## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4017

## PENERAPAN  LOGIKA  FUZZY  DALAM  KLASIFIKASI STATUS  GIZI  BALITA  DI  PUSKESMAS  PONDIDAHA MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Raya Srikandi 1* , Dwi Hikmah Ramadhani 2 , Muhammad Ikhwan 3 , Rizal Adi Saputra 4 1,2, 3,4 Universitas Halu Oleo; Kampus Hijau Bumi Tridharma, Anduonohu, Kec. Kambu, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93232; 0401-3194163
Riwayat artikel:
Received: 16 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Logika Fuzzy ; Status Gizi; Klasifikasi; Fuzzy Tsukamoto.
Corespondent Email: ikhwan25.jun@gmail.com
Abstrak. Balita  merupakan  kelompok  rentan  yang  sangat  dipengaruhi  oleh status gizi mereka. Data Kesehatan global menunjukan masih terdapat banyak balita  yang  terus  menderita  masalah  gizi  seperti  malnutrisi  dan  obesitas. Masalah ini dapat berdampak serius pada tumbuh kembang anak, baik secara fisik maupun mental. Mengetahui status gizi anak dibawah lima tahun (balita) adalah  suatu  hal  yang  sangat  penting  bagi  setiap  orang  tua.  Dalam pengklasifikasian  status  gizi  balita  digunakan  variabel  usia  dan  berat  badan dengan  himpunan fuzzy baduta,  batita,  pra-sekolah  sangat  kurang,  kurang, ideal,  sangat  pendek,  pendek,  dan  normal.  Setiap  proses  penghitungan  nilai derajat keanggotaan dilakukan berdasarkan fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan fuzzy yang  terkait  dengan  variabel  usia,  berat  badan,  dan  tinggi badan. Setelah dilakukan pengujian pada sistem dengan total 129 data terdapat 15  data  yang  tidak  diklasifikasi  dengan  benar  dan  ada  114  data  yang diklasifikasi dengan benar. Jadi nilai akurasi didapatkan adalah sebesar 88,3%.
Abstract. The  toddler  is  a  vulnerable  group  highly  influenced  by  their nutritional  status.  Global  health  data  indicates  that  there  are  still  many toddlers suffering from nutritional problems such as malnutrition and obesity. These  issues  can  have  serious  impacts  on  a  child's  physical  and  mental development. Knowing the nutritional status of children under five (toddlers) is  crucial  for  every  parent.  In  classifying  the  nutritional  status  of  toddlers, variables  such  as  age  and  weight  are  used  with  a  fuzzy  set  of  categories: severely  deficient,  deficient,  ideal,  very  short,  short,  and  normal.  Each calculation of the membership degree is based on the membership function for each fuzzy set related to age, weight, and height variables. After testing the system with a total of 129 data points, 15 data points were misclassified, and 114  data  points  were  classified  correctly.  Therefore,  the  accuracy  value obtained is 88.3%.

## 1. PENDAHULUAN
Balita  merupakan  kelompok  rentan  yang sangat dipengaruhi oleh status gizi mereka. Data Kesehatan  global  menunjukan  masih  terdapat banyak balita yang terus menderita masalah gizi seperti malnutrisi dan obesitas. Masalah ini bisa sangat memengaruhi perkembangan dan pertumbuhan  anak,  baik  secara  fisik  maupun mentalnya.
Mengetahui  status  gizi  anak  dibawah  lima tahun  (balita)  adalah  suatu  hal  yang  sangat penting  bagi  setiap  orang  tua.  Masa  1-5  tahun pada  anak  balita  merupakan  periode  krusial
dalam  proses  pertumbuhan  dan  perkembangan manusia yang tidak boleh diabaikan[1].
Keberadaan stunting menjadi fokus perhatian pemerintah  dan  masyarakat,  seiring  dengan tingginya  prevalensinya  yang  mencapai  21,6% pada tahun 2022. Angka ini melampaui ambang batas  yang  telah  ditetapkan  oleh  Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO),  yaitu  20%.  Tingkat stunting yang mencapai angka tersebut menggambarkan  bahwa  masalah  ini  masih bersifat kronis di Indonesia[2].
