282 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933

## Sistem Diagnosa Stunting Menggunakan Teorema Bayes
Kevin Arsan Kamto 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
1.2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Gg. Jemb. Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Yogyakarta e-mail: * 1 kevinarsnkamto12@gmail.com, 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan kognitif  anak.  Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  pakar  berbasis  Teorema  Bayes  untuk mendiagnosa stunting, dan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI). Metode Teorema Bayes  digunakan  karena  kemampuannya  mengatasi  ketidakpastian  data  dan  menghasilkan keputusan  yang  lebih  akurat.  Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  dokter  spesialis anak  serta  rekam  medis  dari  posyandu.  Sistem  dirancang  menggunakan  flowchart  dan  DFD, kemudian  diimplementasikan  dan  diuji  dengan  sampel  30  anak  dari  Posyandu  Desa Kaligrenjeng. Hasil diagnosa menunjukkan Tingkat akurasi 100%. Validasi hasil menunjukkan sistem pakar sesuai dengan diagnosa pakar.
Kata kunci — Stunting, Teorema Bayes, Sistem Pakar, Kecerdasan Buatan.

## Abstract
Stunting is a chronic nutritional problem that impacts children's physical and cognitive growth. This research develops an expert system based on Bayes' Theorem to diagnose stunting, and  utilizes  artificial  intelligence  (AI)  technology.  The  Bayes  Theorem  method  is  used  for  its ability to overcome data uncertainty and produce more accurate decisions. Data was collected through  interviews  with  pediatricians  and  medical  records  from  posyandu.  The  system  was designed using flowcharts and DFD, then implemented and tested with samples of 30 children from the Kaligrenjeng Village Posyandu. The results of the diagnosis showed a 100% accuracy rate. Validation of the results shows the expert system according to the expert's diagnosis.
Keywords — Stunting, Bayes' Theorem, Expert System, Artificial Intelligence.

