola kon- sumsi terbuka maka user akan mengisi data berat badan, umur, umur janin dan makan yang di- makan selama 1  (satu) hari penuh untuk dil- akukan perhitungan pola konsumsi lalu sistem akan menampilkan hasil perhitungan
a. Penerapan  logika Fuzzy dalam  perancangan aplikasi  perhitungan  status  gizi  dan  pola  kon- sumsi  ibu  hamil  dengan flowchart pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart fuzzy
Penjelasan dari Gambar 5:

## a. Input data
Dalam  perancangan  sistem  ini  menggunakan  in- putan  variabel  data  berupa  nilai  tegas.  Inputan data  pada  perhitungan  status  gizi  adalah  tinggi badan  dan  berat  badan,  inputan  untuk  pola  kon- sumsi adalah berat badan dan jenis makanan yang dimakan  satu  hari  penuh,  umur  ibu  dan  umur janin.

## b. Fuzzifikasi
Proses  yang  dilakukan  untuk  mengubah  variabel data  yang  diinputkan  menjadi  variabel fuzzy, ini ditujukan  agar  masukan fuzzy bisa  dipetakan menuju jenis yang sesuai dengan himpunan fuzzy. Pemetaan  dilakukan  dengan  bantuan  model  dari funggsi keanggotaan agar dapat diketahui derajat keaanggotaan.
Grafik dan rumus fuzzifikasi untuk status gizi dan pola konsumsi:
• Tinggi  badan  seseorang  dikatakan  rendah apabila  tinggi  badannya  dibawah  160  cm, seseorang dikatakan normal apabila tinggi ba- dannya  diatara  140  cm  sampai  180  cm  dan seseorang  dikatakan  tinggi  apabila  tinggi  ba-
M ulai Input Fuzzifikasi Defuzzifikasi Mesin Inferensi Output
dan diatas 160 cm. dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Kurva tinggi badan
Rumus :
Rendah = 160−𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛 160−140 (1)
Normal = 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛−140
160−140 ( untuk 140<tinggi badan<160)   (2)
Normal = 180−𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛
180−160
( untuk 160<tinggi badan<180)   (3) Tinggi = 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛−160 180−160 (4)
• Berat  badan  seseorang  dikatakan  ringan  apa- bila berat badannya dibawah 60 kg, seseorang dikatakan  normal  apabila  berat  badannya  di- atara  40  kg  sampai  80  kg  dan  seseorang dikatakan  berat  apabila  berat  badan  diatas  80 kg. Dapat dilihat pada Gambar 7.
• Angka  Kecukupan  Gizi  seseorang  dikatakan kurang apabila nilai AKG dibawah 2200 kkal, AKG  seseorang  dikatakan  sedang  apabila nilai  AKG  diatara  1900  kkal  sampai  2500 kkal  dan  AKG  seseorang  dikatakan  baik  apa- bila nilai AKG diatas 2200 kkal. Dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7.  Kurva berat badan
Persamaan yang dipergunakan:
Ringan = 60−𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛 60−40 (5) Normal = 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛−40 60−40 (untuk 40<berat badan<60) (6) Normal = 80−𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛 80−60 (untuk 60<tinggi badan<80) (7) Berat = 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛−60 80−60 . (8) • Angka  Kecukupan  Gizi  seseorang  dikatakan kurang apabila nilai AKG dibawah 2200 kkal, AKG  seseorang  dikatakan  sedang  apabila nilai  AKG  diatara  1900  kkal  sampai  2500 kkal  dan  AKG  seseorang  dikatakan  baik  apa- bila nilai AKG diatas 2200 kkal. Dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8.  Kurva AKG standard
Rumus yang digunakan :
Kurang = 2200−𝐴𝐾𝐺 2200−1800 (9) Normal = 𝐴𝐾𝐺−1800 2200−1800 (untuk 1800<AKG<2200) (10) Normal = 2500−𝐴𝐾𝐺 2500−2200 (untuk 2200<AKG <2500) (11) Baik = 𝐴𝐾𝐺−2200 2500−2200 (12)