Untuk  membantu  mencegah  dan  menangani masalah  gizi  pada  balita  sejak  dini,  diperlukan
teknik yang dapat memberikan hasil pengukuran yang  tepat  dan  bisa  dipercaya  karena  status gizi balita  yang  sehat  berdampak  langsung  pada pertumbuhan dan perkembangan mereka.
Metode  konvensional,  seperti  menghitung indeks  berat  badan  menurut  tinggi  badan (BB/TB)  atau  indeks  massa  tubuh  (IMT), seringkali  tidak  dapat menangani  ketidakpastian dan  kompleksitas  yang  terdapat  dalam  data  gizi balita.
Pengetahuan  gizi  ibu  memiliki  dampak signifikan pada pertumbuhan dan perkembangan anak.  Ketidakpahaman  seorang  ibu  tentang  gizi dan kegagalan dalam mengaplikasikan pengetahuan  gizi  dalam  kehidupan  sehari-hari bisa menyebabkan permasalahan gizi, khususnya pada anak-anak[3].
Logika fuzzy , atau yang dikenal sebagai logika samar,  menghadapi  konsep  kebenaran  sebagian, berbeda  dengan  logika  klasik  yang  menyatakan bahwa  segala  hal  dapat  diungkapkan  dalam bentuk biner, yaitu 0 atau 1. Metode Tsukamoto adalah  salah  satu  dari  berbagai Fuzzy  Inference System .  Dalam  metode  Tsukamoto,  data  yang dimaksud mencakup faktor-faktor yang memengaruhi  dan  berfungsi  sebagai  variabel input  yang  akan  diproses  menggunakan  metode Tsukamoto.  Hasilnya  berupa output yang mengklasifikasikan status gizi pada balita.
Klasifikasi  dalam  menentukan  status  gizi balita  menjadi  suatu  langkah  yang  penting sebagai  tindakan  preventif  guna  menghindari peningkatan  kasus  gizi  kurang  pada  anak-anak. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian mengenai  klasifikasi  penentuan  status  gizi balita[4].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mempermudah  penggalian  informasi  mengenai kondisi gizi balita, apakah berada dalam kategori kurang  gizi,  gizi  normal,  atau  kelebihan  gizi (obesitas). Hal ini diharapkan dapat memberikan dukungan  kepada  Puskesmas  Pondidaha  dalam penanganan kasus gizi pada balita.
Dari  kasus  tersebut  peneliti  mengadakan penelitian  tentang  “Penerapan  Logika Fuzzy Dalam  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  di Puskesmas  Pondidaha  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto”. 2. TINJAUAN PUSTAKA
Status  gizi  mencerminkan  kondisi  tubuh seseorang,  yang  dapat  dievaluasi  berdasarkan jenis makanan yang dikonsumsi dan pemanfaatan
zat  gizi  di  dalam  tubuh.  Penentuan  status  gizi dapat  dilakukan  melalui  penilaian  langsung menggunakan  metode  antropometri,  klinis, biokimia,  dan  biofisika,  atau  melalui  penilaian tidak  langsung  dengan  melibatkan survey konsumsi  makanan,statistic  vital,  dan  faktor ekologi.”
Logika Fuzzy menjadi  elemen  kunci  dalam soft  computing .  Dalam  teori  himpunan fuzzy , pentingnya  derajat  keanggotaan  atau  nilai keanggotaan dalam menentukan eksistensi suatu elemen  dalam  himpunan  sangat  ditekankan. Berbeda  dengan  himpunan  tegas  ( crisp )  yang hanya  memiliki  nilai  keanggotaan  0  atau  1, himpunan fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan berkisar antara 0 hingga 1[5].
Dalam  metode Fuzzy Tsukamoto,  setiap konsekuensi  pada  aturan  berbentuk  IF-Then harus diwakili oleh suatu himpunan fuzzy dengan fungsi  keanggotaan  yang  monoton  sebagai hasilnya,  melalui  proses  fuzzifikasi. Output inferensi dari setiap aturan disajikan secara tegas ( crisp )  berdasarkan  α-predikat.  Hasil  akhirnya diperoleh  melalui  proses  defuzzifikasi  rata-rata terbobot[6].
XAMPP  adalah software yang  digunakan untuk mengoperasikan sebuah situs web berbasis PHP,  menggunakan  MYSQL  sebagai  pemroses data  utama  di  komputer  lokal.  XAMPP merupakan  singkatan  dari  Apache,  MySQL, PHP, dan Perl[7].