## 1. PENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  informasi  yang  cepat  dan  dinamis  sangat  berguna  di  era  digital, termasuk  di  bidang  kesehatan.  Salah  satu  masalah  yang  masih  minim  pengetahuan  di kalangan orang tua di Indonesia adalah stunting. Berdasarkan Survei Status Gizi Indonesia (SSGI), prevalensi stunting turun dari 24,4% pada tahun 2021 menjadi 21,6% pada tahun 2022, dengan target Kementerian Kesehatan sebesar 14% pada tahun 2024 [1]. Sistem informasi yang memadai  memungkinkan  orang  tua  mendiagnosis  stunting  secara  cepat  melalui  gadget, sehingga orang tua dapat segera menangani anak yang terjangkit stunting.
Stunting  adalah  masalah  gizi  kronis  akibat  asupan  gizi  yang  kurang  dalam  jangka panjang, mulai dari kehamilan hingga anak berusia dua tahun [2] [3]. Kondisi ini menyebabkan pertumbuhan  anak  terhambat,  baik  secara  fisik  maupun  kognitif,  dan  meningkatkan  risiko penyakit  tidak  menular  seperti  hipertensi,  jantung  koroner,  diabetes,  dan  stroke.  Stunting  juga
P
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 283
berdampak negatif pada kapasitas intelektual, mengganggu struktur dan fungsi saraf serta sel-sel otak, yang mengurangi kemampuan belajar dan produktivitas individu di masa dewasa [4] [5].
Untuk  membantu  penentuan  stunting  pada  anak,  diperlukan  sistem  informasi  berbasis Teorema Bayes. Teorema Bayes memungkinkan pemodelan distribusi posterior parameter yang lebih  kompleks  dan  sesuai  dengan  data  riset  pasar  [6].  Sistem  pakar  yang  menggunakan Teorema Bayes untuk mendiagnosa stunting merupakan salah satu aplikasi AI yang membantu dalam proses diagnosis penyakit. Metode Bayesian memanfaatkan probabilitas untuk membuat keputusan  berdasarkan  informasi  yang  ada,  memungkinkan  komputer  meniru  kecerdasan manusia  dan  melakukan  tugas  seperti  seorang  pakar  [7].  Teorema  Bayes  memungkinkan representasi  tingkat  kepercayaan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  dapat  mengatasi ketidakpastian data, sehingga cocok untuk berbagai konteks professional [8].
Penelitian ini mengisi celah penelitian sebelumnya dengan menerapkan metode teorema Bayes  untuk  diagnosis  stunting,  dengan  fokus  pada  penilaian  tingkat  keparahan  berdasarkan gejala  yang  teridentifikasi.  Penelitian  sebelumnya  [9],  menggunakan  Metode  Certainty  Factor yang kurang spesifik dalam menilai tingkat stunting dan belum menyediakan analisis mendalam terhadap tingkat keparahan. Selain itu, penelitian [10] yang menerapkan metode teorema Bayes tidak  secara  eksklusif  memperhatikan  stunting  tetapi  juga  mencakup  penyakit  pertumbuhan lainnya,  dan  hanya  memberikan  persentase  diagnosis  penyakit  yang  terjangkit  tanpa memberikan  detail  tentang  tingkat  keparahan.  Penelitian  lainnya  [11]  menggunakan  metode Forward  chaining  tetapi  belum  dapat  mengidentifikasi  tingkat  keparahan,  hanya  memberikan diagnosis  "YA"  atau  "TIDAK".  Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  diagnosis stunting yang lebih rinci dan akurat, dengan mempertimbangkan tingkat keparahan gejala yang terkait.
Penerapan sistem informasi, khususnya sistem pakar, mendukung penyelesaian masalah seperti  pengambilan  keputusan,  perencanaan,  diagnosa,  dan  pelatihan  dengan  menyediakan solusi berbasis pengetahuan setara dengan keahlian spesialis [12]. Metode teorema Bayes efektif dalam  implementasi  sistem  ini,  dan  aplikasi  web  memungkinkan  akses  mudah  dan  cepat  bagi semua pengguna tanpa batasan waktu.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  Teorema  Bayes,  metode  statistik  yang  mengombinasikan data  sampel  dengan  pengetahuan  sebelumnya  untuk  memperkirakan  parameter.  Keunggulan utamanya adalah kemampuannya menyederhanakan model marginal yang biasanya rumit [13]. Metode  ini  menyediakan  kerangka  kerja  kuat  untuk  analisis  data  kompleks  dan  relevan  untuk berbagai  bidang,  termasuk  penelitian  ini.  Kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
284 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933
Teorema  Bayes  memberikan  dasar  matematis  yang  kokoh  untuk  pengambilan keputusan yang lebih baik dalam situasi ketidakpastian [14]. Langkah-langkah rinci dari metode ini dapat dilihat dalam persamaan 1 - persamaan 5.
1. Mencari nilai semesta ∑ =  GJ01 + ⋯ (1) 2. Menghitung nilai semesta P(Hi) P(H1,2,.. . ) = ,,… ∑ (2)
3. Menghitung probabilitas H ∑ = P(Hi) × P(E|Hi − ) ) ) (3) 4. Mencari nilai P(Hi|E) *(+,|-) = (.|)×() () (4)
5. Menghitung total nilai bayes ∑ /0123 = /01231 + /01232 + ⋯ ) 56 (5)
Keterangan:
• P (Hi | E) = probabilitas hiposesis Hi benar jika diberikan evidence E.
• P (E | Hi) = probabilitas munculnya evidence E, jika diketahui hipotesis Hi benar.
• P (Hi) = probabilitas hipotesis Hi tanpa memandang evidence apapun.
• N = jumlah hipotesis yang mungkin.

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, tahap pengumpulan data merupakan landasan yang penting untuk menyusun  argumen  dan  analisis.  Alat-alat  yang  digunakan  mencakup  beberapa  metode  yang telah terbukti efektif, antara lain.

## 2.1.1 Studi Literatur
Studi  literatur  menggunakan  buku,  jurnal  ilmiah,  dan  situs  web  tentang  Sistem  Pakar, Stunting, dan Teorema Bayes, memberikan pemahaman mendalam, mengidentifikasi kerangka teoretis,  serta  mengevaluasi  metodologi  untuk  mengembangkan  kerangka  konseptual  dan pertanyaan penelitian.