## c. Mesin Inference
Proses  untuk  mengubah  input fuzzy menjadi out- put fuzzy dengan  cara  mengikuti  aturan-aturan ( IF-THEN  Rules )  yang telah  ditetapkan pada  ba- sis  pengetahuan fuzzy. Tabel  2  merupakan  tabel pembentukan  rule-rule  status  gizi  yang  dimana dalam  perhitungan  status  gizi  ada  variabel  tinggi badan dan variabel berat badan.
Tabel 2. Rule Status Gizi Status gizi Berat badan
Tinggi Badan Ringan Nor- mal Berat Pen- dek Rule1 = Normal Rule2 = Gemuk Rule3 = Gemuk Nor mal Rule4 = Kurus Rule5 = Nor- mal Rule6 = Gemuk Ting gi Rrule7= Kurus Rule8 = Ku- rus Rrule9 = Normal
• Pada  mesin  inferensi  diterapkan  fungsi  Min untuk setiap  aturan pada fungsi implikasi un- tuk perhitungan status gizi.
✓ Rule  1  =  Jika  TB  rendah  dan  BB  ringan maka SG Normal
▪ Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule 2 = Jika TB rendah dan BB normal maka SG Gemuk
▪ Min µrendah ∩ µnormal
✓ Rule  3  =  Jika  TB  rendah  dan  BB  berat maka SG Gemuk
▪ Min µrendah ∩ µberat
✓ Rule  4  = Jika  TB  normal  dan  BB  ringan maka SG Kurus
▪ Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule 5 = Jika TB normal dan BB normal maka SG Normal
▪ Min µrendah ∩ µnormal
✓ Rule  6  =  Jika  TB  normal  dan  BB  berat maka SG Gemuk
▪ Min µrendah ∩ µberat
✓ Rule  7  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  ringan maka SG Kurus
▪ Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule  8  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  normal maka SG Kurus
▪ Min µrendah ∩ µnormal
✓ Rule  9  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  berat maka SG Normal
▪ Min µrendah ∩ µberat
Tabel  3  merupakan  tabel  pembentukan  rule-rule pola  konsumsi  yang  dimana  dalam  perhitungan pola  konsumsi  ada  variabel  AKG  dan  variabel berat badan.
Tabel 3. Rule Pola konsumsi Pola
Kon- sumsi Berat badan AKG Ringan Normal Berat Ku- rang R1 = Sedang R2 = Baik R3 = Baik Sedang R4 = R5 = R6 =
kurang Sedang Baik Baik R7= kurang R8 =Kurang R9 = Sedang
• Pada  mesin  inferensi  diterapkan  fungsi  Min untuk setiap  aturan pada fungsi implikasi un- tuk perhitungan Pola konsumsi.
✓ Rule  1  =  Jika  AKG  kurang  dan  BB  rin- gan maka Pola konsumsi Sedang
▪ Min µkurang ∩ µringan
✓ Rule  2  =  Jika  AKG  kurang  dan BB  nor- mal maka Pola konsumsi Baik
▪ Min µkuran ∩ µnormal
✓ Rule 3 = Jika kurang dan BB berat  maka Pola konsumsi Baik
▪ Min µkurang ∩ µberat
✓ Rule  4  =  Jika  AKG  sedang  dan  BB  rin- gan maka Pola konsumsi Kurang
▪ Min µsedang ∩ µringan
✓ Rule  5  =  Jika  AKG  sedang  dan BB  nor- mal maka Pola konsumsi Sedang
▪ Min µsedang ∩ µnormal
✓ Rule 6 = Jika AKG sedang dan BB berat maka Pola konsumsi Baik
▪ Min µsedang ∩ µberat
✓ Rule  7  =  Jika  AKG  Baik  dan  BB  ringan maka Pola konsumsi Kurang
▪ Min µbaik ∩ µringan
✓ Rule 8 = Jika AKG Baik dan BB normal maka Pola konsumsi Kurang
▪ Min µbaik ∩ µnormal
✓ Rule  9  =  Jika  AKG  Baik  dan  BB  berat maka Pola konsumsi Sedang
▪ Min µbaik ∩ µberat
• Status Gizi seseorang dikatakan kurus apabila nilai  status  gizi  dibawah  18.5,  status  gizi seseorang  dikatakan  normal  apabila  diatara 18.5 sampai 25 dan AKG seseorang dikatakan gemuk  apabila  nilai  status  gizi  diatas  25. Dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Keaanggotaan Status Gizi Fungsi keanggotaan variabel Status Gizi:
Kurus = Z= 18,5 - (R4,R7,R8 x 5,5) (13) Normal = Z = ( R1 x 3,5) + 18,5 Z = 25 - ( R5,9  x 3) (14) Gemuk=Z= (R2,3,6 x 10) + 25 (15)
• Angka  Kecukupan  Gizi  individu  seseorang dikatakan  kurang  apabila  nilai  AKG  individu dibawah  2200  kkal,  AKG  individu  seseorang dikatakan  sedang  apabila  nilai  AKG  individu diatara 1900 kkal sampai 2500 kkal dan AKG seseorang  dikatakan  baik  apabila  nilai  AKG individu  diatas  2200  kkal  yang  dapat  dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10.  Kurva Angka Kecuupan Gizi
Fungsi keanggotaan variabel AKG individu Baik = Z= 2200 + (R2,3,6 x 800) (24) Sedang = Z = ( R1 x 300) + 1900) (25) Kurang  = Z = 2200 - (R4,7,8 x 800 )    (26)

## d. Defuzzikasi
Pada tahap defuzzikasi ini dilakukan perhitungan rata-rata setiap bobot pada setiap variabel seperti pada persamaan 5

## e. Output hasil
Pengujian  analisis  keberhasilan  aplikasi  Perhi- tungan  status  gizi  dan  pola  konsumsi  ibu  hamil menggunakan pengujian blackbox.

