## Deteksi Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Fuzzy Logic (Studi Kasus Puskesmas Kecamatan Semidang Alas Kabupaten Seluma)
Yuza Reswan 1 , Yulia Darnita 2 , A.R Walad Mahfuzhi 3 , Yonaldo Putra 4
1 yuzareswan@umb.ac.id , 2 yuliadarnita@umb.ac.id , 3 walad@umb.ac.id , 4 putrayonaldopajarbulan@gmail.com 1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract - Nutrition  plays  a  crucial  role  in  maintaining  health and  well-being throughout the  life cycle,  especially  in toddlers. Malnutrition  can  affect  the  physical  growth,  intelligence,  and productivity  of  children.  Factors  such  as  economic  conditions, parental  attention,  and  unsupportive  environments  can contribute  to  cases  of  malnutrition  in  toddlers.  Suboptimal monitoring  of toddler  development  can increase  the  prevalence of  malnutrition  cases.  This  research  aims  to  develop  a  Fuzzy Logic-based  Decision  Support  System  (DSS)  application  to detect  malnutrition  in  toddlers,  with  a  focus  on  the  Semidang Alas  Community  Health  Center  in  Seluma  Regency.  This  study discusses  variables  for  assessing  malnutrition  in  toddlers, applies  the  Fuzzy  Logic  method  to  detect  these  conditions,  and designs an application to diagnose malnutrition in toddlers. The research also includes community education on weight changes in  malnourished  toddlers  and  general  nutritional  status, providing  input  to  improve  services  for  malnourished  toddlers. Assessment  criteria  involve  the  child's  weight,  height,  and  age, using  Fuzzy  Logic  and  DSS  Application  for  data  processing. Information handling related to malnutrition is limited to visible symptoms.  Software  development  focuses  on  recognizing malnutrition diagnoses in children aged 0-5 years. A case study was conducted at the Semidang Alas Community Health Center using direct observation, nurse/midwife interviews, questionnaires,  and  literature  reviews.  System  needs  analysis used  the  Fuzzy  Sugeno  method.  The  malnutrition  detection application  was  successfully  built using  Fuzzy  Logic,  providing detection  results  based  on  age,  weight,  and  height.  The defuzzification process produced detection values as a reference for  further  treatment.  Application  development  involved  both display  and  data  aspects,  with  testing  conducted  with  relevant parties  to  ensure  the  accuracy  of  detection  results.  User criticisms  and  suggestions  provided  valuable  input  for  the improvement and development of this application.
Keywords: Malnutrition, Decision Support System, Fuzzy Logic.
Intisari- Gizi  memiliki peran  krusial  dalam  menjaga  kesehatan dan  kesejahteraan  sepanjang  siklus  kehidupan,  terutama  pada balita.  Gizi  buruk  dapat  memengaruhi  pertumbuhan  fisik, kecerdasan,  dan  produktivitas  anak.  Faktor-faktor  seperti kondisi  ekonomi,  perhatian  orang  tua,  dan  lingkungan  yang tidak  mendukung  dapat  menyebabkan  kasus  gizi  buruk  pada balita.  Kurang  optimalnya  pemantauan  tumbuh  kembang  balita dapat  meningkatkan  prevalensi  kasus  gizi  buruk.  Penelitian  ini bertujuan  mengembangkan  aplikasi  Decision  Support  System (DSS)  berbasis  Fuzzy  Logic  untuk  mendeteksi  gizi  buruk  pada balita, dengan fokus pada Puskesmas Semidang Alas Kabupaten Seluma.Studi  ini  membahas  variable  penilaian  gizi  buruk  pada balita,  menerapkan  metode  Fuzzy  Logic  dalam  mendeteksi kondisi  tersebut,  dan  merancang  aplikasi  untuk  mendiagnosa penyakit  gizi  buruk  pada  balita.  Penelitian  juga  mencakup
penyuluhan  kepada  masyarakat  mengenai  perubahan  berat badan  pada  balita  gizi  buruk  dan  status  gizi  secara  umum, dengan  memberikan  masukan  untuk  meningkatkan  pelayanan terhadap  balita  yang  mengalami  gizi  buruk.  Kriteria  penilaian melibatkan  berat  badan,  tinggi  badan,  dan  umur  anak,  dengan metode  Fuzzy  Logic  dan  Aplikasi  DSS  untuk  pengolahan  data. Penanganan  informasi  terkait  gizi  buruk  terbatas  pada  tanda gejala  yang  tampak.  Pembuatan  perangkat  lunak  difokuskan pada pengenalan diagnose gizi buruk pada balita usia 0-5 tahun. Studi  kasus  dilakukan  di  Puskesmas  Semidang  Alas  dengan metode observasi langsung, wawancara perawat/bidan, kuesioner,  dan  studi  kepustakaan.  Analisis  kebutuhan  sistem menggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno.  Aplikasi  deteksi  gizi buruk berhasil dibangun dengan Fuzzy Logic, memberikan hasil deteksi  berdasarkan  usia,  berat  badan,  dan  tinggi  badan.  Proses defuzzifikasi  menghasilkan  nilai  deteksi  sebagai  acuan penanganan  lebih  lanjut.  Pengembangan  aplikasi  melibatkan aspek  tampilan  dan  data,  serta  pengujian  dengan  pihak  terkait untuk  memastikan  keakuratan  hasil  deteksi.  Kritik  dan  saran pengguna  menjadi  masukan  berharga  untuk  perbaikan  dan pengembangan aplikasi ini .

