KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2657-2666 DOI 10.30865/klik.v4i5.1776 https://djournals.com/klik

## Sistem Pakar Diagnosa Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining
M. Zaky Ramadhan Z * , Fitriani Muttakin, Zarnelly, Inggih Permana
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950314890@students.uin-suska.ac.id, 2 fitrianimuttakin@uin-suska.ac.id, 3 zarnelly@uin-suska.ac.id,
4 inggihpermana@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950314890@students.uin-suska.ac.id
Abstrak- Dalam masa pertumbuhan dan perkembangan anak, nutrisi yang tidak memadai dapat menghambat perkembangan fisik dan intelektual.  Meskipun  banyak  orang  menganggap  masalah  ini  sebagai  hal  yang  biasa,  mengabaikannya  dapat  menyebabkan konsekuensi yang parah. Untuk mengatasi tantangan terbatasnya jumlah ahli gizi dan jumlah pasien yang terus bertambah, penelitian` ini memperkenalkan sistem pakar yang dirancang untuk mengidentifikasi malnutrisi pada balita. Sistem pakar melakukan diagnosi s malnutrisi berdasarkan gejala yang diamati dan menawarkan rekomendasi untuk mengatasi masalah yang terkait dengan malnutrisi pada balita. Sistem pakar ini bertujuan untuk memberdayakan orang tua agar dapat secara mandiri mengidentifikasi jenis malnutrisi pada anak mereka, sehingga berpotensi mengurangi kekurangan ahli gizi dalam sistem pelayanan kesehatan. Pakar dalam penelitian ini adalah seorang ahli gizi yang bekerja di Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2. Jika basis pengetahuan dan aturan produksi, yang terdiri dari informasi yang komprehensif dan akurat, sudah tersedia, mereka dapat diterapkan untuk mengembangkan mesin inferensi. Pada  tahap  ini,  aplikasi  memandu  pengguna  dalam  memasukkan  fakta  (karakteristik),  sehingga  memungkinkan  dihasilkannya kesimpulan terkait tingkat gizi balita. Pengetahuan yang tersimpan di dalam basis pengetahuan dan aturan produksi berfungsi sebagai fondasi untuk mesin inferensi.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Gizi Buruk; Balita; Forward Chaining
Abstract- During  a  child's  growth  and  development,  inadequate  nutrition  can  impede  both  physical  and  intellectual  development. Although  many  people  perceive  these  issues  as  commonplace,  neglecting  them  can  lead  to  severe  consequences.  To  address  the challenge of a limited number of nutritionists and a growing number of patients, this final project introduces an expert system designed to identify malnutrition in toddlers. The expert system conducts a diagnosis of malnutrition based on observed symptoms and offers recommendations for addressing the issues associated with malnutrition in toddlers. This expert system aims to empower parents to independently identify their children's malnutrition types, potentially alleviating the shortage of nutritionists in the  healthcare system. The expert in this study is a nutritionist working at Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2. If the knowledge base and produ ction rules, which consist of comprehensive and accurate information, are in place, they can be applied to develop an inference engine. In this phase, the application guides users in inputting facts (characteristics), enabling the generation of conclusions related  to toddler nutrition levels. The knowledge stored in the knowledge base and production rules serves as the foundation for the inference engine.
Keywords: Expert System; Diagnosis; Malnutrition; Toddler; Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Pada proses tumbuh kembang seorang anak terdapat faktor yang mempengaruhi proses perkembangan seorang anak yaitu buruknya  gizi  dialami  anak  tersebut,  gizi  buruk  juga  dapat  menghambat  kecerdasan  anak.  Gizi  buruk  adalah  kondisi dimana  keadaan  bayi  dan  balita  kekurangan  asupan  gizi  yang  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pertumbuhan, perkembangan, dan fungsi tubuh[1][2]. Kondisi tersebut termasuk kedalam  kekurangan energi dan protein (KEP) tingkat berat hal ini dapat menyebabkan  kurangnya asupan energi, protein dan zat gizi mikro. Gizi buruk seringkali terjadi pada balita. Hal tersebut ditandai oleh status gizi sangat kurus atau terdapat edema pada kedua punggung kaki hingga seluruh tubuh. Secara antropometri (BB/TB) yaitu < -3 SD, apabila terdapat edema berat BB/TB > -3 SD. Gizi buruk secara tidak langsung menjadi salah satu penyebab kematian pada anak[3].
Salah satu penyebab utama masalah gizi buruk pada balita adalah asupan makanan yang tidak seimbang dan pola makanan yang dikonsumsi oleh bayi dan balita salah, balita yang sangat membutuhkan makanan yang sehat dan seimbang yang mengandung semua nutrisi  yang diperlukan untuk  pertumbuhan dan perkembangan, kurangnya informasi  terkait kesehatan, berbagai macam infeksi dapat muncul karena kurangnya perawatan balita dan layanan kesehatan yang buruk, ekonomi yang buruk dapat memperburuk lingkungan tempat tinggalnya. Untuk menilai kecukupan gizi dan pertumbuhan pada balita, indikator pengukuran antropometri juga dapat digunakan sebagai alat pengukur kecukupan gizi[4].
Penderita gizi buruk terbesar diseluruh dunia adalah anak-anak. Di Asia terdapat lebih dari 70% kasus gizi buruk pada anak, di Afrika terdapat sebanyak 26% dan di Amerika sebanyak 4%. Berdasarkan data Rikesdas (2013) terdapat sebanyak 5,7 % balita dengan gizi buruk. Di Provinsi Riau pada tahun 2020 terdapat sebanyak 1,36% balita megalami gizi buruk. Pada tahun 2021 terjadi penurunan balita gizi buruk menjadi 0,63%. Kabupaten Pelalawan yang terdiri dari 12 kecamatan memiliki ahli gizi berjumlah 7 orang. Di pelalawan terdapat 1,4% balita dengan gizi buruk dan gizi kurang berdasrkan BB/U berdasarkan data profil kesehatan provinsi Riau tahun 2021[5][6].