## 3. Tahap Akhir
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  dilakukan evaluasi  sistem  dengan  membandingkan  hasil perhitungan dengan metode logika fuzzy dan hasil perhitungan  IMT  serta  AKG  individu.  Untuk menghitung  persentase  keakuratan  hasil  dapat menggunakan persamaan (27).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙) (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛) × 100%
(27)
Pada evaluasi sistem perhitungan status gizi data yang dimasukan yaitu tinggi badan dan berat ba- dan, dari data yang dimasukan sistem akan menghitung dan menganalisis hasil IMT dan hasil fuzzy.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Implementasi Sistem Tahap implementasi merupakan tahapan dimana sistem yang telah dirancang siap diimplementasikan  dalam  bentuk  aplikasi an-droid.  Pada software  android  studio terdapat be-berapa  elemen  untuk  membuat  sebuah aplikasi  android. Elemen-elemen tersebut dapat  dilihat  pada  Gambar  11  dimana  terdapat file .java di da-lam folder com.example.user.cobalagi file .java menyimpan activity yang  merupakan  dasar class untuk  sebuah user  interface. Di  dalam file  .java terdapat  perintah  untuk  memanggil file .xml yang berfungsi  sebagai user  interface . Di  dalam file  .xml terdapat  perintah-perintah untuk  menentukan  letak interface yang  dibuat. Sedangkan file gam-bar  tersimpan  dalam  folder drawable  dan file teks  tersimpan  di  dalam strings.xml .
a. Halaman Utama
Halaman utama ini untuk membuka beberapa menu yaitu halaman informasi ibu  hamil,  halaman  untuk  perhitungan  status gizi,  halaman untuk perhitungan pola konsumsi,  tentang  dan  keluar  seperti  pada    pada Gambar 12.
Gambar 11. View Project Perhitungan Status Gizi dan Pola Konsumsi Ibu Hamil
Gambar 12. Halaman utama aplikasi
Halaman  ini  di  bentuk  dari  dua file yaitu MainActivity.java dan activity_main.xml. Untuk membuat  menu  menggunakan  perintah  sebagai berikut seperti pada Tabel 4 yang di simpan pada MainActivity.java.

## b. Implementasi Halaman Status Gizi
Pada halaman ini pengguna wajib mengisi tinggi badan dan berat  badan,  selanjutnya  klik hitung untuk proses selanjutnya seperti pada Gambar 13. Halaman ini  terbentuk dari statusgizi.java dan statusgizi.xml. Pada  file statusgizi.java terdapat metode  logika fuzzy yang  di  tuliskan dalam Tabel 4.
Tabel 4. MainActivity
Gambar 13. Halaman Status Gizi
Tabel 4. StatusGizi.java

## c. Implementasi Halaman Pola Konsumsi
Pada  halaman  ini  pengguna  wajib  mengisi  tinggi badan  dan  berat  badan,  selanjutnya  klik  hitung untuk  proses  selanjutnya.  Dilihat  pada  Gambar 14.
Gambar 14. Halaman pola konsumsi
Bagian  ini  terbentuk  dari polakonsumsi.java dan polakonsumsi.xml. Pada file polakonsumsi.java terdapat metode logika fuzzy yang di tuliskan dalam Tabel. 4.3.
Tabel. 4.3. Polakonsumsi.java
Pada bagian ini sistem akan menampilkan dua menu,  jika  pengguna  klik  ‘tidak’  maka  akan kembali ke aplikasi dan jika  pengguna  klik  ‘ya’ maka aplikasi akan berhenti seperti terlihat pada Gambar 15.
Untuk  membuat  jendela  baru  dengan  menu menggunakan perintah berikut yang disimpan pada MainActivity.java. Dapat dilihat pada Tabel 5.
Gambar 15. Halaman keluar
Tabel 5. Keluar Aplikasi
4.2 Implemantasi Metode Logika Fuzzy
a. Implementasi  Metode  Logika  Fuzzy  Untuk Status Gizi
Dalam  penentuan  status  gizi,  logika fuzzy digunakan  untuk  mengubah input yang  berupa tinggi badan dan berat badan sehingga mendapatakan  hasil  berupa  nilai  gizi.  Kemudian disesuaikan  dengan range keanggotan  pada variabel  nilai  gizi  sehingga  diperoleh  status  gizi. Ada  beberapa  tahapan  dalam  penentuan  status gizi menggunakan logika fuzzy , yaitu :
1. Pembentukan
himpunan
fuzzy

