## Visualisasi Spasial Temporal Tingkat Risiko Stunting di Jawa Timur Menggunakan Metode Fuzzy
Spatial Temporal Visualization of Stunting Risk Level in East Java Using Fuzzy Method
Arna Fariza 1 , Rengga Asmara 2 , Galuh Nurul Istiqomah 3
Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia 123 arna@pens.ac.id 1 , rengga@pens.ac.id* 2 , galuhnurul99@gmail.com 3

## Abstrak
Stunting  atau  biasa  dikenal  kerdil  atau  pendek  adalah  suatu  kondisi  dimana  anak  di  bawah  usia  lima  tahun  atau  balita mengalami perkembangan tertunda karena kurangnya asupan gizi. Angka stunting pada balita di Indonesia cukup tinggi dari standar yang ditetapkan oleh WHO yaitu 20%. Hal ini menjadi prioritas atau isu penting di setiap provinsi di Indonesia, salah satunya provinsi Jawa Timur yang memiliki angka prevalensi stunting sebesar 23,5%. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  tingkat  risiko  stunting  di  Jawa  Timur  dalam  bentuk  visualisasi  pemetaan  yang  ditampilkan  dalam  website. Penentuan  tingkat  risiko  stunting  menggunakan  kriteria  berdasarkan  pendekatan  ecological  analysis  yaitu  faktor  yang berkaitan dengan kejadian stunting yang terdiri dari pelayanan kesehatan balita, sanitasi layak, desa UCI, asi eksklusif, dan kasus stunting. Dalam proses menentukan tingkat risiko stunting menggunakan metode fuzzy mamdani yang terdiri dari tiga  tahapan  yaitu  kriteria  atau  data  faktor  yang  digunakan  sebagai  data  masukan,  implikasi  aturan  dimana  membuat sejumlah aturan berdasarkan logika dan penelitian terkait, dan luarannya berupa tingkat risiko rendah, sedang, dan tinggi. Dalam  5  tahun  terakhir  (2017-2021),  sebanyak  11  kabupaten  atau  kota  dengan  tingka  risiko  stunting  yang  naik  turun (28.95%), 25 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko stunting yang turun (65.79%), dan 2 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko stunting tetap yaitu tinggi (5.26%).
Kata kunci: Stunting; Sistem Informasi Geografis; Spasial Temporal; Fuzzy Mamdani.

## Abstract
Stunting or often called stunted or short is a condition of failure to grow in children under five (under five years) due to chronic malnutrition. Stunting rate in toddlers in Indonesia is quite high than the standard set by WHO is 20%. This is a priority or important issue in every province in Indonesia, which is East Java province has a stunting prevalence rate of 23.5%. This study aims to determine the level risk of stunting in East Java in the form of visualization mapping displayed on the website. Determination of stunting risk level using criteria based on ecological analysis approach, namely factors related to stunting incidence consisting of toddler health services, proper sanitation, UCI village, exclusive breastfeeding, and stunting cases. In the process of determining the risk level of stunting using fuzzy mamdani method which consists of three stages, namely the criteria or factor data used as input, implication of rules based on logical and related research, and output in the form of low, medium, and high risk levels. In the last 5 years (2017-2021), as many as 11 districts or cities with the level of stunting risk that goes up and down (28.95%), 25 districts or cities with the level of stunting risk that goes down (65.79%), and 2 districts or cities with the level of stunting risk remains high (5.26%). Keywords: Stunting; Geographic Information; Spatial Temporal; Fuzzy Mamdani.
Naskah diterima 4 Januari 2023; direvisi 16 Maret 2023; dipublikasi 22 Maret 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Stunting atau biasa dikenal kerdil atau pendek adalah suatu kondisi dimana anak di bawah usia lima tahun atau balita mengalami perkembangan tertunda karena kurangnya asupan gizi dan infeksi berulang yang terjadi selama periode 1.000 Hari Pertama Kehidupan (HPK), yaitu sejak masa janin hingga bayi berusia 23 bulan. Stunting ditandai dengan tinggi badan seorang anak yang berada dibawah minus dua standar deviasi panjang atau tinggi dibandingkan dengan anak pada usia yang sama [1]. Gejala stunting dapat terlihat dari tinggi badan yang  rendah,  tumbuh  kembang  yang  lebih  lambat  dari  yang  seharusnya.  Mengutip  buletin  Pusdatin Kementerian  Kesehatan  tentang  status  gizi  anak  di  Indonesia,  stunting  merupakan  masalah  gizi  utama bagi anak usia dini dibandingkan dengan masalah kesehatan lainnya di Indonesia [2]. Berdasarkan penelitian Variasi Spasial dan Determinan Stunting Pada Balita di Indonesia menjelaskan dampak stunting dari segi kesehatan, perkembangan,  dan  ekonomi  dengan  membagi  efek  jangka  pendek  diantaranya  stunting  berpotensi meningkatkan  kerusakan  fisik  dan  kognitif  yang  berpengaruh  terhadap  prestasi  di  sekolah,  dan  juga meningkatkan  pengeluaran  biaya  kesehatan  serta  perawatan  untuk  penderita  stunting.  Sementara  itu  efek jangka  panjangnya  adalah  stunting  menyebabkan  melemahnya  sistem  kekebalan  tubuh  dan  meningkatkan
risiko terjangkit penyakit infeksi atau menular, perkembangan motorik yang melambat dan tingkat kecerdasan lebih  rendah,  serta  stunting  memberikan  pengaruh  yang  substansial  secara  ekonomi  seperti  menurunnya kualitas usia produktif di masa mendatang [3].
Pada tahun 2019 berdasarkan kajian yang dilakukan oleh Studi Status Gizi Balita Indonesia (SSGBI) dapat diketahui bahwa prevalensi stunting nasional menunjukkan angka sebesar 27,67% [4]. Sedangkan berdasarkan data yang diungkapkan oleh Dokter Hasto kepala BKKBN pada tahun 2021 angka stunting secara nasional turun  menjadi  sebesar  24,4%  [5].  Kasus  stunting  pada  balita  di  Indonesia  terbilang  cukup  tinggi  melebihi standar  dari  yang  ditetapkan  oleh  WHO  yaitu  sebesar  20%  [6].  Pemerintah  menuangkan  kebijakan  dalam rencana pembangungan jangka menengah nasional (RPJMN) 2020-2024 untuk memprioritaskan percepatan penurunan stunting balita dengan target 14% [7]. Hal ini menjadi prioritas atau isu penting di setiap provinsi di Indonesia dikarenakan tingkat prevalensi stunting yang masih tinggi. Salah satunya provinsi Jawa Timur yang memiliki angka prevalensi yang tidak jauh dari angka nasional, yaitu sebesar 23,5% [8].
