## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 140~145 e-ISSN: 2548-6861

## Applying the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) to Accurately Determine Stunting Susceptibility Levels in Toddlers
Nur Oktavin Idris 1 *, Nurain Umasugi 2 ** * Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Negeri Gorontalo
** Sistem Informasi, Universitas Ichsan Gorontalo Utara nur.oktavin@ung.ac.id 1 , nurainumasugi857@gmail.com 2

## Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2024-06-16 Revised 2024-07-01 Accepted 2024-07-02 Stunting  is  a  condition  of  impaired  growth  and  development  in  toddlers  due  to prolonged  nutritional  deprivation.  In  the  Kota  Timur  Community  Health  Center, stunting is traditionally assessed based solely on body weight and height, neglecting other  crucial  factors  such  as  socioeconomic  status,  maternal  nutrition  during pregnancy,  history  of  illness,  and  dietary  intake.  This  limited  approach  leads  to inaccurate decision-making and misdiagnoses of stunting. This research applied the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) to identify stunting susceptibility levels in toddlers  by  integrating  various  determinants,  including  body  weight,  height, socioeconomic  conditions,  maternal  nutrition  during  pregnancy,  morbidity,  and dietary  intake.  MAUT  effectively  integrates  multiple  criteria  and  manages  data uncertainties  through  its  utility  concept,  allowing  for  comparison  across  different alternatives  to  facilitate  accurate  decision-making.  The  results  showed  that  Arbi, Manaf,  and  Aisyah  were  susceptible  to  stunting,  with  evaluation  scores  of  0.028, 0.288, and 0.299, respectively, while Daffa and Zayyan were not susceptible, with scores of 0.900 and 0.966, respectively. Therefore, the system utilizing MAUT to determine stunting susceptibility levels in toddlers can be adopted by health workers at the Kota Timur Community Health Center to enable efficient, quick, and accurate diagnosis by integrating multiple determinants of stunting susceptibility.

## Keyword:
Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT),
Stunting, Toddlers, Decision Support System, Public Health Centre.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  World  Health  Organization  (WHO),  stunting adalah suatu kondisi dimana panjang badan atau tinggi balita lebih  pendek  dari  usianya  yang  diukur  dengan  z-score TB/U<-2SD median standar tumbuh kembang anak [1]. Hal ini  disebabkan  oleh  kurangnya  akses  makanan  sehat, kurangnya  konsumsi  mineral  dan  vitamin,  kurangnya keragaman makanan, serta kurangnya sumber protein hewani [2].  Upaya  untuk  meningkatkan  kesehatan  balita  termasuk identifikasi  stunting.  Stunting  pada  balita  perlu  menjadi perhatian  khusus  karena  dapat  menghambat  perkembangan fisik  dan  mental  anak  [3].  Untuk  itu  deteksi  dini  stunting sangat penting untuk mencegah dampak jangka panjang yang negatif  pada  kesehatan  dan  perkembangan  anak,  seperti penurunan  kemampuan  kognitif,  kerentanan  terhadap penyakit, dan resiko masalah kesehatan kronis di masa depan
[4].  Di  wilayah  Kota  Timur,  deteksi  dini  menjadi  krusial untuk menanggulangi dampak-dampak tersebut dan memastikan anak-anak mencapai potensi pertumbuhan secara maksimal.  Untuk  itu  pemantauan  kerentanan  stunting  pada balita sangat penting dilakukan untuk mengetahui hambatan perkembangan balita sejak dini.