## 2.1.2 Wawancara
Pada penelitian ini wawancara dilakukan dengan seorang pakar, yaitu dokter anak, untuk memperoleh  informasi  mendalam  mengenai  gejala,  diagnosis,  pencegahan,  dan  pengobatan stunting. Pertanyaan yang diajukan mencakup tanda-tanda stunting pada anak, proses diagnostik yang digunakan, serta langkah-langkah pencegahan stunting.

## 2.1.3 Pengambilan Data
Pengambilan  data  dalam  penelitian  ini,  mencakup  data  stunting,  gejala,  dan  bobot (probabilitas).  Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  dokter  spesialis  anak  dan  dari rekam  medis  pasien  di  posyandu  desa  Kaligrenjang.  Rincian  data  yang  terkumpul  tersedia dalam Tabel 1 hingga Tabel 4.
Tabel 1. Data Penyakit Stunting Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Stunting
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 285
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala Probabilitas G01 Tinggi badan kurang 0.6 G02 Berat badan kurang dari standart, menurun, atau hanya stuck 0.4 G03 Sulit berkonsentrasi 1 G04 Mudah terserang penyakit, terutama infeksi 1 G05 Pertumbuhan gigi terlambat 0.6 Tabel 3. Data Aturan G/P P01 G01 ✓ ✓ ✓ ✓ G02 ✓ ✓ ✓ ✓ G03 ✓ ✓ ✓ ✓ G04 ✓ ✓ ✓ ✓ G05 ✓ ✓ ✓
✓ Tabel 4. Tabel Aturan Nilai Bayes No  Nilai Bayes  Status Teorema Bayes 1 0 – 0.2 Tidak Terjangkit 2 0.21 – 0.4 Mungkin Terjangkit 3 0.41 – 0.6 Terjangkit 4 0.61 – 0.8 Terjangkit Parah 5 0.81 – 1 Terajngkit Sangat Parah

## 2.2   Tahap Pengembangan Sistem

## 2.2.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Tujuan  analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  untuk  memahami  secara  mendalam  tujuan sistem,  serta  mengidentifikasi  batasan  dan  peluang  guna  meningkatkan  efektivitas.  Proses  ini mencakup evaluasi menyeluruh terhadap masalah yang hendak diselesaikan oleh sistem [15].

## 2.2.2 Desain Sistem
Desain  sistem  merupakan  proses  atau  data  yang  diperlukan  oleh  sistem  baru  dan ditentukan secara rinci. Desain sistem ini mencakup gambaran menyeluruh tentang bagaimana data  akan  diolah,  mulai  dari  tahap  persiapan  desain  sistem  hingga  pembuatan  laporan  yang diperlukan [16].

## 1. Desain Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  menggambarkan  langkah-langkah  proses  dari  awal  hingga  akhir, memudahkan  pemahaman  logika  dan  urutan  eksekusi.  Digunakan  untuk  merancang  dan mengevaluasi  sistem  yang  diusulkan,  serta  mempermudah  pemahaman  operasional  dan interaksi sistem dengan entitas lain [17]. Flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
286 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 2. Flowchart Sistem

## 2. DFD (Data Flow Diagram)
DFD adalah teknik untuk memvisualisasikan aliran data dalam sistem informasi [18]. Dalam  penelitian  ini,  DFD  digunakan  untuk  memodelkan  aliran  data  dalam  sistem  yang diteliti, membantu identifikasi entitas, proses, dan hubungan antara keduanya. Terdapat tiga entitas utama dalam sistem ini, yaitu admin, dokter, dan pengguna (pasien). Setiap entitas ini berinteraksi  dengan  sistem  dan  memiliki  hak  akses  untuk  menginput  dan  mengakses informasi data yang relevan. DFD dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 3. Rancangan DFD

## 2.2.3 Pengkodean Sistem
Pengkodean  sistem  adalah  proses  menerjemahkan  desain  sistem  ke  dalam  bahasa pemrograman  agar  dapat  dieksekusi  oleh  komputer,  memastikan  fungsi  sistem  berjalan  sesuai kebutuhan pengguna. Dalam penelitian ini, pengkodean digunakan untuk mengimplementasikan data dalam sistem pakar diagnose stunting.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 287

## 2.2.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  memastikan  kinerja  dan  keamanan  sesuai  standar  serta  kebutuhan pengguna  melalui  tes  fungsional,  kinerja,  keamanan,  dan  regresi.  Proses  ini  mengidentifikasi kelemahan dan bug untuk memvalidasi kehandalan sebelum implementasi. Penelitian ini fokus pada verifikasi kecocokan data antara diagnosa pakar/dokter dengan sistem yang dibangun.