MySQL merupakan pilihan yang sangat baik karena  mampu  mengelola  aspek  keamanan, termasuk  nama host ,  izin  akses  dengan mempertimbangkan tingkat subnetmask , pengaturan  kata  sandi,  dan  yang  terutama, MySQL bersifat gratis[8].
Visual  Studio  Code  merupakan  teks  editor yang ringan dan handal, yang dikembangkan oleh Microsoft  untuk  beragam  sistem  operasi  seperti Linux,  Mac,  dan  Windows.  Editor  teks  ini langsung  mendukung  bahasa  pemrograman seperti  Javascript,  Typescript,  dan  Node.js. Selain  itu,  dukungan  untuk  berbagai  bahasa pemrograman lainnya dapat ditambahkan melalui penggunaan plugin yang  dapat  diakses  dari marketplace Visual  Studi  Code,  termasuk  C++, C#, Python, Go, Java, PHP, dan lainnya.[9].
PHP adalah sebuah script untuk pemrograman side-server dalam  pengembangan web ,  yang digunakan  untuk  membuat  dokumen  HTML
secara  dinamis  ( on the  fly ).  Ini  berarti  dokumen HTML  dihasilkan  oleh  aplikasi,  bukan  dibuat secara  manual  menggunakan  editor  teks  atau HTML. PHP/FI merupakan singkatan dari nama awal PHP, yaitu Personal Home Page , dengan FI yang  merujuk  pada Form  Interface .  Rasmus Lerdorf adalah pencipta pertama kali PHP, yang awalnya  dirancang  sebagai  program  untuk menerima input melalui formular yang ditampilkan dalam browser web . 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang
digunakan dalam membangun sistem.

## 3.1. Alur fuzzy Tsukamoto
Berikut  ini  adalah  Gambar  dari  diagram  alur
fuzzy Tsukamoto.
Pada  Gambar  menerangkan  alur  sistem  yang direncanakan, dimana admin akan menginputkan data  balita  yang  selanjutnya  akan  diproses  oleh system  sehingga  menghasilkan  output  berupa hasil perhitungan status gizi pada balita.

## 3.1.1. Diagram alur fuzzy Tsukamoto
Diagram  alur fuzzy tsukamoto  merupakan diagram  alur  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  status  gizi  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto. Diagram alur ini terdiri dari tiga
tahap  utama,  yaitu  fuzzifikasi,  sistem  inferensi fuzzy , dan defuzzifikasi.
Diagram alur fuzzy tsukamoto terdiri dari tiga tahap utama, yaitu[10]:
1. Fuzzifikasi Langkah  awal  dalam  perhitungan fuzzy adalah fuzzifikasi, dimana nilai yang awalnya tegas ( crisp ) diubah menjadi nilai fuzzy .
Pada diagram alur, masukan utama adalah nilai  z-score,  yang  mencerminkan  seberapa besar deviasi suatu nilai dari nilai rata-rata. 2. Sistem inferensi fuzzy
Sistem  inferensi fuzzy merupakan  proses penarikan kesimpulan dari aturan atau kaidah fuzzy yang  berdasarkan  pada  prinsip  teori himpunan fuzzy .  Aturan fuzzy ini  umumnya berbentuk IF-THEN, dan penalaran dilakukan dengan  memproses  masukan fuzzy untuk menghasilkan  keluaran  dalam  bentuk  nilai tegas ( Crisp Value ) 3. Defuzzifikasi Pada  tahap  ini,  nilai fuzzy dari  luaran diubah  kembali  menjadi  nilai crisp .  Pada diagram  alur,  nilai fuzzy dikonversi  kembali menjadi nilai tegas ( crisp ) dengan menggnakan metode rata-ratab terbobot. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Variabel dan Himpunan Fuzzy
Berdasarkan  hasil  pengambilan  data
Status  Gizi  Balita  di  Puskesmas  Pondidaha maka  diperoleh  batas  Himpunan  fuzzy  pada suatu variabel himpunan.
