## Sistem Pakar Untuk Menentukan Status Pertumbuhan Pada Anak Menggunakan Inferensi Fuzzy (Sugeno)
Emi Agustina * , Agus Sidiq Purnomo **
* Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
** Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
1 agustinaemi17@gmail.com , 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
The detection of child growth should be done as early and as accurately as possible, so that if there is a deviation of child growth can be known earlier and can be found a solution to the deviation.
In the examination of children who performed in pharmacies depok sleman pengelolahan data inspection done manually so that data is not well recorded, it causes the data is lost and not clear. For that we need a system capable of data menguin so as to minimize the things that are not desirable.
In this study, the researchers aimed to create an expert system that gives an idea of the growth in children with fuzzy logic motede which requires several variables, namely age, height, gender and weight which will be taken z-score weight and z- Score height.
Based on the test result which has been done with 85 examination data of children, it can be concluded that the implementation of fuzzy sugeno method can be used as a determination of the status of the child's growth with total accuracy of 81.18%.
Keyword: Child, Growth, Expert System, Fuzzy Inference, Sugeno

## 1. Introduction
Pertumbuhan merupakan suatu perubahan dalam ukuran tubuh dan merupakan sesuatu yang dapat diukur  seperti  tinggi  badan,  berat  badan,  lingkar  kepala  yang  dapat  dibaca  pada  buku  pertumbuhan. Pendeteksian  pertumbuhan  anak  harus  dilakukan  sedini  dan  seakurat  mungkin,  sehingga  apabila  ada penyimpangan pertumbuhan anak dapat diketahui lebih dini dan dapat dicarikan solusi atas penyimpangan tersebut. Peran seorang pakar sangat dibutuhkan untuk mendeteksi adanya penyimpangan pada pertumbahan namun demikian, keterbatasan waktu  yang dimiliki seorang pakar terkadang menjadi kendala bagi yang akan melakukan konsultasi guna menyelesaikan suatu permasalahan untuk mendapatkan solusi terbaik.
Pada  pemeriksaan  anak  yang  dilakukan  di  apotik  depok  sleman  masih  dilakukan  secara  manual sehingga data tidak terdata dengan baik, hal itu menyebabkan adanya data yang hilang dan tidak jelas. Untuk itu perlu adanya sistem yang mampu mengeloa data sehingga meminimalisir hal yang tidak diinginkan.
Pada pemeriksaan anak yang dilakukan dibeberapa apotik masih dilakukan secara manual sehingga data tidak terdata dengan baik, hal itu menyebabkan adanya data yang hilang dan tidak jelas. Untuk itu perlu adanya sistem yang mampu mengeloa data sehingga meminimalisir hal yang tidak diinginkan.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  peneliti  dalam  hal  ini  mengambil  judul  “Sistem  Pakar  Untuk Menentukan  Status  Pertumbuhan  Pada  Anak  Dengan  Infrensi  Fuzzy  (Sugeno)“  menggunakan  parameter- parameter  tertentu  yang  nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  dalam  menentukan  status pertumbuhan anak.
Beberapa penelitian yang terkait seperti pada penelitian “Sistem Pakar Pertumbuhan Balita Berbasis Web  Dengan  Metode  Case  Based  Reasoning  “,  mengembangkan  sistem  pakar  dengan  Metode  Case  Based Reasoning  (CBR)  dan  Perhitungan  yang  digunakan  yaitu  Nearest  Neighbor,  dimana  data  kasus  baru  akan dibandingkan  perhitungannya  dengan  data  kasus  lama  yang  ada  di  database,  selanjutnya  dihitung  kriteria kemiripannya berdasarkan rumus atau ketentuan yang berlaku.  Selanjutnya hasil database dapat menghasilkan data  keluaran  yang  berupa  perbandingan  antara  kasus  lama  dengan  kasus  baru  untuk  penentuan  kriteria kemiripan kasus pertumbuhan balita yang dipengaruhi oleh jenis kelamin, usia, berat badan dan tinggi badan [1].
Pada penelitian lain mengenai “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Inferensi Sugeno (Berdasarkan Metode Antropometri)”, mengembangkan sistem penunjang keputusan dengan metode fuzzy sugeno berdasarkan metode antropometri diperoleh hasil bahwa perhitungan sistem dengan metode fuzzy Sugeno dan perhitungan menggunakan standar baku antropometri memiliki hasil 84% dari 25 data yang diujikan terdapat 4 yang tidak sesuai, sehingga dapat disimpulkan bahwa
unjuk kerja sistem berhasil  [2].
Sistem pakar adalah sebuah kecerdasan buatan yang terdapat dalam sebuah  perangkat lunak yang dibangun dengan kemampuan mendekati seorang pakar (manusia)  yang  memiliki pengetahuan  tinggi dalam sebuah  bidang  tertentu  yang diharapkan  dapat  membantu memecahkan sebuah masalah. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu. Pemrosesan yang dilakukan oleh sistem pakar merupakan  pemrosesan  pengetahuan  ( knowledge ). Knowledge adalah  pemahaman  secara  praktis  maupun teoritis terhadap suatu obyek atau domain tertentu. Knowledge dalam sistem pakar bisa saja seorang ahli, atau knowledge yang umumnya terdapat dalam buku, majalah dan orang yang mempunyai pengetahuan tentang suatu  bidang. Knowledge yang  digunakan  pada  sistem  pakar  merupakan  serangkaian  informasi  mengenai gejala-diagnosa, sebab-akibat, aksi-reaksi tentang suatu domain tertentu (misalnya, domain diagnosa medis) [3].
Sistem inferensi fuzzy merupakan kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Dalam penalaran fuzzy metode Sugeno terdapat dua model yaitu : (1) Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol, (2) Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu. Tahapan dalam model fuzzy  sugeno  antara  lain  :  (1)  Pembentukan  himpunan  fuzzy,  (2)  Aplikasi  fungsi  implikasi,  dan  (3) Defuzzifikasi  [4].
Model  fuzzy  Sugeno  merupakan  pendekatan  sistematis  pembangkitan  aturan  fuzzy  dari  himpunan data masukan-masukan yang diberikan [5].
Rumusan permasalah didefinisikan dalam penelitian ini adalah bagaimana membuat sebuah prototipe dan menerapkan fuzzy inferensi (sugeno) pada untuk menentukan status pertumbuhan pada anak?
Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi sistem pakar dan dapat mengimplementasikan metode fuzzy inferensi (Mamdani) untuk menentukan status pertumbuhan pada anak.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  sebagai  alternatif  media  untuk membantu mengetahui status pertumbuhan pada anak. Sehingga masyarakat umum dapat mengetahui status tumbuh kembang pada anak.