Untuk  memudahkan  pihak  layanan  kesehatan  diperlukan  aplikasi  diagnosis  gizi  buruk  pada  bayi  yang  dapat mengatasi  permasalah tersebut. Aplikasi  yang dibutuhkan adalah sistem pakar.  Sistem pakar yang digunakan meliputi dari  basic  pengetahuan  yang  memiliki  struktur  untuk  melakukan  analisis  data,  mendapatkan  sebuah  pola  dan  mampu menawarkan  sebuah  solusi.  Sistem  pakar  tersebut  akan  mendiagnosis  gizi  buruk  berdasarkan  gejala  dan  menawarkan solusi  untuk  masalah  gizi  buruk  pada  balita.  Sistem  pakar  ini  nantinya  dapat  memudahkan  setiap  orang  tua  untuk
mengetahui secara mandiri jenis gizi buruk anaknya, serta dapat membantu pemerintah dalam mengatasi kekurangan ahli gizi. Sistem ini juga mampu meningkatkan efesiensi operasional serta dapat mengurangi biaya karena sistem dapat bekerja secara  otomatis,  sistem  ini  juga  dapat  melakuan  konsisten  dalam  bekerja  tanpa  kelelahan.  Terlebih  dari  banyaknya keuntungan  yang  didapat  dari  pengembangan  sistem  pakar  ini  terdapat  masalah  yang  timbul  diantaranya  perlunya pemeliharaan  sistem  ataupun  basis  data,  seringmya  bermasalah  pada  akurasi  data,  dan  banyak  masalah  pada  integrasi teknologi lainnya. Diharapkan dengan adanya perkembangan pada teknologi sistem pakar dapat membantu memecahkan permasalahan yang kompleks disegala aspek dan bidang.
Sistem pakar adalah sebuah sistem komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan pengambilan keputusan seorang ahli dalam suatu bidang tertentu. Sistem ini memanfaatkan basis pengetahuan yang terdiri dari fakta, aturan, dan heuristik  yang  disusun  oleh  pakar manusia,  serta mesin  inferensi  yang  mampu  menarik  kesimpulan  atau  rekomendasi berdasarkan  informasi  yang  diberikan[7].  Sistem  pakar  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  kedokteran,  teknik, keuangan, dan manajemen. Contoh penerapannya meliputi diagnosis penyakit, perencanaan investasi, analisis kegagalan mesin, dan penilaian risiko. Keuntungan utama dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk memberikan saran yang konsisten  dan  andal  berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman  seorang  ahli,  serta  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi dalam pengambilan keputusan[8].
Forward  chaining merupakan  metode  penalaran  yang  digunakan  dalam  kecerdasan  buatan,  khususnya  dalam sistem pakar dan sistem aturan bisnis. Metode ini merupakan pendekatan berbasis data yang dimulai dengan fakta-fakta yang  diketahui  dan  menggunakan  aturan inferensi  untuk  mendapatkan  informasi  baru  hingga  tujuan  tercapai.  Adapun keunggulan dalam menggunakan metode ini diantaranya metode forward chaining dapat bekerja dengan baik mulai dari pengumpulan data dan kemudian mencari kesimpulan dari informasi yang didapatkan, metode ini cocok digunakan dalam situasi dinamis dalam artian kondisi yang berubah-ubah[9][10].
Adapun  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dilakukan  oleh  Dewi  Simanjuntak  dan  Anita Sindar  pada tahun  2019  dengan  menerapkan  metode  naïve  Bayes  classifier  dalam  deteksi  gizi  buruk  pada  balita.  Pada  kasus  ini, perhitungan  naïve  Bayes  classifier  dengan  3  jenis  penyakit  memiliki  gejala  nomor  G3,  G6,  G12,  dan  G13,  diperoleh klasifikasi perkalian tertinggi sebesar 0,0013168617 dengan jenis penyakit Kwashiorkor[11]. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem deteksi gizi buruk berbasis komputasi yang dapat membantu diagnosis dini dan penanganan yang tepat bagi balita yang terdampak.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Sandi  Alam  dan  Gunadi  Widi  Nurcahyo  pada  tahun  2022  dengan mendiagnosa  gizi  buruk  pada  balita  menggunakan  metode  CBR  (Case  Based  Reasoning).  Dalam  penelitian  ini,  hasil probabilitas  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  CBR  menunjukkan  nilai  keakuratan  sebesar  95%,  yang diimplementasikan  dalam  sistem  ini  dengan  representasi  pengetahuan  berupa  rule  dan  gejala[12].  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  sistem  deteksi  gizi  buruk  pada  balita  dengan  menggunakan pendekatan  CBR,  yang  memungkinkan  untuk  diagnosis  yang  akurat  dan  penanganan  yang  lebih  efektif  berdasarkan kasus-kasus serupa yang telah terjadi sebelumnya.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Yolanda  Anggraini  dan  rekan-rekannya  pada  tahun  2023  dalam mendiagnosa  penyakit  gigi  menggunakan  metode  forward  chaining.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan metode forward chaining pada sistem pakar diagnosa gigi memiliki kelebihan dan kekurangan. Penelitian ini juga memberikan hasil faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi keberhasilan dalam penerapan metode forward chaining pada sistem pakar diagnosa penyakit gigi. Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi manfaat yang diberikan oleh  sistem  pakar  yang  menggunakan  metode  forward  chaining[13].  Hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang berharga dalam pengembangan sistem pakar di bidang diagnosa penyakit gigi, serta menyoroti pentingnya memahami kelebihan, kekurangan, dan faktor-faktor pengaruh dalam penerapan metode forward chaining dalam konteks ini.
Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2019 oleh Harry Wahyu Putra dan rekan-rekannya dalam diagnosa penyakit  ginjal  dengan  metode  forward  chaining.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  mampu  menentukan penyakit ginjal dari gejala-gejala yang dirasakan. Dalam penentuan penyakit ginjal dengan Sistem Pakar, dapat dihasilkan penentuan  penyakit  ginjal  yang  cepat  dan  tepat,  sehingga  penelitian  ini  sangat  membantu  dalam  mengurangi  risiko keterlambatan  diagnosis  penyakit  ginjal[14].  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  pengembangan teknologi di bidang kesehatan, khususnya dalam diagnosis penyakit ginjal, dengan menyediakan alat bantu yang efektif bagi para praktisi medis untuk mengidentifikasi kondisi pasien dengan lebih cepat dan akurat.
Penelitian selanjutnya adalah penelitian mengenai sistem pakar deteksi penyakit pada anak menggunakan metode forward  chaining  yang  dilakukan  oleh  Meilinda  Sari  dan  rekan-rekannya  pada  tahun  2020.  Berdasarkan  analisa  yang dilakukan,  dapat  diketahui  jenis  penyakit  yang  diderita  anak  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  sebagai  pengambilan keputusan untuk mendiagnosa penyakit pada anak. Perhitungan Sistem Pakar ini menunjukkan persentase keberhasilan dari pakar[15]. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan teknologi di bidang kesehatan anak, dengan menyediakan metode yang efektif untuk deteksi dini penyakit serta memberikan panduan bagi praktisi medis dalam pengambilan keputusan diagnosa yang lebih tepat dan akurat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  diagnosa  gizi  buruk  dengan  menggunakan  metode  forward  chaining sehingga  didapatkan  hasil  diagnosa  yang  diharapkan  untuk  dapat  memudahkan  pihak  layanan  kesehatan  dalam mendapatkan  diagnosa  yang  lebih  tepat.  Dengan  menerapkan  metode  forward  chaining  dalam  diagnosa  gizi  buruk, diharapkan sistem dapat mengidentifikasi gejala-gejala yang terkait dengan kondisi tersebut dan menyimpulkan dengan akurat mengenai tingkat keparahan serta jenis gizi buruk yang dialami oleh pasien. Hal ini dapat menjadi landasan bagi
praktisi  kesehatan untuk memberikan intervensi yang sesuai  dan tepat waktu guna memperbaiki status gizi pasien dan mencegah komplikasi yang lebih serius.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  suatu  kategori  sistem  kecerdasan  buatan  yang  dibuat  untuk  meniru  kemampuan  seorang  pakar manusia  di  suatu  bidang  khusus  [16][17].  Sistem  ini  beroperasi  dengan  menggunakan  pengetahuan  eksplisit  yang disediakan oleh para ahli manusia serta aturan-aturan yang terkait untuk mengambil keputusan atau memberikan solusi dalam situasi tertentu. Dengan menerapkan logika inferensial, sistem pakar dapat mengevaluasi informasi yang diberikan dan menghasilkan output yang sesuai berdasarkan pengetahuan dan aturan yang telah di-program sebelumnya [18].
Fokus utama dari sistem pakar adalah memberikan solusi atau rekomendasi dengan tingkat kecerdasan yang sejajar dengan keputusan yang akan diambil oleh seorang pakar manusia dalam konteks tertentu. Dengan demikian, sistem pakar memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam pengambilan keputusan di berbagai bidang yang memerlukan tingkat pengetahuan khusus [19][20][21].

## 2.2 Gizi Buruk
Gizi  buruk  adalah  kondisi  medis  yang  terjadi  akibat  asupan  nutrisi  yang  tidak  mencukupi  atau  tidak  seimbang,  yang mengakibatkan berbagai masalah kesehatan, terutama pada anak-anak. Kondisi ini biasanya disebabkan oleh kekurangan energi,  protein,  dan  mikronutrien  (seperti  vitamin  dan  mineral)  yang  esensial  bagi  pertumbuhan  dan  perkembangan tubuh[22].
Gizi buruk adalah suatu keadaan kekurangan energi dan protein berat dengan gejala klinis kwashiorkor, marasmus atau  marasmik-kwashiorkor.  Maramus  memiliki  ciri  anak  sangat  kurus,  wajah  tua,  cengeng,  kulit  keriput  dan  perut cekung. Kwashiokor memiliki ciri adanya edema di seluruh tubuh terutama bagian ekstremitas, wajh sembab, mata sayu, rambut  tipis  kemerahan  seperti  jagung  dan  otot  yang  mengecil.  Sedangkan  marasmik-kwashiorkor  adalah  gabungan beberapa tanda marasmus dan kwashiorkor dengan gejala edema yang tidak menonjol[23].

## 2.3 Forward Chaining
Forward  chaining adalah  salah  satu  metode  inferensi  dalam  sistem  berbasis  aturan  yang  digunakan  untuk  mencapai kesimpulan atau tujuan tertentu dengan memulai dari data atau fakta yang tersedia dan menerapkan aturan produksi secara bertahap[24][25]. Forward chaining adalah prosedur berurutan yang dimulai dengan tampilan bukti yang mengarah pada kesimpulan yang meyakinkan. Menelusuri  ke depan dari  asumsi  atau  masukan informasi   (IF)  ke  kesimpulan  atau informasi turunan (THEN), dalam urutan  tersebut[26][27].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  4  tahapan  diantaranya  tahapan  pengumpulan  data,  tahapan  penentuan  pakar,  tahapan implementasi sistem menggunakan metode forward chaining dan tahapan hasil diagnosis gizi buruk. Berikut ini tertera penjelasan mengenai tahapan apa saja yang dilakukan dalam pembuatan penelitian ini.
