## Sistem Pakar Diagnosa Gizi Buruk Pada Balita Berbasis Mobile Menggunakan Metode Certainty Factor
Afdal Muhammad Efendi * , Tengku Khairil Ahsyar, M Afdal, Febi Nur Salisah, Syaifullah
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11653103530@students.uin-suska.ac.id, 2 tengkukhairil@uin-suska.ac.id . 3 m.afdal@uin-suska.ac.id , 4 febinursalisah@uin-suska.ac.id, 5 syaifullah@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11653103530@students.uin-suska.ac.id Submitted: 09/06/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak− Keadaan kurang gizi memiliki dampak yang signifikan terhadap perkembangan anak dan merupakan masalah umum di negara berkembang, termasuk Indonesia. Banyak faktor yang menyebabkan teradinya gizi buruk, salah satunya adalah kurangnya pemahaman dan pengetahuan orang tua tentang pengasuhan anak dan nutrisi yang tepat. Hal inilah yang melatarbelakangi penulis untuk  mengembangkan  sebuah  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  gizi  buruk  pada  balita  yang  bertujuan  untuk  memudahkan masyarakat khususnya ibu yang memiliki balita dalam melakukan diagnosa dini gejala dan penyakit gizi buruk melalui perangkat mobile. Aplikasi sistem pakar ini dibangun menggunakan Bahasa pemrograman Java dengan bantuan Android Studio sebagai alat pengembangannya.  Analisis  sistem  yang  digunakan  adalah  Unifed  Modeling  Language  (UML)  untuk  memberikan  gambaran tentang  aplikasi  yang  akan  dibuat.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Black  Box  dan  validasi  data  yang menghasilkan  akurasi  hamper  100%.  Perhitungan  diagnosis  gejala  dan  penyakit  menggunakan  metode  Certainty  Factor  yang berfungsi sebagai perhitungan nilai pada aplikasi sistem pakar, hasil pengujian berdasarkan gejala dan penyakit melalui metode perhitungan  yang  diterapkan  mencapai  tingkat  akurasi  92%.  Dengan  dibangunnya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat khususnya ibu yang memiliki balita dalam mengidentifikasi secara dini gejala dan penyakit gizi buruk pada anak, serta mendapatkan solusi atas penyakit yang dialami.
Kata Kunci: Certainty Factor; Mobile; Balita; Gizi Buruk; Sistem Pakar
Abstract− Maltnutrition has a significant impact on children’s development and is a common problem in developing countries, including  Indonesia.  There  are  many  factors  that  contribute  to  malnutrition,  one  of  which  is  the  lack  of  understanding  and knowledge among parents regarding childcare and proper nutrition. This has motivated the author to develop an expert system application for diagnosing malnutrition in toddlers, aiming to facilitate the community, especially mothers with toddlers, in early diagnosis  of  malnutrition  symptoms  and  diseases  through  mobile  devices.  This  expert  system  application  is  built  using  Java Programming language with the assistance of Android studio as the development tool. The system analysis employed is the Unified Modeling Language (UML) to provide an overview of the application to be created. Testing is conducted using the  Black Box method  and  data  validation  yields  nearly  100%  accuracy.  The  calculation  for  diagnosing  symptoms  and  diseases  utilizes  the Certainty Factor methode, which serves as the calculation of value within the expert system application. The testing results based on symptoms and diseases through the applied calculation method achieve a 92% accuracy rate. The development of this application is expected to assist the community, especially mothers with toddlers, in identifying early symptoms and diseases of malnutrition in children, as well as obtaining solutions for the experienced illnesses.
Keywords : Certainty Factor; Mobile; Toodler; Malnutrition; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Gizi  buruk  adalah  keadaan  kurang  gizi  yang  disebabkan  karena  kekurangan  asupan  energi  dan  protein  juga mikronutrien dalam jangka waktu yang lama. Anak disebut gizi buruk apabila berat badan dibanding umur tidak sesuai (selama 3 bulan berturut – turut tidak naik) dan tidak disertai tanda – tanda bahaya. Gizi buruk sangatlah berpengaruh terhadap prestasi kerja dan produktivitas serta perkembangan mental anak [1], [2]. Berdasarkan riset yang dilakukan pemerintah Indonesia penyakit atau masalah kesehatan yang menyerang balita yaitu gangguan perinatal [3]. Namun kurangnya  kesadaran  masyarakat  akan  gizi  dan  kekurangannya  sarana  informasi  penunjang  kebutuhan  gizi menyebabkan  masalah  ini  kurang  mendapat  penanganan  secara  cepat  dan  tepat.[4]–[6]  Menurut  kementerian kesehatan pada tahun 2022 Indonesia memiliki masalah kesehatan yang menyerang balita sebesar 21.6% dan menurut dinas kesehatan Pekanbaru pada tahun 2021 mencapai 11.4%.
Oleh sebab itu, untuk memudahkan masyarakat terutama seorang ibu dalam mendiagnosa gizi buruk pada balita perlu  adanya suatu sistem yang memudahkan hal tersebut. Salah satunya adalah sistem pakar, yaitu suatu  program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Sistem pakar ini merupakan pengembangan sebuah program Artifical Intelligence (AI) yang menggabungkan pengetahuan ahli dengan sistem komputer [7]–[13]. Program ini berfungsi untuk memudahkan seorang pakar pada bidang tertentu dalam hal ini tentang kepakaran gizi.
Berdasarkan  identifikasi  sistem  usulan  penulis  akan  menggunakan  aplikasi  berbasis  mobile,  pada  tahap selanjutnya penulis akan membuat aplikasi sistem pakar yang berfungsi sebagai pengganti pakar untuk mendiagnosa gizi buruk pada balita dengan gejala dan penyakit yang ada.
Penelitian terdahulu  yang memiliki kaitan dan relevan  dengan penelitian yang penulis lakukan, diantaranya Penelitian dari Adi Sucipto, Yusra Fernando, Rohmat Indra Borman, Nisa Mahmuda pada tahun 2018 dengan judul “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang” hasil dari penelitian ini adalah
aplikasi sistem pakar ini dapat membantu tenaga medis dan penderita penyakit saraf tulang belakang dengan memiliki presentase 90% dalam 50 kali percobaan terhadap analisa pakar [14].
Penelitian dari  Subrianto Chandra, Yuhandri  Yunus, Sumijan pada tahun 2020 dengan judul “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Estetika Kulit Wanita dalam Menjaga Kesehatan” hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pakar dapat membantu dokter maupun penderita untuk mendiagnosa penyakit kulit wanita, berdasarkan hasil keakuratan nilai mencapai 86.67% [15].
Penelitian dari Kikye Martiwi Sukiakhy, Zulfan, Odli Aulia pada tahun 2022 dengan judul “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Mental Pada Anak Berbasis Web” hasil dari penelitian ini adalah aplikasi  sistem pakar  ini dapat  digunakan dalam melakukan diagnosa mandiri  secara dini gangguan mental yang anak mereka alami agar orang tua peka terhadap gangguan mental anak [16].
Penelitian dari Rohmat Indra Borman, Riduwan Napianto, Putri Nurlandari, Zaenal Abidin pada tahun 2020 dengan judul “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut” hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pakar ini dapat membantu pengguna dalam mendiagnosa penyakit kuda laut, berdasarkan hasil pengujian mampu menghasilkan tingkat akurasi 86.6%[17].
Penelitian  dari  Indyah  Hartami  santi,  Bina  Andari  pada  tahun  2019  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah Dengan Metode Certainty Factor” hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pakar ini dapat membantu pengguna dalam mendiagnosa jenis kulit wajah dengan memiliki nilai 91%[18].
Dengan mengacu pada kelebihan – kelebihan tersebut, maka penulis memilih menggunakan metode Certainty Factor untuk dapat mengukur kepastian suatu masalah dalam mendiagnosa penyakit. Diharapkan penggunaan metode Certainty  Factor  dapat  membantu masyarakat  dalam  mendiagnosis  penyakit gizi buruk  berdasarkan gejala  – gejala yang dirasakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini, penulis menjelaskan serangkaian langkah  – langkah yang dilakukan dalam pelaksanaan penelitian agar hasilnya sesuai dengan tujuan penelitian.
Gambar 1. Kerangka penelitian
Gambar 1 merupakan penjelasan dari tahapan yang dilakukan dalam penelitian. Ada beberapa tahapan dalam penelitian ini, berikut langkah – langkah tahapan penelitian:
a. Penentuan pakar yang terlibat Menentukan pakar yang akan menjadi narasumber untuk menjadi pakar dalam penelitian ini.
b. Pengumpulan data
Dalam tahapan kedua ini, melakukan pengumpulan data dengan melakukan wawancara untuk mengetahui masalah dan solusinya. Cara lainnya melakukan penelitian pustaka dengan mencari penelitian relevan yang telah dilakukan. c. Pembentukan dan evaluasi basis pengetahuan
Pembentukan  basis  pengetahuan  berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  hasil  status  gizi.  Kemudian  di  evaluasi  oleh  pakar  untuk  memastikan  bahwa  proses  yang  telah dikembangkan dapat disetujui dan sesuai dengan fakta.
d. Analisa kebutuhan aplikasi
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  ketidaksesuaian  antara  aplikasi  yang  dirancang  dengan  kebutuhan pengguna. Analisa memiliki dua bagian yaitu, analisa kebutuhan fungsional dan analisa kebutuhan aktifitas.
e. Pengujian aplikasi
Pada tahap ini dilakukan pengujian dengan menggunakan metode black box dan pengujian validasi data.

