## PENENTUAN STATUS GIZI BURUK BALITA DENGAN METODE FUZZY SAW PADA PUSKESMAS TETAF, KABUPATEN TIMOR TENGAH SELATAN
Kornelis Letelay 1 , Bertha S.Djahi 2 , dan Marni Nokas 3 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl.Adisucipto Penfui
1 Email: kornelis@staf.undana.ac.id
2 Email: berthadjahi@staf.undana.ac.id
3 Email : marninokas26@gmail.com

## ABSTRAK
Di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT),  status  gizi  buruk  pada  balita  setiap  tahun  terus  mengalami kenaikan. Kabupaten Timor Tengah Selatan (TTS) berada pada posisi ke tiga teratas pada tahun 2016 yaitu 442 kasus. Proses penentuan status gizi buruk yang dilakukan pihak puskesmas Tetaf, kecamatan Kuatnana kabupaten TTS saat ini masih bersifat manual. Hal ini berdampak pada pelayanan yang kurang tepat. Untuk itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  bisa  memberikan  keputusan  sebagai  rekomendasi  pengambilan kebijakan  untuk  memberikan  pelayanan  yang  tepat.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  sistem pendukung keputusan (SPK) penentuan status gizi buruk balita, dengan menggunakan metode fuzzy-simple additive  weighting (F-SAW)  dengan 4 kriteria yaitu, usia (umur), perbandingan berat badan/umur (BB/U), perbandingan  tinggi  badan/umur  (TB/U)  dan  jenis  kelamin  (JK).  Pengujian  dilakukan  menggunakan pengujian  akurasi . Pengujian  akurasi  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  100%  dari  50  data,  dengan jumlah status balita gizi kurang sebanyak 8 orang, jumlah status balita kekurangan gizi ada 7 orang, serta balita yang mengalami gizi baik ada 35 orang.
Kata kunci:  penentuan status gizi buruk pada balita, sistem pendukung keputusan, F-SAW

## ABSTRACT
In  NTT,  the  number  of  malnutrition  cases  among  children  under  five  have  increased  annually. TTS regency is in the top three in terms of the number of cases of malnutrition with 442 cases of under- five in 2016. In Tetaf Health Center, Kuatnana Disctrict, the status of malnutrition has been determined manually which results in the inappropriate service. Therefore, a system is needed aiding in providing right recomendation  which  leads  to  appropriate  service.    In  this  paper,  a  decision  support  systems  (DSS) approach  in  determining  malnutrition  status  in  toddlers  has  been  implemented  by  using    Fuzzy  Simple Additive  Weighting  (F-SAW)  with    four  criteria,  namely,  age,  a  comparison  of    weight  (kg)  to  age,  a comparison of height (cm) to age, and gender. This study uses accuracy testing. Accuracy testing obtained an accuracy rate of 100% from 50 data, with 8 under-nutrition toddlers, 7 malnourished toddlers, and 35 toddlers with good nutrition.
Keywords : determination of malnutrition status in children under five, decision support system, F-SAW

## 1. PENDAHULUAN
Masalah status gizi buruk seperti kurangnya energi protein, vitamin A, gangguan akibat kurangnya yodium  masih  terjadi  pada  negara  berkembang  salah  satunya  Indonesia.  Menurut World  Health Organization (WHO) di tahun 2017 tercatat 54%  balita menderita gizi buruk dan 36% meninggal. Pada tahun 2016  kasus gizi buruk  pada balita di NTT mengalami peningkatan sebesar 2.064 balita, dan pada tahun 2017 sebesar 3.017 balita. Terdapat 3 kabupaten yang sering mengalami kasus status gizi buruk yaitu kabupaten  Kupang  sebesar  409  kasus,  kabupaten  Alor  sebesar  347  kasus,  dan  kabupaten Timor  Tengah Selatan (TTS) sebesar 340 kasus  [ 1 ]. Kabupaten TTS berada pada posisi ke 3 (tiga) teratas dengan angka balita gizi buruk pada tahun 2016 dan 2017  yaitu 442 kasus, dan 340 kasus. Penyebab terjadinya gizi buruk di kabupaten TTS dilihat dari faktor sosial ekonomi, pendidikan ibu yang rendah, pengeluaran pangan, dan kurangnya  perilaku  hidup  sehat.  Untuk  menuntaskan  status  gizi  buruk  pada  balita,  pemerintah  terus meningkatkan upaya untuk mengurangi salah satunya dengan menyediakan data yang akurat sehingga data tersebut dapat dipakai untuk menentukan pelayanan yang tepat terhadap berbagai macam tipe gizi buruk. Gizi  buruk  di  Kabupaten  TTS  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa dukungan  dari  pemerintah  dan  pihak-pihak  terkait  dalam  bentuk  pemberian  makanan  tambahan  dan kegiatan  lainnya  mempunyai  dampak  untuk  mengurangi  status  gizi  buruk  balita  [ 2 ].  Untuk  menentukan status  gizi  buruk  pada  balita  saat  ini,  pihak  puskesmas  Tetaf  kecamatan  Kuatnana  kabupaten  TTS
