## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE

## Sigit Nugraha
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia sigitmeepwn@yahoo.com

## ABSTRAK
Pengetahuan masyarakat tentang gizi saat ini masih sangat kurang, oleh karena itu masyarakat khususnya para orang tua harus mempunyai pengetahuan tentang gizi, agar dapat memberi tindakan awal yang harus dilakukan pada anaknya ketika mengalami gejala penyakit gizi. Penelitian ini dilakukan di UPT Puskesmas Polowijen Blimbing Malang, dengan seorang pakar ahli gizi Hani Febriyanti, A. Md. Gizi, dan data yang di dapat pun telah di konsultasikan langsung dengan pakar ahlinya tersebut.
Aplikasi sistem pakar ini menerapkan metode Certainty Factor (CF) sebagai metode perhitungan berdasarkan nilai gejala  dari  hasil  wawancara  dengan  pakar  ahli  gizi  dan  mesin  inferensi  Forward  Chaining  sebagai  penentu  rule  untuk menghasilkan suatu kesimpulan.
Hasil pengujian keakuratan metode baik melalui simulasi program maupun perhitungan manual menyatakan bahwa hasil  perhitungan  memiliki  hasil  yang  sama  dan  nilai  presentase  error  yang  dihasilkan  0,0273%.  Hasil  pengujian fungsional sistem dengan akses sebagai admin, user, dan pakar, berjalan sesuai fungsinya pada 4 browser yaitu Google Chrome,  Mozilla  Firefox,  Internet  Explorer,  dan  Opera  Mini.  Semua  fungsi  dari  sistem  berjalan  sesuai  dengan  yang diinginkan. Pada pengujian sistem yang dilakukan untuk menguji keakuratan perhitungan sistem dan analisis perhitungan didapatkan nilai presentase error tertinggi 0,095%, error terendah 0,0026% dan rata-rata error sebesar 0,0273%. Dari rata- rata  error  sebesar  0,0273%  dapat  dikatakan  sistem  pakar  ini  cukup  akurat  karena  memiliki  nilai  simpangan  error  yang cukup rendah.
Kata kunci : Sistem Pakar, Diagnosis Gizi, Certainty Factor, Forward Chaining
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini sangat  berkembang,  namun  ketersediaan  dokter  ahli dan  tenaga  medis  relatif  masih  sangat  kurang khususnya  di  daerah  pelosok  dan  terpencil.  Hal  ini membuat  masyarakat  mengalami  kesulitan  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  anaknya,  sehingga penanganan  medis  pun  menjadi  terlambat  dan  dapat mengakibatkan  resiko  kematian.  Peran  orang  tua sangat  perlu  untuk  secara  cepat  memperoleh informasi  tentang  tingkat  keparahan  penyakit  anak walaupun  tidak  tersedia  dokter  ahli  anak,  sehingga orang tua mempunyai pengetahuan yang cukup untuk melakukan tindakan awal  yang harus dilakukan pada anaknya.
Menurut  hasil  penelitian  dari  Marimin  (2005), Teknologi  informasi  ini  dapat  dimanfaatkan  salah satunya dalam bidang kesehatan seperti sistem pakar. Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar di bidang tertentu (Marimin, 2005).
Menurut  hasil  penelitian  dari  Kusumadewi (2003), Kecerdasan buatan atau artificial intellegence
merupakan bagian dari ilmu komputer yang membuat agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia. Salah  satu  yang  dipelajari  pada  kecerdasan  buatan adalah  teori  kepastian  dengan  menggunakan  teori Certainty Factor (CF) (Kusumadewi, 2003).
Menurut  hasil  penelitian  dari  Mulyanto  (2011), Sistem  pakar  yang  dibangun  dalam  penelitian Diagnosa  Gangguan  Gizi  Menggunakan  Metode Ceratinty  Factor dengan  mesin  inferensi Forward Chaining untuk  menghitung  inputan  data  yang dilakukan  oleh  pasien  agar  mendapatkan  presentase keakuratan  hasil  diagnosis  sangat  tepat.  Karena metode ini mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran  dari  seorang  pakar  seperti  mungkin, kemungkinan  besar,  dan  hampir  pasti,  terhadap masalah yang dihadapi (Mulyanto, 2011).
Berdasarkan hal tersebut, maka dengan mengandalkan  kemajuan  di  bidang  teknologi  dan informasi  khususnya  berbasis  website,  kiranya pengembang Sistem Pakar Diagnosis Gizi Pada Balita Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dengan Mesin  Inferensi  Forward  Chaining  Berbasis  Website menjadi  sangat  penting  guna  menjadi  pertolongan pertama dalam mendiagnosis gizi pada balita.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka penulis merumuskan masalah yang akan dibahas sebagai berikut :
1. Bagaimana  mendiagnosis  penyakit  gizi  pada balita  menggunakan  metode Certainty  Factor dengan  mesin  inferensi Forward  Chaining berbasis website ?
2. Bagaimana  mengimplementasi  aplikasi  ini  ke masyarakat ?
3. Bagaimana menerapkan metode Certainty
Factor dengan  mesin  inferensi Forward Chaining ke dalam aplikasi berbasis website ?
1.3 Batasan Masalah
Dalam penyusunan skripsi agar menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan beberapa batasan masalah, antara lain :
1. Data yang digunakan dalam aplikasi ini di ambil dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Malang  dan  UPT Puskesmas Polowijen.
2. Data  yang  digunakan  terdiri  dari  gejala  dan penyakit  gizi  pada  balita  serta  nilai  CF  yang telah  ditentukan  dari  hasil  wawancara  dengan pakar.
3. Aplikasi yang digunakan sebagai gambaran dari hasil diagnosis penyakit gizi pada balita.
4. Jenis-jenis  penyakit  yang  digunakan  adalah penyakit  yang  dikategorikan  sebagai  penyakit gizi pada balita seperti Marasmus, Kwashiorkor, Marasmus-Kwashiorkor, Anemia, Gondok, beri- Beri, Pellagra, dan Rakhitis.
5. Aplikasi  ini  menggunakan  metode Certainty Factor dengan  mesin  inferensi Forward Chaining berbasis website.

