Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS OBESITAS PADA ORANG DEWASA MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING

## OBESITY DIAGNOSIS EXPERT SYSTEM IN ADULTS USING BACKWARD CHAINING METHOD
Salsabila Aini Rahmah 1 , Apriade Voutama 2 , Susilawati 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang salsabila.aini17194@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Obesity can interfere with health, this occurs because of an imbalance in body weight and height caused by the large amount of fat tissue in the body. The backward chaining method is a method of tracing back by knowing the goals that will be directed to the facts. The purpose of this study is to diagnose obesity in adults by knowing the level of obesity in advance such as the calculation of height and weight. After that, it will diagnose the type of obesity using the backward chaining method. Based on a quote quoted from rupublika.co.id, several people from the East Karawang area were severely obese and died. Therefore, this research will result in testing using ESDLC (Expert System Development Life Cycle) and its implementation in the form of a website making a system that can be easily used to diagnose obesity and find solutions and prevention
Keyword: Backward Chaining, Body Weight, Body Height, Website.

## ABSTRAK
Obesitas  dapat  mengganggu  kesehatan  hal  ini  terjadi  karena  tidak  seimbangnya  berat  badan  dan  tinggi badan  yang  disebabkan  banyaknya  jumlah  jaringan  lemak  pada  tubuh.  Metode  backward  chaining merupakan metode runut balik dengan mengetahui tujuan yang akan diarahkan pada fakta-faktanya. Tujuan penelitian  ini  untuk  mendiagnosis  obesitas  pada  orang  dewasa  dengan  mengetahui  tingkatan  obesitas terlebih dahulu seperti perhitungan dari tinggi badan dan berat badan. Setelah itu akan mendiagnosis jenis obesitas menggunakan metode backward chaining. Beradasarkan kutipan yang dilansir dari rupublika.co.id yaitu beberapa orang dari daerah Karawang Timur mengalami obesitas parah hingga meninggal dunia. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  akan  menghasilkan  pengujian  dengan  menggunakan  ESDLC  (Expert  System Development Life Cycle) dan implementasinya berbentuk website menjadikan sistem yang dapat dengan mudah digunakan untuk melakukan diagnosis obesitas serta mengetahui solusi serta pencegahannya.
Kata Kunci: Backward Chaining, Berat Badan, Tinggi Badan, Website .