## 2. Research Method
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut  (a) Mempelajari Literatur dengan mempelajari konsep-konsep yang berkaitan dengan pembuatan penelitian ini, seperti konsep tehnik  infrensi  fuzzy,  mempelajari  jurnal,  dan  sumber  ilmiah  lain  seperti  internet  dan  buku.  (b)  Metode Wawancara yang dilakukan untuk mendapatkan data serta pengetahuan yang lebih akurat tentang pertumbuhan anak  berdasarkan  pengalaman  dokter    spesialis  anak  dilapangan.  Wawancara  lebih  ditekankan  untuk mengetahui cara menentukan  status pertumbuhan anak yang normal dan tidak normal.
Jalan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain Sistem

## 2.1 Analisis Kebutuhan Masukan
Dokter Spesialis anak memberi masukkan berupa: (1) Data pokok tersebut meliputi usia anak, tinggi anak dan berat badan anak. (2) Perhitungan   dalam   penentuan   normal atau tidak normal pertumbuhan pada
anak menggunakan perhitungan z-score. (3) Data keanggotaan  yang digunakan  untuk himpunan fuzzy  belum ada dalam sistem. (4) Data    aturan    ditambahkan     dalam    sistem      disesuaikan      dengan    aturan. (5) Dari keempat aturan tersebut digunakan sebagai  basis  pengetahuan dari Sistem Pakar Untuk Menentukan Status Pertumbuhan Pada Anak Dengan Infrensi Fuzzy (Sugeno). Basis aturan yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Basis Aturan No. Gender Berat Badan And Tinggi Anak And Usia Anak Status Pertumbuahan 1 IF P Rendah AND Ringan AND Anak awal THEN Normal 2 IF P Rendah AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 3 IF P Rendah AND Berat AND Anak awal THEN Tidak Normal 4 IF P Rendah AND Ringan AND Anak akhir THEN Normal 5 IF P Rendah AND Sedang AND Anak akhir THEN Tidak Normal 6 IF P Rendah AND Berat AND Anak akhir THEN Tidak Normal 7 IF P Rendah AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 8 IF P Rendah AND Sedang AND Pubertas THEN Tidak Normal 9 IF P Rendah AND Berat AND Pubertas THEN Tidak Normal 10 IF P Agak Tinggi AND Ringan AND Anak awal THEN Normal 11 IF P Agak Tinggi AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 12 IF P Agak Tinggi AND Berat AND Anak awal THEN Normal 13 IF P Agak Tinggi AND Ringan AND Anak akhir THEN Tidak Normal 14 IF P Agak Tinggi AND Sedang AND Anak akhir THEN Normal 15 IF P Agak Tinggi AND Berat AND Anak akhir THEN Normal 16 IF P Agak Tinggi AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 17 IF P Agak Tinggi AND Sedang AND Pubertas THEN Normal 18 IF P Agak Tinggi AND Berat AND Pubertas THEN Normal 19 IF P Tinggi AND Ringan AND Anak awal THEN Tidak Normal 20 IF P Tinggi AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 21 IF P Tinggi AND Berat AND Anak awal THEN Tidak Normal 22 IF P Tinggi AND Ringan AND Anak akhir THEN Normal 23 IF P Tinggi AND Sedang AND Anak akhir THEN Normal 24 IF P Tinggi AND Berat AND Anak akhir THEN Normal 25 IF P Tinggi AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 26 IF P Tinggi AND Sedang AND Pubertas THEN Normal 27 IF P Tinggi AND Berat AND Pubertas THEN Normal 28 IF L Rendah AND Ringan AND Anak awal THEN Normal 29 IF L Rendah AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 30 IF L Rendah AND Berat AND Anak awal THEN Tidak Normal 31 IF L Rendah AND Ringan AND Anak akhir THEN Normal 32 IF L Rendah AND Sedang AND Anak akhir THEN Tidak Normal 33 IF L Rendah AND Berat AND Anak akhir THEN Tidak Normal 34 IF L Rendah AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 35 IF L Rendah AND Sedang AND Pubertas THEN Tidak Normal 36 IF L Rendah AND Berat AND Pubertas THEN Tidak Normal 37 IF L Agak Tinggi AND Ringan AND Anak awal THEN Normal 38 IF L Agak Tinggi AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 39 IF L Agak Tinggi AND Berat AND Anak awal THEN Normal 40 IF L Agak Tinggi AND Ringan AND Anak akhir THEN Tidak Normal 41 IF L Agak Tinggi AND Sedang AND Anak akhir THEN Normal 42 IF L Agak Tinggi AND Berat AND Anak akhir THEN Normal 43 IF L Agak Tinggi AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 44 IF L Agak Tinggi AND Sedang AND Pubertas THEN Normal 45 IF L Agak Tinggi AND Berat AND Pubertas THEN Normal 46 IF L Tinggi AND Ringan AND Anak awal THEN Tidak Normal 47 IF L Tinggi AND Sedang AND Anak awal THEN Normal 48 IF L Tinggi AND Berat AND Anak awal THEN Tidak Normal 49 IF L Tinggi AND Ringan AND Anak akhir THEN Normal 50 IF L Tinggi AND Sedang AND Anak akhir THEN Normal 51 IF L Tinggi AND Berat AND Anak akhir THEN Normal 52 IF L Tinggi AND Ringan AND Pubertas THEN Tidak Normal 53 IF L Tinggi AND Sedang AND Pubertas THEN Normal 54 IF L Tinggi AND Berat AND Pubertas THEN Normal