a. Fase Awal Penelitian
Tahap awal penelitian dimulai dengan identifikasi masalah, di mana peneliti mengidentifikasi permasalahan yang akan diteliti, yakni diagnosa gizi buruk. Selanjutnya, wawancara dengan para ahli atau praktisi kesehatan dilakukan untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam mengenai masalah ini. Pengumpulan data terkait dengan gizi buruk, termasuk gejala, penyebab, dan solusi, dilakukan dari berbagai  sumber yang relevan seperti jurnal, buku, dan sumber informasi online. Melalui studi literatur, peneliti mencari informasi yang lebih luas tentang gizi buruk dari jurnal dan buku terkait. Sumber informasi tambahan juga diperoleh dari internet, melalui artikel, situs web, dan sumber-sumber online lainnya. Tahap ini membantu membangun dasar pengetahuan yang kuat untuk melanjutkan penelitian lebih lanjut dalam diagnosa gizi buruk.
b. Akuisis Pengetahuan
Tahap akuisisi pengetahuan dimulai dengan mencari pakar di bidang gizi buruk untuk mendapatkan wawasan dan pengetahuan  yang  lebih  mendalam.  Selanjutnya,  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber  direpresentasikan dalam  bentuk  yang  dapat  dimengerti  oleh  komputer,  seperti  aturan-aturan  atau  basis  pengetahuan.  Proses  ini memungkinkan sistem untuk menginterpretasikan dan menggunakan pengetahuan yang ada. Terakhir, analisis dilakukan untuk menarik kesimpulan yang diperlukan dari data dan informasi yang telah dikumpulkan, sehingga memungkinkan pengembangan lanjutan dalam penelitian diagnosa gizi buruk.
c. Metode Forward Chaining
Tahap implementasi metode forward chaining dimulai dengan identifikasi gejala-gejala karakteristik yang terkait dengan gizi buruk pada balita. Selanjutnya, dilakukan analisis hubungan antara gejala-gejala tersebut dan jenis gizi buruk yang mungkin terjadi. Proses penerapan metode forward chaining kemudian dilakukan untuk mendiagnosa penyakit gizi buruk berdasarkan gejala yang ditemukan, dan hasil diagnosa gizi buruk yang didapatkan dari sistem pakar dihasilkan.
Tahap  selanjutnya  adalah  perancangan  struktur  basis  data  yang  dibutuhkan  untuk  menyimpan informasi  diagnosa  dan hasil  keputusan.  Akhirnya,  implementasi  sistem  pakar  dengan  metode  forward  chaining  dilakukan  untuk  melakukan diagnosa  gizi  buruk  secara  otomatis  dan  efisien  berdasarkan  basis  pengetahuan  yang  telah  diperoleh.  Tahap  ini memungkinkan penggunaan sistem pakar sebagai alat bantu yang efektif dalam diagnosa gizi buruk pada balita.
Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data yang bersumber dari hasil wawancara dengan Ahli gizi Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2. Hasil wawancara tersebut dihasilkan terdapat 1,4% balita dengan gizi buruk dan gizi kurang berdasrkan BB/U. Proses identifikasi pengumpulan data dari ahli gizi didapatkan data diagnosa gizi buruk dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kategori Gizi Buruk Kode Tingkatan Gizi Kategori Gizi Buruk P-1 Gizi Buruk Kwashiorkor P-2 Gizi Buruk Marasmus P-3 Gizi Buruk Marasmus-Kwashiorkor
Tabel  1  mengidentifikasi  tiga  kategori  utama  gizi  buruk,  yaitu  Gizi  Buruk  Kwashiorkor  (P-1),  Gizi  Buruk Marasmus (P-2), dan Gizi  Buruk  Marasmus-Kwashiorkor (P-3). Kwashiorkor (P-1) terjadi akibat kekurangan protein, ditandai  dengan pembengkakan tubuh  dan perubahan warna rambut. Marasmus (P-2) adalah akibat kekurangan kalori dan protein yang parah, ditandai dengan penurunan berat badan yang ekstrem dan kekurusan. Marasmus-Kwashiorkor (P-3)  adalah  kombinasi  gejala  kedua  kondisi  tersebut,  dengan  pembengkakan  tubuh  serta  kekurusan  yang  parah. Klasifikasi ini penting untuk diagnosis dan penanganan tepat terhadap masalah gizi buruk. Data kategori gizi buruk pada Tabel 1 merupakan data yang digunakan peneliti untuk mendiagnosa gizi buruk [17], data tersebut didapatkan dari Ahli gizi di Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2. Dari data tersebut didapatkan ciri – ciri diagnose gizi buruk seperti Tabel 2.
Tabel 2. Ciri-Ciri Gizi Buruk Kode Ciri-Ciri Nama Ciri-Ciri G01 Usia < 60 bulan G02 Berat <12,4 kg G03 Tinggi <96,1 cm G04 Pembengkakan punggung kaki G05 Muka bulat dan sembab G06 Pandangan mata sayu G07 Rambut berwarna kemerahan dan mudah dicabut G08 Kulit gelap G09 Badan sangat kurus
Hasil Akhir Tahap 1. Fase Awal Penelitian 1. Identifikasi Masalah
2. Wawancara 3. Pengumpulan data 4. Mencari Jurnal Buku 5. Internet Tahap 2. Akuisisi Pengetahuan 1. Mencari Pakar
2. Representasi Pengetahuan
3. Penarikan
Kesimpulan Tahap 3. Metode Forward Chaining 1. Melihat ciri-ciri penyakit 2. Analisa penyakit 3. Melihat hasil diagnosis penyakit 4. Hasil keputusan penyakit 5. Perancangan Struktur Basis Data
6. Implementasi
Sistem
G10 Cengeng dan rewel G11 Wajah seperti orang tua G12 Rambut mudah patah G13 Tulang rusuk menonjol G14 Tinggal kulit pembungkus tulang G15 Perut cekung G16 Berat badan kurang dari 60 persen berat badan normal
Tabel 2 menguraikan berbagai ciri-ciri yang menjadi indikator gizi buruk pada anak-anak. Kode G01 menunjukkan bahwa anak berusia di bawah 60 bulan, sedangkan G02 dan G03 merujuk pada berat badan di bawah 12,4 kg dan tinggi di  bawah 96,1 cm. Ciri-ciri fisik  termasuk pembengkakan punggung kaki (G04), muka bulat dan sembab (G05), serta pandangan  mata  sayu  (G06).  Anak-anak  dengan  gizi  buruk  juga  mungkin  memiliki  rambut  berwarna  kemerahan  dan mudah dicabut (G07), kulit gelap (G08), badan sangat kurus (G09), dan wajah yang cengeng serta rewel (G10). Gejala lain termasuk wajah seperti orang tua (G11), rambut mudah patah (G12), tulang rusuk menonjol (G13), tubuh yang tinggal kulit pembungkus tulang (G14), perut cekung (G15), dan berat badan kurang dari 60 persen berat badan normal (G16). Ciri-ciri ini sangat penting untuk mengenali dan mengidentifikasi gizi buruk pada anak-anak, sehingga intervensi yang tepat dapat segera dilakukan.