mengalami  kesulitan  dalam  proses  perekapan  data  karena  pihak  dalam  sistem  penginputan  data menggunakan  setiap  kriteria  dan  perhitungan  manual  sehingga  pelayanan  yang  diberikan  kurang  tepat, sehingga perlu adanya sebuah sistem pengambilan keputusan yang bisa memberikan rekomendasi dalam mengambil kebijakan untuk memberikan pelayanan yang tepat. Untuk menjalankan proses penentuan status gizi pada balita perlu adanya suatu sistem terkomputerisasi untuk dapat membantu dalam menangani kasus yang terjadi. Penelitian ini menggunakan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam menentukan status gizi buruk  pada  balita,  karena  sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  solusi  dengan  kondisi semiterstruktur  dan  tidak  terstruktur,  sehingga  informasi  akan  diberikan  secara  benar  dan  akurat  [ 3 ]. Metode yang digunakan yaitu fuzzy-simple additive weighting (F-SAW), dengan kriteria yaitu usia (umur), perbandingan berat badan/umur (BB/U), perbandingan tinggi badan/umur (TB/U) dan jenis kelamin (JK), dalam menentukan status gizi buruk balita. Adapun kelebihan dari Metode F-SAW yaitu didasarkan oleh bobot preferensi dari kriteria yang ditentukan dapat menangani penilaian ketidakpastian.

## 2. MATERI DAN METODE
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) SPK  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur [ 4 ].

## Status Gizi
Status gizi adalah keadaan dimana tubuh sehat karena selalu  mengkonsumsi makan dan zat gizi secara baik. Status gizi terbagi menjadi tiga jenis antara lain kekurangan gizi, gizi normal, dan kelebihan gizi [1]. Gizi normal adalah merupakan ukuran status gizi dengan terdapat keseimbangan antara asupan zat gizi yang diserap ke dalam tubuh dan zat gizi yang dikeluarkan dari dalam tubuh seseorang. Kekurangan gizi atau undernutrition adalah kondisi antara asupan zat gizi yang masuk kedalam tubuh seseorang lebih sedikit dari yang dikeluarkan oleh tubuh. Penyebabnya adalah asupan zat gizi yang diserap lebih sedikit dari  anjuran  kebutuhan  seseorang.  Kelebihan  gizi  atau overnutrition adalah  keadaan  atau  kondisi  antara jumlah zat gizi yang diserap ke dalam tubuh lebih besar dari asupan yang keluar dari tubuh [ 5 ]. Gizi Buruk
Gizi  buruk  adalah  kurangnya  pemasukan  energi  dan  protein  sehingga  mengakibatkan  kelainan yang sulit atau tidak disembuhkan dan menghambat dalam perkembangan selanjutnya [ 6 ]. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) MCDM  merupakan  salah  satu  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  area  pengambilan keputusan. Tujuan MCDM adalah memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif eksklusif yang saling menguntungkan atas dasar performa secara umum dalam bermacam kriteria (atau atribut) yang ditentukan oleh pengambil keputusan [ 7 ]. Terdapat empat langkah pengambilan keputusan dalam MCDM [ 8 ] meliputi:
1. Identifikasi masalah
2. Menyusun preferensi
3. Mengevaluasi alternatif
4. Menentukan alternatif terbaik, misal ada m kriteria ( C 1 , … , C m ) dan n alternatif ( A 1 ,… , A n ). Simple Additive Weighting (SAW) SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [10]. Langkah- langkah metode SAW adalah:
1. Buatkan matriks keputusan Z berukuran 𝑚 × 𝑛 , dimana 𝑚 adalah alternatif, dan 𝑛 adalah kriteria. 2. Berikan nilai x setiap alternatif ( i ) pada setiap kriteria ( j ) yang sudah ditentukan, dimana, i =1,2,… m dan j =1,2,… n pada matriks keputusan Z seperti pada persamaan 1 .