Pendataan  stunting  yang  dilakukan  oleh  tenaga  medis  di Puskesmas Kota Timur hanya  menilai bahwa seorang balita rentan  terhadap  stunting  karena  berat  badan  dan  tinggi badannya  di  bawah  standar  tumbuh  kembang  anak.  Namun penilaian  ini  mengabaikan  faktor-faktor  lain  yang  juga mempengaruhi  seperti  kondisi  sosial  ekonomi,  gizi  ibu  saat hamil, penyakit pada bayi, dan asupan gizi yang kurang pada bayi  [5],  contohnya  apakah  balita  tersebut  berasal  dari keluarga dengan kondisi sosial ekonomi rendah atau apakah anak tersebut mengalami kekurangan gizi selama kehamilan. Di  wilayah  Kota  Timur  masih  ditemukan  keluarga  yang
Applying the Multi-Attribute Utility Theory to Determine Stunting Susceptibility Levels in Toddlers
141
berada dalam kondisi sosial ekonomi rendah, yang membatasi akses  mereka  terhadap  makanan  bergizi  dan  layanan kesehatan yang memadai, serta lingkungan yang meningkatkan resiko infeksi pada bayi. Tanpa mempertimbangkan  faktor-faktor  ini  dalam  mendiagnosis stunting,  proses  pengambilan  keputusan  menjadi  kurang efisien dan memungkinkan kesalahan dalam status anak balita yang  teridentifikasi  stunting  [6].  Selain  itu  belum  adanya sistem pendukung keputusan di Puskesmas Kota Timur dalam menentukan  kerentanan  stunting  pada  balita  dengan  kriteria lebih  dari  sekedar  menilai  tinggi  badan  dan  berat  badan. Sistem  pendukung  keputusan  dapat  mengolah  informasi dengan  menggunakan  algoritma  dan  model  prediktif  untuk memberikan penilaian serta rekomendasi yang sesuai dengan mengevaluasi berbagai alternative [7].
Beberapa  penelitian  terdahulu  menerapkan  sistem  yang membantu  membuat  keputusan  untuk  mengidentifikasi stunting  menggunakan  pendekatan  AHP  [8]  dengan  kriteria termasuk  layanan  pendukung  keputusan  terkait  kesehatan, gaya hidup sehat, pernikahan dini, kondisi geografis, pasokan makanan,  infeksi  penyakit,  asupan  nutrisi,  dan  pola  asuh anak. Metode SAW juga diterapkan dalam  mengidentifikasi stunting dengan kriteria yang digunakan berupa tinggi badan dan berat badan sesuai dengan usia (TB/U) dan (BB/U), berat badan menurut tinggi badan (BB/TB) dan indeks massa tubuh menurut usia (IMT/U)[5]. Kriteria yang sama juga dilakukan dengan  menerapkan  metode  PROMETHEE  [9].  Kriteria tersebut digunakan dengan menambahkan variabel usia, jenis kelamin  namun  tidak  menggunakan  BB/TB  pada penerapan dengan metode naïve bayes dalam mendeteksi stunting [10]. Peneliti lainnya mengidentifikasi stunting pada balita dengan merancang  sebuah  teknologi  sistem  pendukung  keputusan dengan  menerapkan  metode  MOORA  [11].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  riset  terkait  identifikasi  stunting  dapat digunakan dengan beberapa metode.
Dalam dunia  kesehatan,  informasi  yang  terkait  dengan diagnosis  sering  kali  tidak  pasti  atau  tidak  jelas,  sehingga harus  dinilai  untuk  membuat  diagnosis  yang  akurat  [12]. Metode  MAUT  (Multi  Attribute  Utility  Theory)  mampu menghitung ketidakpastian dalam data dengan memperkenalkan konsep utilitas [13]. Dalam metode MAUT, evaluasi akhir, v(x), dari suatu objek x, digambarkan sebagai bobot yang ditambahkan pada suatu nilai yang terkait dengan nilai  dimensi  tersebut  atau  nilai  utilitas  [14]. Nilai  utilitas yang  dibandingkan  dari  berbagai  alternatif  dapat  membantu dalam  memilih  solusi  atau  diagnosis  yang  sesuai  dengan kondisi gejala yang ada [15]. Metode MAUT memungkinkan penanganan beberapa kriteria dalam pengambilan keputusan untuk  diterapkan  pada  penelitian  ini  dalam  menentukan tingkat kerentanan stunting pada balita, dengan menambahkan  kriteria  kondisi  sosial  ekonomi,  gizi  ibu  saat hamil, kesakitan pada bayi, dan asupan gizi kurang pada bayi.
Mempertimbangkan hal tersebut maka tujuan penelitian ini merancang sistem  untuk  membantu  Puskesmas  Kota  Timur dalam  menentukan  tingkat  kerentanan  stunting  (gizi  buruk) pada balita menggunakan pendekatan metode MAUT (Multi
Attribute  Utility  Theory)  sehingga  diharapkan  kriteria pemeriksaan stunting dapat diperluas dengan mengintegrasikan berbagai faktor seperti berat badan, tinggi badan, kondisi sosial ekonomi keluarga, gizi ibu saat hamil, data  penyakit  balita  dan  asupan  gizi  pada  balita  untuk menghasilkan data diagnosa yang lebih akurat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan  penelitian  membantu  penulis  melaksanakan penelitan untuk mencapai tujuan dan hasil yang diharapkan, seperti disajikan pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Penelitian
1) Observasi. Melakukan  kunjungan  lapangan  di Puskesmas  Kecamatan  Kota  Timur  Kota  Gorontalo  dengan mengamati  situasi  atau  gejala  yang  menunjukkan  adanya potensi masalah stunting di wilayah tersebut serta bagaimana petugas  medis  melakukan  penentuan  kerentanan  stunting pada balita.