Tabel 1 Variabel dan Himpunan Fuzzy Variabel Himpunan Rentang Nilai Usia Baduta Batita Pra-sekolah 0 sampai 24 24 sampai 36 36 sampai 60 Berat Badan Sangat Kurang Kurang Ideal -2 sampai -5 -3 sampai 0 -2 sampai 3 Tinggi Badan Sangat pendek Pendek Normal -2 sampai -5 -3 sampai 0 -2 sampai 3 4.2. Aturan Fuzzy
Aturan fuzzy berperan  sebagai  pengait antara variable input fuzzy dan variable output
Gambar 1 Diagram Alur Sistem
fuzzy (konsekuen). Berikut adalah aturan fuzzy yang diterapkan dalam system ini:
1. IF (Umur is Baduta) AND (Tinggi Badan =  Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  = Sangat  Kurang)  THEN  (Status  Gizi  = Kurang)
2. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Sangat Kurang) THEN (Status Gizi = Kurang)
3. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Sangat Kurang) THEN (Status Gizi = Kurang)
4. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  =
Sangat  Kurang)  THEN  (Status  Gizi  = Kurang)
5. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Sangat Kurang) THEN (Status Gizi = Kurang)
6. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Sangat Kurang) THEN (Status Gizi = Kurang)
7. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Sangat  pendek)  AND  (Berat Badan  =  Sangat  Kurang)  THEN  (Status Gizi = Kurang)
8. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Pendek)  AND  (Berat  Badan  = Sangat  Kurang)  THEN  (Status  Gizi  = Kurang)
9. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Normal)  AND  (Berat  Badan  =
Sangat  Kurang)  THEN  (Status  Gizi  =
Kurang)
10. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  = Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
11. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
12. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan =
Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Kurang)
THEN (Status Gizi = Normal)
13. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  = Kurang) THEN (Status Gizi = Normal) 14. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
15. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
16. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Sangat  pendek)  AND  (Berat Badan  =  Kurang)  THEN  (Status  Gizi  = Normal)
17. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Pendek)  AND  (Berat  Badan  = Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
18. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Normal)  AND  (Berat  Badan  = Kurang) THEN (Status Gizi = Normal)
19. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  = Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
20. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
21. IF (Umur = Baduta) AND (Tinggi Badan = Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih) 22. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Sangat  pendek)  AND  (Berat  Badan  = Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
23. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan = Pendek)  AND  (Berat  Badan  =  Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
24. IF (Umur = Batita) AND (Tinggi Badan =
Normal)  AND  (Berat  Badan  =  Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
25. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Sangat  pendek)  AND  (Berat Badan  =  Ideal)  THEN  (Status  Gizi  = Berlebih)
26. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Pendek)  AND  (Berat  Badan  = Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
27. IF  (Umur  =  Pra  Sekolah)  AND  (Tinggi Badan  =  Normal)  AND  (Berat  Badan  = Ideal) THEN (Status Gizi = Berlebih)
Menghitung nilai derajat keanggotaan Fungsi keanggotaan  untuk  setiap  himpunan  fuzzy  yang ada dilakukan dengan Langkah-langkah berikut: 1. Derajat  keanggotaan  berdasarkan  variabel usia
a. Fungsi keanggotaan baduta