Z = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑗 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 𝑥 𝑖𝑗 ] ..................................................................................................................... (1)
di mana: 𝑍 = matriks keputusan 𝑥 𝑖𝑗 = nilai alternatif terhadap kriteria, i = alternatif, j = kriteria
3. Berikan  nilai  bobot  preferensi  ( W )  pada  setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  oleh  pengambil keputusan seperti pada persamaan 2 . W= [𝑊 1 𝑊 2 𝑊 3 … 𝑊 𝑗 ] ................................................................................................................ (2) di mana: j =kriteria
4. Lakukan  normalisasi  matriks  keputusan  ( Z )  dengan  cara  menghitung 𝑟 𝑖𝑗 (nilai rating kinerja ternormalisasi) dari 𝐴 𝑖 (alternatif) pada atribut menggunakan persamaan 3 .
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋 𝑖𝑗(𝑥𝑖𝑗) .
. . 𝑀𝐼𝑁 𝑖𝑗 (𝑥𝑖𝑗) 𝑥𝑖𝑗 ………………………………………..… …………………...............(3)
di mana: 𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja matriks ternormalisasi. 𝑥 𝑖𝑗 = nilai alternatif terhadap kriteria, i = alternatif, j = kriteria 𝑀 AX ( 𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terbesar dari alternatif i terhadap kriteria j 𝑀 IN ( 𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terkecil dari alternatif i terhadap kriteria j dengan ketentuan:
1. Dikatakan atribut keuntungan apabila atribut banyak memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan.
2. Dikatakan  atribut  biaya  merupakan  atribut  yang  banyak  memberikan  pengeluaran  jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.
5. Nilai hasil rating kinerja ternormalisasi ( r 𝑖𝑗 ) akan membentuk matriks ternormalisasi ( N ) seperti pada persamaan 4 .
N = [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 𝑖𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 𝑟 𝑖𝑗 ] .....................................................................................................................  (4)
di mana:
𝑁 = matriks ternormalisasi 𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja matriks ternormalisasi
6. Lakukan  proses  penilaian  dengan  mengalikan  matriks  ternormalisasi  ( N )  dengan  nilai  bobot preferensi ( W )
7. Tentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( 𝑉 𝑖 )  dengan  menjumlahkan  hasil  kali  antara matriks ternormalisasi ( N ) dengan nilai bobot preferensi ( W ) menggunakan persamaan 5 . 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 × 𝑟 𝑖𝑗 ....................................................................................................................  (5) di mana:
𝑉 𝑖 = nilai preferensi untuk setiap alternatif 𝑊 𝑗 = bobot preferensi 𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja matriks ternormalisasi.
Nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif 𝐴 𝑖 merupakan alternatif terbaik Teori Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy adalah sebuah himpunan yang anggotanya memiliki derajat keanggotaan tertentu [ 9 ].  Setiap  anggota  memiliki  derajat  keanggotaan  tertentu  yang  ditentukan  oleh  fungsi  keanggotaan ( membership function ) tertentu atau disebut juga fungsi karakteristik ( characteristic function ). Fuzzy Simple Additive Weigthing (F-SAW)
F-SAW  merupakan  cara  pemecahan  problem  MADM.  Konsep  dari  F-SAW  sebagai  metode analitik yang dikembangkan dari gabungan SAW dan logika fuzzy . Perbedaannya adalah penerapan pada nilai matriks perbandingan, dengan diwakilkan dari 3 abjad a, b, c yang disebut sebagai triangular fuzzy numbers (TFN)  [ 10 ]. Artinya  bukan  satu  nilai  yang  ditemukan  tapi  nilai  3  abjad (variabel),  disesuaikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  yang  terdiri  dari  tiga  bobot  berurutan.  TFN  disimbolkan  abjad (variabel) a, b, c , di mana a ≤ b ≤ c , dengan variabel a adalah nilai bawah (terendah), variabel b adalah nilai tengah dan variabel c adalah teratas. TFN dalam metode SAW adalah suatu rangkaian tindakan yang terpola yang digunakan untuk meminimalis yang tidak pasti dalam skala SAW dalam bentuk nilai crisp , dengan melakukan fuzzy ada skala SAW sehingga diperoleh skala baru yaitu skala F-SAW [ 3 ].
Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan  metode  F-SAW  dapat  diamati dengan tahap-tahap berikut [ 11 ]. 1. Pakar memberikan rating penilaian terhadap kriteria dalam bentuk variabel linguistik.