## 2.2 Gizi Buruk
Gizi buruk atau malnutrisi dapat diartikan sebagai asupan gizi yang buruk. Hal ini bisa diakibatkan oleh kurangnya asupan makanan, pemilihan jenis makanan yang tidak tepat ataupun karena sebab lain seperti adanya penyakit infeksi yang menyebabkan kurang terserapnya nutrisi dari makanan. Secara klinis gizi buruk ditandai dengan asupan protein, energi  dan nutrisi  mikro seperti vitamin yang tidak mencukupi  ataupun berlebih sehingga menyebabkan terjadinya gangguan kesehatan [2].
Gizi  buruk  adalah  bentuk  terparah,  merupakan  keadaan  kurang  gizi  tingkat  berat  yang  disebabkan  oleh rendahnya tingkat konsumsi energi, protein serta makanan sehari – hari dan terjadi dalam waktu yang cukup lama. Ditandai dengan status gizi sangat kurus (menurut BB terhadap TB) dan hasil pemeriksaan klinis menunjukkan gejala marasmus,  kwashiorkor  dan  anemia.  Gizi  yang  baik  merupakan  landasan  kesehatan  yang  dapat  mempengaruhi kekebalan tubuh, kerentanan terhadap penyakit, serta pertumbuhan fisik dan mental. Gizi yang baik akan menurunkan kesakitan, kecacatan dan kematian sehingga dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia [4].