2) Identifikasi Masalah. Mengidentifikasi faktor-faktor yang  berkaitan  dengan  stunting  dan  permasalahan  yang ditemukan  selama  proses  penentuan  tingkat  kerentanan stunting, serta menetapkan tujuan penelitian.
3) Studi  Literatur. Mengumpulkan  informasi  dan pengetahuan yang relevan dengan penelitian terkait  stunting untuk  memahami  penyebab,  dan  faktor  resiko  stunting, mengkaji  studi-studi  yang  menerapkan  metode  Multi Atributte  Utility  Theory  (MAUT)  dalam  konteks  kesehatan atau kerentanan .
4) Pengumpulan  Data. Mengumpulkan  data  yang diperlukan  untuk  menganalisis  tingkat  kerentanan  stunting dengan melakukan survey, wawancara petugas medis terkait bagaimana  penentuan  tingkat  kerentanan  stunting  yang selama ini dilakukan dan pengumpulan dokumen atau catatan internal berupa:
 Data klinis : melibatkan pengukuran tinggi badan dan berat badan balita yang dilakukan oleh tenaga medis di Puskesmas Kota Timur. Data ini dibandingkan dengan standar  pertumbuhan  anak  untuk  menentukan  apakah seorang balita memiliki resiko stunting.
 Data  sosio-ekonomi  :  dikumpulkan  untuk  memahami pengaruhnya terhadap resiko stunting berupa informasi mengenai    kondisi  sosial  ekonomi  keluarga  balita, seperti pendapatan keluarga, pekerjaan orang tua, dan akses terhadap layanan kesehatan.

## 142
 Data  kesehatan  :  informasi  tentang  riwayat  kesehatan balita,  termasuk  penyakit  yang  pernah  dialami, imunisasi dan kesehatan ibu saat hamil
 Data gizi ibu dan balita : mengumpulkan data mengenai asupan gizi selama kehamilan dan nutrisi yang diterima oleh balita setelah lahir, seperti informasi tentang pola makan,  konsumsi  vitamin,  dan  mineral  serta  sumber protein hewani.
Adapun  nilai  yang  biasanya  digunakan  oleh  para  ahli kesehatan  dalam  menentukan  status  gizi  seorang  anak berdasarkan standar deviasi dan simpang baku rujukan status gizi[16] yaitu:
Zscore = nilai pengukuran − nilai median baku rujukan nilai simpang baku rujukan
(1)
Contoh perhitungan untuk nilai Z-score dari anak laki-laki dengan tinggi badan (TB) 90 cm dan umur 26 bulan. Anak 26 Bulan memiliki nilai Standar Deviasi (SD) sebagai berikut:
Median = 88,8
-1 SD = 85,6 +1 SD = 92
Standar deviasi tinggi badan untuk anak laki-laki menurut umur  24-34  bulan  berdasarkan  Keputusan  Kementerian Kesehatan Nomor 2 tahun 2020[17] disajikan pada Tabel 1 :
TABEL I S TANDAR T INGGI B ADAN S ESUAI U SIA (TB/U) U NTUK A NAK L AKI -L AKI U SIA 24-30 B ULAN
Umur (bulan) Panjang Badan (cm) -3 SD -2 SD -1 SD Median  +1 SD  +2 SD  +3 SD 24* 78.0 81.0 84.1 87.1 90.2 93.2 96.3 25 78.6 81.7 84.9 88.0 91.1 94.2 97.3 26 79.3 82.5 85.6 88.8 92.0 95.2 98.3 27 79.9 83.1 86.4 89.6 92.9 96.1 99.3 28 80.5 83.8 87.1 90.4 93.7 97.0 100.3 29 81.1 84.5 87.8 91.2 94.5 97.9 101.2 30 81.7 85.1 88.5 91.9 95.3 98.7 102.1 31 82.3 85.7 89.2 92.7 96.1 99.6 103.0 32 82.8 86.4 89.9 93.4 96.9 100.4 103.9 33 83.4 86.9 90.5 94.1 97.6 101.2 104.8 34 83.9 87.5 91.1 94.8 98.4 102.0 105.6 10(* Pengukuran tinggi badan dengan posisi berdiri) Jika TB/PB anak  <  Median maka; Zscore = TB anak − TB Median TB Median − (−1SD) (2)
Jika TB/PB anak >  Median maka;
Zscore = TB anak − TB Median (+1SD) − TB Median (3)
Berdasarkan  rumus  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  tinggi badan (TB) anak tersebut > median maka:
Z-score  = 90 − 88,8 92 − 88.8 = 0,375 atau dibulatkan menjadi 0,38
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  status  gizi  anak tersebut  dalam  keadaan  normal  berdasarkan  klasifikasi Z-score  TB/PB  menurut  umur  berdasarkan  KEPMENKES Nomor 2 Tahun 2020[18] seperti pada Tabel 2.