Jika j adalah atribut keuntungan
Jika j adalah atribut biaya
2. Konversikan penilaian dalam tabel rating kecocokan ke dalam bilangan fuzzy.
3. Tentukan  nilai  bobot  ( W ),  sesuai  persamaan 2 .  Hitung  nilai  rata-rata  dari  bilangan fuzzy ,  nilai defuzzifikasi, dan bobot ternormalisasi dari setiap kriteria. Langkah pertama dalam menentukan nilai W adalah menghitung nilai rata-rata dari bilangan fuzzy , menggunakan persamaan 6 .
𝐴 𝑗𝑘 = (𝑓𝑗1 𝑘 +𝑓 𝑗2 𝑘 +⋯𝑓 𝑗𝑛 𝑘 )
𝑛 ; 𝑗 =1,2,… 𝑚 ; 𝑘 =1,2,… 𝑛 ............................................................................... (6)
di mana:
𝐴 𝑗𝑘
= nilai rata-rata dari bilangan fuzzy 𝑓 𝑗𝑛 𝑘 = bilangan fuzzy untuk setiap kriteria pada setiap alternatif 𝑛 ,m = jumlah bilangan pada TFN.
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai defuzzifikasi menggunakan persamaan 7 . e = (𝑎+𝑏+𝑐) 3 ..................................................................................................................................... (7) di mana:
𝑒 = nilai defuzzifikasi 𝑎 = bilangan fuzzy terkecil 𝑏 = bilangan fuzzy tengah 𝑐 = bilangan fuzzy terbesar 3 = jumlah bilangan fuzzy Langkah terakhir adalah menghitung bobot ternormalisasi menggunakan persamaan 8 . 𝑊 𝑖 = ei ∑ 𝑒 𝑛 𝑖=1 .................................................................................................................................. (8)
di mana:
𝑊 𝑖 = bobot untuk kriteria ke i 𝑒 𝑖 = nilai defuzzifikasi kriteria ke i ∑ 𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 = total nilai defuzzifikasi setiap kriteria
4. Untuk  dapat  memperoleh  nilai  pada  setiap  kriteria  maka  buat  fungsi  keaggotaan fuzzy untuk mengklasifikasi nilai setiap kriteria [ 12 ]. Fungsi keanggotaan fuzzy menggunakan persamaan 9 .
( 𝑥 , 𝑎 , 𝑏 , 𝑐 , d )=
{ 1;      𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0;    𝑥 ≤ 𝑎 , 𝑥 ≥ 𝑏 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ;    𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
𝑑−𝑥 𝑑−𝑐 ;    𝑐 ≤ 𝑥 ≤ 𝑑 ............................................................................................ (9)
5. Buat matriks keputusan untuk semua alternatif dan kriteria berdasarkan nilai fuzzy .
6. Lakukan  normalisasi  untuk  masing-masing  elemen fuzzy dengan  menghitung  nilai  kinerja ternormalisasi (𝑟 𝑖𝑗 ) dari alternatif 𝐴 𝑖 ke kriteria 𝐶 𝑖 berdasarkan persamaan 3 . 7. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( 𝑉 𝑖 )  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali antara matriks ternormalisasi ( N ) dengan nilai bobot preferensi ( W ) sesuai persamaan 5 .

## Analisis Sistem yang Diusulkan
Sistem pendukung keputusan yang dibuat memberikan hasil dari uji kelayakan penentuan status gizi buruk pada balita dilihat dari kriteria yang sudah ditetapkan, dengan mengetahui status gizi buruk pada balita.
Pada flowchart (gambar 1 ),  sistem  dimulai  dari  admin,  dimana  admin  memasukkan  nama pengguna ( username ) dan kata kunci ( password ). Sistem akan melakukan verifikasi data nama pengguna dan kata kunci. Jika admin salah memasukkan nama pengguna dan kata kunci maka sistem akan meminta admin untuk  memasukkan  kembali nama pengguna dan kata kunci. Jika nama pengguna dan kata kunci benar, maka admin dapat melanjutkan ke proses berikutnya yakni memasukkan data admin, data balita, dan data kriteria ke dalam database . Data yang disimpan di database akan diproses menggunakan metode F- SAW, di mana keluaran sistem berupa hasil status gizi balita. Kepala Puskesmas akan menerima informasi status gizi balita dari sistem.

## Pengujian Akurasi
Pengujian ini dilakukan untuk mendapatkan hasil sistem pendukung keputusan penentuan status gizi balita. Perhitungan pegujian akurasi dapat menggunakan persamaan 10 sebagai berikut:
akurasi= 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒖𝒋𝒊 𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 x100% ...................................................................... (10)
Gambar 1. Alur umum sistem yang diusulkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Perhitungan Metode Fuzzy SAW
Dalam  penentuan  penyakit  gizi  buruk  pada  balita  dengan  menggunakan  metode  F-SAW diperlukan  kriteria  untuk  melakukan  perhitungannya  sehingga  diperoleh  alternatif  terbaik,  dalam  hal  ini alternatif yang dimaksud adalah status gizi buruk pada balita berdasarkan kriteria yang ditentukan.