## 2.3 Metode Certainty Factor
Certainty factor merupakan metode yang diusulkan shortfille dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidak pastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar[19], [20] . Pada konsep certainty factor ini juga sering dikenal sebagai adanya belive dan disbelieve. Belive merupakan keyakinan, sedangkan disbelieve merupakan ketidakyakinan. Certainty factor didefinisikan sebagai persamaan berikut:
CF (h , e) = MB (h , e) – MD (h , e) (1)
Keterangan: a. CF (h ,e) : Certainty Factor dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh fakta e.
b. MB (h , e) : Meansure of Belive, merupakan nilai kenaikan dari kepercayaan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e.
c. MD (h , e) : Meansure of Disbelive, merupakan nilai kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e.
d. h : Hipotesa
e. e : evidence
Untuk mengkombinasika dua atau lebih aturan, sistem berbasis pengetahuan dengan beberapa aturan. Masing – masing menghasilkan kesimpulan yang sama tetapi faktor ketidakpastian yang berbeda. Adapun tipe – tipe nilai certainty factor untuk berbagai istilah ketidakpastian dijelaskan pada tabel berikut [5] :
Tabel 1. Nilai Ketidakpastian Certainty Factor Istilah Ketidakpastian MB  MD Pasti tidak (definitely not) -1 Hampir pasti tidak (almost certainty not -0,8 Mungkin tidak (probably not) -0,6 Barang kali tidak (maybe not) -0,4 Tidah tahu (unknown) -0,2 s/d 0,2 Barang kali (maybe) 0,4 Mungkin (probably) 0,6 Hampir pasti (almost certainty) 0,8 Pasti (definitely) 1
Kombinasi dua buah rule dengan evidence berbeda (E1 dan E2), dengan hipotesis yang sama :
IF E1 THEN Rule CF(H,E1) = CF1 H 1 = C(E1) x CF(Rule 1) IF E2 THEN Rule CF(H,E2) = CF2 H 2 = C(E2) x CF(Rule 2) CF(CF1,CF2) = CF1 + CF2(1 – CF1), jika CF1 > 0 dan CF2 >0. (2)