## PENDAHULUAN
Manusia normal mempunyai berat badan  seimbang  dengan  umurnya. Berarti,  jika  umur  seseorang  bertambah maka  berat  badannya  pun  akan  ikut bertambah  namun  terkontrol  dan  tidak berlebihan.  Jika  hal  ini  tidak  terjadi dengan baik sehingga terjadinya peningkatan  berat  badan,  maka  orang tersebut akan mengalami obesitas (Azmi, N., 2021).
Obesitas  terjadi  pada  siapapun, selalu  ada  orang  di  sekitar  kita  yang mengalami  kelebihan  berat  badan.  Baik pria  maupun  wanita,  balita  sampai
lansia.  Di  Negara  Indonesia  mengalami permasalahan  obesitas  yang  semakin meningkat, dibuktikan
dengan persentase  dari  Data  Riset  Kesehatan Dasar tahun 2018 yaitu sebanyak 21,8% (www.kemkes.go.id).  Padahal  untuk pemecahan kasus  mengenai  kurang gizi saja  belum  terselesaikan  dengan  baik. Menurut  laporan  WHO (World  Health
Organization) di  tahun  2016  penderita obesitas di dunia usia lebih dari 18 tahun sebanyak 1.9 milyar penduduk (www.who.int). Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit menemukan
bahwa  sebanyak  18%  remaja  dan  25%
orang  dewasa  di  Indonesia  mengalami obesitas pada tahun 2016 (Wahyunihsih, R.,  &  Pratiwi,  I.  G.,  2019).  Akibat  dari hal  ini,  banyak  penderita  obesitas  yang mengalami  penyakit  Diabetes  Mellitus (DM) di usia muda, dan jika ini dibiarkan maka akan bermunculan penyakit lainnya seperti penyakit jantung, stroke , hipertensi hingga menyebabkan kematian. Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya obesitas
seperti  terdapat  pada  jurnal  penelitian Salam,  A.,  (2016)  dengan  judulnya tentang  “Faktor  Risiko  Kejadian Obesitas  pada  Remaja”  disebutkan bahwa ada beberapa faktor genetik atau turunan,  lingkungan,  emosional,  pola hidup yang kurang sehat jarang berolahraga,  dan  makan  minum  cepat saji  dapat  menyebabkan  obesitas  pada seorang  remaja  maupun  orang  dewasa. Menurut  Kementrian  Kesehatan  RI tahun  2013  bagi  balita,  minum  bukan ASI  dapat  berdampak  juga  terkena obesitas.  Maka  dari  itu,  baik  orang  tua maupun  diri  sendiri  perlu  menjaga  pola hidup  yang  baik  agar  terhindar  dari obesitas ini.
Melihat  penelitian  yang  sudah dilakukan, menggunakan metode forward  chaining untuk  melakukan diagnosis  obesitas  pada  orang  dewasa mendapatkan  hasil  berupa  rancangan yang berhasil dibuat dengan menerapkan pengetahuan pakar dan basis
pengetahuan  yang  ada  serta  dapat menambahkan fitur seperti update, add, dan delete (Saepullah,  E.,  Fatimah.,  & Dini, D. S., 2017). Selanjutnya dilakukan penelitian oleh Syafitri, N., & Apdian,  A.,  (2016)  tentang  diagnosa obesitas  pada  anak  balita  menggunakan metode backward  chaining, hasil  yang didapatkan  adalah  sistem  pakar  mampu melakukan  informasi  kepada  orangtua mengenai terapi dan gejala-gejala obesitas  pada  anak  serta  mampu
melakukan
perhitungan untuk menentukan  nilai  Indeks  Massa  Tubuh dan  metode backward  chaining dapat diterapkan untuk  mendiagnosis obesitas pada anak.
Penelitian  yang  akan  dilakukan mengambil tempat di daerah Karawang, khususnya di Kecamatan Klari, Karawang  Timur.  Melihat  kasus  yang pernah terjadi dan dikutip oleh Winarsih. I.  N,  &  Rezkisari.  I.  (2019)  bahwa terdapat  beberapa  orang  mengalami obesitas  parah  hingga  meninggal  dunia seperti  pada  Arya  Permana  anak berumur  13  tahun  yang  mengalami obesitas ekstrim mencapai 192 Kg. Lalu Yudi  Hermanto  dengan  berat  badan mencapai 310 Kg meninggal dunia pada bulan Desember 2017 karena sesak nafas dan kejang-kejang serta Sunarti berumur 39 tahun warga asal Desa Cibalongsari, Kecamatan  Klari  mengalami  obesitas dengan  berat  148  Kg  yang  akhirnya meninggal dunia pada awal bulan Maret 2019  setelah  sebelumnya  mendapatkan perawatan di RSHS.
Berdasarkan  dari  permasalahan tersebut,  peneliti  akhirnya  mengangkat judul  tentang  “Sistem  Pakar  Diagnosis Obesitas Pada Orang Dewasa Menggunakan Metode Backward Chaining ”.  Sistem  pakar  ini  akan mendiagnosis  dengan  melibatkan  pakar dari  ahli  gizi  untuk  mendapatkan  data dan pengetahuan serta solusi atau arahan yang  akan  berbeda  dari  penelitian sebelumnya  agar  berat  badan  tidak melebih  batas  wajar.  Selain  itu  juga dapat  memudahkan  seseorang  dalam mendiagnosis  obesitas  pada  dirinya sendiri  dengan  menelusuri  fakta-fakta yang  mengarah  pada  tujuan  awal  dan disampaikan  dalam  bentuk  pertanyaan untuk mencari informasi yang
memenuhi tujuan tersebut. Penalaran ini dapat  bergerak  lebih  cepat  karena  tidak harus mempertimbangkan semua aturan.
Diharapkan pengguna dapat mengetahui informasi lebih dini tentang bagaimana  cara  mengenali  obesitas  dan solusinya. Harapan lainnya dari pembuatan sistem pakar ini agar obesitas di Indonesia dapat mengalami penurunan.