## (fuzzifikasi)
Dalam  penentuan  status  gizi  dengan  parameter Indeks Massa Tubuh (IMT), variabel input dibagi menjadi dua yaitu variabel tinggi badan dan berat badan.  Serta  satu  variabel  output,  yaitu  status gizi. Variabel ini dibentuk berdasarkan klasifikasi IMT.  Penentuan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini, terlihat pada Tabel 6.
case R.id. keluar :
AlertDialog.Builder mauKeluar = new AlertDialog. Builder(MainActivity.this); mauKeluar.setMessage("Apakan anda ingin keluar?"). setCancelable(false .setPositiveButton("YA", new AlertDialog.OnClickListener() {public void onClick(DialogInterface arg0, int arg1) {Intent exit = new Intent(Intent. ACTION_MAIN ); exit.addCategory(Intent. CATEGORY_HOME );
Tabel 6. Semesta untuk setiap variabel fuzzy pada status gizi Fungsi Nama Variabel Semesta Input Tinggi Badan [140,180] Berat badan [40,80] Output Status Gizi [13,35] Dari variabel yang telah dimunculkan, kemudian disusun domain himpunan
fuzzy . Berdasarkan domain tersebut, selanjutnya  ditentukan fungsi keanggotaan dari  masing  –  masing  variabel    seperti  terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel himpunan Fuzzy Status Gizi Varia bel Himpu nan Domai n Fungsi keanggo tan paramete r Berat Badan (kg) Ringan [40,60] Bahu kiri [30,40,60 ] Normal [50,70] Segitiga [40,60,80 ] Berat [60,80] Bahu kanan [60,80.90 ] Tinggi Badan (cm) Rendah [140,16 0] Bahu kiri [130,140, 160] Normal [140,18 0] Segitiga [140,160, 180] Tinggi [160,18 0] Bahu kanan [160,180, 190] Status Gizi Kurus [13,18. 5] Turun [13,18.5] Normal [18.5,2 5] Segitiga [18.5,22,2 5] Gemuk [25,35] Naik [25,35] Himpunan fuzzy beserta
fungsi keanggotaan  dari  variabel  tinggi  badan  dan berat  badan  dan  status  gizi  direpresentasikan sebagai berikut :
a. Himpunan fuzzy variabel tinggi badan
Pada  variabel  tinggi  badan  didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu RENDAH, NORMAL, dan TINGGI.  Untuk  merepresentasikan  variabel tinggi  badan  digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri untuk  himpunan fuzzy RENDAH,  bentuk  kurva segitiga  untuk  himpunan fuzzy NORMAL,  dan bentuk  kurva  bahu  kanan  untuk  himpunan fuzzy TINGGI.  Representasi  himpunan fuzzy untuk variabel  tinggi  badan  ditunjukkan  pada  Gambar 3.11  dengan  menggunakan  rumus  persamaan (8,9,10,dan 11).
Seseorang  dianggap  rendah  bila  tinggi  ba- dannya kurang dari 160 cm, dianggap normal bila tinggi badannya antara 140  cm sampai 160  cm,
dianggap tinggi bila tinggi badannya antara 160 cm sampai  180  cm, dianggap rendah sekaligus normal bila tingginya antara 140  cm sampai 160 cm, dianggap normal sekaligus tinggi bila ting- ginya antara 160 cm sampai 180 cm.
b. Himpunan fuzzy variabel berat badan
Pada variabel berat badan didefinisikan tiga himpunan fuzzy, yaitu RINGAN, NORMAL, dan BERAT. Untuk merepresentasikan variabel berat badan digunakan bentuk kurva bahu kiri untuk himpunan fuzzy RINGAN, bentuk kurva segitiga untuk himpunan fuzzy NORMAL, dan bentuk kurva bahu kanan untuk himpunan fuzzy BERAT. Gambar himpunan  fuzzy  untuk variabel berat badan  ditunjukkan  pada Gambar 3.12 dengan menggunakan rumus persamaan (12,13,14,dan 15).
Seseorang dianggap ringan bila berat badannya dibawah  60 kg, dianggap normal bila berat badannya antara 40  kg  sampai 80  kg, dianggap berat bila berat badannya antara 60 kg sampai 80  kg, dianggap ringan sekaligus normal bila berat badannya antara 40  kg sampai 60  kg, dan dianggap normal sekaligus tinggi bila berat badannya antara 60 kg sampai 80 kg.
c. Himpunan Fuzzy Variabel Status Gizi
Himpunan fuzzy status gizi diperoleh berdasarkan klasifikasi pada Indeks Massa Tubuh (IMT), yang direpresentasikan menggunakan himpunan
fuzzy . Pada variabel nilai gizi didefinisikan tiga  himpunan fuzzy , yaitu
KURUS, NORMAL, GEMUK.
Untuk merepresentasikan variabel nilai gizi  digunakan bentuk kurva turun untuk  himpunan fuzzy KURUS,  bentuk  segitiga  untuk  NORMAL, serta kurva bentuk naik untuk  GEMUK. Gambar  himpunan  fuzzy    untuk  variabel nilai  gizi  ditunjukkan  pada  Gambar  3.14 dengan menggunakan rumus persamaan (20,21,22,dan 23).
Seseorang  dianggap  kurus  bila  nilai  gizinya dibawah  18.5,  dianggap normal bila nilai  gizinya antara 18.5 sampai 25, dianggap gemuk bila nilai gizinya  diatas  25.  Setelah  pembentukan  fungsi keanggotaan  pada  masing  – masing  variabel,  in- put  yang  berupa  nilai    akan  diubah  ke dalam  fuzzy  input  yaitu  dengan  menentukan derajat  keanggotaan  nilai    input  pada  sebuah himpunan fuzzy, proses ini disebut fuzzyfikasi.
2. Mesin Inferensi
Jurnal Media Elektro / Vol. IX / No. 2
Dalam  mesin  inferensi  ini  ada  beberapa  tahap, yaitu :
a. Pembentukan aturan fuzzy / pembentukan rule
Setelah  pembentukan  himpunan  fuzzy, maka dilakukan  pembentukan  aturan  fuzzy.  Aturan - aturan dibentuk untuk menyatakan relasi antara input  dan  output.  Tiap  aturan  merupakan suatu implikasi.  Operator  yang  digunakan  untuk menghubungkan antara dua input adalah operator  AND,  dan  yang  memetakan  antara input-output  adalah    IF-THEN.  Proposisi  yang mengikuti  IF  disebut anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN
disebut konsekuen.  Berdasarkan  kategori dalam  IMT,  maka  dapat  dibentuk  aturan  – aturan  yang  dapat  dilihat  Tabel  3.4 rule status gizi .
b. Fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN
Setelah aturan dibentuk, maka dilakukan aplikasi  fungsi  implikasi.  Fungsi  implikasi yang  digunakan  adalah  fungsi  MIN,  yang berarti  tingkat keanggotaan yang didapat sebagai  konsekuen  dari  proses  ini  adalah  nilai minimum  dari variabel berat badan dan tinggi badan.  Sehingga  didapatkan  daerah fuzzy  pada  variabel  nilai  gizi  untuk  masing  – masing aturan.
✓ Rule  1  =  Jika  TB  rendah  dan  BB  ringan maka  SG  Normal:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
✓ Rule 2 = Jika TB rendah dan BB normal maka  SG  Gemuk:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
✓ Rule  3  =  Jika  TB  rendah  dan  BB  berat maka  SG  Gemuk:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
✓ Rule  4  = Jika  TB  normal  dan  BB  ringan maka SG Kurus: Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule 5 = Jika TB normal dan BB normal maka  SG  Normal:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
✓ Rule  6  =  Jika  TB  normal  dan  BB  berat maka  SG  Gemuk:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
✓ Rule  7  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  ringan maka SG Kurus: Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule  8  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  normal maka SG Kurus: Min µrendah ∩ µringan
✓ Rule  9  =  Jika  TB  tinggi  dan  BB  berat maka  SG  Normal:  Min  µrendah  ∩  µrin- gan
3. Penegasan (defuzzifikasi)
Output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan  tegas  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam  range  tertentu,  maka  harus  dapat diambil  suatu  nilai  tertentu  sebagai  output. Defuzzyfikasi yang digunakan dalam menentukan nilai  gizi  adalah  dengan  metode  rata-rata.  Pada metode ini, solusi diperoleh dengan menggunakan  rata-rata  pembobotan  dapat  dilihat persamaan (5).