## 1.4 Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulisan  dalam penyusunan penelitian skripsi adalah sebagai berikut :
1. Memudahkan  masyarakat  khususnya  orang  tua untuk  mendiagnosis  penyakit  gizi  pada  balita berdasarkan gejala yang di derita pada anaknya.
2. Menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar  yang bermanfaat dan mudah dimengerti oleh pengguna.

## 1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian dan penyusunan skripsi ini adalah sebagai berikut :
1. Memberikan solusi dan saran kepada masyarakat  khususnya  orang  tua  jika  terjadi penyakit gizi pada anaknya.
2. Membantu pakar untuk memberi edukasi kepada masyarakat tentang penyakit gizi pada balita.
3. Bagi penulis dan akademik, menambah pengetahuan  dan  wawasan  mengenai  keilmuan kecerdasan  buatan  lebih  spesifiknya  masalah sistem pakar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penyusunan  laporan  skripsi  ini  diperlukan tinjauan pustaka yang memiliki relevansi dengan masalah yang  dibahas.  Tinjauan  pustaka  ini  untuk  memberikan arah,  persepsi  dan  landasan  untuk  menentukan  solusi terhadap  permasalahan  yang  sedang  dibahas.  Tinjauan pustaka  tersebut  diperoleh  dengan  membahas  beberapa literature  yang  mempublikasikan  pendapat  beberapa ilmuwan  yang  dipakai  sebagai  penunjang  pembahasan masalah.

## 2.1 Definisi Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa orang  pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference rules ) dengan basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau lebih pakar dalam bidang tertentu.
Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam proses  pengambilan  keputusan  untuk  penyelesaian masalah  tertentu.  Tujuan  utama  sistem  pakar  bukan untuk  menggantikan  kedudukan  seorang  ahli  atau seorang  pakar,  tetapi  hanya  untuk  memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan  populasi  manusia,  maka  di  masa  yang akan  datang  sistem  pakar  ini  diharapkan  sangat berguna membantu dalam hal pengambilan keputusan (Giarratno dan Riley, 2005).
Berikut  ini  ada  beberapa  definisi  tentang  sistem pakar menurut para ahli, antara lain :
a. Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  (pakar)  ke komputer, sehingga komputer
dapat menyelesaikan  permasalahan  tersebut  layaknya seorang pakar (Kusumadewi, 2003).
b. Sistem  pakar  adalah  aplikasi  komputer  yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar (Kusrini, 2006).
c. Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang  orang  lain  tidak  mengetahui  atau  mampu dalam  bidang  yang  dimilikinya  (Muhammad Arhami, 2005).