## METODE

## 1. Backward Chaining
Strategi  pencariannya  adalah  runut balik  yaitu  dimulai  dari  sebuah  tujuan dan kesimpulan dari permasalahan yang akan menjadi solusi. Metode inferesinya dengan  mencari  rule  yang  mempunyai (Then  Klausa  ..)  setelahnya  akan diarahkan  pada  tujuan  yang  diinginkan. Basis pengetahuannya merupakan kesimpulan  atau  solusi,  kemudian digunakan  runut  balik  agar  mengarah pada  kesimpulan  tersebut.  Jika  sesuai dengan basis pengetahuan, maka hasilnya  itu  merupakan  solusi  sebagai jawaban. Jika tidak sesuai  dengan basis pengetahuan,  maka  hasilnya  bukan solusi yang menjadi jawabannya (Herawan, 2018).
Sumber : Herawan, 2018
Gambar 1. Metode Backward Chaining

## 2. Expert  System  Development  Life Cycle (ESDLC)
Sistem  pakar  ini  dirancang  dengan menggunakan  metodologi  penelitian
Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC). Backward Chaining digunakan  sebagai  metode  pendukung agar  tujuan  dapat  dihasilkan  sesuai dengan rule atau  aturan.  Tahapan  dari metodologi  ini  yang  pertama  adalah penilaian  yaitu  mengetahui  kebutuhan apa  saja  yang  diperlukan  oleh  sistem, kemudian  akuisisi  pengetahuan  untuk
mencari  pengetahuan  agar  di  dapatkan sesuatu  yang  dibutuhkan,  lalu  desain untuk sistem yang akan dibuat,
pengujian pada sistem yang telah dibuat, dokumentasikan  sistem  tersebut  dengan mengetahui  cara  kerjanya,  dan  yang terakhir  adalah  pemeliharaan  sistem untuk menjaga dan memelihara
kinerjanya.  Berikut  pada  Gambar  2 merupakan tahapan ESDLC.
Sumber : Idah, Fatimah & Hutomo, 2017 Gambar 2. Tahapan Expert System Development Life Cycle (ESDLC)
Penilaian Menganalisis permasalahan dan kebutuhan  pada  sistem  seperti  mencari referensi  jurnal  mengenai  permasalahan yang diteliti . Akuisisi Pengetahuan Memperoleh informasi sesuai kebutuhan yang diperlukan untuk membuat  sistem.  Seperti  melakukan observasi  atau  wawancara  terhadap pakar.

## Desain
Merancang  sistem  yang  akan  dibuat seperti  perancangan  arsitektur  aplikasi dan antarmuka (userinterface) .

## Pengujian
Melakukan  pengujian  logika  dan fungsional pada system yang telah dibuat untuk memastikan tidak ada kesalahan.

## Dokumentasi & Pemeliharaan
Menjelaskan sistem yang telah dibuat seperti instalasi dan cara
mengoperasikannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pakar  yang  dibuat  dengan menerapkan  ESDLC (Expert  System
Development  Life  Cycle) didalamnya menggunakan metode backward chaining sebagai proses untuk mendapatkan  tujuan  yang  ingin  dicapai menghasilkan sistem yang dapat digunakan dengan baik dan menghasilkan informasi yang
bermanfaat bagi pengguna.

## Penilaian
Penilaian  pada  tahapan  ini  terbagi menjadi 2 (dua) yaitu analisis kebutuhan pengguna dan analisis kebutuhan sistem. Analisis  kebutuhan  pengguna  seperti permasalahan yang terjadi selalu diaganggap  sepele  karena  kurangnya pengetahuan  mengenai  hal  ini.  Analisis kebutuhan sistem seperti mencari referensi  agar  sistem  yang  dirancang dapat melakukan diagnosis obesitas pada orang dewasa.