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel  baduta dirumuskan sebagai berikut:
{ 24 ≤ 𝑥 ≥ 0 =   ( (24) − (𝑥)
24 − 0 ) 0         =          (𝑥  ≥ 24)
b. Fungsi keanggotaan batita Fungsi  keanggotaan  dari  variabel  batita dirumuskan sebagai berikut:
{ 36 ≤ 𝑥 ≥ 24 =    ( (𝑥) − (24) 36 − 24 )
0      =         (24 ≤ 𝑥 ≥ 36)
c. Fungsi keanggotaan pra sekolah
Fungsi keanggotaan dari variabel pra sekolah dirumuskan sebagai berikut:
{ 60 ≤ 𝑥 ≥ 36 =    ( (𝑥) − (36)
60 − 36 )
0       =        (36 ≤ 𝑥 ≥ 60)
Tabel 2 Fungsi Keanggotaan Variabel Umur
2. Derajat  Keanggotaan  berdasarkan  Berat Badan / BB
a. Fungsi keanggotaan sangat kurang
Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  Sangat kurang dirumuskan sebagai berikut: { 1 ; (𝑥) ≤   (−3) (−2) − (𝑥) (−2) −   (−3) ; (−2)   ≤ 𝑥  ≥ (−5
0 ;  (𝑥)   ≥   (−2) )
b. Fungsi keanggotaan kurang Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  Sangat kurang dirumuskan sebagai berikut: { 1 ; (𝑥)   ≥   (−2) (𝑥) − (−3) (−2) −   (−3) ; (−3)   ≤ 𝑥  ≥ (−2)
(0) − (𝑥)
(0) −   (−2) ; (−2)   ≤ 𝑥  ≥ (0)
0 ;  (𝑥)   ≥   (0)
c. Fungsi keanggotaan ideal
Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  ideal dirumuskan sebagai berikut:
{ 1 ; (−3)   ≤   (𝑥)   ≥   (0) (𝑥) − (−2) (0) −   (−2) ; (−2)   ≤ 𝑥  ≥ (0) Tabel 3 Fungsi Keanggotaan Variabel Berat Badan Nama Fungsi Keanggota an Baduta Fungsi Keanggot aan Batita Fungsi Keanggotaan Pra Sekolah Nur Faizah Aprilia 0 0 0,29 Hana Sabrina 0,37 0 0 Muham mad Alfaris ki 0 0,41 0 Arshi Sarasw ati 0 0,41 0 Nazla Lutfi 0 1 0
3. Derajat  Keanggotaan  berdasarkan  Tinggi Badan/TB
a. Fungsi Keanggotaan sangat pendek
Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  sangat pendek dirumuskan sebagai berikut:
{ 1 ; (𝑥) ≤   (−3) (−2) − (𝑥)
(−2) −   (−3) ; (−2)   ≤ 𝑥  ≥ (−5
0 ;  (𝑥)   ≥   (−2)
b. Fungsi Keanggotaan pendek
Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  pendek dirumuskan segala berikut:
{
1 ; (𝑥)   ≥   (−2) (𝑥) − (−3) (−2) −   (−3) ; (−3) ≤ 𝑥  ≥ (−2)
(0) − (𝑥) (0) −   (−2) ; (−2) ≤ 𝑥  ≥ (0)
0 ;  (𝑥)   ≥   (0)
c. Fungsi keanggotaan normal Fungsi keanggotaan dari himpunan normal di rumuskan sebagai berikut:
{ 1; (−3)   ≤   (𝑥)   ≥   (0)
(𝑥) − (−2)
(0) −   (−2) ; (−2)   ≤ 𝑥  ≥ (0) Tabel 4 Fungsi Keanggotaan Variabel Tinggi Badan
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  fungsi keanggotaan  tiap  variabel  menggunakan  5  data yaitu sebagai berikut:
1) Perhitungan fungsi keanggotaan variabel usia
2) Perhitungan fungsi keanggotaan variabel berat
3) Perhitungan fungsi keanggotaan variabel tinggi
Tabel 5 Fungsi Keanggotaan Tiap Himpunan
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  derajat keanggotaan  maka  ditentukan  masing-masing nilai  keanggotaan  setiap  himpunan  variabel adalah sebagai berikut.
Tabel 6 Nilai Keanggotaan himpunan variabel
usia
Nama Fungsi Keanggotaa n Sangat Kurang Fungsi Keanggotaa n Kurang Fungsi Keanggotaan Ideal Nur Faizah Aprilia 0,38 0,61 0 Hana Sabrina 0,45 0,55 0 Muham mad Alfariski 0 0 1 Arshi Saraswat i 0,73 0,26 0 Nazla Lutfi 1 0 0 Nama Fungsi Keanggota an Sangat Pendek Fungsi Keanggota an Pendek Fungsi Keanggotaan Normal Nur Faizah Aprilia 0 0,06 0,94 Hana Sabrina 0 0,06 0,94 Muham mad Alfariski 0,75 0,25 0 Arshi Saraswat i 0 0,05 0,95 Nazla Lutfi 0 0,06 0,94 Nama Umur (Bulan) Berat Badan Tinggi Badan Nur Faizah Aprilia 43 -2,38 -0,13 Hana Sabrina 15 -2,45 -0,13 Muhammad Alfariski 29 0,29 -2,75 Arshi Saraswati 46 -2,73 -0,11 Nazla Lutfi 36 -3 -0,13
Tabel 7 Nilai Keanggotaan Himpunan Variabel Berat Badan Tabel 8 Nilai Keanggotaan Himpunan Variabel
Tinggi Badan
Kemudian dilakukan perhitungan Inferensi Fuzzy dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
Nilai Z Rule = α * μ1 * μ2 * μ3 Ket: α = Bobot rule μ1, μ2, μ3 = nilai keanggotaan tiap
himpunan
Setelah menentukan nilai z selanjutnya membagi hasil nilai z menjadi 3 interval.