## 2.2 Desain

## 2.2.1 Flowchart System
Perancangan jalannya sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart System

## 2.2.2 Context Diagram
Context Diagram dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 0

## 2.2.3 Perancangan Database
Relasi tabel dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Relasi Tabel

## 2.3 Inferensi Pengetahuan
Metode  fuzzy  Sugeno  dimulai  dari  pembentukan  Himpunanan  pada  setiap  variabel  kemudian selanjutnya proses perhitungan inferensi dan terakhir proses deffuzifikasi dengan perhitungan z-score untuk satus  pertumbuhan pada anak. Dalam proses fuzzifikasi harus membuat perancangan himpunan fuzzy pada sistem pakar deteksi pertumbuhan anak adalah sebagai berikut :
1. Varibel umur
Variabel umur dibagi menjadi tiga fase (tiga himpunan fuzzy), dapat dilihat pada Gambar  5.
Gambar 5. Variabel Usia
2. Varibel berat badan
Variabel  berat  badan  dibedakan  menjadi  dua  berdasarkan  jenis  kelamin  anak,  yaitu  laki-laki  dan perempuan, dapat dilihat pada Gambar 6.
(a)
(b)
Gambar 6. Variabel Berat Badan (a) Laki-Laki, (b) Perempuan
3. Varibel tinggi  badan
Variabel  tinggi  badan  dibedakan  menjadi  dua  berdasarkan  jenis  kelamin  anak,  yaitu  laki-laki  dan perempuan, dapat dilihat pada Gambar 7.
(a) (b)
Gambar 7. Variabel Tinggi Badan (a) Laki-Laki, (b) Perempuan
4. Variabel status pertumbuhan
Variabel  status  pertumbuhan  dibagi  menjadi  dua  fase  (dua  himpunan  fuzzy),  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## Gambar 8. Variabel status pertumbuhan

## 3. Result and Analysis

## 3.1 Data Kasus
Anaslisis  sistem  dilakukan  dengan  membandingkan  basil  penentuan status pertumbuhan anak menggunakan data pemeriksaan dari pakar dengan   basil perhitungan  penentuan status  pertumbuahan anak menggunakan  metode fuzzy inferensi (Sugeno) . Perhitungan penentuan status pertumbuahan anak pada sistem menggunakan  tiga  variabel  yaitu  berat  badan  anak,  usia  anak  dan  tinggi  anak.  Hasil  perhitungan  dengan mengacu pada data anak Tabel 2 dapat dilihat pada hasil tiap proses perhitungannya.
Proses  fuzzifikasi  dengan  menggunakan  data  pemeriksaan  anak  pada  Tabel  2,  dalam  hal  ini mengambil salah satu sampel data pemeriksaan anak.

## Tabel 2. Sampel Data Pengujian
No Nama Tgl.Lahir Tanggal Periksa Umur (thn) BB (kg)  TB (cm) 1 Mikhayla Aryila S.P 28-Jul-16 10-Oct-16 0.16 5.5 60