## 2.4 Perancangan Sistem
Dalam penelitian ini perancangan sistem digambarkan sebagai berikut : a. Usecase Diagram
Gambar 2 menjelaskan aktifitas apa saja yang dapat dilakukan user dalam aplikasi yang telah dibuat.
b. Struktur Menu Aplikasi
Gambar 3. Struktur Menu Aplikasi
Gambar 3 merupakan gambaran menu yang akan dibuat pada aplikasi agar tergambar dengan jelas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa masalah merupakan tahapan paling penting. Dari hasil pengumpulan data yang dilakukan dengan pakar yang berada  di  RSU  Mutiasari  didapatkan  gejala  penyakit  beserta  jenis  penyakit.  Dari  studi  literatur  juga  dipastikan  ke pakar terkait didapatkan gejala penyakit gizi serta jenis penyakit gizi buruk pada balita. Sistem pakar diagnosa gizi buruk pada balita yang akan dibangun berdasarkan data dan hasil analisa yang sudah didapatkan.

## 3.2 Analisa Sistem
Analisa  sistem  adalah  penjabaran  dari  sistem  utuh  kedalam  komponen  –  komponen  untuk  menemukan  dan mengevaluasi kekurangan dan kebutuhan yang diharapkan dapat diterima masyarakat luas.

## 3.3 Penerapan Metode Certainty Factor
Pada tahapan ini penjabaran daftar penyakit, daftar gejala, penentuan data relasi penyakit dan gejala, nilai kepastian dan perhitungan metode certainty factor.

## 3.3.1 Penentuan Daftar Penyakit
Data penyakit yang didapatkan dari pakar dan studi literatur juga dipastikan terkait gizi buruk pada balita. Tabel 2 dibwah ini adalah tabel daftar penyakit.
Tabel 2. Daftar Penyakit Penyakit Keterangan P-01 Kwashiorkor P-02 Marasmus P-03 Anemia

## 3.3.2 Penentuan Daftar Gejala
Data  gejala  yang  didapatkan  dari  pakar  dan  studi  literatur  juga  dipastikan  terkait  gizi  buruk  pada  balita.  Tabel  3 dibawah ini adalah daftar gejala.
Tabel 3. Daftar Gejala Gejala Keterangan G-01 Balita sering tidur dan tidak mau beraktifitas G-02 Balita terlihat sangat kurus G-03 Pandangan mata sayu G-04 Kulit terlihat pucat G-05 Kulit pada balita sangat tipis G-06 Menjadi rewel G-07 Tangan dan kaki balita terasa dingin G-08 Tulang dada, tangan dan kaki menonjol G-09 Pembesaran hati
Gejala Keterangan G-10 Balita sering menangis G-11 Kulit, bibir dan kelopak mata balita sangat pucat G-12 Otot mengecil (Hipotrofi) G-13 Rambut balita rontok, rusak dan berwarna kuning G-14 Sering disertai penyakit ineksi G-15 Perut balita mengalami pembesaran G-16 Wajah seperti orang tua G-17 Pembengkakan pada kaki dan perut G-18 Diare kronik dan konstipasi

## 3.3.3 Penentuan Relasi Penyakit dan Gejala
Data penyakit dan gejala yang didapatkan dari pakar dan studi literatur juga dipastikan pakar terkait gizi buruk pada balita. Tabel 4 dibawah ini adalah penentuan relasi penyakit dan gejala.
Tabel 4. Relasi Penyakit dan Gejala Gejala Penyakit P-01  P-02  P-03 G-01 √ G-02 √ G-03 √ G-04 √ G-05 √ G-06 √ G-07 √ G-08 √ G-09 √ G-10 √ G-11 √ G-12 √ G-13 √ G-14 √ G-15 √ G-16 √ G-17 √ G-18 √

