## IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN FORWARD CHAINING UNTUK MONITORING TUMBUH KEMBANG BALITA (STUDI KASUS: POSYANDU ANGGREK BULAN KARANG MAKMUR)
Firli Safitri, Ridho Taufiq Subagio, Linda Norhan Teknik Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat Tlp: (0231) 220250 firlisafitri212@gmail.com

## ABSTRAK
Masa balita dikenal sebagai masa emas ( golden periode ), dan masa batita dikenal sebagai masa kritis ( critical periode ) akan mengalami pertumbuhan dan perkembangan yang sangat cepat. Balita perlu pendampingan yang tepat dari orang tua karena kekurangan gizi dapat menyebabkan ganguan pertumbuhan, rentan terhadap infeksi dan menghambat perkembangan. Ketepatan dalam menentukan status gizi balita membutuhkan waktu yang lama sehingga perlu algoritma dalam proses klasifikasi agar menghasilkan kesimpulan secara cepat dan akurat. Kondisi saat  ini,  kegiatan  pelayanan  Posyandu  Anggrek  Bulan  di  Karang  Makmur  dalam  memberikan  laporan  hasil pemeriksaan balita dan perkembangan balita sering terjadi kesalahan dan tidak akurat. Tujuan pada penelitian ini adalah  membuat aplikasi website untuk menentukan status gizi dan perkembangan balita secara akurat. Dalam pembuatan aplikasi website ini untuk menentukan status gizi  balita  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sedangkan untuk menentukan perkembangan kemampuan motorik balita menggunakan metode Forward Chaining . Aplikasi yang dibuat menggunakan framework Codeighniter sedangkan untuk perancangan pendekatan berorientasi objek  menggunakan diagram Unified Modelling Language (UML). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah  aplikasi website untuk monitoring tumbuh  kembang  balita  yang  didalamnya  menerapkan  metode K- Nearest Neighbor (K-NN) dengan tingkat akurasi sebesar 87,5% dan Forward Chaining dengan tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata  Kunci: Tumbuh  Kembang  Balita,  Status  Gizi,  Kemampuan  Motorik,  K-Nearest-Neighbor,  Forward Chaining
1. PENDAHULUAN
Masa  balita  dikenal  sebagai  masa  emas  ( golden periode ), dan masa batita dikenal sebagai  masa kritis ( critical periode )  akan  mengalami  pertumbuhan  dan perkembangan  yang  sangat  cepat.  Bukan  hanya  dari segi fisik, melainkan dari kemampuan kognitif. Masa periode  emas  biasanya  dimulai  dari  usia  0-5  tahun. Sedangkan masa critical periode biasanya dimulai dari usia  1-3  tahun  [1].  Balita  mudah  memahami pembelajaran  dan  pelatihan  yang  bersifat  positif maupun negatif, sehingga penting bagi orang tua untuk memperhatikan fase ini. Pendampingan yang tepat dari orang  tua,  tentunya  balita  bisa  bertumbuh  dengan perilaku dan kepribadian yang baik.
Saat ini, kegiatan pelayanan posyandu di Karang Makmur masih menggunakan pencatatan dalam buku Kesehatan  Ibu  dan  Anak  (KIA),  dan  masih  terdapat beberapa  kekurangan  dalam  penggunaan  buku tersebut.  Faktanya  ketika  kader  posyandu  dalam melakukan  pencatatan  hasil  pertumbuhan  balita  di buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) yang mana pada buku  tersebut  terdapat  grafik  Kartu  Menuju  Sehat (KMS) sering terjadi kesalahan dan tidak akurat dalam menentukan  status  gizi  balita.  Selain  itu,  orang  tua masih  menyimpulkan  mandiri  hasil  perkembangan balita dan masih banyak orang tua yang tidak mencatat hasil pemantauan perkembangan kemampuan motorik balita  di  buku  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  (KIA). Berdasarkan  fakta  tersebut,  mengakibatkan  kader
posyandu  dan  orang  tua  dalam  memahami  informasi pemeriksaan  tumbuh  kembang  balita  menjadi  tidak akurat.