## Akusisi Pengetahuan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan untuk  mencari  berbagai  informasi  yang terbagi menjadi 3 bagian, yaitu pengumpulan data, representasi
pengetahuan, dan backward chaining .
a. Pengumpulan data Hasil  dari  wawancara  langsung bersama  pakar  diperoleh  6  (enam) tingkatan  obesitas  atau  Indeks  Massa Tubuh  (IMT)  yang  biasa  digunakan disekitar  bersumber  pada  WHO (World Health  Organization) dapat  dihitung menggunakan rumus:
IMT = Berat Badan (Kg) Tinggi Badan (m) x Tinggi Badan (m) Setalah dihitung menggunakan rumus  diatas,  maka  dapat  dilihat  pada Tabel 1 untuk mengetahui Indeks Massa Tubuh masuk kedalam kategori obesitas atau tidak.
Tabel 1. Tingkatan Obesitas Keadaan Tingkatan Obesitas IMT < 18.5 Kurus IMT 18.5 sampai 24.9 Normal IMT 25.0 sampai 29.9 Pre-Obesitas IMT 30.0 sampai 34.9 Obesitas 1 IMT 35.0 sampai 39.9 Obesitas 2 IMT > 40.0 Obesitas Lanjutan Jika  hasil  perhitungan  masuk  ke dalam  kategori  obesitas,  maka  perlu melakukan diagnosis obesitas selanjutnya  untuk  mengetahui  jenis obesitas yang dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2. Jenis Obesitas Kode Jenis Obesitas J01 Obesitas Android/ Buah Apel J02 Obesitas Genoid J03 Obesitas Hypertropic J04 Obesitas Hyperplastic J05 Obesitas Kecemasan Sebelum menentukan jenis obesitas maka perlu mengetahui gejala- gejala  yang  ada  pada  setiap jenis obesitas.  Berikut  ini  merupakan  daftar gejala  dari  obesitas  yang  terdapat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Gejala Obesitas Kode Keadaan G01 Makan Tidak Teratur G02 Sering  Mengonsumsi  Gula Berlebih G03 Jarang Berolahraga G04 Lemak  Pada  Bagian  Atas (Wajah, Leher, Dada) G05 Sesak Nafas G06 Mendengkur G07 Nyeri Punggung G08 Lemak  Pada  Bagian  Bawah (Perut, Pinggul, Paha) G09 Duduk Sangat Lama G10 Kurang Gerak G11 Varieses
G12 Nyeri Sendi / Lutut G13 Hamil G14 Cepat Lelah G15 Berat Badan Selalu Meningkat G16 Tekanan Darah Tinggi G17 Banyak Hal yang Dipikirkan G18 Sulit Mengontrol Pikiran G19 Cemas G20 Sulit Tidur Tabel  4  dibawah  ini  merupakan relasi  antar  jenis  obesitas  dan  gejala obesitas dengan tujuan untuk
memudahkan  dalam  membaca  dan membagi  dalam  pembuatan rule yang akan dimasukkan ke dalam sistem.
Tabel 4. Relasi Gejala Obesitas dan Jenis Obesitas Kode  Nama Gejala Jenis Obesitas J 0 1 J 0 2 J 0 3 J 0 4 J 0 5 G01 Makan Tidak Teratur ✓ ✓ ✓ G02 Sering Mengonsumsi Gula Berlebih ✓ G03 Jarang Berolahraga ✓ ✓ ✓ G04 Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, Dada) ✓ ✓ G05 Sesak Nafas ✓ ✓ G06 Mendengkur ✓ ✓ G07 Nyeri Punggung ✓ G08 Lemak Pada Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha) ✓ ✓ G09 Duduk Sangat Lama ✓ G10 Kurang Gerak ✓ ✓ G11 Varieses ✓ G12 Nyeri Sendi / Lutut ✓ ✓ G13 Hamil ✓ G14 Cepat Lelah ✓ G15 Berat Badan Selalu Meningkat ✓ G16 Tekanan Darah Tinggi ✓ G17 Banyak Hal yang Dipikirkan ✓ G18 Sulit Mengontrol Pikiran ✓ G19 Cemas ✓ G20 Sulit Tidur ✓
b. Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan dibuat menggunakan kaidah produksi IF THEN sesuai  dengan  relasi  yang  telah  dibuat diatas. Berikut ini kaidah produksi yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kaidah Produksi Rule Aturan R01 IF (G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07) THEN J01 R02 IF (G03 AND G08 AND G09 AND G10 AND G11 AND G12) THEN J02 R03 IF (G05 AND G10 AND G12 AND G13 AND G14) THEN J03 R04 IF (G01 AND G03 AND G04 AND G06 AND G08 AND G15 AND G16) THEN J04 R05 IF (G01 AND G17 AND G18 AND G19 AND G20) THEN J05
c. Backward Chaining Metode backward chaining digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  dengan  aturan rule yang berfokus pada tujuan untuk memperkirakan  hal  yang  akan  terjadi setelah dibuktikan dengan fakta pendukung.  Penjelasan  lebih  lanjut  dan dibuatkan Analisa menggunakan metode
backward chaining .
1. Analisa  obesitas  dengan  kode
“J01”
Rule 01  untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J01”
IF ( G01 =  “Apakah  Anda  Merasa  Makan Tidak Teratur?”
AND G02 =  “Apakah  Anda  Merasa  Sering Mengonsumsi Gula Berlebih?”