## 3.3.4 Nilai Kepastian
Berdasarkan tabel relasi datan penyakit dan gejala yang didapatkan dari pakar dan studi literatur juga dipastikan pakar terkait gizi buruk pada balita. Tabel 5 dibawah ini adalah nilai kepastian setiap relasi penyakit dan gejala.
Tabel 5. Nilai Kepastian Penyakit Keterangan Nilai Kepastian (CF) Kwashiorkor Pandangan mata sayu 0,4 Menjadi rewel 0,6 Pembesaran hati 0,8 Otot mengecil (Hipotrofi) 0,8 Sering disertai penyakit infeksi 0,6 Wajah seperti orang tua 0,6 Diare kronik atau konstipasi 0,8 Marasmus Balita terlihat sangat kurus 0,8 Kulit pada balita sangat tipis 0,8 Tulang dada, tangan dan kaki menonjol 0,4 Kulit, bibir dan kelopak mata sangat pucat 0,8 Rambut balita rontok, rusak dan berwarna kuning 0,6 Perut balita mengalami pembesaran 0,6 Pembengkakan pada kaki dan perut 0,8 Anemia Balita sering tidur dan tidak mau beraktifitas 0,8 Kulit terlihat pucat 0,8 Tangan dan kaki balita terasa dingin 0,6
Penyakit Keterangan Nilai Kepastian (CF) Balita sering menangis 0,8

## 3.3.5 Perhitungan Metode Certainty Factor
Dari nilai kepastian yang didapatkan, dilakukan perhitungan dengan gejala yang dipilih. Setiap gejala memiliki nilai kepastian yang digunakan sebagai nilai kepastian. Misalnya dipilih 4 gejala : a. Kulit pada balita sangat tipis
b. Rambut balita rontok, rusak dan berwarna kuning
c. Pandangan mata sayu
d. Menjadi rewel
Dari  4  gejala  yang  telah  dipilih,  kemudian  dilakukan  pencocokan  penyakit  yang  berhubungan  dengan  nilai kepastian disetiap gejala pada masing – masing penyakit.
Tabel 6. Penyakit yang berhubungan dengan gejala Gejala Penyakit Nilai Kepastian (CF) Kulit pada balita sangat tipis Marasmus 0,8 Rambut balita rontok, rusak dan berwarna kuning Marasmus 0,6 Pandangan mata sayu Kwashiorkor 0,4 Menjadi rewel Kwashiorkor 0,6
Pada tabel 6 diatas dapat diketahui penyakit yang memiliki kaitan dengan gejala yang telah dipilih yaitu, marasmus dan kwashiorkor. Perhitungan dari setiap penyakit sebagai berikut : a. Marasmus Nilai kepastian (CF) = 0,8 + 0,6 * (1 – 0,4) (G-05 dan G-13) = 0,8 + 0,6 * (0,2) = 0,8 + 0,12 = 0,92 Hasil Persentase = 0,92 * 100% = 92% b. Kwashiorkor Nilai Kepastian (CF)  = 0,4 + 0,6 * (1 – 0,4) (G-03 dan G-06) = 0,4 + 0,6 * (0,6) = 0,4 + 0,36 = 0,76 Hasil Persentase = 0,76 * 100% =
76%
Dari hasil perhitungan setiap penyakit, dapat disimpulkan penyakit yang diderita dengan kemungkinan tertinggi yaitu Marasmus dengan nilai kepastian (CF) sebesar 92%.

## 3.4 User Interface
User  interface  merupakan  penghubung  antara  pengguna  dan  sistem.  Peneliti  akan  menggunakan  aplikasi  berbasis mobile. Tahap selanjutnya peneliti membuat aplikasi sistem pakar yang berguna untuk diagnosa awal gizi buruk pada balita sesuai dengan gejala yang dimasukkan user. User memilih gejala – gejala apa saja yang dirasakan lalu menekan tombol  diagnosa. Kemudian sistem akan melakukan proses gejala  – gejala yang dipilih menggunakan perhitungan metode certainty factor. Kemudian setelah hasil perhitungan di proses, sistem akan menampilkan nama penyakit yang diderita serta menampilkan kemungkinan dalam bentuk persenetase.
Pada gambar 4 menjelaskan bagaimana cara user melakukan diagnosa penyakit dengan menggunakan aplikasi sistem  pakar  berbasi  mobile.  User  dapat  memasukkan  gejala  –  gejala  dengan  cara  checklist  box  pada  gejala  yang sesuai dengan kondisi yang dirasakan.
Gambar 5. Tampilan Hasil Diagnosa
Pada gambar  5  menampilkan  dari sistem hasil diagnosa berdasarkan gejala  – gejala yang telah dimasukkan user  pada  menu  diagnosa  penyakit.  Hasil  diagnosa  didapatkan  berdasarkan  perhitungan  nilai  dengan  menggunaka metode certainty factor.