## 3.2 Penentuan Pakar
Pakar pada penelitian ini adalah, Reki Arjuliana HS, S.ST seorang Ahli Gizi. Setelah dilakukan penentuan pakar, data relasi dan gejala dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Relasi dan Gejala Diagnosa Gizi Buruk Gejala Penyakit P-01  P-02  P-03 G01 ✓ ✓ ✓ G02 ✓ ✓ ✓ G03 ✓ ✓ ✓ G04 ✓ G05 ✓ G06 ✓ G07 ✓ G08 ✓ G09 ✓ G10 ✓ G11 ✓ G12 ✓ G13 ✓ G14 ✓ G15 ✓ G16 ✓
Tabel 3 menunjukkan relasi antara berbagai gejala dengan jenis penyakit gizi buruk, yakni Kwashiorkor (P-01), Marasmus (P-02), dan Marasmus-Kwashiorkor (P-03). Gejala G01 (usia < 60 bulan), G02 (berat < 12,4 kg), dan G03 (tinggi  <  96,1  cm)  muncul  pada  semua  jenis  gizi  buruk.  Khusus  untuk  Kwashiorkor  (P-01),  gejala  termasuk pembengkakan  punggung  kaki  (G04),  muka  bulat  dan  sembab  (G05),  pandangan  mata  sayu  (G06),  rambut  berwarna kemerahan dan mudah dicabut (G07), serta kulit gelap (G08). Marasmus (P-02) ditandai oleh badan sangat kurus (G09), anak cengeng dan rewel (G10), wajah seperti orang tua (G11), rambut mudah patah (G12), dan tulang rusuk menonjol (G13). Marasmus-Kwashiorkor (P-03) memiliki gejala tubuh tinggal kulit pembungkus tulang (G14), perut cekung (G15), dan berat  badan kurang dari  60 persen berat  badan normal (G16). Tabel  ini membantu dalam mendiagnosis jenis gizi buruk berdasarkan gejala yang muncul pada pasien.  Berdasarkan pengetahuan Ahli  gizi, Solusi  mengatasi  permasalah dapat dilihat pada Tabel 4 [17].
Tabel 4. Basis Pengetahuan Solusi Tingkatan Gizi
ID Nama Tingkatan Gizi Solusi TG1 Gizi Buruk Kwashiorkor IF Gizi Buruk Kwashiorkor OR Gizi Buruk Marasmus OR Gizi Buruk Marasmus-
Kwashiorkor THEN Berikan ASI Eksklusif, MPASI sesuai dengan umur, Berikan makanan bervariasi dan seimbang, Pemberian makan sesuai fase (fase stabilitasi, transisi  dab rehabilitasi), Berikan suplemen (Zink, Fe, Vitamin  A), Segera temui ahli gizi setempat, Rutin melakukan penimbangan BB, TB dan lingkar kepala di posyandu. TG2 Gizi Buruk Marasmus TG3 Gizi Buruk Marasmus- Kwashiorkor
Tabel  4  menggambarkan  solusi  untuk  mengatasi  tiga  kategori  utama  gizi  buruk  pada  balita:  Gizi  Buruk Kwashiorkor,  Gizi  Buruk  Marasmus,  dan  Gizi  Buruk  Marasmus-Kwashiorkor,  yang  semuanya  memiliki  solusi  yang sama.  Solusi  tersebut  meliputi  pemberian  ASI  eksklusif,  MPASI  sesuai  umur,  makanan  bervariasi  dan  seimbang, pemberian makan sesuai fase (stabilisasi, transisi, dan rehabilitasi), serta suplemen seperti Zink, Fe, dan Vitamin A. Selain itu, dianjurkan untuk segera menemui ahli gizi setempat dan rutin memantau perkembangan berat badan, tinggi badan, dan lingkar kepala di posyandu. Pendekatan komprehensif ini memastikan penanganan yang tepat dan pemulihan optimal bagi balita yang mengalami gizi buruk.

## 3.3 Implementasi Sistem Menggunakan Metode Forward Chaining
Pada tahap penelitian ini, dalam melaksanakan proses dengan metode tersebut, dibagi menjadi dua bagian umum, yaitu fakta  dan  kesimpulan.  Fakta  dibagi  lagi  menjadi  kelompok  yang  lebih  spesifik,  dan  kemudian  setiap  kelompok  fakta membentuk  kaidah  yang  mengarah  pada  kesimpulan  [17]  [18].  Dapat  dilihat  pada  Gambar  2  bahwa  pendekatan  ini memungkinkan sistem pakar untuk memproses informasi secara sistematis dan logis, meniru proses berpikir seorang ahli dalam pengambilan keputusan.