## b. Implementasi  Metode  Logika  Fuzzy  Untuk Pola Konsumsi
Dalam  penentuan  pola  konsumsi,  logika fuzzy digunakan  untuk  mengubah input yang  berupa Berat  badan,  umur  dan  umur  janin  sehingga mendapatkan  hasil  berupa  AKG  individu. Kemudian  disesuaikan  dengan range keanggotan pada  variabel  AKG  sehingga  diperoleh  AKG individu. Ada beberapa tahapan dalam penentuan pola konsumsi menggunakan logika fuzzy , yaitu:
1. Pembentukan himpunan fuzzy (fuzzifikasi) Dalam penentuan pola konsumsi dengan parameter  AKG,  variabel  input  dibagi  menjadi dua yaitu variabel berat badan dan AKG  standar. Serta  satu  variabel  output,  yaitu  AKG  individu. Variabel  ini  dibentuk  berdasarkan  klasifikasi AKG individu. Penentuan variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  terlihat  pada Tabel 8.
Tabel 8. Semesta untuk setiap variabel fuzzy pada pola konsumsi Fungsi Nama Variabel Semesta Input Berat Badan [40,80] AKG standar [1600,2600] Output AKG individu [1600,3000]
Dari  variabel  yang  telah  dimunculkan,  kemudian disusun  domain  himpunan fuzzy .  Berdasarkan domain  tersebut,  selanjutnya  ditentukan  fungsi keanggotaan  dari  masing  –  masing  variabel seperti  terlihat  pada  Tabel  9.    Himpunan fuzzy beserta  fungsi  keanggotaan  dari  variabel  tinggi badan  dan  berat  badan  dan  status  gizi direpresentasikan sebagai berikut :

## a. Himpunan Fuzzy variabel berat badan
Pada  variabel  berat  badan  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy, yaitu RINGAN, NORMAL, dan BERAT.  Untuk  merepresentasikan  variabel  berat badan  digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk himpunan fuzzy RINGAN, bentuk kurva segitiga
untuk  himpunan  fuzzy  NORMAL,  dan  bentuk kurva  bahu  kanan  untuk  himpunan  fuzzy BERAT.  Gambar  himpunan    fuzzy    untuk variabel  berat  badan    ditunjukkan    pada  Gambar 3.12  dengan  menggunakan  rumus  persamaan (12,13,14,dan 15) .
Tabel 9. Tabel himpunan Fuzzy pola konsumsi Varia bel Himpun an Domai n Fungsi keanggo tan parameter Berat Badan (kg) Ringan [40,60] Bahu kiri [30,40,60] Normal  [50,80]  Segitiga [40,60,80] Berat [60,80] Bahu kanan [60,80.90] AKG standa r Kurang [2200, 1900] Bahu kiri [1700,1900 ,2200] Sedang [1900, 2500] Segitiga [1900,2200 ,2500] Baik [2200, 2600] Bahu kanan [2200,2500 ,2600] AKG indivi du Kurus [2200, 1600] Turun [1600,2200 ] Normal [1900, 2500] Segitiga [1900,2200 ,2200] Gemuk [2200, 3000] Naik [2200,3000 ]
Seseorang  dianggap  ringan  bila  berat  badannya dibawah    60  kg,  dianggap  normal  bila  berat badannya  antara  40  kg  sampai  80  kg,  dianggap berat bila berat badannya antara 60 kg sampai 80 kg,  dianggap  ringan  sekaligus  normal  bila  berat badannya  antara  40  kg  sampai  60  kg,  dan dianggap  normal  sekaligus  tinggi  bila  berat badannya antara 60 kg sampai 80 kg.