Dengan adanya masalah tersebut, penulis tertarik membuat  sistem  yang  mampu  untuk memonitoring tumbuh  kembang  balita  berdasarkan  kemampuan motorik  dan  berat  badan,  menggunakan  kombinasi dari  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan Forward  Chaining .  Alasan  memilih  menggunakan penggabungan  metode K-Nearest  Neighbor dan Forward  Chaining karena  kedua  metode  tersebut memiliki  akurasi  yang  tinggi  dan  menghasilkan kesimpulan  secara  cepat.  Penggunaan  metode K- Nearst  Neighbor untuk  menentukan  status  gizi  balita Sedangkan  penggunaan  metode Forward  Chaining untuk menganalisa perkembangan motorik balita.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  Tio  Prasetiya  tahun  2020  yang berjudul  “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita  Di  Desa Slangit  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor ”, menunjukkan  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor yang  melibatkan umur, tinggi badan, dan berat badan balita  menggunakan  perhitungan  jarak eucledian memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan status gizi  balita.  Ini  menunjukkan  bahwa  metode K- Nearest  Neighbor adalah  metode  yang  baik  untuk mengklasifikasikan status gizi balita [2].
Penelitian  Karina  Karusdianti  pada  tahun  2018 berjudul  “Aplikasi  Pemantauan  Tumbuh  Kembang Balita Menggunakan Metode Kuesioner Pra Skrining Perkembangan (KPSP) Berbasis Android Pada Rumah Bersalin  Rhaudatunnadya”,  menunjukkan  bahwa aplikasi kuesioner pra skrining perkembangan mobile yang  menggunakan  metode forward  chaining telah menjadi  solusi  teknologi  yang  membantu  petugas Rumah  Bersalin  Rhaudatunnadya  mengidentifikasi penyimpangan  perkembangan  anak  dengan  cepat. Aplikasi  Kuesioner  Pra  Skrining  Perkembangan Mobile memiliki fitur basis data yang dapat membantu memantau perkembangan anak dengan mudah [3].
Penelitian  Rully  Mujiastuti  pada  tahun  2018 berjudul “Sistem Pakar untuk Tumbuh Kembang Anak Menggunakan Metode Forward Chaining ”, menunjukkan  bahwa ada  masalah di  lapangan karena angka  gizi  buruk  balita  pada  tahun  2016  terus meningkat.  Penelitian  ini  memilih  37  sampel  data berdasarkan usia, tinggi badan, berat badan, dan jenis kelamin.  Dalam  penelitian  ini  metode forward chaining menghasilkan  akurasi  sebesar  100%  dalam mendeteksi  tumbuh  kembang  anak  usia  12-72  bulan [4].
Penelitian  Rizal  Wahyudi  tahun  2021  berjudul “Penerapan  Algoritma K-Nearest  Neighbor Pada Klasifikasi  Penentuan  Gizi  Balita  (Studi  Kasus  di Posyandu Desa Bluto)”, menunjukkan bahwa  metode K-Nearest  Neighbor menggunakan  uji  akurasi confusion matrix terhadap  hasil  pengujian  akurasi dengan  nilai  K  =  3  dan  K  =  5  memiliki  perbedaan akurasi.  Hasil  penelitian  ini  terhadap  25  data  uji dengan  K  =  3  mempunyai  akurasi  sebesar  88% sedangkan K = 5 mempunyai akurasi sebesar 84% [5].
Penelitian Nefa Mutiara Shandhini Maylita pada tahun  2022  berjudul  “Penerapan  Metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menentukan Status Gizi Balita (Studi  Kasus:  Posyandu  Ananda  Kelurahan  Langkai, Kota  Palangka  Raya,  Kalimantan  Tengah)”, menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  menerapkan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan gizi  balita  pada  posyandu.  Dengan  menerapkan algoritma K-Nearest  Neighbor dan pengujian  metode ke  dalam website Posyandu  Ananda  mendapatkan hasil perhitungan manual yang sangat akurat [6].
2.2. Dasar Teori 2.2.1. Data Mining Data mining merupakan  serangkaian  proses penemuan data dalam jumlah besar yang tersimpan di dalam database . Data mining dikenal  dengan Knowledge Discovery in Database (KDD).  KDD merupakan  proses  menemukan  pola  ( pattern )  yang berguna dan mudah dipahami [7].

