## Sistem Pakar Diagnosa Stunting Balita
Menggunaka Certainty Factor
Renanda 1 , Supriatin 2
1 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
2 Manajemen Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
1 renanda.2001@students.amikom.ac.id , 2 supriatin@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Stunting merupakan suatu kondisi yang terjadi pada anak di bawah lima tahun dimana anak tersebut menderita malnutrisi kronik atau (kekurangan gizi dan nutrisi dalam kurun waktu yang lama). Kasus prevalensi stunting di Indonesia terbilang cukup tinggi yang menyebabkan kekhawatiran pemerintah untuk  dapat  menurunkan  angkka  tersebut  pada  tahun  2024.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggabungkan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Pengetahuan  seorang  pakar  untuk  dapat menciptakan suatu sistem informasi yang kaya akan pengetahuan serta dapat membantu pakar dan masyarakat dalam menangani masalah tersebut. Metode yang digunakan dalam Penelitian ini adalah algoritma  Certainty  Factor,  dimana  metode  ini  bekerja  dengan  menghitung  pilihan  keyakinan pengguna dan pakar. Hasil Penelitian menunjukan bahwa sistem pakar diagnosis stunting ini dapat menghasilkan tingkat akurasi perhitungan dengan nilai sebesar 80%. Diperlukan penambahan gejala agar proses diagnosis dapat menghasilkan nilai keakuratan yang lebih tinggi.
Kata kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor, Stunting, Balita

## ABSTRACT
Stunting  is  a  condition  that  occurs  in  children  under  five  years  old  where  the  child  suffers  from chronic malnutrition (a lack of nutrition over a long period of time). The prevalence of stunting in Indonesia is quite high, which causes concern for the government to be able to reduce this number by 2024. This research was conducted by combining Information Technology and the Science of an expert to be able to create an information system that is rich in knowledge and can help experts and the  public  in  dealing  with  these  problems. The  method  used  in  this  study  is  the  Certainty  Factor algorithm,  where  this  method  works  by  calculating  the  user's  and  expert's  belief  choices.  The research results show that the stunting diagnosis expert system can produce a calculation accuracy rate of 80%. Additional symptoms are needed so that the diagnosis process can produce a higher accuracy value..
Keywords: Expert Systems, Certainty Factor, Toodler

## 1. PENDAHULUAN
Stunting merupakan  kurangnya  nutrisi  dan  gizi  kronik  dalam  kurun  waktu  lama  yang dialami  oleh  balita  [1].  Hal  ini  menyebabkan  pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  menjadi terhambat.  Masyarakat  umum  biasanya  mengaitkan  hal  ini  dengan  faktor  genetik.  Faktanya, genetika adalah faktor determinan paling kecil dibandingkan oleh faktor perilaku, lingkungan dan pelayanan  kesehatan  [2].  Dengan  begitu  masalah stunting sebenarnya  dapat  dilakukan  upaya pencegahannya.  Besar  persentase  prevalensi  balita  yang  mengalami stunting di  Indonesia  adalah sebesar  27.7%  dan  sudah  mengalami  penurunan dari  tahun  sebelumnya  yaitu  sebesar  30,8%  [3]. Target pemerintah Indonesia pada tahun 2020-2024 yang ditentukan dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) adalah untuk menurunkan prevalensi stunting menjadi 14%
[4].  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  pada  era  digital  seperti  sekarang  ini  dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi gejala-gejala dini stunting pada balita menggunakan konsep sistem pakar.
Dari  permasalahan yang muncul, dalam penelitian ini dibuat suatu  aplikasi  sistem pakar diagnosis  stunting  berbasis  website  yang  dapat  diakses  melalui  internet.  Metode  yang  digunakan adalah certainty  factor sebagai  metode  untuk  mengidentifikasi  persentase  dari  sebuah  nilai kepastian. Adapun output yang akan dihasilkan dari sistem ini adalah untuk mendiagnosa stunting. Diagnosis  ini  masih  dalam  tahap  awal  yang  tentunya  diperlukan  penangan  khusus  dari medis jika anak menunjukan gejala yang serius. Aplikasi ini dibangun untuk dapat membantu para orang  tua  agar  lebih  memperhatikan  asupan  gizi  pada  anak,  sehingga  pertumbuhan  kemampuan motorik  dan  mental  pada  anak  dapat  optimal.  Selain  itu  hal  ini  juga  dapat  membantu  program pemerintah menurunkan angka prevalensi stunting di Indonesia untuk membangun generasi penerus bangsa yang sehat dan cerdas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian dimulai dari tahap pengidentifikasian masalah, landasan teori yang digunakan, pengumpulan  data  (diperoleh  dari  wawancara  pakar,  dan  studi  literatur),  pengolahan  data, perancangan (perancangan sistem dan antar muka), implementasi, pengujian (pengujian sistem dan  pengujian  algoritma)  jika  pengujian  berhasil  maka  proses  dilanjutkan  dengan  pembuatan laporan hasil penelitian. Berikut ini flowchart alur penelitian dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## 2.2 Stunting
Stunting merupakan kondisi dimana anak mengalami kekurangan gizi kronik yang terjadi pada kurun waktu yang lama terlebih pada 1000 hari pertamanya. Anak yang terindikasi stunting dapat beresiko mengalami pertumbuhan tinggi dan kognitif menjadi terhambat. Banyak faktor yang  memengaruhi  kejadian  tersebut  antara  lain,  pemberian  gizi  dan  nutrisi  yang  kurang
Gambar 1. Alur Penelitian
seimbang, status ekonomi, kebersihan lingkungan, air minum dan sanitasi, kurangnya pemberian ASI Ekslusif dan MP-ASI, serta rendahnya pengetahuan orang tua tentang bahaya stunting [5].