## Kriteria
Metode F-SAW dalam prosesnya memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan sebagai bahan perhitungan  untuk  proses  penentuan  status  gizi.  Kriteria  yang  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan penentuan penyakit gizi buruk pada balita dapat dilihat pada tabel 1 . Tabel 1.  Kriteria Penentuan gizi buruk pada balita
Kriteria Keterangan C1 Umur C2 Berat Badan C3 Tinggi Badan C4 Jenis Kelamin
Setiap kriteria yang ada terbagi atas dua kategori, yaitu keuntungan dan biaya, karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif dan disetiap kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai terkecil adalah nilai  terbaik)  maka  semua  kriteria  diasumsikan  sebagai  kriteria  biaya.  Masing-masing  kriteria  yang  ada kemudian ditentukannilai bilangan fuzzy- nya. Pada tahap penilaian rating kecocokan, nilai yang diberikan terdapat lima bilangan fuzzy , yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), cukup (C), tinggi (T), dan sangat tinggi (ST) dapat dilihat pada gambar 2 . Berdasarkan  gambar 2 ,  bilangan-bilangan fuzzy dapat  dikonversikan  ke  dalam  bentuk  bilangan crisp ( triangular  value ).  Korespondensi  variabel  linguistik  dan  bilangan fuzzy dapat  dilihat  seperti  pada tabel 2 .
Gambar 2. Bilangan fuzzy untuk bobot preferensi
Tabel 2. Korespondesi variabel lingustik dan bilangan fuzzy Variabel linguistik Kode Bilangan fuzzy Sangat rendah SR ( 0,00,  0,00,  0,25 ) Rendah R ( 0,00,  0,25,  0,50 ) Normal N ( 0,25,  0,50,  0,75 ) Tinggi T ( 0,50,  0,75,  1,00 ) Sangat tinggi ST ( 0,75,  0,75,  1,00 ) Metode fuzzy SAW dibutuhkan untuk menentukan fungsi keanggotaan fuzzy untuk memperoleh bobot penilaian setiap alternatif ( 𝐴 𝑖 ) pada setiap kriteria ( 𝐶 𝑖 ) yang sudah ditentukan.
1. Umur 1 0 0,3 1 5
Gambar 3. Kurva bilangan fuzzy untuk umur Gambar 3 merupakan kurva bilangan fuzzy untuk umur. Sumbu x dari kurva menggambarkan umur (x), sedangkan sumbu y dari kurva menggambarkan fungsi keanggotaan (µ). Berdasarkan Gambar 3, fungsi keanggotaan untuk variabel umur menggunakan persamaan 9 memperoleh hasil penilaian keanggotaan fuzzy sebagai berikut: 𝑥 1=4 𝑥 2=3
𝑥 3=3 𝑥 4 =2 𝑥 5 =2 maka:         µ(4)  = 1 µ(3)  = 1 µ(3)  = 1 µ(2 ) = 1 µ(2 ) = 1
2. Berat badan (BB)
Pada variabel berat badan terdapat lima bilangan fuzzy yaitu, sangat ringan, ringan, cukup, berat, sangat berat seperti pada gambar 4 .
Gambar 4. Kurva bilangan fuzzy untuk berat badan Berdasarkan  gambar 4 ,  bilangan-bilangan fuzzy dapat  dikonversikan  ke  dalam  bentuk  bilangan crisp ( triangular value ) seperti pada tabel 3 .
Keterangan :
 SR : Sangat rendah  R : Rendah  C : cukup  T : Tinggi  ST : Sangat tinggi
Tabel 3.  Kriteria berat badan Variabel linguistik Kode Bilangan fuzzy Sangat Ringan SR (0,00 , 0,00 , 0,25) Ringan R (0,00 , 0,25 , 0,50) Normal N (0,25 , 0,50 , 0,75) Berat B (0,50 , 0,75 , 1,00) Sangat Berat SB (0,75 , 1,00 , 1,00) 3. Tinggi badan
Pada variabel tinggi badan terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, sangat pendek, pendek, cukup, tinggi, sangat tinggi, seperti pada gambar 5 .