## 2.2 Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama yaitu lingkungan pengembang ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation environment ) (Turban, 2005). Lingkungan pengembang sistem pakar digunakan untuk memasukkan  pengetahuan  ke  dalam  lingkungan sistem  pakar,  sedangkan  lingkungan  konsultasi digunakan  oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna
memperoleh  pengetahuan  pakar.  Komponen  sistem pakar dapat dilihat dalam Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pakar (Turban, 2005).

## 2.3 Mesin Inferensi
Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung  mekanisme  fungsi  berfikir  dan  pola- pola  penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh  seorang pakar.  Mekanisme  ini  menganalisa  suatu  masalah tertentu  dan  selanjutnya  akan  mencari  jawaban  atau kesimpulan.  Mesin  inferensi  memiliki  tiga  elemen pokok (Turban, 2005) yaitu :
1. Penerjemah  ( Interpreter ),  yang  menjalankan pilihan  jenis-jenis  agenda  dengan  menerapkan kaidah basis pengetahuan yang ada.
2. Pengaturan ( Scheduler ), yang mengatur control atas  agenda.  Penalaran  mempengaruhi  kaidah inferensi  dalam  jenis  prioritas  yang  jelas  atau kriteria lain di dalam agenda.
3. Kemampuan Penyelesaian ( Consistency Enforcer ),  yang  mencoba  untuk  menjaga ketepatan  representasi  dari  penyelesaian  yang muncul. Bagian ini akan berusaha  memelihara kekonsistenan  dan  mempresentasikan  solusi yang bersifat darurat.
a. Certainty Factor
Certainty  Factor adalah  suatu  metode  untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah tidak  pasti  yang  berbentuk metric yang  biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode  ini  sangat cocok  untuk  sistem  pakar  yang  mendiagnosis  sesuatu yang belum pasti (Joseph Giarratno, 2005).
Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan  suatu  nilai  yang  disebut Certainty  Factor (CF)  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang  pakar  terhadap  suatu  data.  Berikut  adalah formulasi dasar dari Certainty Factor .
CF[H,E]=MB[H,E]-MD[H,E]
Keterangan : CF  = Certainty  Factor (Faktor  Ketidakpastian)  dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB  = Measure  of  Belief (Tingkat  Keyakinan)  adalah ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesis  H dipengaruhi oleh fakta E. MD = Measure of  Disbelief (Tingkat Ketidakyakinan) adalah  kenaikan  dari  ketidakpercayaan  hipotesis  H  di pengaruhi oleh fakta E.
E = Evidence (Peristiwa atau Fakta). H = Hipotesis (Dugaan).
Untuk  mengkombinasikan  dua  atau  lebih  aturan, sistem berbasis pengetahuan dengan beberapa aturan, masing-masing  darinya  menghasilkan  kesimpulan yang  sama  tetapi  faktor  ketidakpastiannya  berbeda, maka  setiap  aturan  dapat  ditampilkan  sebagai potongan bukti yang mendukung kesimpulan bersama.  Untuk  menghitung  CF  (keyakinan)  dari kesimpulan diperlukan bukti pengkombinasian sebagai berikut :
CF(R1,R2)=CF(R1)+[CF(R2)]x[1-(R1)]
Jika  kita  hanya  menambahkan  CF  R1  dan  R2, kepastian kombinasinya akan lebih dari 1. Memodifikasikan jumlah kepastian melalui penambahan faktor kepastian kedua dan mengakalinya (1 dikurangi faktor kepastian pertama). Jadi,  semakin  besar  CF  pertama  semakin  kecil kepastian penambahan kedua. Tetapi faktor tambahan selalu  menambahkan  beberapa  kepastian.  Untuk aturan  ketiga  yang  ditambahkan,  dapat  digunakan aturan sebagai berikut (Hermawati, 2011).
CF(R1,R2,R3)=CF(R1,R2)+[CF(R3)][1-CF(R1, R2)] =CF(R1,R2)+CF(R3)-[CF(R1,R2)].[CF(R3)]
Untuk  solusi  dengan  lebih  banyak  aturan  dapat menggunakan  persamaan  yang  secara  bertingkat seperti pada persamaan diatas.