## 2.2.2. Tumbuh Kembang Anak
Pertumbuhan merupakan perubahan kuantitatif pada  bentuk  fisik,  organ,  dan  struktur  tubuh. Pertumbuhan  dapat  dilihat  dari  penambahan  ukuran maupun  berat,  seperti  penambahan  tinggi  dan  berat
badan. Perkembangan merupakan peningkatan kemampuan  struktur dan fungsi tubuh  sehingga lebih kompleks seperti gerak kasar, gerak halus, bicara, dan bahasa serta sosialisasi dan kemandirian [8].
2.2.3. K-Nearest Neighbor (K-NN) K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  teknik pengambilan keputusan dengan pembelajaran terawasi dimana  hasil  data  uji  ( testing )  akan  diklasifikasi berdasarkan  jarak  paling  dekat  dengan  data  nilai. Metode ini dalam melakukan klasifikasi menggunakan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek.  Algoritma  KNN  adalah  algoritma supervised learning yang  mengklasifikasi query instance baru berdasarkan mayoritas kategorinya. Kelas yang paling sering  muncul  akan  menghasilkan  kelas  hasil klasifikasi [7].

## 2.2.4. Forward Chaining
Giarratano  dan  Riley  dalam  penelitiannya mengemukakan  bahwa forward chaining merupakan metode  sistem  pakar  yang  melakukan  penalaran  dari suatu  masalah  untuk  mencari  atau  menelusuri  solusi [9]. Proses metode forward chaining akan menyatakan kesimpulan  apabila  klausa  premis  sesuai  dengan situasi (bernilai TRUE ).

## 2.2.5. Codeigniter
Codeigniter merupakan framework dengan bahasa pemrograman PHP  bersifat open source yang menggunakan  metode Model , View , Controller (MVC). Metode ini memungkinkan pengembang atau programmer untuk  membuat  aplikasi website tanpa harus membuatnya dari awal [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Sistem
Sistem monitoring tumbuh  kembang  balita dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Forward Chaining ini terdiri dari 3 (tiga) tahapan,  yaitu Input ,  Proses,  dan Output sebagai berikut :
Gambar 1. Kerangka pemikiran sistem
Berdasarkan  gambar  1.  diatas  menjelaskan kerangka pemikiran untuk sistem monitoring tumbuh kembang  balita.  Pada  tahapan  ini,  yang  pertama dilakukan  dengan  melakukan  pendataan  berat  badan dan  kemampuan  motorik  balita  menurut  usia  setiap bulan  untuk  memudahkan  dalam  kebutuhan  sistem. Setelah  itu,  sistem  diproses  berbarengan  dengan metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) dan Forward Chaining. Proses metode K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan  untuk  mengolah  data  berat  badan  balita menurut data usia setiap bulan sehingga sistem dapat memberikan  hasil status gizi  balita  sedangkan proses metode Forward Chaining digunakan untuk mengolah data  kemampuan  motorik  balita  menurut  data  usia setiap bulan sehingga sistem dapat memberikan hasil perkembangan kemampuan motorik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Metode K-Nearest Neighbor
Dengan  menggunakan  perhitungan  metode K- Nearest  Neighbor (K-NN),  ingin  mengetahui  status gizi seorang balita bernama M. Zico Maulana dengan usia  9  bulan,  dan  berat  badan  6,2  kg.  Data training yang akan digunakan sebanyak 25 data.
Tabel 1. Data training NO. Usia (Bulan) Berat badan Status Gizi 1 6 15 Lebih 2 14 10 Baik 3 24 13 Baik 4 10 7 Kurang 5 18 6,5 Buruk 6 12 10 Baik 7 5 5,5 Baik 8 4 6 Baik
Tabel  diatas  adalah  sampel  data training status gizi balita. Sampel data training sudah diketahui, tahap selanjutnya yaitu menghitung jarak euclidean terhadap data training dengan data testing menggunakan rumus berikut :
Dxy = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : D : jarak terdekat x : data training y : data testing n : jumlah atribut individu antara 1 s.d. n i : Atribut individu antara 1 sampai dengan n