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( Expert  Systems )  merupakan  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan ( Artificial Intelegence ). Sistem pakar merupakan suatu inovasi teknologi  yang menggabungkan antara  kecerdasan  seorang  pakar  yang  dikomputerisasikan  menggunakan  teknik  penalaran. Perancangan  sistem  pakar  ini  bertujuan  untuk  membantu  dalam  proses  pemecahan  masalah dalam bidang tertentu dengan meniru cara kerja seorang pakar [6].

## 2.4 Algoritma Certainty Factor
Algoritma certainty  factor pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Shortlife  Buchanan  dalam proses  pembuatan  MYCIN.  Certainty  factor  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan MYCIN sebagai penunjuk besarnya kepercayaan. Rumus metode certainty factor dapat dilihat pada persamaan 1 di bawah ini [6] :
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
Dimana CF[H,E] merupakan nilai kepastian dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh besar evidence  E.  Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  1.  Nilai  -1  menunjukan ketidakpastian mutlak sedangkan nilai 1 menunjukan kepercayaan mutlak. Sedangkan MB[H,E] adalah  ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E, dan MD[H,E] merupakan ukuran kenaikan ketidakpastian (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Pada proses diagnosa, pengguna diberikan pilihan kondisi  tentang seberapa yakin  gejala penyakit tersebut terjadi. Setiap pilihan mempunyai nilai CF masing masing, sebagai berikut:
a. Pasti Tidak = -1,0 b. Hampir Pasti tidak = -0,8 c. Kemungkinan Besar Tidak = -0,6 d. Mungkin Tidak = -0,4 e. Tidak Tahu =  0,0 f. Mungkin Iya =  0,4 g. Kemungkinan Besar Iya =  0,6 h. Hampir Pasti Iya =  0,8 i. Pasti Iya =  1,0
Perhitungan  persentase  kepercayaan  diimulai  dengan  membagi  Aturan  (rule)  dengan beberapa gejala menjadi aturan (rules) dengan satu gejala, kemudian untuk setiap aturan baru, CF dihitung. Dapat dilihat pada persamaan 5 berikut ini.
CFgejala = CF(user)*CF(pakar (2)
Diantara  kondisi  yang  terjadi  adalah  adanya  beberapa  anteseden  (dalam  berbagai  rule) dengan hasil yang sama. Dalam hal ini, kita harus menjumlahkan nilai  CF dari  setiap kondisi yang ada. Rumusnya adalah sebagai berikut : CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1- CF1) ; jika CF1 dan CF2 keduanya posistif. CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1+ CF1) ; jika CF1 dan CF2 keduanya negative. CFc (CF1,CF2) = {CF1 + CF2} / (1-min{| CF1|,| CF2|}) ; jika salah satu negatif.