## 2.2.5 Deployment Sistem
Deployment  sistem  adalah  proses  implementasi  perangkat  lunak  ke  lingkungan produksi,  melibatkan  pengujian,  konfigurasi,  distribusi,  dan  pemeliharaan.  Tujuannya  untuk memastikan  aplikasi  berjalan  efisien,  andal,  dan  aman.  Proses  ini  juga  mencakup  manajemen versi  dan  pembaruan  untuk  menjaga  kesesuaian  dengan  kebutuhan  bisnis.  Penelitian  ini memungkinkan dokter atau pakar menguji langsung kecocokan sistem.

## 2.2.6 Pemeliharaan Sistem
Pemeliharaan  sistem  adalah  serangkaian  kegiatan  untuk  menjaga  kinerja,  keandalan, dan keamanan sistem komputer atau perangkat lunak. Ini mencakup pemantauan, perbaikan, dan peningkatan  rutin  agar  sistem  tetap  optimal.  Proses  ini  meliputi  pembaruan  perangkat  lunak, perbaikan bug, penanganan kerusakan perangkat keras, serta keamanan data. Tujuan utamanya adalah memastikan sistem dapat beroperasi dengan baik dan efisien sepanjang masa pakainya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai sampel, akan digunakan data 30 anak dari Posyandu Desa Kaligrenjeng dengan gejala  yang  berbeda-beda.  Data  ini  akan  digunakan  untuk  uji  coba  menggunakan  Teorema Bayes dalam mendiagnosis stunting. Seorang anak di Posyandu Desa Kaligrenjeng mengalami pertumbuhan  yang  tidak  optimal,  termasuk  pertumbuhan  fisik,  motorik,  dan  kognitif.  Data sampel yang akan digunakan tercantum dalam Tabel 5.
Tabel 5. Data Sample Perhitungan Manual Teorema Bayes
\No. Nama Anak Jenis Kelamin Usia (Bulan) Gejala G01  G02  G03  G04  G05 1 Pasien 1 Laki - Laki 9 ✓ ✓ ✓ ✓ - - - ✓ ✓ ✓ ✓ 2 Pasien 2 Perempuan 11 - - - - - 3 Pasien 3 Laki - Laki 47 - - - - - 4 Pasien 4 Perempuan 21 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 5 Pasien 5 Perempuan 36 ✓ ✓ ✓ ✓ - - - - 6 Pasien 6 Perempuan 49 - - - - - 7 Pasien 7 Perempuan 9 - - - - - 8 Pasien 8 Laki - Laki 14 ✓ ✓ ✓ ✓ - - - - 9 Pasien 9 Perempuan 12 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - ✓ ✓ ✓ ✓ 10  Pasien 10 Perempuan 47 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 11  Pasien 11 Perempuan 45 ✓ ✓ ✓ ✓ - - - - 12  Pasien 12 Perempuan 51 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 13  Pasien 13 Laki - Laki 38 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 14  Pasien 14 Perempuan 19 - - - - - 15  Pasien 15 Laki - Laki 12 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - ✓ ✓ ✓ ✓ 16  Pasien 16 Perempuan 4 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - -
288 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933
\No. Nama Anak Jenis Kelamin Usia (Bulan) Gejala G01  G02  G03  G04  G05 17  Pasien 17 Laki - Laki 34 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 18  Pasien 18 Laki - Laki 31 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 19  Pasien 19 Perempuan 24 - - - - - 20  Pasien 20 Perempuan 59 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 21  Pasien 21 Perempuan 12 - - - - - 22  Pasien 22 Perempuan 17 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 23  Pasien 23 Laki - Laki 47 ✓ ✓ ✓ ✓ - - - - 24  Pasien 24 Perempuan 36 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 25  Pasien 25 Laki - Laki 59 - - - - - 26  Pasien 26 Laki - Laki 39 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 27  Pasien 27 Laki - Laki 48 ✓ ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ - - 28  Pasien 28 Laki - Laki 7 - ✓ ✓ ✓ ✓ - - - 29  Pasien 29 Perempuan 18 - - - - - 30  Pasien 30 Perempuan 38 - - - - - 3.1 Perhitungan Bayes Terhadap Data Sample pada tabel 5.
1. Pasien Gejala 1 & 5