## 3.2 fuzzifikasi
Hasil proses fuzzifikasi oleh sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Fuzzyfikasi
Perhitungan fuzzifikasi adalah sebagai berikut :
a. Usia
Pada data pemeriksaan dari Tabel 1 didapat usia anak  2 bulan sehingga diidentifikasikan anggota himpunan  variabel  usia  Anak  Awal.  Derajat  keanggotaan  usia  untuk  kategori  Anak  Awal menggunakan rumus :
µUsia Anak Awal =  x-1/ 12-6 µUsia Anak Awal =  2 – 1 / 6 µUsia Anak Awal =  0,167 maka nilai derajat keanggotaan Usia Anak pada kategori Anak Awal adalah 0,167. b. Berat Badan
Berat  badan  anak  5,9  kg  berada  pada  keanggotaan  berat  badan  pada  kategori  RINGAN  .  Derajat keanggotaan berat badann untuk kategori RINGAN menggunakan rumus :
µBB RINGAN =  21 – x / 42-21 µBB RINGAN = 21 – 5,5 / 21 µBB RINGAN = 0,74 maka nilai derajat keanggotaan Berat Badan pada kategori RINGAN adalah 0,719.
c. Tinggi Badan
Tinggi Badan Anak 60 cm berada pada keanggotaan tinggi badan pada kategori RENDAH. Derajat keanggotaan tinggi badan untuk kategori RENDAH menggunakan rumus :
µTB RENDAH =  151 – x / 151-70 µTB RENDAH = 151- 60 / 82 µTB RENDAH = 1,12 maka nilai derajat keanggotaan Tinggi Badan pada kategori RENDAH adalah 1,1219.

## 3.3 Inferensi
Proses inferensi dalam sistem dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Inferensi
Proses fuzzifikasi menghasilkan tiga jumalah data yaitu : Berat RINGAN     =  0,74 Tinggi PENDEK  =  1,12 Usia AWAL         =  1,97
Dari ketiga fuzzifikasi tersebut didapatkan satu aturan yang dapat diaplikasikan dengan menggunakan aturan dengan memilih derjat keanggotaan minimum dari nilai-nilai linguistik yang dihubungkan oleh ( ∩ ) dan dilakukan clipping pada fungsi keanggotaan trapesium untuk menentukan status pertumbuhan anak :
IF Berat  RINGAN  (0,74) AND Tinggi  PENDEK  (1,12) AND Usia  AWAL  (1,97) THEN status pertumbuhan NORMAL
Dengan demikian diperoleh jumlah tiap masing-masing status pertumbuhan anak sebagai berikut :
• Tidak normal = 0
• Normal = 1
Kemudian proses dilanjutkan dengan melakukan komposisi aturan ( Disjunction ) dengan mengambil nilai  maksimum  dari  status  pertumbuhan  anak  yang  sama  (  berdasarkan  nilai-nilai  linguistik  yang dihubungkan). Sehingga didapat aturan sebagai berikut :
• Pertumbuhan is Normal (0,74) ➥ Nilai MAX untuk Status Pertumbuhan normal = 0,74.

## 3.4 Defuzzyfikasi
Proses defuzzifikasi menggunakan sistem dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Defuzzifikasasi
Defuzzifikasi menggunakan  model  sugeno  yaitu  menghitung  nilai  total  z- score yang  selanjutnya mengambil nilai z-score berdasarkan nilai MAX dari status pertumbuhan, tabel nilai z-score dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Z-Score
No Status Pertumbuhan Score Jenis Z Score 1 Tidak Normal 5 Perempuan 0.00 2 Normal 10 Perempuan 7,38
Berdasarkan perhitungan  total z-score yang telah dilakukan status pertumbuhan anak dengan nilai max adalah NORMAL (7,38). Jadi dapat disimpulkan anak dengan nama Mikhayla Aryila S.P dengan berat badan 5.6 kg, tinggi badan 60 cm, dan usia 0,17 tahun, status  pertumbuahan  NORMAL.