• interval 1 = 0 - 0,2
• interval 2 = 0,2 - 0,4
• interval 3 = 0,4 – 1
Dengan Keterangan setiap interval adalah sebagai berikut.
interval 1 = Status gizi Kurang interval 2 = Status gizi baik interval 3 = Status gizi Berlebih
Tabel 9 Data Status Gizi Nama Label Gizi Hasil Klasifikasi Nur Faizah Aprilia Gizi Baik Gizi Baik Hana Sabrina Gizi Baik Gizi Baik Izzam Kemal Gizi Baik Gizi Baik Fachrul Azzam Romdani Gizi Baik Gizi Baik Muhammad Alfariski Gizi Berlebih Gizi Berlebih Ayisa Gizi Baik Gizi Baik Abid Tasyafiq Gizi Baik Gizi Baik Fathan Shidiqi Mubarok Gizi Baik Gizi Baik
Aqifah Gava Putri Gizi Baik Gizi Baik Shakayla Hafidzah Gizi Baik Gizi Baik Asadil Alam Gizi Baik Gizi Baik Arshi Saraswati Gizi Kurang Gizi Kurang Nazla Lutfi Gizi Kurang Gizi Kurang Fia Afriani Gizi Baik Gizi Baik Nabila Fariba Gizi Baik Gizi Baik Muh. Omar Syahid Gizi Baik Gizi Baik Arzy Zea Arsita Gizi Baik Gizi Baik Fira Yuni Gizi Baik Gizi Baik Abil Shidqi Arsalaan Gizi Baik Gizi Kurang
Tabel  diatas  merupakan  20  data  hasil klasifikasi  dari  129  data  yang  ada,  proses klasifikasi  pada  sistem  dilakukan  dari  129  data dimana terdapat 21 data yang tidak diklasifikasi dengan benar dan ada 108 data yang diklasifikasi dengan benar. jadi nilai akurasi yang didapatkan adalah sebesar 83,72%.
4.3. Implementasi Sistem
a. Tampilan Home
Pada  halaman  ini  merupakan  tampilan awal dari website klasifikasi status gizi pada balita di Puskesmas Pondidaha.
Himpunan Variabel Usia Nilai Keanggotaan Baduta 0,94 Batita 0,81 Pra sekolah 0,68 Himpunan Variabel Berat Badan Nilai Keanggotaan Sangat kurang 0,6 Kurang 0,8 Ideal 1 Himpunan Variabel Tinggi Badan Nilai Keanggotaan Sangat kurang 0,6 kurang 0,8 ideal 1 Gambar 2 Halaman Home
b. Tampilan Form Status Gizi
Pada  halaman  ini  merupakan  tampilan dari Form Status gizi dari website klasifikasi status  gizi  pada  balita  di  Puskesmas Pondidaha.
c. Tampilan Data
Pada  halaman  ini  menampilkan  semua data  status  gizi  pada  balita  di  Puskesmas Pondidaha  yang  telah  di  masukkan  melalui halaman form status gizi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  analisi,  dan perancangan  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Balita  merupakan  kelompok  rentan  yang sangat dipengaruhi oleh status gizi mereka. Masalah gizi seperti malnutrisi dan obesitas dapat  berdampak  serius  pada  pertumbuhan dan perkembangan fisik serta mental anak.
b. Dalam  pengklasifikasian  status  gizi  balita menggunakan variabel usia dan berat badan dengan  himpunan fuzzy baduta,  batita,  pra- sekolah sangat kurang, kurang, ideal, sangat pendek, pendek, dan normal.