Pemerintah telah menetapkan kebijakan dan program untuk pencegahan stunting serta menjadikan stunting sebagai prioritas nasional, perlu adanya intervensi dari berbagai pihak untuk membantu percepatan eliminasi stunting dan mencapai target nasional. Di bidang teknologi dapat berkontribusi melalui visualisasi pemetaan dengan  pendekatan  baru  menggunakan  metode  fuzzy  yang  melihat  pola  sebaran  wilayah  kabupaten/kota dengan  tingkat  risiko  stunting  yang  berbeda  –  beda.  Berdasarkan  penelitian  dengan  pendekatan ecological analysis ada empat faktor yang berkaitan dengan kejadian stunting di Jawa Timur. Faktor atau variabel yang menjadi  kriteria  dalam  menentukan  tingkat  risiko  stunting  yaitu  prevalensi  stunting,  cakupan  pelayanan kesehatan  balita,  cakupan  desa  UCI,  cakupan  keluarga  yang  dapat  mengakses  jamban  sehat,  dan  cakupan pemberian ASI eksklusif Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa tren kabupaten/kota dengan cakupan wilayah  yang  memiliki  pelayanan  kesehatan  balita  yang  rendah  mengalami  prevalensi  balita  stunting  yang tinggi.  Ada  kecenderungan  untuk  kabupaten/kota  yang  memiliki  cakupan  imunisasi  lebih  tinggi  cenderung memiliki  lebih  rendah  persentase  balita  stunting.  Sementara  itu,  tren  kabupaten  atau  kota  yang  lebih  baik cakupan  keluarga  yang  mengakses  jamban  sehat  memiliki  prevalensi  balita  stunting  yang  lebih  rendah. Terakhir, kabupaten/kota dengan persentase bayi yang mendapat ASI eksklusif tinggi akan memiliki prevalensi bayi  stunting  yang  rendah  [9].  Sedangkan  penelitian  berjudul  “  Pemetaan  Faktor  Risiko  Stunting  Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  Menggunakan  Metode  Geographically  Weighted  Regression”  dengan permasalahan yang sama yaitu stunting menunjukkan hasil bahwa kasus stunting di seluruh kabupaten atau kota pada Provinsi Jawa Timur dipengaruhi secara signifikan oleh beberapa variabel seperti cakupan bayi baru lahir yang mendapat Inisiasi Menyusui Dini (IMD) dan keluarga yang dapat mengakses sanitasi layak. Selain itu juga pada beberapa kabupaten atau kota tertentu dipengaruhi oleh variabel lainnya seperti cakupan bayi usia 0-23  bulan  yang  diberi  ASI,  cakupan  balita  memperoleh  imunisasi  lengkap,  dan  cakupan  keluarga  yang memiliki akses terhadap air minum layak [10]. Oleh karenanya, variabel atau data faktor yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari penelitian – penelitian diatas, yang membedakan penelitian ini dengan dua penelitian terkait adalah metode pengolahan dan simpulan yang dihasilkan.
Konsep  fuzzy dipilih karena sangat  sederhana,  mudah  dimengerti, dan  setiap  daerah himpunannya  akan diamati  secara  menyeluruh  sehingga  dapat  menghasilkan  tingkat  risiko  yang  akurat  [11].  Dalam  proses perhitungan dengan metode fuzzy melibatkan data masukan sebagai kriteria dalam menentukan tingkat risiko stunting yang terdiri dari 3 kelas interval yaitu tingkat risiko rendah, sedang, dan tinggi. Tingkat risiko ditandai dengan pewarnaan yang berbeda – beda pada tiap kabupaten/kota yang di visualisasikan melalui peta berbasis website. Metode fuzzy yang digunakan adalah model mamdani karena baik dalam menarik kesimpulan atau membuat  keputusan  untuk  permasalahan  yang  tidak  pasti.  Kelebihan  lain  dari  pendekatan  metode  fuzzy mamdani  yaitu  lebih  spesifik  yang  artinya  pembuatan  keputusan  selama  proses  fuzzy  berlangsung  akan memperhatikan  secara  menyeluruh  kondisi  yang  terjadi  pada  setiap  daerah  himpunannya  sehingga menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat [12]. Sementara itu kelemahan dari metode fuzzy mamdani yaitu metode  ini  tidak  cocok  digunakan  untuk  data  kualitatif,  karena  pada  proses  awal  membutukan  data  dalam bentuk kuantitatif [13]. Dalam penelitian oleh Supina Batubara yang berjudul “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan”, dapat disimpulkan bahwa metode mamdani lebih baik atau direkomendasikan untuk menentukan kualitas cor beton instan karena hasil perhitungan metode mamdani lebih baik dan hasilnya hampir sama dengan hasil yang sebenarnya dibandingkan dengan sugeno [14].
Setelah  dapat  memvisualisasikan  hasil  tingkat  risiko  stunting  dalam  bentuk  pemetaan  pada  website kemudian dilakukan analisis spasial temporal yang berkaitan dengan lokasi dan waktu pada objek yang diteliti yaitu  Provinsi  Jawa  Timur  [15].  Dengan  melakukan  analisis  spasial  diharapkan  dapat  menemukan  dan menggambarkan  pola  fenomena  tertentu  agar  dapat  lebih  memahaminya  dan  menghasilkan  informasi  baru sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  bidang  studi  yang  dikaji.  Pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  epidemiologi  spasial  untuk  melihat  gambaran  dan  pemetaan  penyakit  pada  suatu  wilayah
berdasarkan  faktor  yang  berkaitan  dengan  kejadian  stunting.  Dalam  epidemiologi,  visualisasi  merupakan metode analisis spasial yang umum dilakukan yang menghasilkan peta yang menggambarkan pola spasial yang berguna untuk analisis spasial lebih lanjut sehingga dari hasil analisis tersebut dapat berguna untuk melihat penyebaran penyakit menurut area geografi atau wilayahnya. Sedangkan temporal merupakan metode untuk mendapatkan informasi pengamatan yang dipengaruhi oleh efek waktu. Penelitian ini berfokus pada bagaimana metode fuzzy dapat membantu dalam menentukan tingkat risiko stunting yang kemudian hasilnya di tampilkan dalam bentuk visualisasi spasial temporal berbasis website sehingga dapat mengetahui pola sebaran stunting pada Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian tindakan atau action research yang meliputi perencanaan,  pelaksanaan,  pengamatan,  dan  refleksi/penilaian.  Tahapan  tersebut  dapat  dilakukan  melalui langkah  –  langkah  seperti  menentukan  rumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian,  menghimpun  data  yang berkaitan  dengan  masalah  maupun  metode  yang  digunakan  lewat  studi  kepustakan  atau  internet,  membuat desain atau rancangan sistem untuk percobaan penelitian metode yang diteliti, kemudian melakukan analisa dan membuat kesimpulan dari penelitian. Berikut merupakan gambaran desain sistem yang digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan tingkat risiko stunting yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain Sistem
Penjelasan untuk tiap proses pada desain sistem adalah sebagai berikut.