TABEL II K LASIFIKASI Z-S CORE T B /P B M ENURUT U MUR Status Gizi Z-Score Sangat Pendek (Severely Stunted) <-3 SD Pendek (Stunted) -3 SD sd <-2 SD Normal -2 SD sd + 3 SD Tinggi >+3 SD
Data-data  yang  dikumpulkan  nantinya  akan  dianalisis untuk  menentukan  tingkat  kerentanan  stunting  berdasarkan kriteria  yang  relevan  dalam  penilaian  kerentanan  dengan metode  MAUT  untuk  membantu  dalam  mengidentifikasi alternative [18].

## 5) Metode MAUT
Metode  MAUT  mengkonversi  beberapa  preferensi menjadi  nilai  numerik  pada  skala  0-1.  Skala  0  mewakili pilihan  terburuk  dan  skala  1  mewakili  pilihan  terbaik[19]. Untuk memperoleh nilai dalam skala 0-1 akan menggunakan normalisasi dengan persamaan berikut ini:
U (x) = x − xi − xi + − xi − (4)
Dimana: U (x) =  nilai utility alternatif ke- x x     =  nilai alternatif ke-x di setiap kriteria 𝑥𝑖 − = nilai minimum dari alternatif ke-x di setiap  kriteria 𝑥𝑖 + =   nilai maksimum dari alternatif ke-x di setiap   kriteria
Hasil  akhirnya  berupa  nilai  yang  nantinya  ditentukan rentan atau tidak rentan yang diperoleh dengan penjumlahan dari  perkalian  normalisasi  nilai  alternatif  dengan  bobot preferensi setiap kriteria, melalui rumus berikut ini:
V(x) = ∑ W i V i (x) n i=1 (5)
Dimana 𝑉 𝑖 (𝑥) merupakan bobot normalisasi alternatif atau nilai  evaluasi  dari  alternatif  ke  i  dan 𝑊 𝑖 merupakan  bobot preferensi  kriteria  sedangkan  n  merupakan  jumlah  elemen. Total dari bobot adalah 1.
Langkah-langkah  dalam  metode  MAUT  yaitu  sebagai berikut:
a) Menentukan kriteria dan bobot preferensi kriteria
b) Menentukan indeks penilaian masing-masing kriteria
c) Mendata alternatif yang akan dievaluasi dengan menilai berdasarkan indeks penilaian kriteria
d) Menghitung normalisasi masing-masing alternatif sesuai kriteria
e) Mengalikan  nilai  utility  dengan  bobot  kriteria  untuk menentukan nilai evaluasi dari masing-masing alternatif.
Metode Multi-Attribute Utility Theory memiliki kelebihan yaitu dapat mengetahui dengan cepat tentang status akhir atau
Applying the Multi-Attribute Utility Theory to Determine Stunting Susceptibility Levels in Toddlers
hasil  serta  dapat  memberikan  alternatif  terbaik  dengan  hasil terbaik    dan  kekurangannya  yaitu  range  nilai  pada  variabel masih bersifat pada penentuan bobot [20].