Gambar  2. Metode Forward Chaining

## 3.4 Hasil Diagnosis Gizi Buruk
Hasil diagnosa gizi buruk dapat dilihat pada kaidah produksi dalam bentuk IF-THEN seperti dibawah ini [19].
a. Gizi Buruk Kwashiorkor
IF Usia < 60 bulan (G01) AND Berat < 12,4 kg (G02) Tinggi < 96,1 cm (G03)  AND BB/TB > 17,1 kg (G03) AND Pembengkakan punggung kaki (G04) AND Muka bulat dan sembap (G05) AND Pandangan mata kuyu dan sayu (G06) AND Rambut tipis, jarang, dan rapuh (G07) AND Pembasaran Hati (G08) THEN Gizi Buruk Kwashiorkor.
b. Gizi Buruk Marasmus
IF Usia < 60 bulan (G01) AND Berat < 12,4 kg (G02) Tinggi < 96,1 cm (G03) AND BB/TB > 17,1 kg (G03) AND  Badan  sangat  kurus (G09)  AND  Mudah  menangis/cengeng  dan  rewel  (G10)  AND  Kulit  menjadi  keriput  (G11) AND Disertai penyakit infeksi (G12) AND Iga Gambang (G13) THEN Gizi Buruk Marasmus.
c. Gizi Buruk Marasmus-Kwashiorkor
IF Usia < 60 bulan (G01) AND Berat < 12,4 kg (G02) Tinggi < 96,1 cm (G03) AND BB/TB > 17,1 kg (G03) AND Tubuh mengandung lebih banyak cairan (G14) AND Kalium dalam tubuh menurun drastic (G15) AND Berat badan kurang dari 60 persen berat badan normal (G16) THEN Gizi Buruk Marasmus- Kwashiorkor.
Sehingga dari kaidah produksi tersebut dihasilkan pohon Keputusan pada Gambar 3.
Hasil dan pembahasan pada tahap ini adalah membahasan tentang diagnosa gizi buruk dengan metode forward chaining, metode ini diharapkan dapat membantu dalam melakukan pengakurasian data dan membantu dalam melakukan ketepatan hasil diagnosa. Proses yang diharapkan dengan menggabungkan sebuah data dan pengetahuan dari pakar gizi sehingga  nantinya  didapatkan  sebuah  estimasi  yang  lebih  realistis  mengenai  Tingkat  diagnosis  yang  dapat  membantu dalam mengambil dan menentukan sebuah keputusan.

## 3.5 Status Gizi Balita
Status  gizi  balita  dapat  diketahui  dengan  cara  melakukan  pengukuran  antropometri.  Data  antropometri  balita  dalam penelitian ini diperoleh dari data EPPGBM Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2. Data antropometri meliputi berat badan, tinggi badan, LILA dan lingkar kepala. Data antropometri yang diperoleh kemudian di lihat pada tabel  standar antropometri penilaian status gizi anak kemenkes berdasarkan BB/PB atau BB/TB anak usia 0-60 bulan. Status gizi balita dikatakan buruk jika berada pada ambang batas < -3 SD, status gizi kurang jika ambang batasnya berada diantara -3 SD sd < -2 SD, status gizi baik -2 SD sd +1 SD, beresiko gizi lebih > +1 SD sd +2 SD, gizi lebih > +2 SD sd +3 SD dan dikatakan obesitas jika ambang batasnya > +3 SD. Berikut adalah data status gizi balita puskesmas  berkilau pangkalan kerinci 2 dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Data Status Gizi Balita Puskesmas Berkilau Pangkalan Kerinci 2
Kategori N % Gizi Baik (-2 SD s.d +1 SD) 21  91,30 Gizi Kurang (-3 SD s.d < -2 SD) 1 4,35 Gizi Buruk (< -3 SD) 1 4,35 Total 23 100
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh sebanyak 23 data status gizi anak, dari 23 balita terdapat sebanyak 4,35 % balita dengan  gizi  buruk,  4,35%  balita  gizi  kurang  dan balita  gizi  baik  sebanyak  91,30  %  di  puskesmas  berkilau  pangkalan kerinci 2. Balita gizi buruk dan gizi kurang memiliki jumlah yang sama banyak yaitu 1 (4,35%). Balita dikatakan gizi buruk apabila hasil pengukuran antropometri yang dilakukan <-3 SD. Balita dikatakan gizi kurang jika hasil pengukuran antropometri berada antara -3 SD sampai dengan <-2 SD dan dikatakan gizi baik jika hasil pengukuran antropometri -2 SD sampai dengan +1 SD.
Dalam  melakukan  diagnosa  gizi  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  gejala-gejala  yang  terdapat  pada  balita.  Setiap balita  dapat  memiliki  gejala  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  jenis  penyakit  gizi  yang  dialaminya,  seperti  gizi  buruk yang  terbagi  menjadi  3  jenis  penyakit  diantaranya  yaitu  marasmus,  khwasiorkor,  marasmus-khwasiorkor.  Untuk memudahkan orang tua mengetahui secara mandiri jenis gizi buruk anaknya dan memudahkan pihak layanan kesehatan dalam  mendiagnosa  gizi  buruk  pada  balita  maka  peneliti  membuat  sistem  pakar  diagnosa  gizi  buruk  pada  balita menggunakan metode forward chining.

## 3.6 Implementasi Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining
Sistem  yang  telah  dikembangkan  dengan  membuat  sebuah  struktur  pengetahuan  yang  membahas  ahli  gizi  buruk  dan hubungannya dengan diagnosis yang memungkinkan. Cara kerja yang dilakukan pada sistem ini ialah sebuah pengetahuan yang diterjemahkan kedalam bentuk aturan produksi sehingga sistem pakar dapat menerapkan aturan tersebut kedalam bentuk  faktor untuk  setiap aturan dan gejala yang telah di  konsultasikan oleh pakar ahli gizi. Sehingga pada tahap ini menambahkan gejala dan ciri untuk setiap aturan guna untuk menunjukan Tingkat keyakinan atau ketidakpastian yang berkaitan dengan aturan pada diagnosis akhir. Sehingga hasil yang didapatkan adalah estimasi  yang lebih akurat   dan lebih terukur mengenai kemungkinan diagnosis gizi buruk. Tampilan aplikasi untuk login aplikasi seperti pada Gambar 1.