1. Data Inputan atau Masukan
Proses pengumpulan data inputan diperoleh dari studi literatur yang dapat diakses melalui internet seperti informasi tentang stunting dan data kriteria inputan seperti prevalensi stunting, cakupan desa UCI, cakupan ASI Eksklusif, keluarga yang dapat mengakses jamban sehat, dan pelayanan kesehatan balita yang dapat diambil dari buku profil kesehatan Jatim tahun 2017 hingga 2021. Selain itu juga peneliti mengumpulkan data titik koordinat latitude dan longitude fasilitas kesehatan atau rumah sakit yang ada di Provinsi Jawa Timur.
2. Database
Pada penelitian ini database yang digunakan yaitu PostgreSQL. Database tersebut dapat menyimpan semua data yang dibutuhkan dalam sistem infomasi geografis secara sistematik dan juga dapat menyimpan data geometri  sehingga  dapat  berguna  dalam  menampilkan  data  peta.  PostgreSQL  dapat  digunakan  untuk mengelola komponen spasial seperti titik, garis, dan area (polygon) [16].
3. Proses Fuzzy
Proses penentuan tingkat risiko stunting yaitu menggunakan fuzzy mamdani yang terdiri dari input fuzzy, fuzzyfikasi,  implikasi  aturan,  defuzzifikasi,  dan  output  [17]. Peneliti  menggunakan  library  scikit-fuzzy bahasa  pemrograman  python  untuk  mempermudah  dalam  proses  fuzzy  ketika  menentukan  nilai defuzzifikasi  dan  bentuk  kurva  dari  setiap  kriteria  data  inputan.  Nilai  defuzzifikasi  diperlukan  untuk mendefinisikan tingkat risiko stunting apakah rendah, sedang, atau tinggi. Scikit-Fuzzy adalah kumpulan algoritma fuzzy logic yang digunakan dalam SciPy Stack, yang ditulis dalam bahasa pemrograman python.
Scikit dikembangkan oleh komunitas SciPy [18]. Berikut merupakan penjelasan singkat dari tahapan proses metode fuzzy mamdani.
a. Input Fuzzy
Dalam proses input fuzzy yaitu menentukan data yang dipilih sebagai kriteria atau variabel berdasarkan penelitian  dengan  pendekatan ecological  analysis .  Inputan  data  tersebut  merupakan  nilai  persentase yang diambil dari sumber buku profil kesehatan provinsi jawa timur untuk tahun 2019 hingga 2021. Sedangkan data tahun 2017 dan 2018 diambil dari badan pusat statistik (bps).
b. Fuzzyfikasi
Terbentuknya himpunan fuzzy atau yang dikenal dengan istilah fuzzyfikasi yaitu proses yang dilakukan dengan mengubah input fuzzy yang berupa numerik ke dalam suatu himpunan tegas (crisp) berdasarkan fungsi keanggotaan variabel fuzzy secara linguistik. Setelah proses ini maka setiap variabel atau kriteria akan  memiliki  nilai  keanggotaan  yang  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  yaitu  implikasi  aturan. Himpunan fuzzy tiap variabel adalah rendah, sedang, dan tinggi yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Kurva Himpunan Fuzzy
Dengan fungsi keanggotaan yang ditunjukkan pada persamaan (1), (2), dan (3) [17]:
1 ; x ≤ a
µ rendah (x)  = 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ; a ≤ x < b (1) 0 ; x ≥ b 0 ; x ≤ a atau x ≥ c µ sedang (x)  = 𝑥 −𝑎 𝑏−𝑎 ; a ≤ x < b (2) 𝑐 −𝑥 𝑐− 𝑏 ; b ≤ x < c
0 ; x ≤ b µ tinggi (x) = 𝑥 −𝑏 𝑐−𝑏 ; b ≤ x < c (3)
1 ; x ≥ c
c. Implikasi Aturan
Tahap  selanjutnya  yaitu  proses  implikasi  rule  atau  aturan  yang  merupakan  proses  logika  penalaran dalam  menentukan  pengambilan  keputusan.  Implikasi  rule  mnggunakan  operasi  logika  AND  pada aturan IF-THEN yang kemudian dipilih nilai min atau terkecilnya. Diketahui terdapat 5 variabel inputan dengan 3 himpunan fuzzy maka rule yang dibuat sebanyak 3 5 = 243 rules [19]. Setelah diketahui nilai terkecil  pada  semua  aturan  yang  dibuat,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai  max  atau  terbesar  dari komposisi  aturan  dengan  hasil  output  atau  tingkat  risiko  stunting  yang  sama.  Komposisi  aturan digunakan untuk mencari nilai defuzzifikasi yang dilakukan pada tiap himpunan keanggotaan output fuzzy, dimana output  tersebut  adalah  tingkat  risiko dengan tiga  himpunan yaitu  rendah,  sedang, dan tinggi.
d. Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  menghasilkan  bilangan  real  dari  nilai  keanggotaan  fuzzy  yang  kemudian didefinisikan berdasarkan range output yang telah ditentukan sebelumnya, berada pada tingkat risiko yang mana apakah rendah, sedang, atau tinggi. Metode yang digunakan dalam proses ini adalah metode COA  (Center  of  Area)  yang  mengambil  titik  pusat  daerah  fuzzy  sebagai  nilai  crisp  [20].  Berikut merupakan rumus perhitungan dari metode COA.