• Dengan nilai probabilitas gejala. G01 = 0.6 P(E | H1) G05 = 0.6 P(E | H2)
• Mencar nilai semesta P(Hi). G01 + G05 = 0.6 + 0.6 = 1.2
P(H1) = ).8 . = 0.5
P(H5) = ).8 . = 0.55
• Menghitung probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun.
P (Hi) x P (E | Hi-n) = (P(H1) x P(E | H1)) + (P(H5) x P(E | H5)
= (0.5 x 0.6) + (0.5 x 0.6)
= 0.3 + 0.3 = 0.6
• Mencari nilai P(Hi | E).
P (H1 |E) = 0.6 x 0.3
0.6 = 0.3
P (H5 |E) = 0.6 x 0.3 0.6 = 0.3
• Menghitung total nilai bayes.
0.3 + 0.3 = 0.6
0.6 x 100 = 60%.
• Hasil Diagnosa = Terjangkit
2. Pasien Gejala 1 & 2
• Dengan nilai probabilitas gejala. G01 = 0.6 P(E | H1)
G02 = 0.4 P(E | H2)
• Mencar nilai semesta P(Hi). G01 + G02 = 0.6 + 0.4 = 1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 289
P(H1) = ).8 = 0.6
P(H2) = ).= = 0.4
• Menghitung probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun.
P (Hi) x P (E | Hi-n) = (P(H1) x P(E | H1)) + (P(H2) x P(E | H2)
= (0.6 x 0.6) + (0.4 x 0.4)
= 0.36 + 0.16
= 0.52
• Mencari nilai P(Hi | E).
P (H1 |E) = 0.6 x 0.36 0.52 = 0.41 P (H2 |E) = 0.4 x 0.16 0.52 = 0.12
• Menghitung total nilai bayes.
0.41 + 0.12 = 0.53
0.55 x 100 = 55%.
• Hasil Diagnosa = Terjangkit
3. Pasien Gejala 1
• Dengan nilai probabilitas gejala. G01 = 0.6 P(E | H1)
• Mencar nilai semesta P(Hi). G01 = 0.6
P(H1) = ).8 ).8 = 1
• Menghitung probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun. P (Hi) x P (E | Hi-n) = (P(H1) x P(E | H1))
= 1 x 0.6 = 0.6
• Mencari nilai P(Hi | E).
P (H1 |E) = 0.6 x 0.6
0.6 = 0.6
• Menghitung total nilai bayes.
0.6 = 0.6
0.6 x 100 = 6%.
• Hasil Diagnosa = Terjangkit
4. Pasien Gejala 1, 2, & 5
• Dengan nilai probabilitas gejala. G01 = 0.6 P(E | H1)
G02 = 0.4 P(E | H2)
G05 = 0.6 P(E | H5)
• Mencar nilai semesta P(Hi). G01 + G02 + G05 = 0.6 + 0.4 + 0.6 = 1.6
P(H1) = ).8 .8 = 0.37
P(H2) = ).= .8 = 0.25
P(H5) = ).8 .8 = 0.37
290 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933
• Menghitung probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun. P (Hi) x P (E | Hi-n) = (P(H1) x P(E | H1)) + (P(H2) x P(E | H2) + (P(H5) x
P(E | H5)
= (0.37 x 0.6) + (0.25 x 0.4) + (0.37 x 0.6) = 0.22 + 0.1 + 0.22
= 0.54
• Mencari nilai P(Hi | E).
P (H1 |E) = 0.6 x 0.22 0.54 = 0.24 P (H2 |E) = 0.4 x 0.1 0.54 = 0.07 P (H5 |E) = 0.6 x 0.22 0.54 = 0.24
• Menghitung total nilai bayes. 0.24 + 0.07 + 0.24 = 0.55
0.55 x 100 = 55%.
• Hasil Diagnosa = Terjangkit
5. Pasien Gejala 1 & 3
• Dengan nilai probabilitas gejala. G01 = 0.6 P(E | H1)
G03 = 1 P(E | H3)
• Mencar nilai semesta P(Hi). G01 + G03 = 0.6 + 1 = 1.6
P(H1) = ).8 .8 = 0.37
P(H3) = .8 = 0.62
• Menghitung probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun. P (Hi) x P (E | Hi-n) = (P(H1) x P(E | H1)) + (P(H3) x P(E | H3) = (0.37 x 0.6) + (0.62 x 1)
= 0.22 + 0.62
= 0.84
• Mencari nilai P(Hi | E).
P (H1 |E) = 0.6 x 0.22 0.84 = 0.15
P (H3 |E) = 1 x 0.62 0.84 = 0.73
• Menghitung total nilai bayes.
0.15 + 0.73 = 0.88
0.88 x 100 = 88%.
• Hasil Diagnosa = Terjangkit Sangat Parah
Berdasarkan perhitungan dan pengujian yang telah dilakukan pada data sampel di Tabel 5  menggunakan  metode  Teorema  Bayes,  diperoleh  probabilitas  nilai  Bayes  dengan  hasil  yang akurat sesuai dengan hasil dari rekam medis posyandu. Tampilan sistem hasil diagnosa stunting yang  menentukan  aturan  gejala  stunting  pada  pasien  menggunakan  metode  Teorema  Bayes dapat dilihat pada Gambar 5, sedangkan laporan keseluruhan hasil diagnosa dapat dilihat pada Gambar 6.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 291
Gambar 4. Tampilan Hasil Diagnosa