## AND
G03 =  “Apakah  Anda  Merasa  Jarang Berolahraga?” AND G04 =  “Apakah  Anda  Merasa  Adanya Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, dan dada)?”
AND
G05  = “Apakah  Anda  Merasa  Sesak Nafas?”
AND G06 =  “Apakah  Anda  Merasa Mendengkur?”
AND G07 =  “Apakah  Anda  Merasa  Nyeri Punggung?”
)
THEN J01  (Obesitas  Android  /  Buah
Apel / Makanan)

## 2. Analisa  obesitas  dengan  kode “J02”
Rule 02 untuk  hasil  analisa  obesitas
dengan kode “J02”
IF ( G03 = “Apakah Anda Merasa Jarang Berolahraga?”
AND G08 =  “Apakah  Anda  Merasa Adanya  Lemak  Pada  Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha)?” AND G09 = “Apakah Anda Merasa Duduk Sangat Lama?”
AND G10 = “Apakah Anda Merasa Kurang Gerak?”
AND G11 =  “Apakah  Anda  Merasa
Varieses?”
AND G12 = “Apakah Anda Merasa Nyeri Sendi / Lutut?” ) THEN J02  (Obesitas  Genoid  /  Buah Pir / Gluten)
3. Analisa  obesitas  dengan  kode
“J03”
Rule 03 untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J03”
IF ( G05 = “Apakah Anda Merasa Sesak Nafas?”
AND
G10 = “Apakah Anda Merasa Kurang Gerak?”
AND G12 =  “Apakah  Anda  Merasa  Nyeri Sendi / Lutut?”
AND
G13 =  “Apakah  Anda  Merasa Hamil?”
AND
G14 = “Apakah Anda Merasa Cepat Lelah?”
)
THEN J03 (Obesitas Hypertropic) 4. Analisa  obesitas  dengan  kode
“J04” Rule 04 untuk  hasil  analisa  obesitas dengan kode “J04”
IF ( G01 =”Apakah Anda Merasa Makan Tidak Teratur?”
AND G03 = “Apakah Anda Merasa jarang Berolahraga?”
AND G04 =”Apakah Anda Merasa Adanya Lemak  Pada  Bagian  Atas  (Wajah, Leher, Dada)?”
AND G06 =”Apakah  Anda  Merasa Mendengkur?”

## AND
G08 =”Apakah Anda Merasa Adanya Lemak  Pada  Bagian  Bawah  (Perut, Pinggul, dan Paha)?”
AND G15 =”Apakah  Anda  Merasa  Berat Badan Selalu Meningkat?”
AND G16 =  “Apakah  Anda  Merasa Tekanan Darah Tinggi?” ) THEN J04 (Obesitas Hyperplastic)
5. Analisa  Obesitas  dengan  kode
“J05” Rule 05  untuk  hasil  Analisa  obesitas dengan kode “J05”
IF ( G01  =  “Apakah  Anda  Merasa  Makan Tidak Teratur?”