## b. Himpunan Fuzzy Variabel AKG standar
Himpunan fuzzy variabel  AKG  standar  diperoleh berdasarkan  klasifikasi  pada  kebutuhan  AKG berdasarkan  berat  badan  standar  sesuai  umur  dan umur  janin  yang  direpresentasikan  menggunakan himpunan fuzzy .  Pada  variabel  AKG  standar didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu KURANG, SEDANG, BAIK. Untuk merepresentasikan variabel AKG standar digunakan  bentuk  kurva bahu  kiri  untuk
himpunan fuzzy KURANG , bentuk segitiga  untuk  SEDANG,  serta  kurva  bentuk bahu  kanan  untuk  BAIK.    Gambar  himpunan fuzzy untuk variabel   AKG  standar  ditunjukkan pada  Gambar  3.13 dengan menggunakan rumus  persamaan (16,17,18,dan 19) .
Seseorang  dianggap  kurang  bila  nilai  AKG standar dibawah 2200, dianggapsedang  bila nilai
gizinya  antara  1900  sampai  2500,  dianggap  baik bila  nilai  gizinya  diatas  2500.  Setelah  pemben- tukan  fungsi  keanggotaan  pada  masing  – masing variabel, input yang berupa nilai  akan diubah ke dalam fuzzy input yaitu dengan menentukan dera- jat  keanggotaan  nilai    input  pada  sebuah  him- punan fuzzy , proses ini disebut fuzzyfikasi .
c. Himpunan Fuzzy Variabel AKG Individu Himpunan fuzzy variabel AKG Individu diperoleh berdasarkan klasifikasi pada rumus AKG individu  yang  direpresentasikan  menggunakan himpunan fuzzy .  Pada  variabel  AKG  individu didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu
KURANG,
SEDANG,
BAIK. Untuk merepresentasikan variabel AKG individu digunakan  bentuk  turun  untuk  himpunan fuzzy KURANG ,  bentuk  segitiga  untuk  SEDANG, serta  kurva  bentuk  naik  untuk  BAIK.    Gambar himpunan fuzzy untuk  variabel    AKG  individu ditunjukkan pada Gambar 3.15 dengan menggunakan  rumus  persamaan  (17,18,19,  dan 20) pada Bab III
Seseorang dianggap kurang  bila  nilai  AKG  individu  dibawah  2200, dianggap  sedang    bila  nilai  gizinya  antara  1900 sampai  2500,  dianggap  baik    bila  nilai  gizinya diatas 2500. Setelah pembentukan fungsi keanggotaan  pada  masing  –  masing  variabel, input  yang  berupa  nilai    akan  diubah  ke  dalam fuzzy input  yaitu  dengan  menentukan  derajat keanggotaan  nilai    input  pada  sebuah  himpunan fuzzy , proses ini disebut fuzzyfikasi .
2. Mesin Inferensi
Dalam  mesin  inferensi  ini  ada  beberapa  tahap, yaitu :

## a. Pembentukan  aturan  fuzzy  /  pembentukan rule
Setelah  pembentukan  himpunan  fuzzy,  maka dilakukan  pembentukan  aturan  fuzzy.  Aturan  - aturan  dibentuk  untuk  menyatakan  relasi  antara input  dan  output.  Tiap  aturan  merupakan  suatu implikasi.  Operator  yang  digunakan  untuk menghubungkan antara dua input adalah operator AND,  dan  yang  memetakan  antara  input-output adalah    IF-THEN.  Proposisi  yang  mengikuti  IF disebut  anteseden,  sedangkan  proposisi  yang mengikuti THEN disebut konsekuen. Berdasarkan kategori dalam dalam AKG individu,  maka  dapat  dibentuk  aturan  –  aturan yang dapat dilihat tabel 3.5 rule pola konsumsi.