Gambar 5. Kurva bilangan fuzzy untuk tinggi badan Berdasarkan  gambar 5 ,  bilangan-bilangan fuzzy dapat  dikonversikan  ke  dalam  bentuk  bilangan crisp ( triangular value ) seperti pada tabel 4 . Tabel 4.  Kriteria tinggi badan
Variabel linguistik Kode Bilangan fuzzy Sangat pendek SP (0,00 , 0,00 , 0,25) Pendek P (0,00 , 0,25 , 0,50) Normal N (0,25 , 0,50 , 0,75) Tinggi T (0,50 , 0,75 , 1,00) Sangat Tinggi ST (0,75 , 1,00 , 1,00) 4. Jenis Kelamin
Pada kriteria jenis kelamin, laki-laki diberikan bilangan fuzzy dengan bobot (0) dan perempuan diberikan bilangan fuzzy dengan bobot (1) karena pertumbuhan laki-laki dan perempuan berbeda dimana pertumbuhan pada perempuan rentan lebih cepat dibandingkan dengan laki-laki (tabel 5 ).
Tabel 5. Kriteria jenis kelamin Variabel linguistik Kode Bilangan fuzzy Perempuan P (1) Laki-laki L (0) Ilustrasi perhitungan F-SAW
Pada tabel 6 terdapat contoh kasus yang digunakan untuk menentukan status gizi buruk pada balita.
Tabel 6. Contoh kasus Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yusmi 4 th 12,0 54 P Rianti 2th 10,9 48 P Resti 3th 11,5 45 P Yunita 3th 10,2 38 P Yisreel 2th 7,2 38 L Adapun langkah-langkah yang dilakukan:
1. Pemberian rating kecocokan oleh pimpinan laboratorium terhadap kriteria secara linguistik, dapat dilihat pada tabel 7 .
2. Konversikan penilaian rating kecocokan ke dalam bilangan fuzzy. Hasil konversi penilaian dapat dilihat pada tabel 8 .
Tabel 7. Rating kecocokan penilaian terhadap kriteria Kriteria Kode Penilaian Umur C1 T Berat badan C2 ST Tinggi badan C3 ST Jenis Kelamin C4 T
Tabel 8. Rating kecocokan penilaian dalam bilangan fuzzy Kriteria P1 C1 ( 0,50,  0,75,  1,00 ) C2 (0,75, 1,00, 1,00) C3 (0,75, 1,00, 1,00) C4 ( 0,50,  0,75,  1,00 ) 3. Tentukan bobot W sesuai persamaan 2 , dengan cara menghitung nilai skor rata-rata dari fuzzy dan nilai defuzzifikasi untuk memperoleh bobot yang ternormalisasi. Hasil perhitungan dapat   dilihat pada tabel 9 . Contoh perhitungan skor rata-rata fuzzy untuk kriteria 1 ( C1 ) sesuai persamaan 6 .
C1 (0,50, 0,75, 1,00) 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑎 = 0,50 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑏 = 0,75 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑐 = 1,00
Contoh perhitungan untuk skor defuzzifikasi untuk kriteria 1 ( C1 ) sesuai persamaan 7 . 𝑒 𝑖 = (𝑎+𝑏+𝑐) 3 𝑒 1 = (0,50+0,75+1,00) 3
= 0,75
Contoh  perhitungan  untuk  memperoleh  bobot  ternormalisasi  ( W )  pada  kriteria  1  ( C1 )  sesuai persamaan 8 . 𝑊 𝑖 = ei ∑ 𝑒 𝑛 𝑖=1 𝑊 1 = 0,75 0,75+0,916+0,916+0,75 = 0,225

## Tabel 9. Hasil skor, nilai defuzzifikasi dan bobot ternormalisasi
Kriteria Rata-rata Defuzzifikasi ( 𝒆 𝒊 ) Bobot ternormalisasi ( 𝑾 𝒊 ) A B C C1 0,50 0,75 1,00 0,75 0,225 C2 0,75 1,00 1,00 0,917 0,275 C3 0,75 1,00 1,00 0,917 0,275 C4 0,50 0,75 1,00 0,75 0,225 4. Setelah  diperoleh  bobot  yang  ternormalisasi,  buat  aturan fuzzy untuk  mengklasifikasi  setiap kriteria.  Nilai  miu (µ) dari aturan fuzzy tersebut  kemudian  dikonversikan  seperti  pada  tabel 10 , sedangkan  untuk  kriteria  berat  badan  ( C 2),  tinggi  badan    ( C 3),  dan  jenis  kelamin  ( C 4),  proses penentuan  nilai  sama  seperti  pada  proses  penentuan  nilai W ,  sesuai  persamaan 7 dan 8 , dikarenakan inputnya adalah variabel linguistik.