## 3.5 Pengujian sistem
Setelah sistem berjalan, pada tahap ini dilakukan pengujian dengan menggunakan metode  black box dan pengujian validasi data. Pengujian dilakukan untuk memastikan apakah sistem pakar berbasis mobile dapat berjalan dengan baik dan sesuai rancangan sistem.

## 3.5.1 pengujian Black Box
Pengujian  black  box  berguna  untuk  menemukan  bug  pada  sistem  yang  dibuat.  Pengecekan  dilakukan  untuk menemukan bug agar dapat dilakukan perbaikan pada tahap pengembangan.
Tabel 7. Black Box Testing Pengujian Skenario Uji Realisasi Hasil Menu Utama Menekan menu diagonsa penyakit Menampilkan daftar gejala gizi buruk Berhasil Menekan menu daftar penyakit Menampilkan daftar penyakit gizi buruk Berhasil Menekan menu bantuan Menampilkan bantuan yang dapat memudahkan user untuk menggunakan aplikasi Berhasil Menekan tentang kami Menampilkan daftar orang yang terlibat dalam pengembangan aplikasi Berhasil Diagnosa Penyakit Menekan button diagnosa Menampilkan hasil diagnosa penyakit gizi buruk Berhasil Menekan cheklist box Menampilkan cheklist pada cheklist box Berhasil Daftar Penyakit Menekan salah satu jenis penyakit gizi buruk Menampilkan detail gejala penyakit Berhasil

## 3.5.2 Pengujian Validasi Data
Pengujian validasi  data bertujuan untuk  memastikan bahwa sistem  sudah benar  – benar sesuai  dengan persetujuan pakar. Pengujian ini memiliki kegunaan agar sistem dapat menghasilkan jawaban yang sesuai.
Tabel 8. Hasil Validasi Data No Gejala Penyakit Hasil Diagnosa Sistem Pakar kecocokan 1 - G-03 : Pandangan mata sayu – G-06 : Menjadi rewel – G-09 Pembesaran hati – G-12 : Otot mengecil (Hipotrafi) – G-14 :
Sering disertai penyakit infeksi – G-16 : Wajah seperti orang tua – G-18 : Diare kronik atau konstipasi Kwashiorkor  Kwashiorkor  Sesuai
No Gejala Penyakit Hasil Diagnosa Sistem Pakar kecocokan 2 - G-02 : Balita sangat kurus – G-05 : Kulit pada balita sangat tipis – G-08 : Tulang dada, tangan dan kaki menonjol – G-11 :
Kulit,bibir dan kelopak mata balita sangat pucat – G-13 : Rambut balita rontok, rusak dan berwarna kuning – G-15 : Perut balita mengalami pembesaran hati – G-17 : Pembengkakan pada kaki dan perut Marasmus Marasmus Sesuai 3 - G-01 : Balita sering tidur dan tidak mau beraktifitas – G-04 : Kulit terlihat pucat – G-07 : Tangan dan kaki balita terasa dingin – G-10 : Balita sering menangis Anemia Anemia Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan berdasarkan analisa dan rancangan sistem pakar gizi buruk yang telah dibangun, penulis memperoleh beberapa kesimpulan. Diantaranya, sistem pakar diagnosa gizi buruk pada balita berbasis mobile dengan  menggunakan  metode  certainty  factor  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  dini  penyakit  gizi  buruk  pada balita. Berdasarkan hasil dari validasi data diagnosa sistem dan juga diagnosa pakar memiliki persentase 100% sama. Hasil dari pengujian yang dilakukan menggunakan sistem pakar dengan beberapa gejala didapat nilai kesesuaian 92%.