## 2.5 Mesin Inferensi Forward Chaining
Proses  penarikan  kesimpulan  dari  fakta-fakta  yang  diketahui  atau  asumsi  yang  telah diproses disebut dengan inferensi. Inferensi merupakan konklusi logis (logical conclusion) atau
implikasi berdasarkan beberapa informasi. Proses inferensi dalam sistem pakar dilakukan dalam suatu modul yang disebut dengan Inference Engine (Mesin Inferensi).
Penalaran  runut  maju  adalah  proses  perunutan  yang  diawali  dengan  ditampilkannya sekumpulan data atau fakta ke kesimpulan (dimulai dari IF).
Pelacakannya dimulai dari fakta yang ada kemudian premis-premis dan selanjutnya proses penggambaran kesimpulan (THEN) [7].
2.6 Analisis Sistem
1) Kebutuhan Fungsional
Berikut ini adalah kebutuhan fungsional sistem, antara lain :
a. Sistem dapat mendiagnosa stunting pada balita
b. Sistem dapat menampilkan hasil konsultasi
c. Sistem dapat mencetak hasil konsultasi
2) Kebutuhan Nonfungsional
Kebutuhan nonfungsional terbagi menjadi dua bagian yaitu, kebutuhan perangkat keras dan kebutuhan perangkat lunak.
a. Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah laptop dengan spesifikasi sebagai berikut :
1. Processor Intel Celeron N4000
2. Memory 4 GB
3. Hard Disk Drive 1 TB
b. Kebutuhan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  mendukung  proses  pembangunan  sistem adalha sebagai berikut :
1. OS Windows 10 Pro 64-bit
2. MySQL Database
3. PHP
4. Sublime Text5
5. XAMPP
2.7 Pemodelan Menggunakan Diagram UML
1) Use Case Diagram
Use  case  diagram  mendeskripsikan  tentang  suatu  interaksi  antara  satu  atau  lebih  aktor dengan sistem. Use case diagram adalah fungsionalitas yang disediakan sistem sebagai uni- unit yang saling bertukar pesan antar unit atau aktor lain [8].
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem

## 2) Activity Diagram
Activity diagram merupakan penggambaran workflow atau aliran kerja suatu aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis / menu yang ada pada perangkat lunak. Activity diagram menggambarkan tentang aktivitas dari sistem dan bukan apa yang dilakukan oleh aktor [8]. a. Activity Diagram Login
b. Activity Diagram Konsultasi
3) Sequence Diaram
Sequence  diagram adalah  penggambaran  kelakuan  objek  pada use  case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek / object life time dan message yang dikirimkan dan diterima  antar  objek.  Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  sebelum  membuat sequence
Gambar 3. Activity Diagam Login
Gambar 4. Activity Diagram Konsultasi
diagram adalah mengetahui objek-objek yang terlibat serta metode-metode yang dimiliki kelas yang diinstasikan menjadi objek tertentu [8].
a. Sequence Diagram Login
b. Sequence Diagram Konsultasi
4) Class Diagram
Class  diagram merupakan  penggambaran  struktur  sistem  dari  segi  pendefinisian  kelas- kelas yang akan dibuat. Kelas memiliki dua komponen yaitu atribut dan metode. Atribut adalah variabel yang dimiliki oleh kelas dan metode merupakan fungsi yang dimiliki oleh suatu kelas. Class diagram berfungsi untuk sinkronisasi antara dokumentasi perancangan dan perangkat lunak [8].
Gambar 5. Sequence Diagram Login
Gambar 6. Sequence Diagram Konsultasi
2.6 Perancangan Sistem
1) Entity Relationship Diagram (ERD)
2) Relasi Antar Tabel
Gambar 7. Class Diagram Sistem Gambar 8. ERD
Gambar 9. Relasi Antar Tabel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Rancangan Tampilan Antar Muka
1) Halaman Login Pakar
Halaman  login  adalah  halaman  untuk  masuk  ke  dalam  dashboard  admin,  dimana  pakar dapat melakukan manipulasi data seperti menambah, memodifikasi, dan mengapus data.
2) Halaman Menu Admin
Setelah login berhasil, sistem akan menampilkan halaman utama dari dashboar admin / disebut juga dengan landing page.
3) Halaman Beranda
Halaman  ini  merupakan  halaman  utama  yang  akan  muncul  ketika  pengguna  mengakses website sistem pakar diagnosis stunting. Terdapat gambar dan menu navigasi sistem pada bagian atas.
Gambar 10. Halaman Login Gambar 11. Halaman Beranda Admin
Gambar 12. Halaman Utama / Beranda
4) Halaman Diagnosa
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk  melakukan  proses  diagnosa,  pertama,  pengguna harus  mengisikan  biodata  anak  terlebih  dahulu  kemudiann  terdapat  pilihan  gejala  yang harus dipilih oleh pengguna untuk mengetahui keadaan dan kondisi anak.
5) Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosis  masih  berkaitan  dengan halaman  diagnosa  sistem.  Halaman  ini akan  muncul  ketika  pengguna  menekan  tombol  proses,  kemudian  sistem  akan menampilkan hasil perhitungan pada halaman ini.
Gambar 13. Halaman Diagnosa
Gambar 14. Hasil Analisa Sistem