Jika variabel bernilai kontinu maka dengan persamaan (4):
𝑍 ∗ = ∫ µ(𝑧)𝑧  𝑑𝑧 ∫ µ(𝑧) 𝑑𝑧 = 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛 (𝑀) 𝐿𝑢𝑎𝑠 (𝐿)
(4)
Jika variabel bernilai diskrit maka dapat diganti dengan persamaan (5):
𝑍 ∗= ∑µ(𝑧)𝑧 ∑µ(𝑧) (5)

## 4. Luaran atau Output Fuzzy
Proses  output  atau  luaran  fuzzy  adalah  menentukan nilai  dari  output  atau  luaran  fuzzy  itu  sendiri.  Pada penelitian ini output atau luaran fuzzy merupakan tingkat risiko stunting pada tiap kabupaten atau kota yang terletak pada range tertentu atau nilai defuzzifikasi yang menggambarkan himpunan fuzzy. Range luaran fuzzy ditunjukkan pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Range luaran Fuzzy No Range Luaran 1 0 – 1.5 Rendah 2 1.5 – 2.5 Sedang 3 >2.5 Tinggi

## 5. Hasil Tingkat Risiko Stunting
Dari  proses  fuzzy  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menghasilkan  nilai  defuzzifikasi  yang  disesuaikan dengan  range  luaran  fuzzy  terletak  pada  tingkat  risiko  tertentu  sesuai  dengan  himpunan  fuzzy  (rendah, sedang, atau tinggi). Kemudian hasil tersebut disimpan dalam database dan diubah kedalam bentuk api json sehingga dapat digabungkan dengan geojson peta provinsi Jawa Timur dengan id kabupaten atau kota yang sama sehingga dapat menampilkan warna pada peta.
6. Visualisasi Spasial Temporal
Tahap  ini  merupakan  hasil  proses  yang  telah  dilakukan  yang  menghasilkan  tingkat  risiko  pada  tiap kabupaten atau kota di Jawa Timur menggunakan pewarnaan hijau untuk rendah, kuning untuk sedang, dan merah untuk tinggi. Visualiasasi menampilkan peta Jawa Timur dengan tingkat risiko yang dapat dilihat secara temporal dari tahun 2017 hingga 2021.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bagian ini membahas mengenai hasil proses penentuan tingkat risiko stunting menggunakan metode fuzzy, dimana penulis menjelaskan proses atau tahapan dari metode fuzzy hingga hasil visualisasi pemetaan tingkat risiko stuntingnya di Provinsi Jawa Timur. Tahapan pertama yaitu menentukan input dan output fuzzy. Kriteria atau  faktor  yang  digunakan  sebagai  input  fuzzy  terdiri  dari  data  prevalensi  stunting,  cakupan  pelayanan kesehatan  balita,  cakupan  keluarga  yang  dapat  akses  jamban  sehat,  cakupan  desa  UCI  ( Universal  Child Immunization ), dan cakupan pemberian ASI eksklusif. Sedangkan output atau keluarannya yaitu tingkat risiko stunting berupa rendah, sedang, dan tinggi. Tahapan berikutnya adalah fuzzyfikasi dengan membuat kurva dan fungsi  keanggotaan  pada  masing  –  masing  input  atau  data  masukan  dan  luaran  atau  tingkat  risiko  yang dihasilkan.  Range  diperlukan  untuk  dapat  membuat  kurva  yang  diambil  berdasarkan  penelitian  terkait  dan melihat  nilai  terkecil  serta  nilai  terbesar  dari  data  yang  dikumpulkan,  yang  kemudian  diterapkan  pada penentuan domain dan range setiap himpunan variabel. Berikut merupakan batas domain pada setiap variabel input dengan menggunakan fungsi keanggotaan segitiga dan bahu trapesium kiri dan kanan yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Range Kurva Variabel Linguistik Rendah (Bahu Kiri) Sedang (Segitiga) Tinggi (Bahu Kanan) Pelayanan Kesehatan Balita Domain [35, 91] [83,99] [91,106] Range Kurva [35,35,83,91] [83,91,99] [91,99,106,106] Sanitasi Jamban Sehat Domain [25,95] [91,99] [95,100] Range Kurva [25,25,91,95] [91,95,99] [95,99,100,100] Desa UCI Domain [26,92] [88,98] [93,100] Range Kurva [26,26,88,93] [88,93,98] [93,98,100,100] ASI Eksklusif Domain [13,78] [68,88] [78,96]
Volume 13 Nomor 1 Edisi Maret 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i1
Range Kurva [13,13,68,78] [68,78,88] [78,88,96,96] Stunting Domain [5,14] [8,20] [14,47] Range Kurva [5,5,8,14] [8,14,20] [14,20,47,47]
Domain  yang  berarti  data  masukan  dengan  nilai  minimal  dan  batas  maksimal  yang  telah  ditentukan. Sebagai contoh variabel pelayanan kesehatan balita domain nilai minimal berada pada angka 35 hingga nilai maksimum data yang dimasukkan adalah 91 maka berada pada daerah atau himpunan rendah. Sedangkan untuk range  kurva  adalah  batas  –  batas  nilai  yang  dapat  membentuk  kurva  tersebut  menjadi  trapezium  bahu  atau segitiga. Berikut meupakan gambaran himpunan fuzzy yang terbagi menjadi himpunan rendah, sedang, dan tinggi yang ditunjukkan pada Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Kurva Variabel Input
Sebagai contoh menggunakan data inputan dari kabupaten pacitan yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Nilai Keanggotaan Fuzzy Kab Pacitan
Data Inputan µ rendah µ sedang µ tinggi Pelayanan Kesehatan Balita (73.5%) 1 0 0 Sanitasi Jamban Sehat (72.9%) 1 0 0 Desa UCI (88.9%) 0.82 0.18 0 Cakupan ASI Eksklusif (71.2%) 0.68 0.32 0 Stunting (21.1%) 0 0 1
Dengan  melihat  perumusan  fungsi  keanggotan  pada  penjelasan  singkat  metode  fuzzy  dibagian  metode penelitian maka penjelasan pada tabel diatas adalah data masukan pada variabel  pelayanan kesehatan balita adalah 73.5 yang artinya berada pada domain himpunan rendah sehingga nilai keanggotaan µ rendah yaitu 1. Dan untuk himpunan lainnya bernilai 0. Sedangkan untuk variabel desa uci dengan data masukan yaitu  88.9 yang artinya dapat berada pada daerah himpunan rendah dan sedang, µ rendah bernilai 0.82 diperoleh dari perumusan fungsi keanggotaan persamaan 1. Begitu juga dengan µ sedang yang diperoleh dari perhitungan pada perumusan persamaan 2.
Tahapan berikutnya yaitu implikasi aturan, dimana peneliti membuat aturan berdasarkan jurnal terkait dan kemungkinan  yang  terjadi  pada  tiap  variabel  input  sebagai  faktor  dalam  menentukan  output  tingkat  risiko stunting. Berikut merupakan beberapa contoh implikasi aturan.