## 3.5 Validasi Hasil
Validasi hasil dengan menunjukkan perbandingan penentuan status pertumbuhan anak sesuai dengan saran pakar dibandingkan dengan sistem menggunakan metode  fuzzy dapat dilihat pada Tabel  4.
Tabel 4. Validasi Hasil No Nama Tanggal Lahir Tanggal Priksa Hasil Diagnosis Validasi Pakar Sistem (Sesuai / Tidak) 1 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 30-Aug-16  Tidak Normal Tidak 2 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 13-Jan-16  Tidak Normal Tidak 3 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 23-Aug-15  Tidak Normal Tidak 4 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 28-May-12  Tidak Normal Tidak 5 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 6-Dec-10  Tidak Normal Tidak 6 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 16-Jan-10  Tidak Normal Tidak 7 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 29-Mar-09  Normal Normal Sesuai 8 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 15-Aug-08  Normal Normal Sesuai 9 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 19-Mar-08  Normal Normal Sesuai 10 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 11-Feb-08  Normal Normal Sesuai 11 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 21-Aug-07  Normal Normal Sesuai 12 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 21-Dec-06  Normal Normal Sesuai 13 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 1-Nov-06  Normal Normal Sesuai 14 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 5-Oct-06  Normal Normal Sesuai 15 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 30-Sep-06  Normal Normal Sesuai 16 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 28-Aug-06  Tidak Normal Tidak 17 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 5-Aug-06  Normal Normal Sesuai 18 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 4-Jul-06  Normal Normal Sesuai 19 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 6-Jun-06  Normal Normal Sesuai 20 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 8-May-06  Normal Normal Sesuai 21 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 11-Apr-06  Normal Normal Sesuai 22 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 20-Dec-05  Normal Normal Sesuai 23 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 29-Sep-05  Normal Normal Sesuai 24 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 18-Jul-05  Normal Normal Sesuai 25 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 29-Apr-05  Normal Normal Sesuai 26 M. Afnan Naufal S 29-Sep-04 9-Mar-05  Normal Normal Sesuai 27 Surya Tyaga Bimantara 13-Mar-10 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 28 Surya Tyaga Bimantara 13-Mar-10 29-Jul-16  Tidak Normal Tidak 29 Surya Tyaga Bimantara 13-Mar-10 16-Apr-16  Tidak Normal Tidak 30 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 31 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 11-Oct-16  Normal Normal Sesuai 32 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 10-Oct-16  Normal Normal Sesuai 33 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 3-Sep-16  Normal Normal Tidak 34 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 24-Feb-16  Normal Normal Sesuai 35 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 18-Jan-16  Normal Normal Sesuai 36 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 19-Sep-15  Normal Normal Sesuai 37 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 6-Jun-15  Normal Normal Sesuai 38 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 26-Mar-14  Normal Normal Sesuai 39 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 26-Feb-14  Normal Normal Sesuai 40 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 28-Nov-13  Normal Normal Sesuai 41 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 3-Oct-13  Normal Normal Sesuai 42 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 17-Jun-13  Normal Normal Sesuai 43 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 6-May-13  Normal Normal Sesuai 44 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 20-Feb-13  Normal Normal Sesuai 45 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 11-Feb-13  Normal Normal Sesuai 46 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 21-Jan-13  Normal Normal Sesuai 47 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 18-Jan-13  Normal Normal Sesuai
