Vol. 01, No. 01 (2019), pp. 1-6 p-ISSN 2656 - 6303 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 16-02-2019; Revisi: 7-03-2019 Diterima: 18-03-2019

## APLIKASI FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE MAMDANI UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA DI KOTA SURABAYA
Galuh Andriani 1 , Luluk Mahfiroh 2 , Dian C. R. Novitasari 3* , Nurissaidah Ulinnuha 4 , Yuniar Farida 5 Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya 1.2.3.4.5 diancrini@uinsby.ac.id *
Abstrak – Gizi  adalah  pilar  utama  dari  kesehatan dan  kesejahteraan  sepanjang  kehidupan.  Status gizi  adalah  keadaan  sebagai  akibat  konsumsi makanan dan penggunaan zat-zat gizi. terciptanya tumbuh  kembang  balita  yang  optimal  merupakan hal  yang  diinginkan.  Indikator  yang  sering digunakan  dalam  menentukan  status  gizi  adalah kombinasi  dari  Berat  (W)  dan  Tinggi  (H)  yang disimbolkan  dengan  W/H.  Tujuan  dari  penelitian ini  untuk  menerapkan  Fuzzy  Inference  System dengan  metode  Mamdani  untuk  menentukan status  gizi  balita  di  kota  Surabaya.  Inputnya adalah berat dan tinggi badan balita. Ada sembilan aturan  yang  digunakan  dan  output  adalah  status gizi.  Klasifikasi  yang  terdiri  dari  empat  kriteria: sangat  kurus,  wasting,  normal,  dan  kelebihan berat badan. Sistem inferensi fuzzy yang digunakan adalah metode Mamdani.
Kata Kunci – Balita, Status Gizi, Fuzzy Inference System, Metode Mamdani

## I. PENDAHULUAN
Status  gizi  dipengaruhi  oleh  banyak faktor,  seperti  asupan  makanan,  jumlah aktivitas  fisik,  kondisi  ekonomi,  dan  lain- lain.  Penilaian  status  gizi  diperlukan  untuk menentukan kondisi kesehatan, mengembangkan kebijakan kesehatan masyarakat  yang  efektif  dan  mencegah  atau menyembuhkan penyakit yang terkait malnutrisi dan obesitas.
Status  gizi  dapat  diukur  menggunakan pengukuran  antropometri.  Ada  tiga  jenis indikator  yang  sering  digunakan  untuk mengukurnya,  yaitu  Berat  Badan  menurut Umur  yang  dilambangkan  dengan  BB/U, Tinggi  Badan  menurut  Umur  disimbolkan
oleh  TB/U,  dan  kombinasi  Berat  Badan  dan Tinggi  Badan  dilambangkan  oleh  BB/TB. Dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan untuk menentukan status gizi adalah kombinasi  berat  badan  dan  tinggi  badan (BB/TB).  Ada  empat  kriteria  untuk  status gizi  berdasarkan  berat  badan  sesuai  dengan tinggi  badan  yaitu  obesitas,  normal,  wasting (kurus), dan sangat kurus.
Dalam  penentuan  status  gizi  balita  di  kota Surabaya menggunakan logika fuzzy, variabel input dibagi menjadi dua yaitu berat badan  balita  dan  tinggi  badan  balita.  Serta variabel output, yaitu variabel nilai gizi balita dan status gizi balita.
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  untuk memetakan  permasalahan  dari  input  menuju output  yang  diharapkan. Fuzzy  Inference System merupakan  sebuah  kerangka  kerja perhitungan berdasarkan konsep teori himpunan  fuzzy  dan  pemikiran  fuzzy  yang digunakan  dalam  penarikan  kesimpulan  atau suatu  keputusan.  Salah  satu  metode  dalam Fuzzy  Inference  System  yaitu  metode Mamdani.