6) Implementasi  Sistem. Mengimplementasikan  hasil analisis dengan metode MAUT ke dalam sistem berbasis web yang  menampilkan  tingkat  kerentanan  stunting  pada  balita yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  oleh tenaga medis.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Analisis data  dalam  mengidentifikasi stunting pada balita berdasarkan  langkah-langkah  dalam  metode  MAUT. Menentukan  kriteria  dan  bobot  kriteria.  Bobot  preferensi kriteria  ditentukan  oleh  ahli  atau  berdasarkan  analisis prioritas.  Bobot  preferensi  memberikan  panduan  dalam menilai dan memprioritaskan faktor-faktor yang mempengaruhi rentan stunting,   seperti pada pada Tabel 3.
TABEL III K RITERIA P ENILAIAN Kode Kriteria Bobot C1 Kondisi sosial ekonomi 0.25 C2 Gizi ibu saat hamil 0.3 C3 Kesakitan pada bayi 0.3 C4 Asupan gizi kurang pada bayi 0.15
C1;  menilai  tingkat  kesejahteraan  ekonomi  dan  sosial keluarga  balita,  seperti  kondisi  sosial,  pendapatan  dan pekerjaan  orang  tua,  dan  akses  terhadap  layanan  kesehatan. Kondisi  sosial  ekonomi  yang  baik  seringkali  berhubungan dengan akses yang lebih baik terhadap perawatan  kesehatan dan gizi, yang berpengaruh pada resiko stunting pada balita. Kondisi  sosial  ekonomi  dengan  bobot  25%  atau  0.25 menunjukkan  bahwa  faktor  ekonomi  memiliki  pengaruh signifikan terhadap rentan stunting.
C2;  menilai  status  gizi  dan  pola  makan  ibu  selama kehamilan,  termasuk  asupan  nutrisi  penting  dan  suplemen. Nutrisi  ibu  selama  kehamilan  sangat  penting  untuk perkembangan  janin.  Kekurangan  gizi  pada  ibu  dapat berdampak pada berat badan lahir rendah dan resiko stunting. Gizi  ibu  selama  kehamilan  diberikan  bobot  30%  atau  03, karena nutrisi ibu secara langsung mempengaruhi perkembangan janin dan kondisi kesehatan bayi setelah lahir.
C3;  menilai  kondisi  kesehatan  pada  balita,  meliputi frekuensi sakit dan tingkat penyakit yang diderita dan respon terhadap  pengobatan.  Tingkat  kesakitan  yang  tinggi  dapat menunjukkan  masalah  kesehatan  yang  dapat  mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan normal. Kesakitan pada bayi juga  dengan  bobot  30%  menekankan  pentingnya  kesehatan bayi dalam penentuan rentan stunting.
C4;  menilai apakah asupan  gizi  yang diterima cukup  dan seimbang  sesuai  kebutuhannya.  Asupan  gizi  yang  buruk terutama  pada  periode  pertumbuhan,  dapat  menyebabkan gangguan  perkembangan  dan  peningkatan  resiko  stunting.  . Asupan gizi kurang pada bayi diberikan bobot 15% atau 0.15 yang  meskipun  penting,  dinilai  sedikit  kurang  krusial dibandingkan dengan gizi ibu dan kesakitan pada bayi.
Tahap selanjutnya menentukan indeks penilaian masing- masing kriteria, sepert pada tabel 4.
TABEL IV I NDEKS P ENILAIAN
Rentang Nilai Kriteria Kriteria Penilaian 0 – 0.95 C1 Sangat Rendah : akses  layanan  kesehatan  terbatas,  pendapatan orang tua rendah C2 Sangat Buruk : asupan makanan tidak mencukupi, kekurangan vitamin  dan  mineral,  resiko  komplikasi kesehatan yang tinggi, perlu intervensi nutrisi yang mendesak dan pemantauan medis intensif
C3 Tinggi : gangguan  kesehatan  atau  resiko  penyakit serius,  cacat  yang  signifikan  atau  komplikasi
yang berat C4 Sangat Rendah : kekurangan  gizi  parah,  dan  resiko  gangguan pertumbuhan dan perkembangan 1.05 – 4.95 C1 Cukup Baik : Akses layanan terbatas, pendapatan cukup C2 Cukup baik : tidak  secara  rutin  mengkonsumsi  suplemen,
tidak teratur pemantauan kesehatan, kemungkinan  resiko  komplikasi  ada  namun dapat dikendalikan C3 Rendah : masalah kesehatan yang memerlukan perhatian  tapi  dapat  ditangani,  resiko  cacat atau komplikasi
C4 Cukup Rendah : asupan  giji  tidak  optimal,  adanya  tantangan dalam pemberian makanan secara konsisten 5.05 - 9.95 C1 Sangat Baik : akses  layanan  kesehatan  mudah,  pendapatan orang tua tinggi C2 Sangat Baik asupan makanan bergizi mencukupi, mengkonsumsi suplemen yang direkomendasikan oleh tenaga medis,
pemantauan  kesehatan  penilaian  gizi  berkala, resiko komplikasi kesehatan dapat diminimalkan C3 Sangat Rendah :
Kesehatan baik, perkembangan normal,  akses terhadap perawatan medis yang memadai C4
Sangat Baik : akses  makanan  mencukupi,  kecukupan  gizi, dan  dukungan  untuk  pertumbuhan  dan perkembangan yang sehat
Selanjutnya  mendata  alternatif  (balita)  yang  akan dievaluasi  dengan  menilai  berdasarkan  indeks  penilaian kriteria pada Tabel 4. Nama alternatif dan penilaian alternatif ditunjukkan pada Tabel 5.