## AND
G17  =  “Apakah  Anda  Merasa  Banyak Hal Yang Dipikirkan?”

## AND
G18  =  “Apakah  Anda  Merasa  Sulit Mengontrol Pikiran?”
AND G19 = “Apakah Anda Merasa Cemas?”
AND G20  =  “Apakah  Anda  Merasa  Sulit Tidur?” ) THEN J05 (Obesitas Kecemasan)

## Desain
Tahapan  desain  atau  perancangan dalam pembuatan sistem pakar ini untuk diimplementasikan oleh pengguna dengan
menggunakan website.
Pembuatannya  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL,  dapat dilihat pada Gambar 3 dibawah ini
Gambar 3. Halaman Utama Pengguna
Gambar  3  memperlihatkan  halaman utama  yang  akan  digunakan  oleh pengguna .
Gambar 4. Menghitung Indeks Massa Tubuh
Gambar  4  Sebelum  melakukan diagnosis  obesitas,  pengguna  akan diarahkan  untuk  mengisi  data  diri terutama  berat  badan  dan  tinggi  badan yang  akan  dihitung  dan  dimasukkan kedalam kategori tingkatan obesitas.

## Gambar 5. Diagnosis Obesitas
Gambar  5  merupakan  tampilan untuk melakukan diagnosis obesitas jika pengguna  masuk  kedalam  kategori obesitas.  Sebelum  memilih  pertanyaan, pengguna akan diarahkan untuk memilih jenis  obesitas  terlebih  dahulu  maka pertanyaan akan tampil.

## Pengujian
Tahapan ini dilakukan menggunakan Black  Box  Testing untuk  mengetahui keakuratan dan keberhasilan sistem yang telah  dirancang.  Berikut  ini  pengujian yang  terdapat  pada  Tabel  6  telah memberikan  kondisi  yang  diuji  telah sesuai. Tabel 6. Pengujian Halaman Utama Pengguna Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Penguji an Menampil kan halaman utama Sistem menampil kan halaman utama dengan beberapa button menu Halaman utama user dapat ditampil- kan dan button setiap menunya berfungsi Sesuai Melaku- kan Konsultas i Memilih button konsultasi Sistem menampil kan halaman konsultasi Sesuai Melihat daftar Memilih button Sistem menampil kan Sesuai
gejala obesitas gejala obesitas halaman daftar gejala obesitas Melihat daftar jenis obesitas Memilih button jenis obesitas Sistem menampil kan halaman jenis obesitas Sesuai Melihat daftar artikel kesehatan Memilih button artikel kesehatan Sistem menampil kan halaman artikel kesehatan Sesuai Tabel 7 merupakan pengujian pada halaman konsultasi pengguna. Hasil dari pengujian ini memberikan kondisi  yang telah sesuai.
Tabel 7. Pengujian Halaman Konsultasi Pengguna Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujian Menampil- kan Konsultasi Mengisi data diri dan memilih jenis obesitas serta menjawab pertanyaan yang sesuai Sistem akan menampil- kan hasil sesuai data yang dimasukkan Sesuai

## Dokumentasi
Tahapan ini merupakan tahapan cara mengoperasikan  sistem  yang  telah dibuat,  bahwa  sudah  dapat  digunakan dengan baik atau tidak. Berikut ini pada Gambar  5  merupakan  salah  satu  proses menentukan tinkgkatan obesitas.
Gambar 5. Dokumentasi Halaman Konsultasi Tingkatan Obesitas
Dibawah ini merupakan tampilan dari halaman  konsultasi  diagnosis  obesitas, akan dijelaskan mengenai jenis obesitas yang  dipilih,  sebab  akibat  dan  solusi mengatasi  hal  tersebut.  Tampilannya seperti berada di Gambar 6 dibawah ini.