## I. PENDAHULUAN
Komponen penting dari kesehatan dan kesejahteraan  di  setiap  tahap  kehidupan  adalah  nutrisi. Mengenai  dampak  gangguan  gizi,  seperti  kekurangan gizi,  terhadap  kesehatan  individu  dan  masyarakat. Makanan  yang  tidak  memadai  dapat  menyebabkan gangguan  pertumbuhan  fisik,  berdampak  pada  IQ  dan produktivitas  anak-anak,  dan  menurunkan  status  gizi mereka.  Mengukur  akurasi  dan  tanda-tanda  malnutrisi sangat  penting  untuk  menilai  status  gizi  untuk mempercepat  pengobatan.  Nutrisi  balita  dan  perhatian orang  tua  berdampak  pada  perkembangan  anak  di kemudian hari.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  orang tua  untuk  mengawasi  status  gizi  balita  mereka  adalah melalui  teknik  penilaian  gizi.  Keadaan  tubuh  akibat mengkonsumsi makanan dan nutrisi disebut sebagai status gizi.  Untuk  beberapa  balita,  diet  seimbang  dan  nutrisi yang  tidak  memadai  adalah  hal  biasa.  Balita  yang  tidak diberi  makan  sesuai  kebutuhan  nutrisinya  menjadi penyebabnya [1][2][3].
Adapun  faktor  penyebab  gizi  buruk  pada  Balita yaitu  di  antaranya  karena  faktor  ekonomi,  kurangnya perhatian  orang  tua,  dan  tempat  yang  kurang  baik  untuk
anak-anak,  dan  jarak  untuk  pengobatan  pada  ahli  gigi jauh.  Mengingat  bahwa  nutrisi  mempengaruhi  faktor kecerdasan  dan  pertumbuhan  dan  perkembangan,  balita sangat  penting  untuk  diet  seimbang.  Tanpa  berkonsultasi dengan ahli, orang tua sering berasumsi bahwa status gizi anak-anak mereka baik; Akibatnya, balita sering memiliki status  gizi  yang  buruk  dan  mengalami  keterlambatan penanganan [4][5].