Pada gambar 4 ditunjukan kepada orangtua yang bersangkutan untuk mempermudah penggunaan saat melakukan pedaftaran  akun  dan  melakukan  verifikasi  terhadap  email  pengguna.  Apabila  telah  selesai  melakukan  registrasi  pada login,  selanjutnya  pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman  utama.  Menu  pada  halaman  utama  terdiri  dari  My  Account, Pemeriksaan Gizi, dan Riwayat. Pengguna dapat memilih lakukan pemeriksaan gizi, maka akan muncul tampilan layar seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Pemeriksaan Gizi
Pada bagian ini pengguna diharapkan memasukan data diri anak untuk mengetahui status gizi dari bayi atau balita. Pada  pemeriksaan  gizi  ini  sesuai  dengan  standar  aturan  pada  buku  antropometri  sebagai  dasar  pengetahuan  yang digunakan pada sistem ini. Selanjutnya dapat dilakukan pemeriksaan gizi dengan cara memilih gejala-gejala yang sudah tersedia sesuai dengan kondisi balita.
Halaman hasil pemeriksaan gizi ini dapat  dilihat hasil akhir dari  diagnosa gizi buruk pada balita, dan dibagian bawah  terdapat  saran  dan  masukan  untuk  orang  tua  terkait  status  gizi  yang  diperoleh  anaknya.  Gambar  3  yang  berisi halaman hasil pemeriksaan gizi balita.

## Gambar 6. Hasil Pemeriksaan Gizi
Jika Anda ingin melihat riwayat percobaan pemeriksaan gizi, informasi tersebut dapat ditemukan pada tampilan form riwayat. Form ini mencakup berbagai detail penting yang membantu dalam memantau dan mengelola kesehatan gizi pasien. Di dalam form riwayat, Anda akan menemukan informasi tentang berapa kali pemeriksaan gizi telah dilakukan, yang memberikan gambaran tentang frekuensi  dan konsistensi  pemeriksaan. Selain itu, form  ini  mencantumkan nama pasien,  memastikan  bahwa  setiap  entri  terhubung  dengan  individu  yang  tepat,  sehingga  memudahkan  identifikasi  dan peninjauan  ulang  hasil  pemeriksaan.  Tanggal  setiap  pemeriksaan  juga  dicatat  dengan  teliti, memungkinkan  pelacakan kronologis perkembangan kondisi gizi pasien dari waktu ke waktu. Dengan informasi ini, tenaga medis dan ahli gizi dapat melakukan  analisis  yang  lebih  mendalam,  mengidentifikasi  tren  atau  perubahan  signifikan,  dan  merancang  intervensi yang lebih tepat dan efektif untuk memperbaiki status gizi pasien. Form riwayat ini berfungsi sebagai alat dokumentasi yang  penting  dalam  memastikan  bahwa  setiap  langkah  dalam  pemeriksaan  dan  perawatan  gizi  terekam  dengan  baik, sehingga dapat  mendukung proses pengambilan keputusan yang berbasis data dan berfokus pada perbaikan kesehatan pasien secara menyeluruh.

## 4. KESIMPULAN
Untuk  memperoleh  hasil  yang  akurat  mengenai  tingkat  gizi  balita,  pengguna  diarahkan  untuk  memasukkan  informasi faktual terkait karakteristik balita tersebut. Proses ini melibatkan penggunaan basis pengetahuan dan aturan produksi yang berfungsi  sebagai  komponen  dasar  dari  mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  ini  mencakup  data  empiris  dan  informasi medis  yang  relevan  mengenai  berbagai  kondisi  gizi  buruk,  sementara  aturan  produksi  adalah  rangkaian  logika  yang menghubungkan data karakteristik dengan diagnosis tertentu. Mesin  inferensi  bekerja dengan mencocokkan informasi yang dimasukkan pengguna dengan basis pengetahuan yang tersedia, menggunakan aturan produksi untuk menghasilkan diagnosis  yang  tepat.  Ketika  seluruh  basis  pengetahuan  dan  aturan  produksi  telah  mencapai  tingkat  kelengkapan  dan keakuratan  yang  tinggi,  sistem  ini  dapat  diandalkan  untuk  memberikan  hasil  yang  valid  dan  dapat  dipercaya.  Proses pengembangan ini memastikan bahwa setiap aspek dari diagnosis gizi buruk diperhitungkan, dari gejala umum hingga tanda-tanda khusus yang menunjukkan jenis tertentu dari malnutrisi. Dengan demikian, sistem ini tidak hanya membantu dalam identifikasi cepat dan tepat jenis gizi buruk yang dialami balita, tetapi juga mendukung intervensi yang lebih efektif dan  tepat  sasaran  dalam  penanganan  masalah  gizi.  Basis  pengetahuan  yang  matang  dan  aturan  produksi  yang komprehensif adalah kunci dalam pengembangan mesin inferensi yang berfungsi optimal untuk aplikasi medis ini.

## REFERENCES
[1] D. P. Lestari, “Upaya Pencegahan Risiko Gizi Buruk pada Balita: Literature Review,” Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, vol. 22, no. 1, p. 532, Mar. 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i1.1828.
[2] ma  Nazilia,  M.  Iqbal,  P.  P.  Negeri  Jember  dan  Jl  Mastrip  BOX,  and  J.  Timur,  “PENINGKATAN  PENGETAHUAN  IBU TENTANG  GIZI  UNTUK  MENGATASI  GIZI  BURUK  PADA  ANAK  BALITA  DENGAN  APLIKASI  ‘ANAK  SEHAT MAKAN SEHAT (EMAS)’ Increasing Mother’s Knowledge of Nutrition to Overcome Under Nutrition in Children/Toddlers with the Application of ‘Anak Sehat Makan Sehat (EMAS),’” 2020.