## 3.2 Pengujian
Pengujian  black  box  dilakukan  untuk  memerikasa  fungsionalitas  dari  fitur  yan  ada  pada program. Untuk pengujian perangkat lunak (black box testing) akan dijelaskan dalam bntuk tabel di bawah ini.
Tabel 1. Black Box Testing Fitur yang Diuji Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Button Login Memasukkan username dan password yang sesuai Memproses data, Tampil halaman beranda admin Menampilkan halaman beranda admin Sesuai Tombol Proses Diagnosa Mengisikan data diri, memilih gejala Tampil halaman hasil diagnosa Menampilkan halaman hasil diagnosa Sesuai Tombol Cetak Diagnosa Menekan tombol cetak hasil Menuju ke halaman proses untuk menyimpan file Menampilkan halaman untuk melakukan penyimpanan data. Normal

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pembahasan perancangan penerapan metode algoritma certainty factor untuk  mendiagnosa  stunting  pada  balita  berbasis website ,  maka  dapat  disampaikan  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengimplementasian  metode  certainty  factor  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  stunting  pada  balita  sudah  berjalan  dengan  baik,  untuk melakukan  proses  diagnosa  pengguna  dapat  memilih  gejala  dengan  menentukan  nilai kondisi  sesuai  dengan  interpretasi  certainty  factor  yang  telah  diberikan  dan  diproses bersama denga CF dari seorang pakar.
2. Berdasarkan dari pengujian validari akurasi sistem didapatkan hasil sebesar 80 %.
3. Tersedianya  cetak  hasil  diagnosa  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk    disimpan

## Gambar 15. Hasil Diagnosa
setelah melakukan konsultasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Mahmud,  M.  Kabir,  R.  Haque,  and  T.  J.  Garrett,  “Decoding  the  Metabolome  and Lipidome  of  Child  Malnutrition  by  Mass  Spectrometric  Techniques:  Present  Status  and  Future Perspectives,” Anal. Chem. , vol. 91, no. 23, pp. 14784–14791, 2019, doi:
10.1021/acs.analchem.9b03338.
[2] P.  K.  RI,  “Cegah  Stunting  dengan  Perbaikan  Pola  Makan,  Pola  Asuh  dan  sanitasi,” p2ptm.kemkes.go.id ,  2018.  http://p2ptm.kemkes.go.id/kegiatan-p2ptm/subdit-penyakit-diabetes- melitus-dan-gangguan-metabolik/cegah-stunting-dengan-perbaikan-pola-makan-pola-asuh-dan- sanitasi (accessed Jan. 10, 2022).
[3] Sudikno et al. , “Laporan Akhir Penelitian Status Gizi Balita Tahun 2019,” Kemenkes RI , pp. 1–150, 2019, [Online]. Available: https://cegahstunting.id/unduhan/publikasi-data/ [4] Peraturan Presiden RI. (2020), “Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional Tahun
2020-2024,” Kemenkumham . p. Lampiran II: Proyek Prioritas Strategis (Major Pro, 2020.
[5] Kemenkes RI, “Buletin Stunting,” Kementeri. Kesehat. RI , vol. 301, no. 5, p. 17, 2018.
[6] Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar . Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2006.
[7] Kusrini, SISTEM PAKAR Teori Dan Aplikasi . Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2006.
[8] Rosa and Shalahuddin, “Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek,”
Informatika Bandung . 2017.