Mengingat  kasus  saat  ini,  sangat  penting  bahwa status  gizi  anak-anak  ditentukan.  Dalam  makalah  ini, sebuah aplikasi dikembangkan untuk membantu mendiagnosis  status  gizi  anak.  Secara  spesifik,  metode Fuzzy  Logic  digunakan  untuk  memberikan  diagnosis berupa  informasi  keputusan,  dengan  fokus  pada  deteksi status  malnutrisi  pada  anak  balita.  Ada  banyak  contoh kekurangan  gizi  di  lapangan  sebagai  akibat  dari penggunaan  sistem  pemantauan  yang  tidak  memadai untuk  pertumbuhan  dan  perkembangan  balita,  yang membuatnya sulit untuk mengawasi kesehatan anak-anak. Masalah  ini  diselesaikan  dengan  mengembangkan aplikasi  untuk  sistem  Pendukung  Keputusan  untuk mengidentifikasi kekurangan gizi balita. adalah komponen  dari  sistem  berbasis  pengetahuan  organisasi atau  perusahaan,  yang  merupakan  sistem  informasi berbasis  komputer  yang  membantu  dalam  pengambilan keputusan  [6].  Aplikasi ini akan  membantu  semua  orang tua  dalam  menentukan  secara  mandiri  jenis  malnutrisi yang dialami anak-anak mereka. Untuk mengklasifikasikan  data  deteksi  malnutrisi  pada  balita, peneliti menggunakan pendekatan Fuzzy Logic. Pemetaan ruang  input  ke  dalam  ruang  output  adalah  tujuan  dari metode Fuzzy Logicyai-tu. untuk menggunakan perhitungan  skor  Z  untuk  mengkategorikan  status  gizi balita.  Berat  badan  menurut  umur,  tinggi  badan  menurut umur,  dan  berat  badan  menurut  tinggi  badan  adalah indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Logika fuzzy  digunakan  dalam  metode  evaluasi  kepastian  status gizi agar  lebih  baik  menentukan  status  gizi  balita  beserta nilai  derajat  keanggotaan.  Para  peneliti  menggunakan metode  Fuzzy  Logic  karena,  jika  dibandingkan  dengan metode  alternatif,  metode  ini  lebih  efektif  dalam mendeteksi kekurangan gizi, terutama pada balita [7][8].
Sebelumnya pada tahun 2020 Yussy Witdhayanti dengan  Untuk  melakukan  penelitian  tentang  penggunaan algoritma  genetika  dalam  penyusunan  menu,  setiap  jenis MA-KANAN dikodekan ke dalam bentuk numerik, yang kemudian  dirangkai  menjadi  string.  Setelah  itu,  proses regenerasi  digunakan,  bersama  dengan  perhitungan  biaya kebugaran untuk memilih gen yang paling kreatif. Produk yang  dihasilkan adalah  pengaturan  menu  sarapan,  makan siang,  dan  makan  malam  dengan  kombinasi  bahan  yang dipilih dengan cermat. Ketika ukuran populasi meningkat, hasil terbaik diperoleh berdasarkan temuan uji coba ketika parameter input diubah [9].
Tahun 2021 Randy Pradana yang mengkhususkan  sasaran  objeknya  kepada  bayi    saja, sistem  tersebut  dibangun  berbasis  web.  Fuzzy  sugeno adalah  metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan perangkat  lunak,  di  mana  aturan  disajikan  sebagai pernyataan  IF-THEN.  Analisis  kebenaran  Fuzzy  Sugeno menghasilkan  standar  ideal  58%  dalam  hal  menghitung energi,  lemak,  dan  karbohidrat.  Sementara  itu,  fuzzy
sugeno  memiliki  analisis  kebenaran dengan  standar  ideal 86%  untuk  menentukan  kebutuhan  protein.  Pengujian fuzzy  sugeno  dalam  sistem  mengungkapkan  bahwa hasilnya hampir sesuai dengan kebutuhan ideal, sehingga metode  fuzzy  sugeno  dapat  digunakan  sebagai  alternatif untuk  menentukan  kebutuhan  energi,  protein, lemak,  dan karbohidrat berdasarkan status gizi balita [10].
Alamsyah  tahun  2021  Cobalah  untuk  mencari tahu kebutuhan energi harian pasien. Fungsi keanggotaan segitiga,  linier  ke  atas,  dan  linier  ke  bawah  digunakan untuk membangun himpunan fuzzy. Mengingat perkiraan dan teknik yang berguna untuk memperkirakan kebutuhan kalori, koefisien masing-masing variabel dalam persamaan  linier  diturunkan.  Jumlah aturan  dalam  sistem ini adalah 44. Hasil tes menunjukkan bahwa kemampuan sistem  untuk  menentukan  perkiraan  kebutuhan  energi harian pasien untuk berbagai kondisi [11].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Gizi
Gizi  adalah  ilmu  yang  mempelajari  segala sesuatu  tentang  makanan  dan  hubunganya  dengan kesehatan optimal.Sedangkan menurut WHO menyatakan  bahwa  gizi  adalah  pilar  utama  dari kesehatan  dan  kesejahteraan  sepanjang  siklus kehidupan.  Sejak  janin  dalam  kandungan,  bayi, balita,  anak,  remaja,  dewasa,  dan  usia  lanjut, makanan  yang  memenuhi  syarat  gizi  merupakan kebutuhan utama untuk pertahanan hidup, pertumbuhan  fisik,  perkembangan  mental,  prestasi kerja,  kesehatan  dan  kesejahteraan  (Soekirman, 2019).