Tabel 10. Konversi ke bilangan fuzzy Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Yusmi 1 0,25 0,083 1 Rianti 1 0,5 0,083 1 Resti 1 0,5 0,083 1 Yunita 1 0,5 0,083 1 Yisreel 1 0,25 0,083 0
5. Buat  matriks  keputusan  menggunakan  nilai  pada  tabel 10 untuk  semua  alternatif  dan  kriteria berdasarkan nilai fuzzy sesuai persamaan 1 .
Z =
[ 1 0,25 0,083 1 0,5 0,083 1 1 1 0,5 0,5 0,25 0,083 0,083 0,083 1 1 1 1 0]
6. Setelah diperoleh matriks keputusan, langkah selanjutnya adalah mengubah matriks keputusan ke matriks  yang  sudah  ternormalisasi.  Berikut  adalah  contoh  perhitungan  untuk  matriks ternormalisasi pada kriteria 1 ( C 1) sesuai persamaan (4). Kriteria 1 ( C 1) termasuk dalam kategori biaya.
𝑟 11 = 1 𝑚𝑖𝑛(1 ,   1 ,   1 ,   1,   1 ) = 1 1 = 1 𝑟 21 =
1 𝑚𝑖𝑛(1 ,   1 ,   1,   1,   1) = 1 1 = 1
𝑟 31 =
1 𝑚𝑖𝑛(1 ,   1 ,   1,   1,   1 ) = 1 1 = 1
𝑟 41 = 1
𝑚𝑖𝑛(1 ,    1 ,   1,   1,   1) = 1 1 = 1
𝑟 45 =
1
𝑚𝑖𝑛(1 ,    1 ,   1,   1,   1 ) = 1 1 = 1
Matriks ternormalisasi hasil perhitungan semua kriteria dapat dilihat pada tabel 11 .
Tabel 11. Matriks ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 Yusmi 1 1 1 0 Rianti 1 0.5 1 0 Resti 1 0.5 1 0 Yuni 1 0.5 1 0 Yisrell 1 1 1 0
Matriks ternormalisasi:
N=
[ 1 1 1 1 0.5 1 1 1 1 0.5 0.5 1 1 1 1 0 0 0 0 0]
7. Tentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks  ternormalisasi  ( N )  dengan  nilai  bobot  preferensi  ( W ).  Nilai  preferensi  setiap  alternatif dapat dilihat pada tabel 12 .
Tabel 12. Bobot kriteria ( W ) Kriteria Bobot C1 0,225 C2 0,275 C3 0,275 C4 0,225 𝑣 𝟏 = (1 * 0,225 ) + (1* 0,275) + ( 1 * 0,275) + (0* 0,225)  = 0,775 v 2 = (1* 0,225) + (0,5* 0,275) + ( 1* 0,275) + (0* 0,225) = 0.638 v 3 =  (1* 0,225) + (0,5* 0,275) + ( 1* 0,275) + (0* 0,225) = 0.638 v 4 = (1* 0,225) + (0,5* 0,275) + ( 1* 0,275) + (0* 0,225) =  0.638 v 5 = (1 * 0,225 ) + (1* 0,275) + ( 1* 0,275) + (0* 0,225) =  0,775 Setelah memperoleh total nilai dari semua alternatif maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk mendapatkan hasil status gizi. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 13 . Tabel .13 Hasil pengurutan Alternatif  Umur BB TB JK Hasil Penilaian Status Gizi Yusmi 4 12,0 54 P 0,775 Gizi kurang Yisrell 2 7,2 38 L 0.775 Gizi buruk Resti 3 11,5 45 P 0.638 Gizi baik Yunita 3 10,2 38 P 0.638 Gizi kurang Rianti 3 10,9 48 P 0,638 Gizi baik

## Hasil Pengujian
Pengujian akurasi dilakukan dengan membandingkan data dari puskesmas Tetaf dengan data hasil dari sistem. Hasil keputusan yang diberikan oleh sistem memberikan nilai kriteria yang menjadi penilaian bagi  penentuan  status  gizi  balita.  Setelah  melakukan  perbandingan  50  data,  nilai  akurasi  sistem  adalah sebagai berikut:
Akurasi == 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒖𝒋𝒊 𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 x100% = 50 50 𝑥 100% = 100%
Hasil  pengujian  akurasi  menggunakan  50  data  balita  yang  didapat  dari  puskesmas  Tetaf  dapat dilihat pada tabel 14 .