## b. Forward Chaining
Pencocokan  fakta  atau  pernyataan  dimulai  dari bagian  kiri  (IF).  Dengan  kata  lain  penalaran  dimulai dengan  fakta  yang  ada  pada  bagian  premis  aturan  IF [fakta] THEN [kesimpulan]. Untuk menguji kebenaran hipotesis, dari fakta-fakta tersebut selanjutnya akan ditentukan kesimpulan yang terletak pada  sebelah  kanan  aturan  IF  [fakta]  THEN [kesimpulan].  Teknik  pelacakan forward  chaining dapat dilihat pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Forward Chaining .

## 2.4 Marasmus
Marasmus  adalah  penyakit  yang  disebabkan karena tubuh kekurangan protein dan kalori. Penyakit ini  banyak  ditemukan  pada  anak-anak  atau  bayi berumur  dibawah  satu  tahun.  Marasmus  akan membuat  tubuh  menjadi  lebih  kurus,  berat  badan yang sangat kurang dan tidak bisa beraktifitas dengan normal.  Penyakit  ini  banyak  ditemukan  di  kawasan negara  Afrika  dan  negara-negara  yang  masih menghadapi konflik pemicu kelaparan.

## 2.5 Kwashiorkor
Kwashiorkor merupakan penyakit akibat kekurangan  gizi  pada  bayi  dan  bila  yang  disebabkan kekurangan  protein  akut.  Penyakit  ini  memang  mirip seperti marasmus namun pada penderita kwashiorkor terdapat  edema  pada  bagian  kaki.  Penyakit  ini memang  pada  awalnya  dideteksi  karena  kekurangan vitamin  dan  mineral.  Penderita  lebih  rentan  terkena berbagai  penyakit  yang  disebabkan  karena  infeksi, bahkan setelah mendapatkan vaksin tertentu.

## 2.6 Marasmus-Kwashiorkor
Marasmus-Kwashiorkor gejala klinisnya merupakan  campuran  dari  beberapa  gejala  klinis antara  lain  marasmus  dan  kwashiorkor  dengan  berat badan  (BB)  menurut  umur  (U)  <  60%  baku  median WHO yang disertai eodema yang tidak mencolok.

## 2.7 Anemia
Anemia adalah jenis penyakit akibat kekurangan gizi  pada  bayi  dan  balita.  Anemia  juga  bisa disebabkan karena kekurangan vitamin B12. Penyakit ini  menyebabkan  tubuh  menjadi  lebih  lemah  dan tidak  bisa  melakukan  berbagai  aktivitas.  Anemia tidak hanya terjadi pada wanita dan anak-anak namun juga  pada  bayi.  Anemia  bisa  terjadi  ketika  sel  darah merah  tidak  memiliki  banyak  oksigen  sehingga menyebabkan jaringan tubuh menjadi lebih lemah.
Ada  berbagai  kondisi  tertentu  yang  sering menyebabkan  anemia  pada  bayi  seperti  kelainan  sel darah  merah.  Anemia  bisa  sangat  berbahaya  pada bayi  bahkan  resiko  mental  dan  fisik  yang  bisa berdampak hingga dewasa.

## 2.8 Gondok
Gondok  adalah  penyakit  yang  disebabkan karena kekurangan yodium. Gejala gondok menyebabkan  ciri  yang  sangat  khas  sehingga  bisa menyebabkan  pembengkakan  pda  kelenjar  tiroid. Penyakit  ini  paling  sering  terjadi  pada  negara-negara yang tidak memiliki kandungan yodium dalam tanah. Perwatan untuk gondok bisa dilakukan sesuai dengan tingkat  besar  dan  kecilnya  gondok.  Jika  gondok berukuran  kecil  maka  perawatan  dengan  konsumsi makanan  yang  mengandung  yodium  bisa  dilakukan. Jika  gondok  berukuran  besar  maka  harus  berikan tindakan lanjut oleh medis.
2.9 Beri-Beri
Beri-beri adalah jenis penyakit akibat kekurangan  gizi  pada  bayi  yakni  vitamin  B1. Penyakit  ini  akan  menyerang  saraf  dan  bisa menyebabkan berbagai penyakit komplikasi. Penyakit ini akan menyebabkan tubuh menjadi lebih lemah dan tidak  bisa  melakukan  berbagai  kegiatan.  Perawatan dilakukan  dengan  menambahkan  nutrisi  yang mengandung vitamin B1 atau thiamin.