## Status Gizi
Status  gizi  adalah  keadaan  tubuh  sebagai akibat  konsumsi  makanan  dan  penggunaaan  zat-zat gizi.  (Almatsier,  2019).  Status  gizi  balita  perlu mendapat  perhatian  dari  orang  tua.  Status  gizi digunakan untuk mengetahui kesehatan anak. Secara umum  status  gizi  lebih  dapat  dibagi  menjadi  lima kategori  yaitu:  status  gizi  lebih,  status  gizi  baik, status  gizi  sedang,  status  gizi  kurang,status  gizi buruk. Status gizi optimal menurut Almatsier (2019) adalah  keseimbangan  antara  asupan  zat  gizi  dengan kebutuhan zat gizi (Almatsier, 2019).
Himpunan Fuzzy Pada
himpunan tegas( crips ),nilai keanggotaan suatu item x  dalam suatu himpunan  A, yang  sering  di  tulis  dengan  µ[x]  memiliki  dua kemungkian, yaitu :
a. Satu  (1),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  menjadi anggota dalam suatu himpunan
b. Nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Pemakain  himpunan crips terkadang  tidak adil,  adanya  perubahan  kecil  saja  pada  suatu  nilai
mengakibatkan  perbedaan  kategori  yang  cukup signifikan.Untuk mengantisipasinya maka digunakan himpunan fuzzy. Himpunan fuzzy adalah himpunan  berisi  elemen-elemen  yang  mempunyai berbagai  derajat  keanggotaan  dalam  himpunan (Pandjaitan,  2021:100).  Suatu  himpunan  fuzzy  di karakterisasi  dengan  fungsi  keanggotaanya  yang dirujuk sebagai objek pada jangkaun nilai antara nol dan  satu.  Dengan  demikian,  suatu  himpunan  fuzzy dapat didefinisikan secara matematis.
Penelitian Relevan
Sebelumnya  pada  tahun  2020  Yussy Witdhayanti  menulis  penelitian  yang  bertema “Panduan  Gizi  Penentuan  Kebutuhan  Kalori  Harian Dan  Penyusunan  Menu  Makanan”.Sistem  ini menggunakan  dua  metode  yaitu  fuzzy  tsk  untuk penghitungan  kalori  dan  algoritma  genetika  untuk penyusunan  menu  makanan.Metode  TSK  (Takagi- Sugeno-Kang)  orde-1  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  7  variabel  input  fuzzy, yaitu : umur, berat badan, tinggi badan, suhu tubuh, tujuan diet, aktivitas dan intensitas penyakit ; serta 1 variabel  crisp,  yaitu  jenis  kelamin.  Aturan  fuzzy berbentuk IF anteseden THEN konsekuen, menggunakan  konsekuen  berupa  persamaan  linear dari  variabel-  variabel  inputnya.  Himpunan  fuzzy dibangun  dengan  fungsi  keanggotaan  linear  turun, segitiga,  dan  linear  naik.Penerapan  algoritma genetika  dalam  proses  penyusunan  menu  dilakukan dengan  cara  mengkodekan  setiap  jenis  makanan kedalam  bentuk  numerik,  dan  merangkainya  dalam bentuk string. Kemudian dilakukan proses regenerasi,  dan  seleksi  untuk  memperoleh  gen inovatif  terbaik  melalui  perhitungan Fitness  Cost .