## Tabel 14. Pengujian akurasi
No Keputusan puskesmas Keputusan sistem Keterangan Nama Balita Status gizi Balita Status gizi Balita Hasil Penilaian Data yang sama Data yang tidak sama 1 Balita01 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 2 Balita02 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 3 Balita03 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 4 Balita04 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 5 Balita05 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 6 Balita06 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 7 Balita07 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 8 Balita08 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 9 Balita09 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 10 Balita10 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 11 Balita11 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 12 Balita12 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 13 Balita13 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 14 Balita14 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 15 Balita15 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 16 Balita16 gizi kurang gizi kurang 0.413 √ - 17 Balita17 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 18 Balita18 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 19 Balita19 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 20 Balita20 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 21 Balita21 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 22 Balita22 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 23 Balita23 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 24 Balita24 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 25 Balita25 gizi buruk gizi buruk 0.413 √ - 26 Balita26 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 27 Balita27 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 28 Balita28 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 29 Balita29 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 30 Balita30 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 31 Balita31 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 32 Balita32 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 33 Balita33 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 34 Balita34 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 35 Balita35 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 36 Balita36 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 37 Balita37 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 38 Balita38 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 39 Balita39 gizi kurang gizi kurang 0.550 √ - 40 Balita40 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 41 Balita41 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 42 Balita42 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 43 Balita43 gizi buruk gizi buruk 0.550 √ - 44 Balita44 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 45 Balita45 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 46 Balita46 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 47 Balita47 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 48 Balita48 gizi kurang gizi kurang 0.413 √ - 49 Balita49 gizi baik gizi baik 0.413 √ - 50 Balita50 gizi baik gizi baik 0.413 √ Nilai Total data yang sama dan data yang tidak sama 50 0
Pengujian  akurasi  dilakukan  untuk  membuktikan  bahwa  hasil  penentuan  status  gizi  balita  dari sistem  mempunyai akurasi > 75%, sehingga sistem layak digunakan dalam  menentukan  status gizi  pada balita di Puskesmas Tetaf.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. F-SAW penentuan status gizi buruk pada balita, dengan keluaran berupa hasil status gizi balita dengan akurasi > 75 %.
2. Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  dengan  membandingkan  data  status  gizi  dari  pihak  Puskesmas dengan hasil yang diberikan oleh sistem . Jumlah balita gizi kurang sebanyak 8 orang atau 0,8%, jumlah balita gizi buruk sebanyak 7 orang atau 0,7%, dan  jumlah balita yang mengalami gizi baik sebanyak 35 orang  atau 0,35%  sehingga diperoleh tingkat akurasi 100% dari 50 data alternatif.

## Saran
Penelitian ini masih menggunakan 4 kriteria. Untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif, penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan  menambahkan  data  kasus dan  kriteria  yang lain dengan/atau metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] DINAS  KESEHATAN  NTT, Profil  kesehatan  NTT . https://www.depkes.go.id (accessed  Dec.  20, 2019).
[2] Departemen  Kesehatan  TTS, Profil  kesehatan  TTS . https://www.depkes.go.id (accessed  Dec.  20, 2020).
[3] A. G. B. Tettamanzi and M. Tomassini, Soft Computing , 1st ed. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2001.
[4] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.  P.  Liang, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems . Yogyakarta: ANDI, 2005.
[5] S. Almatsier, Prinsip dasar ilmu gizi . Gramedia Pustaka Utama, 2002.
[6] Suhardjo, Berbagai cara pendidikan gizi . Jakarta: Bumi Aksara, 2003.
[7] Yanko, Multiple-Criteria Decision Making: An Application Study of ELECTRE  & TOPSIS dalam Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy-MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.
[8] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications , 1st ed. Chapman and Hall/CRC, 2011.
[9] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Inf. Control , vol. 8, no. 3, pp. 338–353, Jun. 1965, doi: 10.1016/S0019- 9958(65)90241-X .
[10]  P.C. Fishburn, “ A Problem-based Selection of Multi-Attribute Decision Making Methods .” New Jersey : Blackwell Publishing (1967)
[11] M. K. Sagar, P. Jayaswal, and K. Kushwah, Exploring Fuzzy SAW Method for Maintenance Strategy Selection Problem of Material Handling Equipment, International Journal of Current Engeneering and Technology, Vol. 3, Hal. 600-605, 2013.
[12] E.  Sediyono,  A.  Setiawan,  and  D.  R.  Kaparang, Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  Algorithm  to Determine  Land  Suitability  for  Crop  in  Minahasa  Tenggara, International  Journal  of  Computer Applications, Vol. 84, Hal. 26-29, 2013.