1. Aturan 1 IF  pelayanan  rendah  AND  sanitasi  rendah  AND  desa  uci  rendah  AND  asi  rendah  AND  stunting  tinggi THEN tingkat risiko tinggi ∝ -Predikat1 = µrendah[x1]∩ µrendah[x2]∩ µrendah[x3]∩ µrendah[x4]∩ µtinggi[x5]
= min(µrendah(73.5) = 1 ; µrendah(72.9) = 1 ; µrendah(88.9) = 0.82 ; µrendah(71.2) = 0.68 ; µtinggi(21.1)= 1) = min (1; 1; 0.82; 0.68; 1) = 0.68 2. Aturan 2 IF  pelayanan  rendah  AND  sanitasi  rendah  AND  desa  uci  sedang  AND  asi  rendah  AND  stunting  tinggi THEN tingkat risiko tinggi ∝ -Predikat2 = µrendah[x1]∩ µrendah[x2]∩ µsedang[x3]∩ µrendah[x4]∩ µtinggi[x5] = min(µrendah(73.5)= 1 ; µrendah(72.9)= 1 ;µsedang(88.9)= 0.18 ; µrendah(71.2)= 0.68 ; µtinggi(21.1) = 1) = min (1; 1; 0.18; 0.68; 1) = 0.18 3. Aturan 3 IF  pelayanan  rendah  AND  sanitasi  rendah  AND  desa  uci  sedang  AND  asi  sedang  AND  stunting  tinggi THEN tingkat risiko sedang ∝ -Predikat3 = µrendah[x1]∩ µrendah[x2]∩ µsedang[x3]∩ µsedang[x4]∩ µtinggi[x5] = min(µrendah(73.5) = 1 ;µrendah(72.9) = 1 ; µsedang(88.9) = 0.18 ; µsedang(71.2)= 0.32 ; µtinggi(21.1) = 1) = min (1; 1; 0.18; 0.32; 1) = 0.18
Gambar 4. Gambaran Implikasi Aturan
Kemudian dilakukan komposisi aturan dengan cara mengambil nilai maksimum dari aturan himpunan fuzzy output (tingkat risiko) yang sama. Sebagai contoh R1 dan R2 memiliki output tingkat risiko yang sama yaitu tinggi  maka  dipilih  nilai  terbesar  dari  kedua  rule  tersebut.  Komposisi  aturan  max  dilakukan  setelah  semua aturan ( rules) telah diketahui nilai terkecilnya.
Gambar 5. Komposisi Aturan
Tahapan  terakhir  dari  metode  fuzzy  adalah  defuzzifikasi.  Proses  ini  bertujuan  untuk  menafsirkan  nilai keanggotaan fuzzy menjadi sebuah keputusan. Setelah mendapatkan kombinasi pada keseluruhan aturan maka langkah selanjutnya menentukan titik – titik batas untuk menghitung momen dan luas arsiran yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 6. Arsiran Defuzzifikasi
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  6  area  yang  akan  dihitung  menggunakan  rumus  COA. Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  defuzzifikasi  dari  kabupaten  pacitan.  Berdasarkan  range  output  atau luaran yang telah ditentukan sebelumnya, nilai defuzzifikasi kabupaten pacitan berada pada range yang tinggi sehingga keputusan untuk tingkat risiko stunting pada daerah tersebut yaitu tinggi.
𝑍 ∗ = ∫ µ(𝑧)𝑧  𝑑𝑧 ∫ µ(𝑧) 𝑑𝑧 = 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛 (𝑀) 𝐿𝑢𝑎𝑠 (𝐿)
𝑍 ∗ = M1+M2+M3+M4+M5 L1+L2+L3+L4+L5 = 0.1008 +0.3024+0.6283+1.3056+1.205 0.09+0.18+0.25+0.43+0.34 = 3.542 1.29 = 2.75
Hasil  defuzzifikasi  tingkat  risiko  stunting  ditentukan  berdasarkan  dari range  yang  telah ditentukan pada tabel  3  dan  dibagi  menjadi  tiga  tingkat  risiko  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Berikut  merupakan  hasil defuzzifikasi dan tingkat risiko stunting di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2021  berdasarkan faktor kriteria yang telah ditentukan sebelumnya menggunakan metode fuzzy mamdani yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tingkat Risiko Stunting Tahun 2021 No. Kabupaten/Kota Defuzzifikasi Hasil Tingkat Risiko 1 Pacitan 1.1573 Rendah 2 Ponorogo 1.4515 Rendah 3 Trenggalek 1.4023 Rendah 4 Tulungagung 1.0 Rendah 5 Blitar 1.3557 Rendah 6 Kediri 1.8921 Sedang 7 Malang 1.2447 Rendah 8 Lumajang 1.0 Rendah 9 Jember 1.5852 Sedang 10 Banyuwangi 1.1579 Rendah 11 Bondowoso 1.3222 Rendah 12 Situbondo 1.3257 Rendah 13 Probolinggo 1.5364 Sedang 14 Pasuruan 2.6104 Tinggi 15 Sidoarjo 1.0 Rendah 16 Mojokerto 1.0 Rendah 17 Jombang 1.153 Rendah 18 Nganjuk 1.3083 Rendah 19 Madiun 1.8443 Sedang 20 Magetan 1.0 Rendah 21 Ngawi 1.7039 Sedang 22 Bojonegoro 1.0 Rendah 23 Tuban 1.3942 Rendah 24 Lamongan 1.0 Rendah 25 Gresik 1.0 Rendah 26 Bangkalan 1.0 Rendah 27 Sampang 1.0 Rendah 28 Pamekasan 1.5729 Sedang
29 Sumenep 1.0 Rendah 30 Kota Kediri 1.0 Rendah 31 Kota Blitar 1.0 Rendah 32 Kota Malang 1.2935 Rendah 33 Kota Probolinggo 1.0 Rendah 34 Kota Pasuruan 2.5485 Tinggi 35 Kota Mojokerto 1.0 Rendah 36 Kota Madiun 1.0 Rendah 37 Kota Surabaya 1.0 Rendah 38 Kota Batu 1.3664 Rendah
Pada  proses  fuzzy,  pendefinisian  aturan (rules) dan  kurva  sangat  berpengaruh  dalam  menentukan  hasil tingkat risiko stunting. Jika dua faktor atau lebih berada pada range himpunan fuzzy rendah, sedangkan dua faktor  lainnya  berada  pada  range  himpunan  fuzzy  rendah  atau  sedang  terutama  faktor  kasus  stunting  yang berada pada range tinggi maka tingkat risiko stunting yang dihasilkan akan tinggi. Berdasarkan aturan - aturan yang telah dibuat, jika tiga faktor berada pada range himpunan fuzzy tinggi atau sedang dan faktor stunting berada pada range himpunan fuzzy tinggi maka akan menghasilkan tingkat risiko stunting sedang. Kemudian data masukan stunting yang berada pada range himpunan fuzzy sedang dan faktor lainnya berada pada range rendah  atau  sedang,  juga  akan  menghasilkan  tingkat  risiko  stunting  yang  sedang.  Sedangkan  untuk  data masukan stunting yang berada pada range himpunan rendah maka akan menghasilkan tingkat risiko stunting yang rendah. Luaran atau output fuzzy dilihat dari nilai defuzzifikasi yang dihasilkan yaitu rentang 0 hingga 1.5  maka  hasil  tingkat  risikonya  adalah  rendah,  rentang  1.5  hingga  2.5  didefinisikan  bahwa  tingkat  risiko stunting  berada  pada  tingkat  sedang,  dan  lebih  dari  2.5  dapat  disimpulkan  bahwa  daerah  tersebut  memiliki tingkat  risiko  stunting  yang  tinggi.  Pada  tahun  2021,  hampir  seluruh  wilayah  atau  23  kabupaten  atau  kota mengalami tingkat risiko stunting yang rendah, sebanyak 6 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko sedang, dan 2 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko stunting yang tinggi.  Perbandingan hasil tingkat risiko dari tahun 2017 hingga 2021 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Tingkat Risiko Stunting Tahun 2017 - 2021