c. Setiap  proses  penghitungan  nilai  derajat keanggotaan  dilakukan  berdasarkan  fungsi keanggotaan  untuk  setiap  himpunan fuzzy yang  terkait  dengan  variabel  usia,  berat badan,  dan  tinggi  badan.  Setelah  dilakukan pengujian pada sistem dengan total 129 data terdapat  21  data  yang  tidak  diklasifikasi dengan  benar  dan  ada  108  data  yang
diklasifikasi dengan benar. Jadi nilai akurasi didapatkan adalah sebesar 83,72%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam kesempatan ini, penulis ingin mengungkapkan rasa terima kasih kepada semua pihak  yang  telah  memberikan  dukungan  kepada penelitian ini, khusunya kepada Ibu Eni Kusrini, S.Gz., selaku penanggung jawab program gizi di Puskesmas  Pondidaha  yang  dengan  suka  rela menyediakan data gizi balita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Z.  Oktarindasarira,  N.  I.  Qariati,  dan  A. Widyarni.,  “Hubungan  Pengetahuan,  Pekerjaan Ibu  Dan  Pendapatan  Keluarga  Dengan  Status Gizi  Balita Di Wilayah Kerja Puskesmas Tapin Utara,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  Vol.  11564  Lncs, No. 9, P. 41, 2019.
[2]  H.  Rahman,  M.  Rahmah,  dan  N.  Saribulan, “Upaya  Penanganan  Stunting  Di  Indonesia Analisis Bibliometrik  Dan Analisis Konten,” J. Ilmu Pemerintah. Suara Khatulistiwa , Vol. Viii, No. 01, Pp. 44–59, 2023.
[3]  L. K. Bintang, “Hubungan Pengetahuan Gizi Ibu Dengan  Status  Gizi  Pada  Balita  Usia  24-59 Bulan  Di  Desa  Tanjung  Mulia  Kec.  Pagar Merbau,” Vol. 14, No. 2, Pp. 1–4, 2020,
[4]  Harliana dan D.  Anggraini,  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Klasifikasi  Status Gizi  Balita  Di  Posyandu  Desa  Kalitengah,” J. Inform. Komputer, Bisnis Dan Manaj. , Vol. 21, No. 2, Pp. 38–45, 2023, Doi: 10.61805/Fahma.V21i2.16.
[5]  A.  Aprianto,  I.  Kanedi,  dan  P.  Prahasti, “Penerapan  Metode  Logika Fuzzy Dalam Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sistem Perkuliahan Online,” J. Media Infotama , Vol. 19, No. 2, Pp. 439–446, 2023, Doi: 10.37676/Jmi.V19i2.4350.
[6]  Y.  Ferdiansyah  dan  N.  Hidayat,  “Implementasi Metode Fuzzy -  Tsukamoto  Untuk  Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” J. Pengemb. Teknol.  Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 12, Pp. 7516–7520, 2018.
[7]  D.  F.  Waidah  dan  S.  Hursali,  “Analisis  Dan Desain Sistem Informasi Laporan Keuangan Spp Pada  Kelompok  Bermain  Melati  Desa  Pangke Barat Di Kabupaten Karimun,” J. Tikar , Vol. 1, No. 1, 2020.
[8]  H.  Sama  dan  David,  “Perancangan  Sıstem Informası  Pelayanan  Order  Pada  Restoran Berbasıs Mobıle Web,” Conf. Manag. Business,
Gambar 3 Halaman Status Gizi
Gambar 4 Halaman Data
Innov. Educ. Soc. Sci. Https//Journal.Uib.Ac.Id/Index.Php/Combines , Vol. 1, No. 1, Pp. 892–902, 2021.
[9]  K.  S.  Ningsih,  N.  J.  Aruan,  dan  A.  T.  A.  A. Siahaan,  “Aplikasi  Buku  Tamu  Menggunakan Fitur  Kamera  Dan  Ajax  Berbasis  Website  Pada Kantor  Dispora  Kota  Medan,” Sitek  J.  Sains,
Inform.  Dan  Tekonologi ,  Vol.  1,  Pp.  94–99, 2022.
[10]  D. Setiyawan, A. Arbansyah, dan A. J. Latipah, “ Fuzzy Inference  System  Metode  Tsukamoto Untuk Penentuan Program  Studi Fakultas Sains
Dan  Teknologi  Di  Universitas  Muhammadiyah Kalimantan  Timur,” Jiko  (Jurnal  Inform.  Dan Komputer) ,  Vol.  7,  No.  1,  P.  23,  2023,  Doi: 10.26798/Jiko.V7i1.657.