## b. Fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN
Setelah  aturan  dibentuk,  maka  dilakukan  aplikasi fungsi implikasi. Fungsi implikasi yang
digunakan  adalah  fungsi  MIN,  yang  berarti tingkat  keanggotaan  yang  didapat  sebagai konsekuen  dari  proses  ini  adalah  nilai  minimum dari  variabel  berat  badan  dan  AKG  standar. Sehingga  didapatkan  daerah fuzzy pada  variabel AKG individu untuk masing – masing aturan.
✓ Rule 1 = Jika AKG kurang dan BB ringan maka Pola konsumsi Sedang Min µkurang ∩ µringan
✓ Rule 2 = Jika AKG kurang dan BB normal maka Pola konsumsi Baik Min µkuran ∩ µnormal
✓ Rule  3  =  Jika  kurang  dan  BB  berat    maka  Pola konsumsi Baik Min µkurang ∩ µberat
✓ Rule 4 = Jika AKG sedang dan BB ringan maka Pola konsumsi Kurang
Min µsedang ∩ µringan
✓ Rule 5 = Jika AKG sedang dan BB normal maka Pola konsumsi Sedang Min µsedang ∩ µnormal
✓ Rule  6  =  Jika  AKG  sedang  dan  BB  berat  maka Pola konsumsi Baik
Min µsedang ∩ µberat
✓ Rule 7 = Jika AKG Baik dan BB ringanmaka Po- la konsumsi Kurang Min µbaik ∩ µringan
✓ Rule  8  =  Jika  AKG  Baik  dan  BB  normal  maka Pola konsumsi Kurang
Min µbaik ∩ µnormal
✓ Rule 9 = Jika AKG Baik dan BB berat maka Po- la konsumsi Sedang
Min µbaik ∩ µberat
3. Penegasan (defuzzifikasi)
Output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan  tegas  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam  range  tertentu,  maka  harus  dapat diambil  suatu  nilai  tertentu  sebagai  output. Defuzzyfikasi yang digunakan dalam menentukan nilai  gizi  adalah  dengan  metode  rata-rata.  Pada metode ini, solusi diperoleh dengan menggunakan  rata-rata  pembobotan  dapat  dilihat persamaan (5).

## 4.3 Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox digunakan  untuk  melihat kesalahan  pada  aplikasi  yang  dibuat,  kesalahan biasanya  terjadi  pada  penulisan source  code . Hasil pengujian blackbox dapat dilihat pada Tabel 10.
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada aplikasi  tidak  terdapat  kesalahan,  dan  semua tombol dapat berjalan dengan baik.

## 4.4 Evaluasi Sistem
Pada  tahap  evaluasi  sistem  dilakukan  pengujian dengan mencoba 20 data yang berbeda, kemudian akan dibandingkan antara hasil perhitungan status gizi serta pola konsumsi dengan hasil perhitungan metode.

## a. Pengujian Status Gizi
Pada  pengujian  Status  Gizi,  pengujian  dilakukan sebanyak  20  kali  pengujian  dengan  data  yang  di- analisis.  Dari  hasil  evaluasi  diatas  maka  akan mencari  keakuratan  pengujian  metode fuzzy pada status  gizi  dan  Indeks  Massa  Tubuh  seperti  pada persamaan (27).
𝐀𝐤𝐮𝐫𝐚𝐬𝐢 = 𝟏𝟗 𝟐𝟎 𝐱𝟏𝟎𝟎% = 𝟗𝟓%
Hasil  uji  coba  20  data  mendapat  hasil  sebesar 95% keberhasilan.