TABEL V D ATA A LTERNATIF
Kode Nama Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Daffa Djama 6.25 7.71 7.88 3.28 A2 Zayan 5.42 9 9 3.75 A3 Arbi 0 0 0.56 0.23 A4 Manaf 2.92 5.14 0 0 A5 Aisyah 2.92 0 1.69 1.41
144
Pada  Tabel  5  untuk  nilai  maksimum  dan  nilai  minimum masing-masing  kriteria  dimana  C1  yang  menunjukkan penilaian kondisi sosial ekonomi untuk alternatif A1 dengan nilai 6.25 memiliki kondisi sosial ekonomi yang dinilai sangat baik, dan A3 dengan nilai 0 memiliki kondisi sosial ekonomi yang sangat rendah. Kriteria C2 yang menunjukkan penilaian gizi ibu saat hamil untuk alternatif A2 dengan nilai 9 memiliki status gizi ibu hamil yang sangat baik dan A5 dengan nilai 0 memiliki status gizi ibu hamil yang sangat buruk. Kriteria C3 yang  menunjukkan  tingkat  kesakitan  pada  bayi  untuk alternatif  A1  dengan  nilai  7.88  memiliki  tingkat  kesakitan yang sangat rendah, dan A4 dengan nilai 0 memiliki tingkat kesakitan  yang  tinggi.  Kriteria  C4  yang  menunjukkan penilaian asupan  gizi pada bayi  untuk alternatif,  A2 dengan nilai 3.75 memiliki asupan gizi yang dinilai cukup rendah dan A3 dengan nilai 0,23 memiliki asupan gizi yang dinilai sangat rendah.
Berikutnya proses  normalisasi  yang dihitung berdasarkan rumus normalisasi matriks contohnya untuk Alternatif 1 (A1) pada  masing-masing  kriteria  seperti  pada 𝐴1| 1 memperoleh normalisasi  matriks  dengan  nilai  1,  nilai  ini  diperoleh  dari perhitungan nilai alternatif dari kriteria C1 (𝑥 ) yaitu 6.25 yang dikurangi nilai minimum C1 ( 𝑥𝑖 − ) yaitu 0, kemudian dibagi dengan    nilai  maksimum  ( 𝑥𝑖 + )  C1  yang  dikurangi  dengan nilai  minimum  C1  yaitu  0,  dan  seterusnya  untuk  kriteria lainnya sehingga hasil untuk alternatif A1 pada C1 hingga C4 perhitungan normalisasi sebagai berikut:
𝐴1| 1 = 6.25 − 0 6.25 − 0 = 1
𝐴1| 2 = 7.71 − 0 9 − 0 = 0.8566
𝐴1| 3 = 7.88 − 0 9 − 0 = 0.8755 𝐴1| 4 = 3.28 − 0 3,75 − 0 = 0,8746
Tahapan yang sama untuk perhitungan normalisasi A2 sampai dengan A5, sehingga hasil normalisasi matriks untuk masing- masing kriteria dari alternatif seperti pada Tabel 6.