## Tabel 2. Hasil perhitungan jarak euclidean
Jarak Euclidean Status Gizi 9,297311439 Lebih 6,280127387 Baik 16,4693655 Baik 1,280624847 Kurang 9,004998612 Buruk
Jarak Euclidean Status Gizi 4,841487375 Baik 4,060788101 Baik 5,003998401 Baik
Setelah  menghitung  jarak euclidean antara  data training ke data testing , kemudian objek tersebut akan diurutkan berdasarkan jarak euclidean terkecil seperti tabel berikut :
Tabel 3. Urutan jarak euclidean terkecil Urutan Jarak Euclidean Status Gizi 1 1,019803903 Kurang 2 1,044030651 Buruk 3 1,280624847 Kurang 4 2,507987241 Baik 5 3,104834939 Baik 6 3,231098884 Kurang 7 4,060788101 Baik 8 4,841487375 Baik
Setelah  mengurutkan  jarak euclidean terkecil, langkah  selanjutnya  yaitu  mengelompokkan  data testing berdasarkan mayoritas jumlah tetanga terdekat (k) yang bernilai k = 3.
Tabel 4. Nilai k = 3 Urutan Jarak Euclidean Status Gizi 1 1,019803903 Kurang 2 1,044030651 Buruk 3 1,280624847 Kurang
Berdasarkan  tabel  4.  dengan  nilai  k  =  3, mendapatkan 2 data gizi kurang, dan 1 data gizi buruk. Kemudian  penulis  melakukan  pengujian  kembali dengan nilai k = 5, mendapatkan 2 data gizi kurang, 2 data gizi baik, dan 1 data gizi buruk. Kesimpulan yang didapat dari pengujian dengan nilai k = 3, k = 5, maka menghasilkan  gizi  kurang  karena  berdasarkan pengujian  tersebut  data  yang  sering  muncul  yaitu dengan  status  gizi  kurang.  Sehingga  hasil  status  gizi yang diperoleh adalah M.Zico Maulana dengan usia 9 bulan, berat badan 6,2 kg memiliki status gizi kurang.
4.2. Perhitungan Metode Forward Chaining a. Basis Pengetahuan ( Knowladge Base )

## Tabel 5. Basis pengetahuan kemampuan motorik
Kode Usia Usia (Bulan) Kode Kemampuan Motorik Kemampuan Motorik U4 12 (bulan) KM41 Mengangkat badan ke posisi berdiri KM42 Berdiri selama 30 detik sambil berpegangan KM43 Berjalan dengan dituntun
Kode Usia Usia (Bulan) Kode Kemampuan Motorik Kemampuan Motorik KM44 Mengulurkan lengan atau badan untuk meraih mainan yang diinginkan KM45 Menggenggam erat pensil Tabel 6. Basis pengetahuan kode jawaban Kode Jawaban Keterangan J01 Jumlah jawaban Ya = 5 J02 Jumlah jawaban Ya = 4 J03 Jumlah jawaban Ya = 3 J04 Jumlah jawaban Ya = 2 J05 Jumlah jawaban Ya = 1 J06 Jumlah jawaban Tidak