## 2.10 Pellagra
Pellagra  adalah  penyakit  yang  disebabkan karena  kekurangan  vitamin  B3  atau  niacin.  Penyakit akibat  kekurangan  gizi  pada  balita  ini,  juga  bisa disebabkan  karena  perubahan  metabolisme  protein dalam  tubuh.  Penyakit  ini  bisa  disembuhkan  dengan perawatan yang benar, namun jika tidak diobati maka bisa menyebabkan kematian.

## 2.11 Rakhitis
Rakhitis  adalah  penyakit  yang  disebabkan karena  tubuh  mengalami  kekurangan  vitamin  D. Akibatnya  maka  tubuh  tidak  bisa  menyerap  kalsium dengan  baik.  Kebutuhan  vitamin  D  sebenarnya  bisa diperoleh dari sinar matahari terutama sinar matahari pagi.  Rakhitis  bisa  terjadi  pada  anak-anak  yang menyebabkan  gangguan  pada  perkembangan  tulang. Penyakit ini membutuhkan perawatan sebab jika tidak diobati dapat menyebabkan tulang menjadi melengkung dan sering patah tulang.

## 2.12 Website
Menurut  kamus  Bahasa  Indonesia  Web  berarti sistem untuk mengakses, memanipulasi, dan mengunduh  dokumen  hipertaut  yang  terdapat  dalam komputer yang dihubungkan melalui internet. Sebuah halaman  web  biasanya  berupa  dokumen  yang  ditulis dalam format HTML ( Hyper Text Markup Language ), yang  selalu bisa diakses  melalui HTTP ,  yaitu sebuah protocol  yang  meyampaikan  informasi  dari  server website untuk  ditampilkan  kepada  para  pemakai melalui web  browser .  Semua  publikasi  dari website tersebut  dapat  membentuk  sebuah  jaringan  informasi yang sangat besar (Sugono, 2008).

## 2.13 HTML
HTML merupakan  sebuah  halaman  web  yang sering  anda  buka,  seperti  facebook.com,  twitter.com, google.com  dan  lain  sebagainya  ditampilkan  dengan menggunakan HTML .  Jadi  bisa  dikatakan HTML adalah  bahasa  dasar  untuk  menampilkan  halaman web  pada  web  browser. HTML adalah  kependekan dari  Hyper  Text  Markup  Language,  yang  artinya adalah  bahasa  markup  (penanda)  berbasis  text  atau bisa  juga  disebut  sebagai formatting  language (bahasa  untuk  memformat),  Jadi  sudah  jelas  bahwa HTML bukanlah  bahasa  pemrograman,  melainkan bahasa markup/formatting .
2.14 MYSQL MySQL adalah  sebuah  perangkat  lunak  sistem manajemen basis data SQL (bahasa Inggris: database management  system )  atau  DBMS  yang  multithread, multi-user,  dengan  sekitar  6  juta  instalasi  di  seluruh dunia. MySQL AB  membuat MySQL tersedia  sebagai perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General Public  License (GPL),  tetapi  mereka  juga  menjual dibawah  lisensi  komersial  untuk  kasus-kasus  dimana penggunaannya  tidak  cocok  dengan  penggunaan GPL.  Tidak  seperti PHP atau Apache yang merupakan  software  yang  dikembangkan  oleh komunitas  umum,  dan  hak  cipta  untuk  kode  sumber dimiliki  oleh  penulisnya  masing-masing, MySQL dimiliki  dan  disponsori  oleh  sebuah  perusahaan komersial  Swedia  yaitu MySQL AB. MySQL AB memegang  penuh  hak  cipta  hampir  atas  semua  kode sumbernya.  Kedua  orang  Swedia  dan  satu  orang Finlandia  yang  mendirikian MySQL AB adalah David Axmark,  Allan  Larsson,  dan  Michael  “Monty” Widenius. MySQL dapat  di  download  di  situs resminya.

## 2.15 PhpMyAdmin
PhpMyAdmin adalah  sebuah  software  yang berbentuk  seperti  halaman  situs  yang  terdapat  pada web  server .  Fungsi  dari  halaman  ini  adalah  sebagai pengendali database Mysql sehingga pengguna Mysql tidak  perlu  repot  untuk  menggunakan  perintah- perintah SQL .  Karena  dengan  adanya  halaman  ini semua  hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  hanya meng-klik  menu  fungsi  yang  ada  pada  halaman PhpMyAdmin .