## Gambar 5. Tampilan Hasil Keseluruhan Diagnosa

## 3.2   Validasi Hasil
Hasil  validasi  data  ini  menunjukan  seberapa  besar  presentase  yang  didapatkan berdasarkan data hasil uji rekam medis pasien di posyandu desa kaligrenjeng terhadap stunting. Hasil  pengujian  ini  juga  menunjukan  validasi  kesesuaian  antara  perhitungan  sistem menggunakan  metode  teorema  bayes  dengan  hasil  diagnose  pakar.  Hasil  uji  validasi  sistem pakar diagnosa stunting dapat dilihat pada Tabel 6.
292 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 6. Hasil Validasi Sistem
No Nama Hasil Perhitungan Sistem Hasil Diagnosa Pakar  Validasi Diagnosa Probabilitas 1 Pasien 1 Terjangkit 0.60 Terjangkit Sesuai 2 Pasien 2 Tidak terjangkit 0.00 Tidak terajngkit Sesuai 3 Pasien 3 Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 4 Pasien 4 Terjangkit 0.53 Terjangkit Sesuai 5 Pasien 5 Terjangkit 0.60 Terjangkit Sesuai 6 Pasien 6 Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 7 Pasien 7 Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 8 Pasien 8 Terjangkit 0.60 Terjangkit Sesuai 9 Pasien 9 Terjangkit 0.55 Terjangkit Sesuai 10 Pasien 10 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 11 Pasien 11 Terjangkit 0.60 Terjangkit Sesuai 12 Pasien 12 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 13 Pasien 13 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 14 Pasien 14  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 15 Pasien 15 Terjangkit 0.55 Terjangkit Sesuai 16 Pasien 16 Terjangkit 0.53 Terjangkit Sesuai 17 Pasien 17 Terjangkit 0.53 Terjangkit Sesuai 18 Pasien 18 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 19 Pasien 19  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 20 Pasien 20 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 21 Pasien 21  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 22 Pasien 22 Terjangkit 0.53 Terjangkit Sesuai 23 Pasien 23 Terjangkit 0.60 Terjangkit Sesuai 24 Pasien 24 Terjangkit 0.53 Terjangkit Sesuai 25 Pasien 25  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 26 Pasien 26 Sangat parah 0.83 Sangat parah Sesuai 27 Pasien 27 Sangat parah 0.88 Sangat parah Sesuai 28 Pasien 28 Mungkin 0.40 Mungkin Sesuai 29 Pasien 29  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai 30 Pasien 30  Tidak terjangkit 0.00 Tidak terjangkit Sesuai
Halaman  laporan  pemeriksaan  pasien  merupakan  hasil  dari  pemeriksaan  anak  di  desa kaligrenjeng  baik  yang  terjangkit  stunting  maupun  tidak  terjanngkit.  Terdapat  30  data  rekam medis  pasien  yang  diujikan.  Dengan  validasi  kesesuaian  sebanyak  30  data  dengan  tingkat akurasi 100%. Halaman hasil pemeriksaan pasien dapat dilihat pada Gambar 6.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar dengan  metode  teorema  Bayes  yang  telah  dikembangkan  dapat  diimplementasikan  untuk membantu  keperluan  medis  dalam  mendiagnosis  stunting  pada  anak.  Hasil  validasi menunjukkan  bahwa  kesesuaian  antara  hasil  yang  diberikan  oleh  pakar  dan  hasil  sistem mencapai 100%.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E- ISSN 2503-2933 293