Metode  Mamdani  merupakan  metode yang  mencari  nilai  minimum  dari  setiap aturan  dan  nilai  maksimum  dari  gabungan konsekuensi  setiap  aturan  tersebut.  Oleh karena  itu  penulis  tertarik  untuk  mengambil judul  “Aplikasi  Fuzzy  Inference  System Metode  Mamdani  untuk  Menentukan  Status Gizi Balita di Kota Surabaya”.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 4.1 Data Balita Puskesmas di Kota Surabaya
NO BB ( Kg ) TB ( Cm ) 1 11 80 2 16 90 3 13,2 82 4 23,0 98 5 10 81 6 8,9 79 7 12 88 8 10,3 66 9 13,2 94 10 7,9 73 11 15 98 12 11,0 80 13 12,0 87 14 18,0 95 15 11,5 78 16 33,0 106 17 20,0 88 18 16,0 103 19 9 72 20 13,5 98 21 9,5 70 22 9,2 79 23 10 77 24 9,2
80 25 33 106 26 13,0 83 27 11,6 85 28 8 74 29 8,5 76 30 86 76
a. Contoh Kasus 1 : Diambil dari balita Rangga  A.  P.  dengan  data  seperti pada  tabel  4.1.  Berat  \badan  23  \kg dan  \tinggi  \badan  98  \cm.  Tentukan apa status gizi balita tersebut, dengan menggunakan  9  aturan  fuzzy  yang sudah ditentukan.
Solusi: Ada  3  variabel  fuzzy  yang akan dimodelkan, yaitu:
1. Berat  Badan;  terdiri  atas  3 himpunan  fuzzy,  yaitu  Kurus, Normal dan Gemuk.
Gambar 4.1 Fungsi Keanggotaan Variabel Berat Badan
Mencari nilai keanggotaan:
𝜇 𝑏𝑁 (23) = 30 − 𝑥 10 = 30 − 23 10 = 7 10 = 0,7 𝜇 𝑏𝐺 (23) = 𝑥 − 20 10 = 23 − 20 10 = 3 10 = 0,3
2. Tinggi Badan; terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu Pendek, Normal dan Tinggi.
Gambar 4.2 Fungsi Keanggotaan Variabel Tinggi Badan
Mencari nilai keanggotaan:
𝜇 𝑡𝑁 (98) = 110 − 𝑥 20 = 110 − 98 20 = 12 20 =  0.6 𝜇 𝑡𝑇 (98) = 𝑥 − 90 20 = 98 − 90 20 = 8 20 =  0.4
3. Status Gizi; terdiri atas 4 himpunan fuzzy, yaitu Sangat
kurus, Wasting, Normal dan Obesitas.
Gambar 4.3 Fungsi Keanggotaan Variabel Status Gizi
 Mencari  nilai  z  untuk  setiap  aturan dengan  menggunakan  fungsi  MIN pada aplikasi fungsi implikasinya. [R5]:  Jika  beratnya  normal  dan tingginya normal maka status gizinya NORMAL 𝛼 -predikat 5 = 𝜇 𝑏𝑁 ∩ 𝜇 𝑡𝑁 = min  (0,7; 0,6) = 0,6 [R6]:  Jika  beratnya  normal  dan tingginya  tinggi  maka  status  gizinya WASTING.
𝛼 -predikat 6 = 𝜇 𝑏𝑁 ∩ 𝜇 𝑡𝑇 = min  (0,7; 0,4) = 0,4 [R8]:  Jika  beratnya  gemuk  dan tingginya normal maka status gizinya OBESITAS. 𝛼 -predikat 8 = 𝜇 𝑏𝐺 ∩ 𝜇 𝑡𝑁 = min  (0,3; 0,6) = 0,3 [R9]:  Jika  beratnya  gemuk  dan tingginya  tinggi  maka  status  gizinya NORMAL. 𝛼 -predikat 9 = 𝜇 𝑏𝐺 ∩ 𝜇 𝑡𝑇 = min  (0,3;
0,4) = 0,3
 Komposisi Antar aturan Dari hasil aplikasi fungsi implikasi dari tiap aturan, digunakan metode MAX untuk melakukan komposisi antarsemua aturan. Hasilnya seperti pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Daerah Hasil Komposisi pada Contoh Kasus 1 Dengan demikian, fungsi keanggotaan  untuk  hasil  komposisi ini adalah:
(𝑧) = {
𝑧 + 3.5 0.3 ,          − 3.5  ≤ 𝑧 ≤   −3.1 0.4                ,         − 3 ≤  𝑧 ≤ −2.1 𝑧 − (−2.1) 0.2 ,         − 2.1  ≤  𝑧  ≤   −1.9 0.6                   ,       − 1.9  ≤ 𝑧  ≤   −1.8 2.4 − 𝑧 0.6 ,                1.8  ≤ 𝑧  ≤ 2,4
0.3                  ,                 2,4  ≤ 𝑧  ≤ 4
 Penegasan (Defuzzifikasi) Metode defuzzifikasi yang akan
digunakan adalah metode centroid. Titik pusat diperoleh dari:
𝑧 = M1A1+ M2A2+M3A3+M4A4+ M5A5+M6A6 A1+A2+A3+A4+A5+A6
= (−0.495x0.6) + (−1.2826 x 0.44) + (−0.196 x 0.1) + (−0.111 x 2.22) + (0.6𝑥0.27) + (1.536 x 0.48) 0.6 + 0.44 + 0.1 + 2.22 + 0.27 + 0.48
= − 19007 342500
= - 0.0554949 (Normal)
Jadi,  status  gizi  Rangga  A.  P.  dengan berat badan 23 kg dan tinggi badan 98 cm memiliki nilai dan pada fungsi keanggotaan  variabel  status  gizi  terdapat pada himpunan Normal.