## b. Pengujian Pola Konsumsi
Pada  pengujian  Pola  Konsumsi,  pengujian  dil- akukan  sebanyak  15  kali  pengujian  dengan  data yang  dianalisis.  Dari  hasil  evaluasi  diatas  maka akan  mencari  keakuratan  pengujian  metode fuzzy pada pola konsumsi dan AKG standar.
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝟖 𝟏𝟓 𝒙𝟏𝟎𝟎% = 𝟓𝟑. 𝟑 %
Hasil  uji  coba  15  data  mendapat  hasil  sebesar 53.5 % keberhasilan.
Tabel 10. Hasil pengujian Blackbox
No Kasus yang diuji Sekenario Hasil yang diharapkan Hasil uji 1 Aplika si fuzzy Memilih aplikasi fuzzy Masuk ke aplikasi fuzzy [√ ]  ber- hasil
[    ]  ga- gal
2 Menu Home
Memilih menu informasi Menampilkan informasi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih menu status gizi Masuk ke submenu status gizi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih menu pola konsumsi Masuk ke submenu pola konsumsi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih menu tentang Menampilkan tentang [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih menu keluar Keluar aplikasi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal
3 Subme nu status gizi Mengisi tinggi badan dan berat badan Menampilkan tinggi badan berat badan [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih hitung Menampilkan hasil perhitungan status gizi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal
4 Subme nu status pola konsu msi Mengisi berat badan, umur, umur janin, makanan yang dimakan Menampilkan berat badan, umur, umur janin, makanan yang dimakan [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih hitung Menampilkan hasil perhitungan pola konsumsi [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal
5 Menu keluar Memilih tidak Kembali ke menu home [√ ]  ber- hasil [    ]  ga- gal Memilih ya Keluar aplikasi [√ ] berhasil [    ] gagal
Kegagalan  dan  perbedaan  yang  terjadi  pada perhitungan pola konsumsi ibu hamil menggunakan logika Fuzzy dan menggunakan rumus AKG Individu dikarenakan variabel input pada pola konsumsi ibu hamil menggunakan logika fuzzy berupa interval, sehingga input yang berupa bilangan tegas harus diubah kedalam tingkat keanggotaan dari interval tersebut. Sedangkan menggunakan rumus AKG individu, perhitungannya menggunakan logika tegas, dan input yang digunakan adalah suatu bilangan tegas.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uraian yang telah dibahas pada bagian sebelumnya, maka dapat diperoleh kes- impulan, yaitu:
• Perhitungan  Status  Gizi  berdasarkan  IMT dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy dapat  digunakan  dan  memberikan  informasi kepada  pengguna  dengan  tingkat  keakuratan sistem  sebesar  95%  dalam  20  pengujian, dilihat  dari  perbandingan  antara  perhitungan status  gizi  menggunakan  rumus  IMT  dengan perhitungan  status  gizi  menggunakan  metode logika fuzzy . • Perhitungan pola konsumsi berdasarkan AKG individu  belum  dapat  digunakan  karena
tingkat  keakuratan  sistem  sebesar  53.3%  dari 15  pengujian,  Dilihat  dari  perbandingan perhitungan  pola  konsumsi  ibu  hamil  dengan menggunakan  rumus  AKG  individu  dengan perhitungan pola konsumsi ibu hamil menggunakan  logika fuzzy .    Ketidakakuratan bisa  terjadi  pada  saat  memilih  fungsi keanggotaan logika fuzzy.
Adapun saran untuk penelitian lanjutan yaitu:
• Jika  ingin  melakukan  penerapan  perhitungan menggunakan  metode  logika fuzzy perlu diperhatikan  penentuan  fungsi  keanggotaan dari  setiap  variabel,  dan  juga  penentuan rule- rule.
• Jika  ingin  mengembangkan  aplikasi  dengan software android studio, harus memperbanyak pengetahuan  tentang software terlebih  dahulu, karena  pengguna  yang  baru  mencoba  akan mendapat  banyak  kendala  pada  struktur software.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  P.  L.  Maro,  P.  Perwiraningtyas,  and  S. Susmini,  “HUBUNGAN  STATUS  GIZI BERDASARKAN INDEKS MASSA TUBUH  (IMT)  DENGAN  KEJADIAN DISMENORHEA  PADA  REMAJA  PUTRI DI  ASRAMA  KEBIDANAN  WIRA  HU- SADA NUSANTARA MALANG,” Nursing News:  Jurnal  Ilmiah  Keperawatan ,  vol.  4, no. 1, 2019.
[2] A.  M.  Safitri,  D.  R.  Pangestuti,  and  R.  Aru- ben, “Hubungan Ketahanan Pangan Keluarga dan Pola Konsumsi dengan Status Gizi Balita Keluarga  Petani  (Studi  di  Desa  Jurug  Kabu- paten  Boyolali  Tahun  2017),” Jurnal Kesehatan  Masyarakat  (e-Journal) ,  vol.  5, no. 3, pp. 120–128, 2017.
[3] N.  Apriningrum,  C. Carudin,  and  E.  Andria- ni,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI GIZI  BERBASIS  ANDROID  BERDASAR- KAN  TABEL  KOMPOSISI  PANGAN  IN- DONESIA (TKPI,” SISTEMASI:  Jurnal  Sis- tem  Informasi ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  567–585, 2020.
[4] D. Kartika and S. Safira, “Metode Fuzzy da- lam  Memprediksi  Penentuan  Jumlah  Kalori Ibu  Hamil,” Jurnal  Sains  dan  Informatika: Research  of  Science  and  Informatic ,  vol.  6, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[5] N.  A. Putri  and  A.  S. Purnomo,  “Sistem Pa- kar Untuk Menentukan Status Kesehatan Ibu
Hamil  Dengan  Metode  Inferensi  Fuzzy (Sugeno),” Jurnal  Teknologi ,  vol.  10,  no.  1, pp. 1–8, 2017.
[6]  A.  Auliya,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Perangkat  Bergerak  Penilaian  Status  Gizi dan Penentuan Kebutuhan Energi.,” Sarjana, Universitas Brawijaya, 2014.
[7]  E.  F.  Ignatius,  “Pembangunan  Aplikasi  Rek- omendasi  Makanan  Dan  Pola  Makan  Ibu Hamil Berbasis  Android,” PhD  Thesis,  Uni- versitas Komputer Indonesia, 2019.
[8]  H.  P.  Floni,  “PENERAPAN  METODE  IN- DEKS  MASSA  TUBUH  UNTUK  MONI- TORING  STATUS  GIZI  WANITA  USIA SUBUR  (WUS),”  PhD  Thesis,  Universitas Andalas, 2019.

## [9]  A.  Marthadinata,  “RANCANG  BANGUN APLIKASI  RESIKO  DINI  DAN  TANDA BAHAYA KEHAMILAN BERBASIS WEB (STUDI KASUS BIDAN PRAKTEK
SWASTA ARYANI
PUSPASARI M. KES),”  PhD  Thesis,  STIKOM  Dinamika Bangsa Jambi, 2019.
[10] Y.  Setiawan,  “MEMBANGUN  APLIKASI PERHITUNGAN  ASUPAN  GIZI  IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE
COOPER  (Studi  Kasus:  Puskesmas  Kebu- men 2),” PhD Thesis, University of Technol- ogy Yogyakarta, 2019.