No. Kabupaten/Kota Hasil Tingkat Risiko 2017 2018 2019 2020 2021 1 Pacitan Tinggi Tinggi Sedang Sedang Rendah 2 Ponorogo Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Rendah 3 Trenggalek Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 4 Tulungagung Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 5 Blitar Tinggi Tinggi Sedang Sedang Rendah 6 Kediri Tinggi Sedang Sedang Tinggi Sedang 7 Malang Tinggi Tinggi Rendah Sedang Rendah 8 Lumajang Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 9 Jember Tinggi Tinggi Rendah Sedang Sedang 10 Banyuwangi Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 11 Bondowoso Tinggi Sedang Sedang Sedang Rendah 12 Situbondo Tinggi Tinggi Sedang Sedang Rendah 13 Probolinggo Tinggi Tinggi Sedang Sedang Sedang 14 Pasuruan Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 15 Sidoarjo Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 16 Mojokerto Tinggi Tinggi Sedang Rendah Rendah 17 Jombang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Rendah 18 Nganjuk Tinggi Tinggi Rendah Sedang Rendah 19 Madiun Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Sedang 20 Magetan Sedang Sedang Rendah Rendah Rendah 21 Ngawi Tinggi Tinggi Tinggi Sedang Sedang 22 Bojonegoro Sedang Sedang Rendah Rendah Rendah 23 Tuban Tinggi Sedang Sedang Sedang Rendah 24 Lamongan Sedang Sedang Rendah Rendah Rendah 25 Gresik Tinggi Sedang Rendah Rendah Rendah
26 Bangkalan Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 27 Sampang Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 28 Pamekasan Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Sedang 29 Sumenep Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah 30 Kota Kediri Tinggi Tinggi Rendah Sedang Rendah 31 Kota Blitar Sedang Tinggi Sedang Rendah Rendah 32 Kota Malang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Rendah 33 Kota Probolinggo Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Rendah 34 Kota Pasuruan Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi 35 Kota Mojokerto Rendah Sedang Rendah Rendah Rendah 36 Kota Madiun Tinggi Sedang Rendah Rendah Rendah 37 Kota Surabaya Tinggi Sedang Rendah Rendah Rendah 38 Kota Batu Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Rendah
Beberapa  wilayah  mengalami  penurunan  tingkat  risiko  stunting  karena  dipengaruhi  oleh  kenaikan persentase data faktor seperti pelayanan kesehatan balita, sanitasi  layak atau kelurga yang dapat mengakses jamban  sehat,  cakupan  desa  UCI,  atau  cakupan  ASI  Eksklusif,  terutama  karena  adanya  penurunan  kasus stunting. Hanya kabupaten pasuruan dan kota pasuruan yang memiliki tingkat risiko stunting yang tetap yaitu tinggi dikarenakan kasus stunting yang berada pada range fuzzy anggota himpunan tinggi. Baik kota maupun kabupaten  Pasuruan  perlu  adanya  perhatian  khusus  untuk  daerah  tersebut  sehingga  pencegahan  dan penanggulangan  stunting  dapat  teratasi  di  masa  mendatang.  Perlu  adanya  pembanding  hasil  tingkat  risiko stunting untuk mengetahui apakah metode fuzzy mamdani baik digunakan dalam menentukan tingkat risiko stunting di Provinsi Jawa Timur. Oleh karenanya peneliti menggunakan perbandingan dari hasil yang diperoleh dari  SSGI  (Studi  Status  Gizi  Indonesia).  Studi  ini  merupakan  survey  yang  dilakukan  oleh  Kementerian Kesehatan untuk mengetahui perkembangan status gizi balita ( stunting, wasting, dan underweight ) pada tingkat nasional,  provinsi,  dan  kabupaten  atau  kota.  SSGI  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  prevalensi  atau kesimpulan status gizi balita salah satunya yaitu stunting dengan faktor determinan sebanyak 31 yang berkaitan dengan tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, jaminan kesehatan, akses pangan, pola asuh, dan faktor lingkungan. Beberapa  diantaranya  yaitu  pengukuran  panjang  badan/tinggi  badan,  BBLR,  panjang  badan  lahir  <  48  cm, pemberian  vitamin  A,  Imunisasi  Dasar  Lengkap,  SAM  (Sarana  Air  Minum)  Layak,  Sanitasi  Layak,  ISPA, Pneumonia,  Diare  [8].  Berikut  merupakan  salah  satu  perbandingan  antara  hasil  tingkat  risiko  stunting menggunakan metode fuzzy dengan hasil dari SSGI pada tahun 2021 yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Tingkat Risiko Stunting dengan SSGI
No. Kabupaten/Kota Tahun 2021 SSGI Fuzzy Hasil Sama 1 Pacitan Medium Rendah 2 Ponorogo Rendah Rendah ✓ 3 Trenggalek Rendah Rendah ✓ 4 Tulungagung Rendah Rendah ✓ 5 Blitar Rendah Rendah ✓ 6 Kediri Rendah Sedang 7 Malang Medium Rendah 8 Lumajang Tinggi Rendah 9 Jember Medium Sedang ✓ 10 Banyuwangi Medium Rendah 11 Bondowoso Tinggi Rendah 12 Situbondo Medium Rendah 13 Probolinggo Medium Sedang ✓ 14 Pasuruan Medium Tinggi 15 Sidoarjo Rendah Rendah ✓ 16 Mojokerto Medium Rendah 17 Jombang Medium Rendah 18 Nganjuk Medium Rendah 19 Madiun Rendah Sedang