b. Contoh  Kasus  2  : Diambil  dari  balita Adrian dengan data seperti pada tabel 4.1. Berat \badan 86 \kg dan \tinggi \badan 76 \cm.  Tentukan  apa  status  gizi  balita tersebut,  dengan  meng gunakan  9  aturan fuzzy yang telah ditentukan.
Solusi: Ada  3  variabel  fuzzy  yang  akan dimodelkan, yaitu:
1. Berat  Badan;  terdiri  atas  3  himpunan fuzzy, yaitu Kurus, Normal dan Gemuk.
Mencari nilai keanggotaan:
𝜇 𝑏𝐾 (10,7) = 20 − 𝑥 10 = 20 − 10,7 10 = 9,3 10 = 0,93
𝜇 𝑏𝑁 (10,7) = 𝑥 − 10 10 = 10,7 − 10 10 = 0.7 10 = 0,07
2. Tinggi  Badan;  terdiri  atas  3  himpunan fuzzy, yaitu Pendek, Normal dan Tinggi.
Mencari nilai keanggotaan:
𝜇 𝑡𝑁 (92) = 110 − 𝑥 20 = 110 − 92 20 = 18 20 =  0.9
𝜇 𝑡𝑇 (92) = 𝑥 − 90 20 = 92 − 90 20 = 2 20 =  0.1
3. Status Gizi; terdiri atas 4 himpunan fuzzy, yaitu Sangat kurus, Wasting, Normal dan Obesitas.
 Mencari  nilai  z  untuk  setiap  aturan dengan  menggunakan  fungsi  MIN  pada aplikasi fungsi implikasinya.
[R7]: Jika beratnya gemuk dan tingginya pendek maka status gizinya OBESITAS. 𝛼 -predikat 1 = 𝜇 𝑏𝐺 ∩ 𝜇 𝑡𝑃 = min (1; 0,7) = 0,7 [R8]: Jika beratnya gemuk dan tingginya normal maka status gizinya OBESITAS. 𝛼 -predikat 2 = 𝜇 𝑏𝐺 ∩ 𝜇 𝑡𝑁 = min  (1;  0,3) = 0,3
 Komposisi Antar aturan Dari hasil aplikasi fungsi implikasi
dari tiap aturan, digunakan metode MAX untuk  melakukan  komposisi  antarsemua aturan.  Hasilnya  seperti  pada  Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Daerah Hasil Komposisi pada Contoh Kasus 2
Dengan  demikian,  fungsi  keanggotaan untuk hasil komposisi ini adalah:
𝑓(𝑥) = { 𝑧 − 1 1,4 , 1 < 𝑧 < 0
0,7     ,   2,4 < 𝑧 < 4
 Penegasan (Defuzzifikasi) Metode defuzzifikasi yang akan
digunakan adalah metode centroid.
Titik pusat diperoleh dari
𝑍 = 𝑀 𝐼 . 𝐴 𝐼 + 𝑀 2 𝐴 2 𝐴 𝐼 + 𝐴 2 = (1.353  .  0.49) + (3.584 .  1.12) 0.49 + 1.12
= 0.66297 + 4.01408
1.61 = 2.905
Jadi,  status  gizi  balita  data  ke  30 dengan  berat  badan  86  kg  dan  tinggi badan  76  cm  memiliki  nilai 𝑧 =
2.905 dan  pada  fungsi  keanggotaan variabel  status  gizi  terdapat  pada himpunan Obesitas.