TABEL VI H ASIL N ORMALISASI M ATRIKS
Selanjutnya  untuk  hasil  normalisasi  matriks  dilakukan perkalian dengan bobot preferensi masing-masing kriteria C1 dengan  bobot  0.25,  C2  bobot  0.3,  C3  bobot  0.3,  dan  C4 dengan  bobot  0.15.  contoh  untuk  perhitungan  hasil  evaluasi A1 yaitu:
A1  = (1 𝑥 0.25) + (0.8566 𝑥 0.3) + (0.8755 𝑥 0.3) +   (0.8746 𝑥 0.15) = 0.25 + 0.256 + 0.263 + 0.131 = 0.9
Tahapan  yang  sama  untuk  perhitungan  dengan  alternatif A2  sampai  A5  sehingga  nilai  evaluasinya  seperti  pada Tabel 7.
TABEL VII H ASIL E VALUASI Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 Nilai Evaluasi Hasil Penentuan A1 0.25 0.256 0.263 0.131 0.9 Tidak Rentan A2 0.216 0.3 0.3 0.15 0.966 Tidak Rentan A3 0 0 0.019 0.009 0.028 Rentan A4 0.117 0.171 0 0 0.288 Rentan A5 0.117 0 0.056 0.056 0.229 Rentan
Berdasarkan  Tabel  7  bahwa  yang  dikategorikan  rentan stunting  adalah  A3  dengan  nilai  evaluasi  0.028,  A4  dengan nilai  0.288  dan  A5  dengan  nilai  0.229,  sedangkan  yang dikategorikan tidak rentan stunting adalah A1 dengan nilai 0.9 dan A2 dengan nilai 0.966.
Penerapan  metode  MAUT  dengan  kriteria  dan  data alternatif  yang  sama  untuk  menentukan  tingkat  kerentanan stunting pada balita diimplementasikan pada sistem berbasis web  dimulai  dengan  menginput  kriteria,  menentukan  bobot pereferensi kriteria dan indeks penilaian, serta mendata balita sebagai  alternatif  dan  menilai  berdasarkan  indeks  penilaian kriteria  yang  kemudian  untuk  perhitungan  normalisasi  dan hasil  evaluasi  di  proses  oleh  sistem.  Sistem  hasil  evaluasi dengan  nilai  utility  seperti  pada  gambar  terlampir  yaitu Gambar  2  yang  menunjukkan  bahwa  balita  yang teridentifikasi rentan stunting adalah Arbi (A3), Manaf (A4) dan  Aisyah  (A5),  dan  balita  yang  tidak  rentan  stunting  atas nama Daffa Djama (A1) dan Zayan (A2).

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  bahwa metode  MAUT  mampu  memberikan  rekomendasi  dan  hasil diagnosis  yang  lebih  akurat  dengan  mengintegrasikan berbagai faktor penentu kerentanan stunting pada balita, Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  ketiga  balita  dikategorikan rentan  terhadap  stunting  yaitu  atas  nama  Arbi  dengan  nilai evaluasi 0.028, Manaf dengan nilai 0.288 dan Aisyah dengan nilai 0.299, sedangkan kedua balita dikategorikan tidak rentan terhadap  stunting  yaitu  Daffa  Djama  dengan  nilai  0.9  dan Zayan dengan nilai 0.966. Oleh karena itu penerapan metode MAUT  pada  sistem  berbasis  web  dapat  digunakan  oleh petugas medis di Puskesmas Kota Timur untuk mempermudah  dalam  menentukan  diagnosis  kerentanan stunting pada balita.
Alt C1
C2 C3 C4 A1 1 0.8566 0.8755 0.8746 A2 0.867 1 1 1 A3 0 0 0.0625 0.0625 A4 0.467 0.571 0 0 A5 0.467 0 0.1875 0.375
e-ISSN: 2548-6861
Applying the Multi-Attribute Utility Theory to Determine Stunting Susceptibility Levels in Toddlers
Gambar 2. Hasil Sistem Evaluasi
D AFTAR P USTAKA
[1] N. L. Rohmatika, B. A. Azhali, and H. Garna, “Hubungan Stunting dengan  Kerentanan  Penyakit  pada  Anak  Usia  1  –  5  Tahun  di  Desa Panyirapan  Kecamatan  Soreang  Kabupaten  Bandung,” J.  Integr. Kesehat. Sains Online , vol. 2, no. 1, pp. 76–80, 2019.