## REFERENCES
[1]  N. Wayan Dian Ekayanthi, P. Suryani, P. Studi Kebidanan, P. Kesehatan Kemenkes Bandung, P. Studi Promosi Kesehatan, and P. Kesehatan Kemenkes Malang, “Edukasi Gizi pada Ibu Hamil Mencegah Stunting pada Kelas Ibu Hamil,” Online, 2019. [Online]. Available: http://ejurnal.poltekkes-tjk.ac.id/index.php/JK
[2]  M.  Hardani  et  al.,  “Penatalaksanaan  Gizi  Buruk  dan  Stunting  pada  Balita  Usia  14  Bulan  dengan  Pendekatan  Kedokteran Keluarga.” 2019.
[3]  F. Rahmazahra Danty et al., “Hubungan Indeks Gizi Seimbang dengan Status Gizi Pada Remaja Putri di SMK Kota Bekasi,” 2019.
[4]  S. Faiqah 1 , K. Kesehatan, M. Jurusan, and K. 1 balitbangkes-K. Ri, “HUBUNGAN USIA, JENIS KELAMIN DAN BERAT BADAN LAHIR DENGAN KEJADIAN ANEMIA PADA BALITA DI INDONESIA Relationships Between Age, Sex and Birth Weight with the Incidence of Anemia among Children in Indonesia,” 2018, doi: 10.22435/hsr.v2Ii4.260.
[5]  A. H. Aji, M. Tanzil Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (CF),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  M. Ridho Handoko, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7]  A.  R.  Handoko,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  ANALISA  TRANSAKSI  KEUANGAN  MENCURIGAKAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” Jurnal SIMETRIS, vol. 10, no. 2, 2019.
[8]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and D. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT.” 2018.
[9]  M. Septiani AMIK BSI Tasikmalaya Jl Tanuwijaya No, E. Sari, and S. Jamu Kuryanti AMIK BSI Bogor Jl Merdeka No, “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Saluran  Pernapasan  pada  Anak  (Studi  Kasus :  RSAB  HARAPAN  KITA JAKARTA)”. 2018.
[10] Y.  Findawati  and  A.  I.  Afrina,  “Expert  system  diagnose  disease  dermatitis  using  web  based  certainty  factor,”  in  IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  Institute  of  Physics  Publishing,  2018.  doi:  10.1088/1757- 899X/403/1/012068.
[11] D. P. S. Setyohadi, R. A. Octavia, and T. D. Puspitasari, “An Expert System for Diagnosis of Broiler Diseases using Certainty Factor,”  in  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  Institute  of  Physics  Publishing,  Feb.  2018.  doi:  10.1088/1742- 6596/953/1/012118.
[12] Saluky, “Tinjauan Artificial Intelligence untuk Smart Government”. 2018.
[13] M. Siahaan, C. Harsana Jasa, K. Anderson, M. V. Rosiana, S. Lim, and W. Yudianto, “Penerapan Artificial Intelligence (AI) Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra,” 2020.
[14] A. Sucipto et al., “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang” JURNAL ILMIAH FIFO P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332. 2018.
[15] S. Chandra, Y. Yunus, and S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Estetika Kulit Wanita dalam Menjaga Kesehatan,” Jurnal Informasi dan Teknologi, Dec. 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.70.
[16] K. Martiwi Sukiakhy, O. Aulia, J. Informatika, and F. Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN MENTAL PADA ANAK BERBASIS WEB”. 2022.
[17] R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z.  Abidin,  “IMPLEMENTASI  CERTAINTY  FACTOR  DALAM MENGATASI KETIDAKPASTIAN PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KUDA LAUT,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 1–8, Dec. 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[18] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  dengan  Metode  Certainty  Factor,” INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi,  vol.  3,  no.  2,  p.  159,  Jul.  2019,  doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[19] P. Hasan, E. Wahyu Sholeha, and Y. Nahak Tetik, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat Menggunakan Metode Certainty Factor Charesterol and Uric Acid Disease Expert System Using Certainty Factor Method.” 2019.
[20] S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Seminar Nasional Royal (SENAR) 2018 ISSN 2622-9986 (cetak) STMIK Royal- AMIK Royal, hlm. 81-86 ISSN 2622-6510 (online) Kisaran, Asahan,” 2018.