Output  yang  diperoleh  berupa  susunan  menu  untuk makan pagi, makan siang, dan makan malam dengan komposisi bahan yang telah diperhitungkan. Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  mengubah parameter  inputan,  didapatkan  hasil  optimal  pada saat  jumlah  populasi  200,  jumlah  generasi  250, probabilitas  crossover  0,9,  dan  probabilitas  mutasi 0,9.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  metode Fuzzy TSK dan algoritma  genetika dapat digunakan sebagai  alternatif  solusi  pendekatan  untuk  panduan gizi  menuju  hidup  yang  sehat.  Sebelumnya  pada tahun  2021  Rosida  Wachdani  membuat  aplikasi “Rancang Bangun Perangkat lunak Pengaturan Pola Menu  Makanan”  yang  mengkhususkan  sasaran objeknya  kepada  bayi  (balita)  saja,  sistem  tersebut dibangun  berbasis  web.  Rosida  menggunakan pemrograman  JSP  dan  MYSQL  sebagai  basis  data. Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan perangkat  lunak  adalah  fuzzy  sugeno,  yaitu  aturan yang dipresentasikan dalam bentuk IF-THEN. Fuzzy sugeno  memiliki  analisa  kebenaran  dengan  standar ideal  58%  dalam  menentukan  lemak,  energi,  dan
karbohidrat. Sedangkan dalam menentukan kebutuhan  protein,  fuzzy  sugeno  memiliki  analisa kebenaran  dengan  standar  ideal  sebesar  86%.  Pada sistem  tersebut,  pengujian  terhadap  fuzzy  sugeno menunjukkan bahwa nilai yang dihasilkan mendekati  kebutuhan  ideal,  sehingga  metode  fuzzy sugeno  dapat  menjadi  alternatif  dalam  menentukan kebutuhan  energi,  protein,  lemak,  dan  karbohidrat sesuai dengan status gizi balita.
Selanjutnya  Sri  kusumadewi  tahun  2021 pada  jurnal  yang  ia  tulis  tentang  “Sistem  Inferensi Fuzzy  (TSK)  untuk  penentuan  kebutuhan  kalori harian”  bertujuan  untuk  melakukan  perhitungan energi  harian  untuk  seorang  pasien.  Pada  penelitian ini  menggunaka  metode  fuzzy  orde-1  yang menggunakan  7  variabel,  yaitu  :  umur,  berat  badan, tingi  badan,  suhu  tubuh,  tujuan  diet,  aktivitas  dan intensitas penyakit, serta 1 variabel crisp, yaitu jenis kelamin.Aturan  fuzzy  yang  dipakai  berbentuk  IF anteseden THEN konsekuen, menggunakan konsekuen  berupa  persamaan  linear  dari  variabel- variabel  inputnya.  Himpunan  fuzzy  dibangun dengan  fungsi  keanggotaan  linear  turun,  segitiga, dan linear naik. Koefisien setiap variabel persamaan linear  pada  konsekuen  diperoleh  berdasarkan perkiraan pengeluaran energi basal menurut persamaan Harris  Benedict ,  dan  metode  praktis perkiraan  kebutuhan  kalori.  Sistem  ini  telah memiliki  sebanyak  44  aturan.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  telah  dapat  menghitung perkiraan  kebutuhan  energi  harian  bagi  seorang pasien dengan kondisi tertentu

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Model yang  digunakan untuk pengembangan sistem yaitu  metode  incremental.  Incremental  model  ini menggambarkan  suatu  proses  yang  mengutamakan perhatian pada system requirement dan mengimplementasinya, sehinga dengan
menggunakan  model  ini  diharapkan  dapat  membagi tugas  menjadi  bagian-bagian  sampai dengan perangkat lunak selesai dibangun [12].
Gambar 1. Model Incremental
Model  yang  dipakai  dala  implementasi  sistem pendukung  keputusan  pertumbuhan  balita  adalah fuzzy sugeno.
Gambar 2. Desain Proses

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Pada  fase  ini  membahas  hasil  deteksi  gizi buruk dengan desain antarmuka seperti pada system umum  lainnya  dimulai  dari  login  sampai  dengan mendapatkan hasil.
Gambar 3. Login
Halaman  Log  ini  terdapat  input  teks username  dan  password  yang  harus  diisi.  Jika  user belum  memiliki  akun  maka  bisa  menggunakan tombol register untuk  melakukan proses  daftar akun baru.

## Gambar 4. Registrasi Akun Baru
Halaman  registrasi  akun  baru  berisi  form  data  user yang terdiri dari nama lengkap, nomor hp, username dan  password  yang  harus  diisi  untuk  menyelesaikan proses  registrasi  tersebut.  Setelah  itu  username  dan
password  yang  baru  dibuat  bisa  digunakan  untuk login ke aplikasi dan membuka halaman deteksi gizi buruk  yang  berisi  form  untuk  melakukan  proses deteksi  gizi  buruk  pada  balita  yang  diantaranya adalah  input  teks  nama  balita,  usia  balita  dalam bulan,  berat  badan  balita  dalam  kilogram,  tinggi badan  balit  adalam  centimeter  dan  jenis  kelamin balita.