## Tabel 7. Basis pengetahuan kode kesimpulan
Kode Kesimpulan Keterangan K01 Perkembangan anak sesuai K02 Perkembangan anak tidak sesuai Tabel 8. Basis pengetahuan kode saran Kode Saran Keterangan S01 Teruskan stimulasi sesuai tahapan perkembangan anak berikutnya S02 Ulangi setelah 2 minggu kemudian sesuai usia anak S03 Rujuk ke Puskesmas/Fasilitas kesehatan
b. Aturan ( rule ) pendeteksi perkembangan
Tabel 9. Aturan pendeteksi perkembangan
Kode Rule Keterangan R16 If U4 and KM41 and KM42 and KM43 and KM44 and KM45 then J01 R17 If U4 and (KM41 or KM42 or KM43 or KM44 or KM45) then J05 R18 If U4 and KM41 and (KM42 or KM43 or KM44 or KM45) or KM42 and (KM43 or KM44 or KM45) or KM43 and (KM44 or KM45) or KM44 and KM45 then J04 R19 If U4 and KM41 and KM42 and
(KM43 or KM44 or KM45) or KM41 and KM43 and (KM44 or KM45) or KM41 and KM44 and KM45 or KM42 and KM43 and (KM44 or KM45) or KM42 and KM44 and KM45 or KM43 and KM44 and KM45 then J03 R20 If U4 and KM41 and KM42 and KM43 and (KM44 or KM45) or KM41 and KM42 and KM44 and KM45 or KM41 and KM43 and KM44 and KM45 or KM42 and KM43 and KM44 and KM45 then J02 R51 If J02 or J01 then K01 and S01 R52 If J05 or J04 or J03 then K02 and S02 R53 If J06 then K02 and S03
Contoh kasus diagnosa perkembangan balita Seorang  anak  berusia  12  bulan  melakukan  tes perkembangan  di  buku  KIA,  dan  setelah  melakukan tes  perkembangan  didapatkan  hasil  jawaban  Ya berjumlah  4  dengan  rincian  jawaban  Mengangkat badan ke posisi berdiri = Ya, Berdiri selama 30 detik sambil berpegangan = Ya, Berjalan dengan dituntun = Tidak, Mengulurkan  lengan atau badan untuk meraih mainan  yang  diinginkan  =  Ya,  Menggenggam  erat pensil  =  Ya.  Berikan  diagnosis  perkembangan  anak tersebut.
Cara menyelesaikan kasus tersebut sebagai berikut : 1. Mengetahui working  memory ,  fakta-fakta  yang diinputkan oleh pengguna.
Fakta-fakta yang diinputkan oleh pengguna dalam kasus tersebut sebagai berikut :
Usia = 12 bulan (U4) Jawaban Ya = 4 (J02) Mengangkat  badan  ke  posisi  berdiri  (KM41), Berdiri  selama  30  detik  sambil  berpegangan (KM42),  Mengulurkan  lengan  atau  badan  untuk meraih mainan yang diinginkan (KM44), Menggenggam erat pensil (KM45).
2. Inference  engine ,  proses  pencocokan  fakta-fakta yang  ada  pada working  memory dengan  basis pengetahuan.
Proses pencocokan fakta-fakta sebagai berikut :
If U4 and KM41 and KM42 and KM43 and (KM44 or  KM45)  or  KM41  and  KM42  and  KM44  and KM45 or KM41 and KM43 and KM44 and KM45 or  KM42  and  KM43  and  KM44  and  KM45  then J02  R20 If J02 or J01 then K01 and S01  R51
Dari hasil rule pengetahuan sistem, kemampuan motorik  yang  diinputkan  oleh  pengguna  pada  tes perkembanagn  kali  ini  adalah  KM41  and  KM42  and KM44 and KM45. Kesimpulan diagnosa perkembangan  balita  adalah  sesuai  (K01)  dan  solusi perkembangan balita adalah teruskan stimulasi sesuai tahapan perkembangan anak berikutnya (S01).

## 4.3. Tampilan Program
4.3.1. Halaman Login
Gambar 2. Halaman login
Pada gambar diatas yaitu ketika kader posyandu dan  orang  tua  hendak  mengakses websitenya maka akan  menampilkan  halaman login. Pada  halaman  ini
terdapat form input username dan password yang harus diisi oleh kader posyandu maupun orang tua. 4.3.2. Halaman Data Pertumbuhan
Gambar 3. Halaman data pertumbuhan
Halaman  data  pertumbuhan  digunakan  untuk mengelola  data  pertumbuhan  seperti  tambah,  edit, delete yang  dapat  dilakukan  oleh  kader  posyandu, selain itu  halaman ini terdapat button cek hasil status gizi  yang  berfungsi  untuk  melihat  hasil  status  gizi balita dan button metode KNN  yang berfungsi untuk melihat hasil perhitungan metode K-Nearest Neighbor (K-NN).

## 4.3.3. Halaman Hasil Metode KNN
Gambar 4. Halaman hasil metode knn
Halaman  hasil  metode KNN  menampilkan  hasil perhitungan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN), yang  mencakup  rincian  dari  perhitungan  metode K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  menampilkan  hasil status gizi balita.

## 4.3.4. Halaman Hasil Status Gizi
Gambar 5. Halaman hasil status gizi
Halaman  hasil  status  gizi  merupakan  halaman yang  menampilkan  hasil  pertumbuhan  balita  yang dilengkapi status gizi beserta saran gizi. Pada halaman ini terdapat tabel yang berisi tanggal cek pertumbuhan, usia (bulan), berat badan, status gizi, dan saran gizi.

## 4.3.5. Halaman Grafik Pertumbuhan
Gambar 6. Halaman grafik pertumbuhan
Halaman  grafik  pertumbuhan  balita  merupakan halaman  yang  menampilkan grafik pertumbuhan  dari setiap  balita.  Pada  halaman  ini  terdapat  nama  balita, jenis  kelamin,  dan  grafik  pertumbuhan  yang dimilikinya.