Tabel 4.2 Hasil Status Gizi dari Perhitungan
dengan Metode Mamdani NO BB ( Kg ) TB ( Cm ) Nilai Z  Status Gizi 1 11 80 -0,254 Normal 2 16 90 -0,279 Normal 3 13,2 82 -0,015 Normal 4 23,0 98 - 0.0555 Normal 5 10 81 -0,481 Normal 6 8,9 79 -0,335 Normal 7 12 88 -0,885 Normal 8 10,3 66 0,065 Normal 9 13,2 94 -1,17 Normal 10 7,9 73 -0,0642 Normal 11 15 98 -0,6 Normal 12 11 80 -0,254 Normal 13 12 87 -0,757 Normal 14 18 95 -0,482 Normal 15 11,5 78 -0,0798 Normal 16 33 106 0,295 Normal 17 20 88 0,151 Normal 18 16 103 -1,42 Normal 19 9 72 -0,0297 Normal 20 13,5 98 -1,42 Normal 21 9,5 70 0,031 Normal 22 9,2 79 -0,335 Normal 23 10 77 -0,227 Normal 24 9,2 80 -0,401 Normal 25 33 106 0,295 Normal 26 13 83 -0,115 Normal 27 11,6 85 -0,596 Normal 28 8 74 -0,0986 Normal 29 8,5 76 -0,18 Normal 30 86 76 2,905 Obesitas
Berikut hasil status gizi dari perhitungan dengan  metode  mamdani  menggunakan program Matlab :

## III. KESIMPULAN
Status gizi pada balita penting diketahui guna
Gambar 4.9 Tampilan aplikasi pada GUI dalam penentuan status gizi balita
mencegah malnutrisi yang dapat mengganggu
pertumbuhan dan perkembangan  pada  balita.  Implementasi
Fuzzy  Inference  System  dengan  metode Mamdani dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  status  gizi  balita.  Dari contoh  kasus  didapatkan  balita  yang  status gizinya normal dan obesitas. Untuk menentukan  status  gizi  balita  lain  digunakan program Matlab.
Dalam  penelitian  lain  diharapkan  dalam penggunaan  metode fuzzy dikombinasikan dengan  metode  lain  sehingga  mendapatkan hasil perhitungan yang lebih akurat.

## REFERENSI
[1] G.  Pome, Faktor-faktor  yang  berhubungan dengan  Status  Gizi  Balitadi  Wilayah  Kerja Puskesmas  Tanjung  Agung  Tahun  2013 . Palembang, 2013.
[2] A.  F.  Suwandi, Hubungan  fFaktor  Sosial Ekonomi  dan  Budaya  dengan  Status  Gizi
Balita  di  Desa  Banjar-Negeri  Kecamatan Natar Kabupaten Lampung Selatan . Lampung.
[3] R. I. Astaningrum, Status Gizi Anak Balita Ibu Pekerja  dan  Bukan  Pekerja  di  Desa  Bakalan Sumberadi Mlati Sleman Yogyakarta .
Yogyakarta, 2017. [4] Kusumadewi, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  Graha
Ilmu, 2010.
[5] Muthahharah, Analisa Faktor yang
Berhubungan  dengan  BBL  (Berat  Badan
Lahir)  di  Puskesmas  Aska  Kecamatan  Sinjai
Selatan Kabupaten Sinjai . Makasar, 2011.
[6] A.  F.  Niam, Sistem  Pendukung  Keputusan
Pertumbuhan  Balita  Menggunakan  Metode
Fuzzy Sugeno . Malang, 2016.
[7] F.  Saputra,  O.  Hasanah,  and  F.  Sabrian, “Perbedaan  Tumbuh  Kembang  Anak  Toddler
Yang  Diasuh  Orang  Tua  dengan  yang
Dititipkan  Ditempat  Penitipan  Anak  (TPA),”
vol. 2, p. 2, 2015.
[8] P.  Yudha,  “Hubungan  Antara  Indeks  Massa Tubuh  (IMT)  dengan  Perilaku  Diet  Remaja Putri,” University Of Muhammadiyah Malang, Malang, 2012.
[9] D. A. Puspitasari, Perubahan Status Gizi pada Anak  Balita  Gizi  Kurus  yang  Mengikuti Pemulihan  Gizi  Buruk  di  Klinik  Gizi  PTTK dan EK . Jakarta, 2012.
[10] Soekirman, Ilmu  Gizi  dan  Aplikasinya  untuk Keluarga dan Masyarakat . Jakarta: Direktorat
Jendral Pendidikan Tinggi Departemen Pendidikan Nasional, 2000.
[11] Novitasari,  DCR, Klasifikasi  Sinyal  EEG
Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Clustering  (FCM)  dan  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS) .2013 [12] Novitasari,  DCR, Forecasts  marine  weather on  java  sea  using  hybrid  methods:  Ts-anfis ,
2017 4th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI).2017