## 2.16 XAMPP
XAMPP dari Apache , MYSQL , PHP dan Perl adalah  perangkat  lunak  bebas,  yang  mendukung banyak  sistem  operasi,  merupakan  kompilasi  dari beberapa  program. XAMPP memiliki  arti  sebagai berikut :
1. X  :  Program  ini  dapat  dijalankan  dibanyak sistem operasi seperti Windows , Linux , Mac OS . 2. A  : Apache merupakan  aplikasi web  server . Tugas  utama Apache adalah  menghasilkan halaman web kepada user berdasarkan  kode PHP yang dituliskan oleh pembuat web . 3. M  : MYSQL merupakan  aplikasi database server , bahasa terstruktur yang digunakan untuk membuat dan mengelola database beserta isinya pengguna  dapat  memanfaatkan MYSQL untuk menambahkan,  mengubah,  dan  menghapus  data yang berada dalam database . 4. P  : PHP merupakan  bahasa  pemrograman web yang bersifat server-side scripting .
5. P : Perl merupakan bahasa pemrograman  untuk segala  keperluan,  dikembangkan,  pertama  kali oleh Larry Wall di mesin Unix .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Sistem
Merupakan  suatu  kegiatan  yang  menguraikan seluruh  pokok  masalah  yang  ada  di  dalamnya.  Analisa merupakan  tahapan  awal  sebelum  masuk  ke  tahapan perancangan,  sedangkan  perancangan  merupakan  hasil dari  keseluruhan  analisa  yang  dapat  memberikan  solusi dalam suatu permasalahan.

## 3.2 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan  atau fungsi  yang  harus  di  miliki  oleh  sebuah  sistem.  Dengan dideskripsikan  kebutuhan  fungsional  ini,  maka  suatu sistem  memiliki  sebuah  target  yang  harus  dipenuhi. Berikut beberapa kebutuhan fungsional sistem yang akan dibuat :
1. Sistem  memiliki  fasilitas login yaitu login sebagai admin dengan memasukkan username dan password .
2. Jika  masuk  ke  sistem  dengan  akses  sebagai  admin, berikut fitur-fitur yang akan ditampilkan :
a. Admin dapat melihat data penyakit dan gejala.
b. Admin  dapat  mengubah  data  penyakit  dan gejala.
c. Admin  dapat  menambahkan  data  penyakit  dan gejala.
d. Admin  dapat  menghapus  data  penyakit  dan gejala.
e. Admin  dapat  mengubah  nilai  CF  berdasarkan gejala.
f. Admin dapat keluar ( logout ) dari sistem.
3.3 Karakteristik Pengguna
Karakteristik
pengguna ditentukan untuk menentukan siapa saja yang dapat mengakses sistem yang akan  dibangun.  Pengguna  sistem  adalah  beberapa  orang yang tercantum pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Tabel Pengguna Kategori Tugas Admin merupakan pembuat dan pengelola sistem. Mengakses semua sistem. User merupakan masyarakat yang menggunakan sistem. Hanya mengakses menu diagnosis dan melihat tampilan isi data.

## 3.4 Desain Sistem
Desain  sistem  merupakan  gambaran  dari  sistem yang  akan  di  implementasikan  menjadi  sebuah  aplikasi. Adapun  desain  sistem  pada  penelitian  ini  meliputi rancangan  struktur  menu,  flowchart  dan  perancangan database.

## 3.5 Struktur Menu Admin
Rancangan Struktur Menu Admin dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 3.1 Struktur Menu Admin.

## 3.6 Struktur Menu User
Rancangan  Struktur  Menu  User  dapat  dilihat  pada
Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Struktur Menu User.

## 3.7 Flowchart Admin
Rancangan  Flowchart  Admin  dapat  dilihat  pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3 Flowchart Admin.

## 3.8 Flowchart User
Rancangan  Flowchart  User  dapat  dilihat  pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Flowchart User.