[3] B. D. Putra, N. Yona, S. Munti, and P. T. Tambusai, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stunting Pada Anak Dengan Metode Forward Chaining,” 2022.
[4] I. A. Nauval, V. M. Ramadhani, and M. A. Zaelani, “SOSIALISASI PROGRAM PENCEGAHAN STUNTING DAN GIZI BURUK  OLEH  KKN  UNIVERSITAS  ISLAM  BATIK  SURAKARTA  DI  DESA  CETAN  KECAMATAN  CEPER KABUPATEN KLATEN,” vol. 02, no. 02, 2022, [Online]. Available: https://journal.uniba.ac.id/index.php/jpm
[5] D. R. Dhanny and S. Sefriantina, “Hubungan Asupan Energi, Asupan Protein dan Status Gizi terhadap Kejadian Tuberkulosis pada  Anak,”  Muhammadiyah  Journal  of  Nutrition  and  Food  Science  (MJNF),  vol.  2,  no.  2,  p.  58,  Feb.  2022,  doi: 10.24853/mjnf.2.2.58-68.
[6] N. Putu, R. Listia Wati, I. Ketut, and A. Priastana, “Hubungan Perilaku Sosial dengan Kebiasaan Makan pada Anak Status Gizi Kurang Relationship between Social Behavior and Eating Habits of Children with Less Nutritional Status,” Online, 2020.
[7] S. Sapriadi, N. Hayati, A. Eko Syaputra, Y. Septi Eirlangga, K. H. Manurung, and N. Hayati, “Sistem Pakar Diagnosa Gaya Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 5, no. 3, pp. 71–78, Oct. 2023, doi: 10.60083/jidt.v5i3.381.
[8] C. R. P. Amalia and Mahyuddin, “Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Tingkat Stress Belajar pada Siswa SMA dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Design Journal, vol. 1, no. 1, pp. 38–54, Jan. 2023, doi: 10.58477/dj.v1i1.27.
[9] A.  Lapu  Kalua,  P.  Korespondensi,  D.  Tineke  Salaki,  and  S.  Ratulangi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Malaria  dengan Certainty Factor dan Forward Chaining,” ITSESC: Journal of Information Technology, Software Engineering, and Computer Science, vol. 1, no. 1, 2023.
[10]  A.  P.  Gusman,  D.  Maulida,  and  E.  Rianti,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  KISTA  OVARIUM  DENGAN METODE FORWARD CHAINING,” vol. 6, no. 1, pp. 8–18, 2019, [Online]. Available: http://lppm.upiyptk.ac.id/ojsupi/index.php/KOMTEKINFO
[11]  D. Simanjuntak and A. Sindar, “SISTEM PAKAR DETEKSI GIZI BURUK BALITA DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Online, 2019.
[12]  Sandi Alam and G. widi Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Gizi Buruk pada Balita dengan Menggunakan Metode CBR,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, Sep. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i4.140.
[13]  Y. Anggraini, M. Indra, M. Khoirusofi, I. N. Azis, and P. Rosyani, “Biner : Jurnal Ilmu Komputer , Teknik dan Multimedia Systematic  Literature  Review:  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining.”  [Online]. Available: http://garuda.ristekdikti.go.id/
[14]  H. W. Putra, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 5, no. 1, p. 7, Apr. 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.
[15]  M. Sari, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit pada Anak Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, pp. 130–135, Dec. 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.34.
[16]  A. Wijayanti, F. N. Arifah, D. E. Putri, M. D. Satriyanto, and S. Sallu, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 3, 2023.
[17]  N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[18]  E.  Oktarina  et  al.,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  DALAM  MENDIAGNOSIS  Pengaruh  dan  peran teknologi  informasi  pada  saat  ini  benar-benar  dibutuhkan  di  segala  aspek  kehidupan  dan  bidang  ,  salah  satunya  merupakan aplikasi perangkat lunak yang menggunakan basis pengetahuan ( k,” vol. 7, no. 2, pp. 129–136, 2022.
[19]  I. Susilawati and R. Y. Simanullang, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit ITP (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) melalui Pendekatan Dempster Shafer,” JIKTEKS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 1, no. 3, pp. 17–24, 2023.
[20]  M. F. Azmi, P. Purwadi, and G. Syahputra, “Sistem Pakar Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” Jurnal Cyber Tech, vol. 1, no. 3, 2022.
[21]  R. R. Girsang and H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” MATICS: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology), vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2019.
[22]  M. Hamid, A. Ibrahim, and F. M. Lausi, “Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Gizi Buruk Pada Anak Dengan Metode Dempster- Shafer Berbasis Web.”
[23]  L. D. Aryani, M. A. Riyandry, J. Penelitian, and P. Profesional, “VITAMIN D SEBAGAI TERAPI POTENSIAL ANAK GIZI BURUK.” [Online]. Available: http://jurnal.globalhealthsciencegroup.com/index.php/JPPP
[24]  G. S. Nasution, “Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Hama Blas dan Kresek pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, Aug. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i4.144.
[25]  A. Husin, M. P. Faren, and U. Usman, “SISTEM PAKAR PENDETEKSI PENYAKIT BERDASARKAN KELUHAN BUANG AIR KECIL MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” Jurnal Ipteks Terapan, vol. 12, no. 4, p. 277, May 2019, doi: 10.22216/jit.2018.v12i4.2490.
[26]  A.  Gunawan,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan,  “Sistem  Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Penyakit  Kandungan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Android,”  Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi,  pp.  15–22,  Mar.  2020,  doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.16.
[27]  M. I. Pati, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dengan Metode Forward Chaining untuk Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Semangka,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, pp. 102–107, Dec. 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.30.