## 4.3.6. Halaman Menu perkembangan
Gambar 7. Halaman menu perkembangan
Halaman menu  perkembangan merupakan halaman  untuk  orang  tua  mengisi  pencapaian perkembangan  kemampuan  motorik  yang  dimiliki balita.  Pada  halaman  ini  terdapat button cek  hasil perkembangan  yang  berfungsi  untuk  mengecek  hasil perkembangan kemampuan motorik balita.

## 4.3.7. Halaman Hasil Pencapaian Perkembangan
Gambar 8. Halaman hasil pencapaian perkembangan
Halaman  hasil  pencapaian  perkembangan  balita merupakan  halaman  yang  menampilkan  data  hasil perkembangan  kemampuan  motorik  balita  ketika orang  tua  telah  menginputkan  kemampuan  motorik yang dimiliki balita.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah penulis melakukan penelitian mendapatkan  kesimpulan  yaitu penerapan  metode K- Nearest Neighbor (K-NN) digunakan untuk menentukan  status  gizi  balita  dan  metode Forward Chaining digunakan untuk menentukan perkembangan  kemampuan  motorik  balita  dapat diterapkan  pada  aplikasi  berbasis website ini  untuk mempercepat  dalam  menentukan  tumbuh  kembang balita  dengan  tingkat  akurasi  yang  dimiliki  dari metode K-Nearest Neighbor (K-NN)  dengan nilai k=3 dan  k=5  menghasilkan  akurasi  sebesar  87,5%, sedangkan  metode Forward  Chaining menghasilkan akurasi  sebesar  100%.  Adapun  saran  perihal pembuatan aplikasi ini agar dapat dikembangkan lebih baik lagi yaitu sebaiknya kader posyandu mempelajari tentang  penerapan  teknologi  agar  aplikasi  ini  dapat digunakan dikemudian hari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenkes, "Pelayanan Stimulasi Deteksi Intervensi DVVini Tumbuh Kembang Anak," 14 juli 2010
[2] Tio Prasetiya et al., "Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor," INFORMATICS FOR EDUCATORS  AND  PROFESSIONAL:  Journal of Informatics, vol. 4, pp. 93-104, Juni 2020.
[3] K.  Karusdianti,  "Aplikasi  Pemantauan  Tumbuh Kembang Anak Menggunakan Metode Kuesioner  Pra  Skrining  Perkembangan  (KPSP) Berbasis Android Pada Rumah Bersalin Rhaudatunnadya," Jurnal Informatika
SIMANTIK, vol. 3, pp. 15-20, Maret 2018.
[4] R.  Mujiastuti,  "SISTEM  PAKAR  UNTUK TUMBUH KEMBANG ANAK MENGGUNAKAN METODE FORWARD
CHAINING," PROSIDING SEMNASTEK, 2018.
[5] R.  Wahyudi,  M.  Orisa  and  N.  Vendyansyah, "PENERAPAN  ALGORITMA  K-NEAREST NEIGHBORSPADA
KLASIFIKASI PENENTUAN GIZI BALITA (STUDI KASUS DI  POSYANDU  DESA  BLUTO)," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 5,
September 2021
[6] Nefa  Mutiara  Shandhini  Maylita  et  al., "PENERAPAN METODE K-NEAREST
NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENENTUKAN STATUS  GIZI  BALITA  (STUDI  KASUS  : POSYANDU ANANDA KELURAHAN LANGKAI, KOTA PALANGKARAYA,KALIMANTANTENGAH )," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 6, September 2022.
[7] M. N. F. Hidayat, "PENENTUAN GIZI ANAK MENGGUNAKAN  KOMPARASI  METODE C4.5 DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)," Desember 2020.
[8] Kemenkes,  "Pedoman  Pelaksanaan  Stimulasi, Deteksi,  dan  Intervensi  Dini  Tumbuh  Kembang Anak," 2016.
[9] Giarratano dan Riley, "Expert Systems Principles and  Programming  Fourth  Edition," Thomson Course Technology, pp. 167-173, 2005.
[10] A.  F.  Sallaby,  "Perancangan  Sistem  Informasi Jadwal Dokter Menggunakan Framework Codeigniter," Jurnal  Media  Infotama, Februari 2020.