No Nama Tanggal Lahir Tanggal Priksa Hasil Diagnosis Validasi Pakar Sistem (Sesuai / Tidak) 48 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 10-Jan-13  Normal Normal Sesuai 49 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 13-Nov-12  Normal Normal Sesuai 50 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 2-Nov-12  Normal Normal Sesuai 51 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 4-Sep-12  Normal Normal Sesuai 52 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 9-Apr-12  Normal Normal Sesuai 53 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 28-Feb-12  Normal Normal Sesuai 54 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 8-Feb-12  Tidak Normal Tidak 55 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 19-Jan-12  Normal Normal Sesuai 56 Khoirun Mustaffa 21-Dec-11 28-Dec-11  Normal Normal Sesuai 57 Amira Zahra 20-May-13 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 58 Amira Zahra 20-May-13 16-Sep-15  Normal Normal Sesuai 59 Amira Zahra 20-May-13 6-Apr-15  Normal Normal Sesuai 60 Amira Zahra 20-May-13 10-Mar-14  Tidak Normal Tidak 61 Amira Zahra 20-May-13 24-Feb-14  Tidak Normal Tidak 62 Amira Zahra 20-May-13 23-Jan-14  Tidak Normal Tidak 63 Amira Zahra 20-May-13 11-Jan-14  Tidak Normal Tidak 64 Amira Zahra 20-May-13 24-Oct-13  Normal Normal Sesuai 65 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 15-Jan-18  Normal Normal Sesuai 66 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 67 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 10-Oct-16  Normal Normal Sesuai 68 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 29-Mar-16  Normal Normal Sesuai 69 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 4-Nov-15  Normal Normal Sesuai 70 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 25-Sep-15  Normal Normal Sesuai 71 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 10-Sep-15  Normal Normal Sesuai 72 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 24-Aug-15  Normal Normal Sesuai 73 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 13-Jul-15  Normal Normal Sesuai 74 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 8-Jul-15  Normal Normal Sesuai 75 Rajendra Mahasin S 31-Oct-13 8-May-15  Normal Normal Sesuai 76 Rauf Al Faqih N 24-Jan-14 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 77 Rauf Al Faqih N 24-Jan-14 13-Jul-16  Normal Normal Sesuai 78 Rauf Al Faqih N 24-Jan-14 27-Apr-16  Normal Normal Sesuai 79 Cataleye Bella AS 12-May-14 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 80 Cataleye Bella AS 12-May-14 6-Feb-16  Tidak Normal Tidak 81 Mikhayla Aryila S.P 28-Jul-16 31-Oct-16  Normal Normal Sesuai 82 Mikhayla Aryila S.P 28-Jul-16 13-Oct-16  Normal Normal Sesuai 83 Mikhayla Aryila S.P 28-Jul-16 10-Oct-16  Normal Normal Sesuai 84 Shanum Andhara P 11-Aug-16 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai 85 Joshepine Odelia I. 8-Nov-16 15-Nov-16  Normal Normal Sesuai
Berdasarkan data yang valid diperoleh hasil pengujian oleh sistem yaitu status pertumbuhan anak yang normal sebanyak 85 data dan untuk status pertumbuhan anak yang tidak normal terdapat 0 data. Sedangkan dari hasil validasi yang dilakukan oleh pakar (dokter) status pertumbuhan anak yang normal sebanyak 70 data dan untuk status pertumbuhan anak yang tidak normal terdapat 15 data.
Untuk tingkat kesesuaian berdasarkan hasil validasi pakar (dokter) dan  sistem diperoleh  81,18 % data yang  sesuai dan  18,82 % data uji yang  tidak sesuai.