20 Magetan Rendah Rendah ✓ 21 Ngawi Rendah Sedang 22 Bojonegoro Medium Rendah 23 Tuban Medium Rendah 24 Lamongan Medium Rendah 25 Gresik Medium Rendah 26 Bangkalan Tinggi Rendah 27 Sampang Rendah Rendah ✓ 28 Pamekasan Tinggi Sedang 29 Sumenep Medium Rendah 30 Kota Kediri Rendah Rendah ✓ 31 Kota Blitar Rendah Rendah ✓ 32 Kota Malang Medium Rendah 33 Kota Probolinggo Rendah Rendah ✓ 34 Kota Pasuruan Medium Tinggi 35 Kota Mojokerto Rendah Rendah ✓ 36 Kota Madiun Rendah Rendah ✓ 37 Kota Surabaya Medium Rendah 38 Kota Batu Rendah Rendah ✓
Berdasarkan tabel 6 perbandingan hasil tingkat risiko stunting dengan hasil prevalensi stunting SSGI tahun 2021, sebanyak 23 data kabupaten atau kota yang memiliki hasil yang berbeda dari hasil tingkat risiko dengan menggunakan  metode  fuzzy.  Sebesar  36.84%  atau  sebanyak  14  kabupaten  atau  kota  menghasilkan  tingkat risiko  stunting  rendah  tetapi  hasil  ssgi  memperlihatkan  bahwa  daerah  tersebut  memiliki  tingkat  prevalensi stunting  yang  sedang.  Sedangkan  wilayah  pasuruan  baik  kota  maupun  kabupatennya  menghasilkan  tingkat risiko stunting yang tinggi tetapi hasil ssgi berbeda, daerah tersebut memiliki prevalensi stunting yang sedang. Hal ini dapat disebabkan oleh faktor determinan atau kriteria yang digunakan  serta metode pengolahan data yang berbeda antara penelitian ini yang menggunakan metode fuzzy dengan SSGI.
Tingkat  risiko  stunting  divisualisasikan  dalam  peta  berwarna,  dimana  warna hijau  digambarkan  sebagai daerah  dengan  tingkat  risiko  stunting  yang  rendah,  warna  kuning  untuk  tingkat  risiko  stunting  sedang,  dan warna merah untuk tingkat risiko yang tinggi ditunjukkan pada Gambar 7. Hasil menunjukkan bahwa pada tahun 2017 dan 2018, sebagian besar daerah mengalami tingkat risiko stunting tinggi yang divisualisasikan dengan  warna  merah.  Kemudian  tahun  berikutnya  yaitu  pada  tahun  2019  hingga  2021  beberapa  daerah mengalami penurunan tingkat risiko stunting menjadi berwarna kuning yang berarti sedang dan warna hijau yang berarti daerah tersebut memiliki tingkat risiko stunting yang rendah.
Visualisasi pemetaan spasial tingkat risiko stunting di provinsi Jawa Timur ini berbasis website yang terdiri dari website untuk admin mengelola data, dan website untuk masyarakat atau pengguna umum. Perbedaannya terletak pada akses login, dimana admin membutuhkan akun sedangkan website user tidak memerlukan akun untuk dapat mengakses seluruh informasi. Aplikasi visualisasi pemetaan ini dapat dipilih berdasarkan tahun yang ingin di amati.

## 4. Kesimpulan
Metode  fuzzy  mamdani  dapat  digunakan  dalam  menentukan  tingkat  risiko  stunting  dengan  faktor determinan yang diambil dari penelitian terkait, tetapi hasil luaran atau output tingkat risikonya banyak yang berbeda dengan hasil yang dilakukan oleh SSGI sehingga memerlukan pembanding lain yang lebih setara yaitu penelitian  yang  sama  sama menggunakan  metode  fuzzy  tetapi  menggunakan model  pendekatan  lain  seperti tsukamoto atau sugeno. Dalam menentukan tingkat risiko stunting dilihat dari jumlah kasus stunting pada suatu daerah dan juga kriteria lain yang mempengaruhinya seperti pelayanan kesehatan balita, sanitasi layak, cakupan desa  UCI  ( Universal  Child  Immunization ),  dan  cakupan  asi  eksklusif.  Dari  penelitian  terkait  dengan  faktor determinan yang sama tetapi menggunakan metode yang berbeda tidak menampilkan hasil kabupaten atau kota dengan  tingkat  risiko  stuntingnya  sehingga  tidak  dapat  digunakan  sebagai  pembanding,  tetapi  penelitian tersebut hanya membuktikan adanya pengaruh kriteria atau faktor determinan yang telah disebutkan dengan kejadian stunting di Provinsi Jawa Timur. Dari penelitin ini, ada beberapa hasil tingkat risiko stunting pada kabupaten atau kota yang naik turun dalam artian dari sedang ke tinggi di tahun berikutnya. Tetapi juga banyak yang  mengalami  penurunan  tingkat  risiko  stunting.  Dalam  5  tahun  terakhir  (2017-2021),  sebanyak  11 kabupaten atau kota dengan tingka risiko stunting yang naik turun  sebesar 28.95%, 25 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko stunting  yang turun sebesar 65.79%, dan 2 kabupaten atau kota dengan tingkat risiko stunting tetap yaitu tinggi sebesar 5.26%. Hal ini disebabkan oleh data seperti prevalensi atau kasus stunting yang diambil dan range keanggotaan fuzzy serta aturan – aturan yang dibuat dimana berpengaruh pada proses fuzzy yang dihasilkan. Dari hasil visualisasi pemetaan tingkat risiko stunting ini diharapkan dapat membantu dinas kesehatan dan masyarakat provinsi Jawa Timur dalam mengetahui daerah mana saja yang rawan dengan stunting atau tingkat risikonya sehingga dapat melakukan tindakan pencegahan atau pengendalian yang baik dan sesuai target, seperti melakukan penyuluhan atau edukasi kepada masyarakat sekitar terutama ibu hamil dan yang memiliki balita untuk memenuhi kebutuhan gizi, pola asuh yang baik, dan perilaku hidup bersih dan sehat.