[2] Rokom,  “Ini  Penyebab  Stunting  Pada  Anak,”  Sehat  Negeriku. [Online]. Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20180524/4125980/p enyebab-stunting-anak/
[3] S.  E. Martina and R.  Siregar,  “Deteksi  Dini  Stunting  Dalam  Upaya Pencegahan  Stunting  Pada  Balita  Di  Desa  Durin  Tonggal,  Pancur Batu, Sumatera Utara,” J. Abdimas Mutiara , vol. 1, no. 1, pp. 42–47, 2020.
[4] E.  Setiawan,  R.  Machmud,  and  M.  Masrul,  “Faktor-faktor  yang berhubungan dengan kejadian stunting pada anak usia 24-59 bulan di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Andalas  Kecamatan  Padang  Timur  Kota padang Tahun 2018,” J. Kesehat. Andalas , vol. 7, no. 2, pp. 275–284, 2018.
[5] N.  Retnowati,  R.  N.  Karimah,  and  R.  A.  Sutantio,  “Pelatihan  Dan Konseling  Gizi  Bagi  Ibu  Hamil  Pada  Rumah  Rumpi  Sehat  Sebagai Upaya  Mencegah  Terjadinya  Stunting  Anak  Di  Wilayah  Kecamatan Sumbersari  Kabupaten  Jember,” Semin.  Nas.  Has.  Pengabdi.  Masy. dan Penelit. Pranata Lab. , pp. 150–155, 2019.
[6] M.  A.  Jihad  Plaza  R,  H.  Haliq,  and C.  Irawan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Balita  Teridentifikasi  Stunting  Menggunakan  Metode Saw,” J.  Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  19–32,  2022,  doi: 10.30873/ji.v22i1.3157.
[7] T. Limbong, Sistem Pendukung Keputusan: Metode dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] J.  Saragih  and  A.  Simangunsong,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchi  Process  (AHP)  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kerentanan Stunting (Gizi Buruk) Desa Di Kecamatan Juhar,” J. Nas. Komputasi dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  331–339,  2021,  doi: 10.32672/jnkti.v4i5.3389.
[9] V. Hayon, “Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Balita Stunting Menggunakan Metode Promethee,” HOAQ (High Educ. Organ. Arch. Qual.    J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  28–37,  2023,  doi: 10.52972/hoaq.vol14no1.p28-37.
[10]  N.  Nuratika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendeteksi  Stunting
dengan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Website,”  Politeknik  Negeri Bengkalis, Riau, 2022.
[11]  G.  Riadhi  and  S.  Anardani,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kondisi  Stunting  Dengan  Metode  Moora,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , pp. 157–166, 2023.
[12]  G. S. Parnell and S. N. Tani, Foundations of Decision Analysis . 2013. doi: 10.1002/9781118515853.ch3.
[13]  H.  C.  Sox,  M.  C.  Higgins,  and  D.  K.  Owens, Medical  Decision Making, Second Edition , Second Edi. UK: John Willey & Sons, Ltd., 2013.
[14]  N.  Hadinata,  “Implementasi  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan Penerima Kredit,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 87–92, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.562.
[15]  M.  A.  Amri,  H.  Hafizan,  T.  P. Ramadhana,  R.  Winanjaya,  and  J.  T. Hardinata, “Penerapan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Pewarna Rambut,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , pp. 599–602, 2021.
[16]  A.  Rizka, Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  untuk Pemilihan Produk Terlaris . Medan: Tahta Media Group, 2023.
[17]  Menteri  Kesehatan  RI, Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2020 Tentang Standar Antropometri Anak .
2020. [Online]. Available: http://journal.um-
surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/2203
[18]  Z. Allah Bukhsh, I. Stipanovic, G. Klanker, A. O’ Connor, and A. G. Doree,  “Network  level  bridges  maintenance  planning  using  Multi- Attribute Utility Theory,” Struct. Infrastruct. Eng. , vol. 15, no. 7, pp. 872–885, 2019, doi: 10.1080/15732479.2017.1414858.
[19]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, and M. Mesran, “Implementasi Metode MAUT  Dalam  Menentukan  Prioritas  Produk  Unggulan  Daerah Dengan  Menerapkan  Pembobotan  ROC,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 452–460, 2022, doi:
10.47065/josyc.v3i4.2216.
[20]  D.  Safitri,  H.  K.  Siradjudin,  and  Rosihan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Mobil  Baru  Dengan  Menggunakan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut),” JUKOMIKA  (Jurnal  Ilmu Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  85–92,  2021,  doi: 10.54650/jukomika.v6i1.503.