## Gambar 6. Dokumentasi Halaman Konsultasi Diagnosis Obesitas

## SIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan, pembuatan  sistem  pakar  diagnosis obesitas pada orang dewasa menggunakan metode backward chaining menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan sistem pakar untuk mengetahui  jenis  obesitas  yang diderita  adalah  dengan  mengarahkan pengguna  untuk  menghitung  Indeks Massa  Tubuh  (IMT)  terlebih  dahulu dengan  menghitung  berat  badan  dan tinggi  badan.  Jika  masuk  kedalam kategori obesitas maka perlu melakukan  diagnosis  lanjutan  untuk mengetahui  jenis  obesitas  yang dideritanya.  Tingkatan  obesitas  yang digunakan pada sistem pakar bersumber pada WHO (World Health Organization), terdapat  6  (enam) status  gizi  yang  dimasukkan  pada sistem.  Kemudian,  jenis  obesitas bersumber pada pakarnya terdapat 20 (dua puluh) gejala dari 5 (lima) jenis obesitas yang diberikan. 2. Pembuatan sistem menerapkan metode backward chaining menghasilkan  alur  mundur  untuk mengetahui tujuan atau jenis obesitas
lebih  awal  kemudian  dibuktikan dengan  pertanyaan  berupa  beberapa gejala  yang  mengarah  ke  tujuan tersebut. Sehingga akan lebih membuktikan  jenis  obesitas  yang dipilih disertai dengan keterangan dan solusi pencegahannya.
3. Sistem  pakar  yang  dibuat  berbasis website dengan memasukkan alur dari metode backward  chaining sebagai
prosesnya dan sudah melalui beberapa  tahapan ESDLC  (Expert System  Development  Life  Cycle) sehingga  dapat  dikatakan  mampu untuk  melakukan  diagnosis  obesitas pada orang dewasa dalam mengambil keputusannya

## DAFTAR PUSTAKA
Azmi, N. (2021, Februari 17). Hellosehat.com, dari https://hellosehat.com/sehat/inform asi-kesehatan/umur-memengaruhi- berat-badan/
Herawan,  H.  (2018). Sistem  Pakar: Penyelesaian  Kasus  Menentukan Minat  Baca,  Kecenderungan,  dan Karakter  Siswa  dengan  Metode Forward  Chaining. Yogyakarta: Deepublish.
Idah, Y. M., Fatimah, M. D., & Hutomo,
D. P. (2017). Pemanfaatan Teknologi Informasi Dengan Menggunakan  Sistem  Pakar  Di Bidang  Kedokteran  (Sistem  Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Dengan Gejala Demam). 154– 161 Pendidikan,  D.  (2020). Sistem  Pakar . Diambil kembali dari dosenpendidikan.co.id:
https://www.dosenpendidikan.co.id /sistem-pakar/
Salam,  A.  (2016).  Faktor  Risiko Kejadian  Obesitas  Pada  Remaja. Jurnal MKMI . 6 (3), 185-190.
Saepullah,  E.,  Fatimah.,  &  Dini,  D.  S.
(2017).  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosis  Masalah  Berat  Badan
Pada Orang Dewasa. Jurnal Algoritma , 14 (1), 40–50. Safitri, S. (2019). Efektivitas Pemberian Nugget Ikan Gabus Dan Sari Buah Berwarna Terhadap Kadar Hemoglobin  (Hb)  Dan  Indeks Massa  Tubuh  (IMT)  Pada  Orang Dengan  HIV  Di  Balai  Rehabilitasi
Sosial  Bahagia  Medan. Poltekkes Medan .
Syafitri, N., & Apdian, A. (2016). Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Obesitas pada  Anak  dengan  Menggunakan Metode  Backward  Chaining. It Journal Research and Development , 1 (1), 1–8.
Tahel,  F.  (2018).  Penerapan  Expert System  Pada  Anak  Balita  Untuk Mendeteksi Obesitas Menggunakan Metode. 2 (2), 20–28.
Winarsih.  I.  N,  &  Rezkisari.  I.  (2019).
Empat  Warga  Karawang  Alami Obesitas Ekstrem. REPUBLIKA.CO.ID. https://nasional.republika.co.id/beri ta/pu5lym328/empat-warga- karawang-alami-obesitas-ekstrem Wahyuningsih,  R.,  &  Pratiwi,  I.  G.,
(2019).  Hubungan  Aktifitas  Fisik Dengan Kejadian Kegemukan Pada Remaja  Di  Jurusan  Gizi  Politeknk Kesehatan Mataram. Jurnal
AcTion:  Aceh  Nutrition  Journal , 4 (2), 163-167. World Health Organisation. Obesity and overweight [Internet]. World Health  Organisation  Media  Centre Fact Sheet No. 311. 2012. [Cited:2 April 2018]. Tersedia https://www.who.int/en/news- room/fact-sheets/detail/obesity-
and-overweight