## 4. Conclusion
Berdasarkan data yang valid diperoleh hasil pengujian oleh sistem yaitu status pertumbuhan anak yang normal sebanyak 85 data dan untuk status pertumbuhan anak yang tidak normal terdapat 0 data. Sedangkan dari hasil validasi yang dilakukan oleh pakar (dokter) status pertumbuhan anak yang normal sebanyak 70 data dan untuk status pertumbuhan anak yang tidak normal terdapat 15 data. Untuk tingkat kesesuaian berdasarkan hasil validasi pakar (dokter) dan  sistem diperoleh  81,18 % data yang  sesuai dan  18,82 % data uji yang  tidak sesuai.
Saran untuk pengembangan selanjutnya terhadap penelitian ini untuk menambahkan variabel lingkar kepala agar output yang dihasilkan lebih akurat.

## Acknowledgements
dr.  Th.  Noor  Widiastuti,  Sp.  A  yang  sudah  banyak  memberikan  ilmu  yang  berharga  tentang pertumbuhan anak
References
[1]  M. Shaid, W. L. YS dan Y. R. Utami, “Sistem Pakar Pertumbuhan Balita Berbasis Web Dengan Metode Case Base Reasoning,” Jurnal TiKomSiN, ISSN : 2338-4018, pp. 37-44.
[2]  A. Romadhon dan A. S. Purnomo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Inferensi Sugeno (Berdasarkan Metode Antropometri),” Informatics Journal, Vol. 1, No. 3, ISSN : ISSN 2503-250X, pp. 78-87, 2016.
[3]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta: Andi, 2005.
[4]  S. Kusumadewi dan H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[5]  T. S. Widodo, Sistem Neuro Fuzzy, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.
[6]  S. Kusumadewi, Artificial Intelligent (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.