## 3.9 Flowchart Forward Chaining
Rancangan  Flowchart Forward  Chaining dapat dilihat pada Gambar 3.5.
3.10 Perancangan Database
Dalam sistem ini memerlukan sebuah penyimpanan data,  dalam  program ini  penyimpanan  datanya menggunakan  software XAMPP .  Pada  database  tersebut terdapat  beberapa  tabel  yang  digunakan  sebagai  media penyimpanan data. Tabel-tabel tersebut antara lain :
Tabel 3.2 Tabel Admin. No Field Tipe Lebar Keterangan 1 Id int 4 Primary Key 2 Username varchar 50 Username Admin 3 Password varchar 50 Password Admin Tabel 3.3 Tabel Penyakit. No Field Tipe Lebar Keterangan 1 ID Penyakit int 11 Primary Key, ID Penyakit 2 Nama Penyakit varchar 100 Nama Penyakit 3 Saran varchar 2000 Saran Tabel 3.4 Tabel Gejala. No Field Tipe Lebar Keterangan 1 ID Gejala int 11 Primary Key, ID Gejala 2 Nama Gejala text Nama Gejala Tabel 3.5 Tabel Aturan. No Field Tipe Lebar Keterangan 1 ID Aturan int 11 Primary Key, ID Aturan 2 ID Gejala int 11 ID Gejala 3 ID Penyakit int 11 ID Penyakit 4 MB double Nilai CF ( Tingkat Keyakinan ) 5 MD double Nilai CF ( Tingkat
tidakyakinan )
Dari  tabel  relasi  maka  didapatkan  aturan    sebagai berikut :
1. Aturan  1  :  IF  IDG01  AND  IDG02  AND  IDG03 AND  IDG04  AND  IDG05  AND  IDG06  AND IDG09  AND  IGD10  AND  IDG11  AND  IDG12 AND  IDG17  AND  IDG19  AND  IDG20  AND IDG21 AND IDG22 THEN 1.
2. Aturan  2  :  IF  IDG01  AND  IDG03  AND  IDG04 AND  IDG06  AND  IDG07  AND  IDG08  AND IDG13  AND  IDG14  AND  IDG15  AND  IDG16 AND  IDG17  AND  IDG18  AND  IDG23  AND IDG24  AND  IDG25  AND  IDG26  AND  IDG27 AND IDG28 AND IDG29 AND IDG30 THEN 2.
3. Aturan  3  :  IF  IDG01  AND  IDG03  AND  IDG07 AND  IDG08  AND  IDG15  AND  IDG17  AND IDG27  AND  IDG31  AND  IDG32  AND  IDG33 THEN 3.
4. Aturan  4  :  IF  IDG03  AND  IDG34  AND  IDG35 AND IDG36 AND THEN 4.
5. Aturan  5  :  IF  IDG37  AND  IDG38  AND  IDG39 AND IDG40 AND IDG41 AND IDG42 THEN 5.
6. Aturan  6  :  IF  IDG38  AND  IDG43  AND  IDG44 AND IDG45 AND IDG46 THEN 6.
7. Aturan  7  :  IF  IDG03  AND  IDG23  AND  IDG38 AND IDG47 AND IDG48 AND IDG49 THEN 7.
8. Aturan  8  :  IF  IDG48  AND  IDG50  AND  IDG51 AND IDG52 AND IDG53 AND IDG54 THEN 8.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Tahap  implementasi  dan  pengujian  ini  merupakan proses  pengubahan  yang  telah  dirancang  sebelumnya menjadi sebuah aplikasi sistem pakar untuk diagnosis gizi pada balita menggunakan metode certainty factor dengan mesin inferensi forward chaining berbasis website.

## 4.2 Tampilan Login Admin
Menu  login  admin  berfungsi  untuk  seorang  admin jika  ingin  menambah,  mengedit,  dan  menghapus  data. Tampilan Login Admin dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Login Admin.

## 4.3 Tampilan Home Admin
Menu  home  admin  menampilkan  detail  dari  admin yang  membuat  dan  mengelola  website.  Tampilan  Home Admin dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Home Admin.

## 4.4 Tampilan Penyakit Admin
Menu  penyakit  admin  menampilkan  data  penyakit. Tampilan Penyakit Admin dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Penyakit Admin.

## 4.5 Tampilan Gejala Admin
Menu  gejala  admin  menampilkan  data  gejala. Tampilan Gejala Admin dapat dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Gejala Admin.

## 4.6 Tampilan Home User
Menu  home  user  menampilkan  selamat  datang  dan penjelasan tentang tujuan pembuatan sistem pakar berbasis website  ini.  Tampilan  Home  User  dapat  dilihat  pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Home User.

## 4.7 Tampilan Konsultasi Pakar User
Menu  konsultasi  pakar  user  menampilkan  form gejala untuk mendiagnosis penyakit. Tampilan Konsultasi Pakar User dapat dilihat pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Tampilan Konsultasi Pakar User.