## Daftar Pustaka
[1] Sekretariat  Wakil  Presiden  Republik  Indonesia,  “STRATEGI  NASIONAL  PERCEPATAN PENCEGAHAN ANAK KERDIL (STUNTING) PERIODE 2018 - 2024”, 14-Januari-2022. Tersedia: https://www.tnp2k.go.id/filemanager/files/Rakornis 2018/Sesi 1_01_RakorStuntingTNP2K_Stranas_22Nov2018.pdf
[2] Kementerian Kesehatan Indonesia, “Situasi Balita Pendek (Stunting) di Indonesia”, 14-Januari-2022. Tersedia:http://pusdatin.kemkes.go.id/download.php?file=download/pusdatin/buletin/Buletin- Stunting-2018.pdf
[3] Minsarnawati,  “Variasi  Spasial  dan  Determinan  Stunting  Pada  Balita  di  Indonesia,”  Universitas Hasanuddin, 2020. Tersedia: http://repository.unhas.ac.id/855/2/P1000316303_disertasi_12-11- 2020%28FILEminimizer%29_1-2.pdf
[4] Sudikno, “Laporan Akhir Penelitian Studi Status Gizi  Balita  di Indonesia Tahun 2019”, 14-Januari- 2022. Tersedia: https://persi.or.id/wp-content/uploads/2020/11/event8-02.pdf
[5] Media  Center  BKKBN,  “Kepala  BKKBN  Sebut  Stunting  dan  Kemiskinan  Ekstrem  Sebagai  Musuh Bersama”,  11-Januari-2022.  Tersedia:  https://www.bkkbn.go.id/berita-kepala-bkkbn-sebut-stunting- dan-kemiskinan-ekstrem-sebagai-musuh-bersama.
[6] ITS  NEWS,  “Angka  Stunting  Balita  di  Indonesia  Masih  Tinggi”,  11-Januari-2022.  Tersedia: https://www.its.ac.id/news/2021/10/16/angka-stunting-balita-di-indonesia-masih-tinggi.
[7] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, “Lampiran Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor
18 Tahun 2020”, 11-Januari-2022. Tersedia:

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 1 Edisi Maret 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i1
https://drive.bappenas.go.id/owncloud/index.php/s/4q7Cb7FBxavq3lK#pdfviewer.
[8] Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Hasil  Studi  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  Tingkat Nasional, Provinsi, dan Kabupaten/Kota Tahun 2021”, 14-Januari-2022. Tersedia: https://www.litbang.kemkes.go.id/buku-saku-hasil-studi-status-gizi-indonesia-ssgi-tahun-2021.
[9] A. A. Ridwanah, H. Megatsari, A. D. Laksono, dan M. Ibad, “Factors Related to Stunted in East Java Province in 2019 : An Ecological Analysis,” Medico Legal Update , vol. 21, no. 2, hal. 230–235, 2021, doi: https://doi.org/10.37506/mlu.v21i2.2678.
[10] A.  Fadliana  dan  P.  P.  Darajat,  “PEMETAAN  FAKTOR  RISIKO  STUNTING  BERBASIS  SISTEM INFORMASI  GEOGRAFIS  MENGGUNAKAN,” IKRAITH-INFORMATIKA ,  vol.  5,  no.  3,  2021. Tersedia: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/1408/1450
[11] S.  Kusumadewi, Analisis  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab .  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2002. Tersedia pada: https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=472702.
[12] Caroline, R. Thayeb, Hermawati, W. D. Harsanto, S. Dwijayanti, dan B. Y. Suprapto,  “Pemanfaatan Logika  Fuzzy  sebagai  Pengendali  Steering  pada  Hardware  In  the  Loop  Mobil  Listrik  Otomatis,” ECOTIPE , vol. 8, no. 1, hal. 39–46, 2021, doi: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121.
[13] N.  Febriany,  F.  Agustina,  dan  R.  Marwati,  “APLIKASI  METODE  FUZZY  MAMDANI  DALAM PENENTUAN  STATUS  GIZI  DAN  MENGGUNAKAN  SOFTWARE  MATLAB,” EurekaMatika , vol. 5, hal. 84–96, 2017. Tersedia pada: https://ejournal.upi.edu/index.php/JEM/article/view/10300
[14] S.  Batubara,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dan  Fuzzy  Sugeno  Untuk  Penentuan Kualitas Cor Beton Instan,” IT Journal Reseach & Development , vol. 2, no. 1, hal. 1–11, 2017, doi: https://doi.org/10.25299/itjrd.2017.vol2(1).644.
[15] Ilmugeografi,  “Analisis  Spasial :  Fungsi  -  Jenis  -  Metode  dalam  SIG”,  2-Februari-2022.  Tersedia: https://ilmugeografi.com/geografi-dasar/analisis-spasial.
[16] PostgreSQL  Global  Development  Group,  “About  PostgreSQL”,  2-Februari-2022.  Tersedia: https://www.postgresql.org/about.
[17] Yulmaini, Logika  Fuzzy:  Studi  Kasus  &  Penyelesaian  Menggunakan  Microsoft  Excel  dan  Matlab . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2018. Tersedia: https://books.google.com/books/about/Logika_Fuzzy.html?id=1dsBEAAAQBAJ [18] Scikit-fuzzy development team, “Overview Scikit-Fuzzy”, 2-Februari-2022. Tersedia: https://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/overview.html.
[19] N.  R.  Sari  dan  W.  F.  Mahmudy,  “FUZZY  INFERENCE  SYSTEM  TSUKAMOTO  UNTUK MENENTUKAN  KELAYAKAN  CALON  PEGAWAI,” SESINDO ,  no.  November,  hal.  2–3,  2015. Tersedia:  https://si.its.ac.id/pubs/oajis/index.php/home/detail/1572/FUZZY-INFERENCE-SYSTEM- TSUKAMOTO-UNTUK-MENENTUKAN-KELAYAKAN-CALON-PEGAWAI.
[20] Sutikno  dan  I.  Waspada,  “PERBANDINGAN  METODE  DEFUZZIFIKASI  SISTEM  KENDALI LOGIKA  FUZZY  MODEL  MAMDANI  PADA  MOTOR  DC,” JURNAL  MASYARAKAT INFORMATIKA. , vol. 2, no. 3, hal. 27–38, 2012, doi: https://doi.org/10.14710/jmasif.2.3.2645.