## 5. SARAN
Peneliti  memberikan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  sistem  pakar  di  bidang kesehatan dapat terus berkembang dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat melalui  penggunaan  gadget.  Disarankan  untuk  mencoba  metode  lain  seperti  logika fuzzy , backward  chaining,  dan  metode  lainnya  guna  meningkatkan  kualitas  sistem  pakar  tersebut. Selain  itu,  peneliti  juga  merekomendasikan  penyempurnaan  fitur  pemesanan  dokter  dan konsultasi  medis  melalui  gadget.  Hal  ini  akan  memungkinkan  masyarakat  yang  tinggal  di daerah  terpencil  atau  jauh  dari  fasilitas  kesehatan  untuk  mengakses  layanan  kesehatan  tanpa perlu  mengantri  di  tempat  praktek  dokter,  dan  dapat  melakukan  reservasi  secara online dari kenyamanan rumah menggunakan gadget.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Kementrian Kesehatan, "Stunting di Indonesia Turun ke 21,6% dari 24,4%," 25 January 2023. [Online]. Available: https://www.kemkes.go.id/id/rilis-kesehatan/prevalensi- stunting-di-indonesia-turun-ke-216-dari-244. [Accessed 12 May 2024].
[2]   K. Rahmadhita, "Permasalahan Stunting dan Pencegahannya," Jurnal Ilmiah Kesehatan Sandi Husada, Vols. 11 No. 1, p-ISSN: 2354-6093 dan e-ISSN: 2654-4563, pp. 225-229, 2020.
[3]   I. S. Nasution and Susilawati, "Analisis Faktor Penyebab Kejadian Stunting pada Balita Usia  0-59  Bulan," Jurnal  Ilmiah  Kesehatan, Vols.  1  No.  2,  ISSN:  2829-3983,  ISSN: 2829-3835, pp. 82-87, 2022.
[4]   Direktorat  Jenderal  Pelayanan  Kesehatan, "Mengenal  Lebih  Jauh  Tentang  Stunting," 28 Juli  2023. [Online].  Available:  https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/2657/mengenal- lebih-jauh-tentang%20stunting. [Accessed 8 May 2024].
[5]   P.  A.  Suherman  and  .  F.  Tahel, "Metode  Case-Based  Reasoning  Dalam  Diagnosa Penyakit  Stunting  pada  Balita," Jurnal  InSeDS  (Information  System  and  Data  Science), Vols. 02, No. 01, ISSN: 2963-6302, pp. 91-97, 2023.
[6]   F.  Syafitri,  R.  Goejantoro  and  Wasono, "Regresi  Logistik  Dengan  Metode  Bayes  Untuk Pemodelan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Kalimantan," Jurnal  Eksponensial, Vols.  12,  No.  2,  p-ISSN  2085-7829,  e-ISSN  2798-3455,  pp.  103- 110, 2021.
[7]   R.  Rachman  and  S.  Moritami, "Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Refraksi  Mata  Dengan Metode  Teorema  Bayes  Berbasis  Web," Jurnal  Informatika, Vols.  7  No.1,  ISSN:  2355- 6579 | E-ISSN: 2528-2247 , pp. 68-76, 2020.
[8]   A.  H.  Nasyuha  and  Hafizah, "Implementasi  Teorema  Bayes  Dalam  Diagnosa  Penyakit Ayam Broiler," Jurnal Media Informatika Budidarma, Vols. 4, No. 4, ISSN 2614-5278, ISSN 2548-8368, pp. 1062-1068, 2020.