## 4.8 Tampilan Kontak User
Menu  kontak  user  menampilkan  informasi  kontak dari  admin  yang  mengelola  website.  Tampilan  Kontak User dapat dilihat pada Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Tampilan Kontak User.

## 4.9 Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  sistem yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam  sebuah aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil  kesimpulan  apakah sistem berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan.

## 4.10 Pengujian Sistem Admin
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  admin  sistem pakar  diagnosis  gizi  pada  balita  berbasis  website.  Hasil Pengujian Sistem Admin dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Pengujian Sistem Admin.
No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Login Admin   2 Tambah Penyakit   3 Edit Penyakit   4 Hapus Penyakit   5 Tambah Gejala   6 Edit Gejala   7 Hapus Gejala   8 Logout Admin  
Dari  hasil  pengujian  sistem  admin  menunjukkan bahwa  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  dapat  berjalan dengan baik.

## 4.11 Pengujian Fungsional User
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  user  sistem pakar  diagnosis  gizi  pada  balita  berbasis  website.  Hasil Pengujian Sistem User dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Pengujian Sistem User.
No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Konsultasi Pakar (Diagnosis Gejala dan Penyakit)  
Dari  hasil  pengujian  sistem  user  menunjukkan bahwa  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  dapat  berjalan dengan baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian  yang telah  dilakukan  maka  dapat  di  ambil  beberapa kesimpulan antara lain :
1. Mampu mengembangkan sistem pakar diagnosis gizi pada balita berbasis website . Pada pengujian tampilan aplikasi dari 10 orang yang memberikan  penilaian  dengan  presentase  60% sangat baik, 20% baik, 15% cukup, 5% kurang, 0% sangat kurang.
2. Pada  pengujian  fungsi  tombol  apakah  sudah sesuai  untuk  aplikasi  dari  10  orang  yang memberikan  penilaian  dengan  presentase  80% sangat  baik,  5%  baik,  0%  cukup,  0%  kurang, 0% sangat kurang.
3. Pada  pengujian  kemudahan  hasil  diagnosis apakah  mudah  dimengerti  dalam  penggunaan aplikasi  dari  10  orang  yang  memberikan penilaian  dengan  presentase  90%  sangat  baik, 5%  baik,  0%  cukup,  0%  kurang,  0%  sangat kurang.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  perlu  dikembangkan kedepannya  agar  lebih  baik  untuk  pengguna  sistem pakar  diagnosis  gizi  pada  balita  berbasis  website  ini adalah :
1. Dalam aplikasi ini untuk informasi penyakit gizi yang  diderita,  bisa  dikembangkan  lagi  dan disertai  gambar  yang  sesuai  dengan  penyakit yang diderita.
2. Referensi  data  hendaknya  tidak  terpaku  pada seorang pakar saja.
3. Menambahkan  form  diskusi,  sebagai  media interaksi untuk pengunjung dan pakar.
4. Mengubah  tampilan  agar  terlihat  lebih  menarik dan mudah digunakan oleh pengguna.
5. Untuk  pengembangan  selanjutnya  aplikasi website ini dapat dibuat menjadi lebih fleksibel, serta  dapat  ditambahkan  beberapa  fungsi  untuk menambah kinerja sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arhami ,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[2] Giarratano ,  J.,  &  Riley,  G.  (2005).  Expert System : Principles and Programming. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 2.
[3] Hermawati . (2011). Sistem Pakar untuk Menentukan  Gangguan  Perkembangan  Pada
Anak Dengan Metode Certainty Factor. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 3.
[4] Kusrini .  (2006).  Sistem  Pakar  Teori  dan Aplikasi. Sistem Pakar Mendiagnosa Gizi Buruk Pada  Balita  Dengan  Metode  Fuzzy  Logic , Halaman 2.
[5] Kusumadewi ,  S.  (2003).  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya). Rancang  Bangun Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak , Halaman 3.
[6] Marimin .  (2005).  Teori  dan  Aplikasi  Sistem Pakar  dalam  Teknologi  Manajerial. Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 1.
[7] Mulyanto . (2011). Kecerdasan Buatan.
Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 2.
[8] Sugono ,  D.  (2008). Kamus  Besar  Bahasa Indonesia. Jakarta: Gramedia.
[9] Turban , E. (2005). Decision Support System and Expert System. Sistem Pakar Untuk
Mendiagnosa  Penyakit  Infeksi  TBC  Paru ,
Halaman 3.