Gambar 5. Deteksi Gizi
Setelah  mengisi  form  deteksi  tersebut,  user bisa klik proses sehingga aplikasi akan mulai proses perhitungan  menggunakan  metode fuzzy  logic dan menampilkan hasilnya.
Gambar 6. Hasil Deteksi Gizi Buruk Dengan Fuzzy
Proses  deteksi  gizi  buruk  pada  balita  menggunakan fuzzy  logic  memiliki  beberapa  tahapan,  yaitu mengambil  data  balita,  mencari  nilai  derajat keanggotaan,  mencari  nilai  derajat  keanggotaan minimum  dan  tahap  defuzzifikasi.  Pada  tahap  ini penulis  menggun  akan  data  balita  dengan  nama Nadia sebagai proses perhitungan manual menggunakan fuzzy logic.
Diketahui data balita yang telah diinputkan kedalam aplikasi : Usia = 14bulan Berat Badan = 7 kg

## Tinggi Badan   = 85 cm

## Tabel 1. Data Kriteria
No  Nama Kriteria Nilai Maksimal  Nilai Minimal 1  Berat Badan 20 2.5 2  Tinggi Badan 120 45 3  Usia 60 0
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung derajat  keanggotaan  untuk  masing-  masing  kriteria (Usia, Berat Badan, Tinggi Badan) berdasarkan data balita.
a. Usia Usia  lebih  besar  dari  nilai  minimum  criteria tapi  lebih  kecil  dari  criteria  maksimal  maka  derajat keanggotaan usia :
(usia  -  nilai  minimum)  /  (nilai  maksimal  -  nilai minimum) ( 14 - 0 ) / ( 60 - 0 ) = 0.2333
b. Berat Badan (BB)
BB  lebih  besar  dari  nilai  minimum  kriteria tapi  lebih  kecil  dari  criteria  maksimal  maka  derajat keanggotaan BB :
(BB  -  nilai  minimum)  /  (nilai  maksimal  -  nilai minimum) (7 - 2.5 ) / ( 20 - 2.5 ) = 0.2571
c. Tinggi Badan (TB)
TB  lebih  besar  dari  nilai  minimum  kriteria tapi  lebih  kecil  dari  criteria  maksimal  maka  derajat keanggotaan TB :
(TB  -  nilai  minimum)  /  (nilai  maksimal  -  nilai minimum) ( 85 - 45 ) / ( 120 - 45 ) = 0.5333 Proses  dilanjutnya  dengan  menghitung derajat  minimum  (derajat  aktivasi)  dari  ketiga kriteria (Derajat Keanggotaan Usia, Derajat Keanggotaan  Berat  Badan,  Derajat  Keanggotaan Tinggi) = (0.2333, 0.2571, 0.5333) = (0.2333)
Proses  selanjutnya  adalah  menerapkan metode defuzzifikasi untuk menghitung hasil deteksi gizi buruk:
Karena  Derajat  Keanggotaan  Minimum  ada pada usia, maka Defuzzifikasi = ( 0 + ( 60 - 0 ) * 0.2333 ) Defuzzifikasi = 13.998
Hasil deteksi gizi buruk untuk balita dengan usia 14 bulan, berat badan 7 kg, dan tinggi badan 85 cm  adalah  sekitar13.998.  Dikarenakan  nilai  hasil akhir  tidak  mencapai  20  maka  balita  dengan  nama Nadia  terdeteksi  gizi  buruk  berdasarkan  hitungan fuzzy logic .

## V.PENUTUP
A. Kesimpulan Kesimpulan yang bisa ditarik dari pembahasan  pada  bab  sebelumnya  adalah  sebagai berikut :
1. Aplikasi  deteksi  gizi  buruk  pada  balita menggunakan  metode Fuzzy  Logic berhasil dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
2. Aplikasi  berhasil  memberikan  kesimpulan hasil  berdasarkan  perhitungan  metode fuzzy logic berdasarkan  data  balita  yang  diinput kedalam aplikasi.
3. Kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan adalah usia, berat badan dan tinggi badan
B. Saran
Aplikasi  yang  telah  penulis  bangun  masih banyak  terdapat  kekurangannya  terutama  dari  segi tampilan  maupun  data.  Penulis  berharap  adanya kritik  dan  saran  yang  bisa  membantu  dalam pembangunan aplikasi agar lebih baik lagi.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  H.  Ritonga  and  Kusmanto,  “Simulasi
Mendeteksi Gizi Buruk Di Ruang Poli Anak Puskesmas Rantauprapat Menggunakan Metode  Fuzzy  Logic,” U-NET  J.  Inform. Teknol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,
[Online]. Available:
https://ejurnal.univalabuhanbatu.ac.id/index.
php/u- net/article/view/83%0Ahttps://ejurnal.unival abuhanbatu.ac.id/index.php/u-
net/article/download/83/70
[2] M.  Hermansyah  and  M.  I.  Mas’ud, “Penentuan Menu Makanan Dalam
Pemenuhan Kebutuhan Kalori Buruh Pabrik Dengan  Analisis  Detak  Jantung,” J. Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  11, 2018, doi: 10.26593/jrsi.v7i1.2371.11-20.
[3] U.  M.  Rifanti,  H.  Pujiharsono,  and  Z.  H. Pradana, “Implementasi  Logika  Fuzzy  Pada
Penilaian Kegiatan Merdeka Belajar
Kampus  Merdeka  (MBKM),” JST  (Jurnal Sains  dan  Teknol. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  250–
260,
2023, doi: 10.23887/jstundiksha.v12i1.50057. [4] R.  Noviani  and  S.  Sulindawaty,  “Sistem
Pakar  Mendiagnosa  Gizi  Buruk  Pada  Balita Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp.
163–169, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i2.2383.
[5] R.  D.  Christyanti,  D.  Sulaiman,  A.  P. Utomo,  and  M.  Ayyub,  “Implementation  of Fuzzy  C-Means  in  Clustering  Stunting Prone  Areas,” Int.  J.  Nat.  Sci.  Eng. ,  vol.  6, no. 3, pp. 110–121, 2022, doi: 10.23887/ijnse.v6i3.53048.
[6] S.  Plowerita,  A.  S.  Handayani,  I.  Hadi,  and N. L. Husni, “Sistem Monitoring Kesehatan Dalam  Penentuan  Kondisi  Tubuh  Dengan Metode  Fuzzy  Mamdani,” PROtek    J.  Ilm. Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, p. 102, 2021, doi:
10.33387/protk.v8i2.3341.
[7] R.  P.  W.  Zahirah,  M.  N.  Adiningtias,  F. Millennianita,  R.  B.  Sulistiaputri,  and  U. Athiyah,  “Sistem  Pendukung  Pengambilan
Keputusan  Jumlah  Produksi  Barang  Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  181–190,  2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.375.
[8] D.  P.  S.  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Status  Gizi  Buruk Pada  Balita  Menggunakan  Metode  Fuzzy Mamdani,” Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.
131–137, 2017, doi: 10.22202/ei.2015.v2i1.1454.
[9] R.  A.  Permata,  D. Triyanto,  and  Ilhamsyah, “APLIKASI PENYUSUN MENU MAKANAN  Abstrak,” J.  Coding  Sist. Komput.  Untan ,  vol.  04,  no.  2,  pp.  96–106, 2016.
[10] R.  P.  Kushatmaja,  “Rancang  Bangun Perangkat  Lunak  Penghitung  Kalori  Dan Pengatur  Pola  Makan  Pada  Sistem  Operasi Android,” Semnasteknomedia Online , vol. 5, no. 1, pp. 91–96, 2017.
[11] D.  P.  Alamsyah  and  I.  H.  Muna,  “Metode Fuzzy  Inference  System  untuk  Penilaian Kinerja,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  3,  no.  1,
pp. 2407–7658, 2016.
[12] M. Utami and Y. Apridiansyah, “Implementasi Algoritma Sequential Searching Pada Sistem Pelayanan Puskesmas  Menggunakan  Bootstrap  (Studi Kasus Puskesmas Kampung Bali Bengkulu),” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  81–86,  2019, doi: 10.36085/jsai.v2i1.166.