[9]   D.  D.  S.  Fatimah,  Y.  Septiana  and  G.  Ramadhan, "Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Stunting  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Certainty
294 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 282-294 E-ISSN 2503-2933
Factor," Jurnal Algoritma, Vols. 19; No. 2; E-ISSN: 2302-7339, P-ISSN: 1412-3622, pp. 547-557, 2022.
[10]   M. I. Prasasti and D. Normawati , "Sistem Pakar Deteksi Dini Status Stunting pada Balita Menggunakan Metode Naive Bayes," Jurnal Media Informatika Budidarma, Vols. 7, No. 3, ISSN 2614-5278, ISSN 2548-8368, pp. 1276-1286, 2023.
[11]   B. D. Putra and N. Y. S. Munti, "Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stunting pada Anak  Dengan  Metode  Forward  Chaining," Jurnal  Pusat  Akses  Kajian  Pengabdian Komputer dan Teknik, Vols. 1, No. 1, E ISSN : 9999.9999, pp. 6-15, 2022.
[12]   M.  N.  Rifqi  and  A.  Iskandar, "Analisa  Sistem  Pakar  Menggunakan  Algoritma  Teorema Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Fibrodysplasia  OssificansProgressiva  (FOP)," Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), Vols. 4, No. 4, ISSN 2714-8912, ISSN 2714-7150, pp. 797-805, 2023.
[13]   N. A. Sagat and A. S. Purnomo, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode  Teorema  Bayes," Jurnal  Pendidikan  dan  Teknologi  Indonesia  (JPTI), Vols.  1, No. 8, p-ISSN: 2775-4227, e-ISSN: 2775-4219 , pp. 329-337, 2021.
[14]   O.  K.  Dewi  and  A.  S.  Purnomo,  " Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kelamin  Dengan Teorema Bayes," Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, Vols. 1, No. 2, pp. 257-267, 2021.
[15]   N.  Azis,  S.Kom.,  M.Kom, "Analisis  Perancangan  Sistem  Informasi," In Analisis Perancangan Sistem Informasi , Bandung, Widina Bhakti Persada Bandung, 2022, ISBN: 978-623-459-066-1 , pp. 1-40.
[16]   L. Andraini and C. Bella, "Pengelolaan Surat Menyurat Dengan Sistem Informasi (Studi Kasus: Kelurahan Gunung Terang)," Jurnal Portal Data, Vols. 2, No. 1, pp. 1-11, 2022.
[17]   I. Budiman, S. Saori, R. N. Anwar, Fitriani and M. Y. Pangestu, "Analisis Pengendalian Mutu di Bidang Industri Makanan (Studi Kasus: UMKM Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi),"  JIP  (Jurnal  Inovasi  Penelitian), Vols.  1,  No.  1,  ISSN  2722-9475,  ISSN 2722-9467, pp. 2185-2190, 2021.
[18]   Safwandi,  Fadlisyah,  Z.  Aulia  and  Zulfakhmi, "Analisis  Perancangan  Sistem  Informasi Sekolah  Menengah  Kejuruan  1  Gandapura  Dengan  Model  Diagram  Konteks  dan  Data Flow Diagram," Jurnal Teknologi Terapan and Sains TTS 4.0, Vols. 2, No. 2, 2021.